【摘 要】
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针对工业生产线中多工件杂乱放置、互相遮挡，存在漏检、错检以及抓取点定位困难问题，提出一种基于协同深度学习的多工件抓取点定位方法。首先以YOLOv5为基础网络，在输入端增加数据预处理模块用于图像增强时的角度变换，检测层增加特征细化网络（FRN），通过旋转锚框实现旋转工件的识别定位，采用轻量化的Ghost Bottleneck模块代替主干网络中的BottleneckCSP模块，消除旋转锚框二次定位增加
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61663020）； 甘肃省高等学校科研项目成果转化项目（2018D-10）； 兰州交通大学‘百名青年优秀人才培养计划’资助；
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针对工业生产线中多工件杂乱放置、互相遮挡，存在漏检、错检以及抓取点定位困难问题，提出一种基于协同深度学习的多工件抓取点定位方法。首先以YOLOv5为基础网络，在输入端增加数据预处理模块用于图像增强时的角度变换，检测层增加特征细化网络（FRN），通过旋转锚框实现旋转工件的识别定位，采用轻量化的Ghost Bottleneck模块代替主干网络中的BottleneckCSP模块，消除旋转锚框二次定位增加的时间成本，将融合后的特征图分别输入注意力机制模块，获取工件关键特征；其次根据各工件检测框进行图像裁剪，将多工件检测近似转化为单工件检测；最后求取工件质心并结合旋转检测框的角度值确定抓取点。实验结果表明：通过所提GB-FRN-YOLOv5检测算法结合图像处理定位多工件的抓取点，有效解决了工件距离相近或互相遮挡时抓取点定位问题，且检测速度和精度均有明显优势，保证了工业场景中多工件检测的实时性。
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