基于圖像實(shí)例分割的機(jī)器人箱體拆垛方法

摘要： 為了解決工業(yè)箱體包裹拆垛任務(wù)中傳統(tǒng)特征提取方法依賴于箱體形狀，難適用于規(guī)格多變、混箱垛型的問題，提出一種基于圖像實(shí)例分割的機(jī)器人拆垛方法。為獲得準(zhǔn)確箱體揀選中心，首先利用Mask R-CNN進(jìn)行實(shí)例分割獲得箱體掩膜和分類信息，并在特征提取后添加空間變換網(wǎng)絡(luò)（spatial transformation network,STN）模塊，優(yōu)化對(duì)旋轉(zhuǎn)目標(biāo)的識(shí)別；然后求解掩膜最小外接矩形...