申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117697739A

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16;G06V20/56;G06V20/64;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明公开了一种计量库房废旧物资的识别和抓取方法及系统，方法包括获取多角度的计量库房废旧物资的三维点云数据；并对预处理后的三维点云数据进行标注划分为训练集和测试集；基于PointNet++的机器学习算法，预先确定基础网络模型，以三维点云数据、物资的真实类别、夹爪的候选抓取位姿作为基础网络模型的输入，以物资的类别信息和夹爪的最佳抓取位姿作为基础网络模型的输出，利用训练集和测试集对基础网络模型进行训练和测试，获得最优网络模型；获取包括待抓取物资的三维点云数据并输入最优网络模型，通过最优网络模型预测获得待抓取物资的类别信息和夹爪的最佳抓取位姿。本发明能够提高物体识别和抓取的精度和效率。

主权项：1.一种计量库房废旧物资的识别和抓取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多角度的计量库房废旧物资的三维点云数据；对所述三维点云数据进行预处理并对预处理后的三维点云数据进行标注制作数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集；基于PointNet++的机器学习算法，预先确定用于计量库房废旧物资的识别与抓取的基础网络模型，以三维点云数据、物资的真实类别、夹爪的候选抓取位姿作为基础网络模型的输入，以物资的类别信息和夹爪的最佳抓取位姿作为所述基础网络模型的输出，利用所述训练集和测试集对所述基础网络模型进行训练和测试，获得最优网络模型；获取包括待抓取物资的三维点云数据并输入所述最优网络模型，通过所述最优网络模型预测获得待抓取物资的类别信息和夹爪的最佳抓取位姿。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 一种计量库房废旧物资的识别和抓取方法及系统

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