10.15918/j.tbit1001-0645.2021.339
基于YOLOv5s-T和RGB-D相机的螺栓检测与定位系统
机器人替代人工紧固角钢塔螺栓是解决高空作业安全问题的途径之一.针对角钢塔螺栓紧固机器人的作业需求,提出了一种基于神经网络和RGB-D相机的角钢塔主材螺栓检测与定位系统,将轻量化的YOLOv5s-T网络应用于英特尔?实感?深度摄像头D435i采集的图像,实现了角钢塔主材螺栓的实时检测、三维定位及重新排序等功能.经实验验证,YOLOv5s-T在基本不降低均值平均精度(mean average precision,mAP)的情况下,推理速度提高约31％;用RGB-D相机测得的三维坐标计算相邻螺栓间距,平均误差小于1 mm.对主材螺栓排序算法进行验证,RGB-D相机正对螺栓组模板时,模板的正确排序率不低于95％,可快速引导6自由度机械臂末端到达螺栓紧固点.
YOLOv5s-T、螺栓检测、三维定位、排序
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TP249(自动化技术及设备)
国家电网有限公司总部科技项目5200-2020036147A-0-0-00
2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1159-1166
