【摘 要】
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物体识别与定位是实现智能化生产的关键。如何迅速且准确识别物体的类别并得到位置信息十分重要。本文用优化的轻量型网络Mobile Net-SSD算法实现对物体快速识别,通过双目相机获取物体的位置信息和姿态信息,完成物体定位工作。主要研究工作如下:（1）对相机模型及参数获取方法研究。搭建双目相机系统,采用张正友法完成双目系统的标定,得到系统的相关参数并验证。（2）对物体快速识别方法研究。首先,利用双目相
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物体识别与定位是实现智能化生产的关键。如何迅速且准确识别物体的类别并得到位置信息十分重要。本文用优化的轻量型网络Mobile Net-SSD算法实现对物体快速识别,通过双目相机获取物体的位置信息和姿态信息,完成物体定位工作。主要研究工作如下:（1）对相机模型及参数获取方法研究。搭建双目相机系统,采用张正友法完成双目系统的标定,得到系统的相关参数并验证。（2）对物体快速识别方法研究。首先,利用双目相机采集的图像自制数据集,其次,用数据集对SSD网络进行模型训练并进行物体识别实验,SSD速度慢,不适用;然后,在轻量型网络Mobile Net-SSD算法的基础上提出了优化的轻量型网络Mobile Net-SSD算法,将Mobile Net中提取的前两个有效特征层融合,生成新的有效特征层同时增大特征感受野,经过训练和测试,结果表明,优化后的轻量型网络Mobile Net-SSD算法在识别精确率达到了96.7%,满足工业应用的需求。（3）对物体定位方法研究。采用半全局算法SGM得到基于左图的视差图,结合相机的参数和视差图得到深度图,进而求得物体到相机的距离,实现了对物体的定位。实验表明,该方法测得物体位置相对误差均在1%以下。
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