【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的自动控制模型训练、目标物回收方法及装置
本专利技术涉及机器视觉
，具体而言，涉及一种基于机器视觉的自动控制模型训练、目标物回收方法及装置。
技术介绍
随着科技不断发展和人民生活水平不断提高，各种自动化装置大量涌现，以其高效快捷的特点为人们的生产生活提供各种便利。例如现在越来越多的大型公共餐厅会配备餐具回收装置，用于自动化的回收餐具，减轻工作人员回收餐具的工作量。现有的餐具回收装置多会配备机械臂，用于抓取待回收的餐具至指定地点进行后续处理。但传统的低价机械臂产品由于各部件磨损、整体位移等不可抗因素，坐标计算精度下降较快。且产品必须由高档物流服务配送保证运输过程安全，安装调试中也必须由开发厂商的专业人士进行精准校正。在完成约500次抓取工作后机械部件难免出现抓取不精确、工作质量下降的问题，严重影响餐具回收装置的应用和推广。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题，为达上述目的，本专利技术第一方面的实施例提供了一种基于机器视觉的自动控制模型训练方法，其包...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的自动控制模型训练方法，其特征在于，包括：/n获取目标点定位信息和机械臂运动参数，所述机械臂运动参数包括所述机械臂沿多个轴向的夹角；/n根据所述目标点定位信息和所述机械臂运动参数确定所述自动控制模型的损失函数的值；/n根据所述损失函数的值调整所述自动控制模型的参数至满足收敛条件，完成对所述自动控制模型的训练。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的自动控制模型训练方法，其特征在于，包括：
获取目标点定位信息和机械臂运动参数，所述机械臂运动参数包括所述机械臂沿多个轴向的夹角；
根据所述目标点定位信息和所述机械臂运动参数确定所述自动控制模型的损失函数的值；
根据所述损失函数的值调整所述自动控制模型的参数至满足收敛条件，完成对所述自动控制模型的训练。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的自动控制模型训练方法，其特征在于，所述目标点定位信息由摄像头获取。
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的自动控制模型训练方法，其特征在于，所述目标点定位信息表示所述目标点在所述摄像头中的位置信息。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的自动控制模型训练方法，其特征在于，所述目标点定位信息采用具有唯一身份的二维码表示。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于机器视觉的自动控制模型训练方法，其特征在于，所述目标点定位信息包括深度信息。
6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的自动控制模型训练方法，其特征在于，所述根据所述目标点定位信息和所述机械臂运动参数确定所述自动控制模型的损失函数的值包括：
将所述目标点定位信息和所述机械臂运动参数输入所述自动控制模型得到多个预测夹角；
根据多个所述预测夹角和所述机械臂运动参数确定所述损失函数的值。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的自动控制模型训练方法，其特征在于，所述损失函数为L2损失函数。
8.一种基于机器视觉的自动控制模型训练装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标点定位信息和机械臂运动参数，所述机械臂运动参数包括所述机械臂沿多个轴向的夹角；
处理模块，用于根据所述目标点定位信息和所述机械臂运动参数确定所述自动控制模型的损失函数的值；
训练模块，用于根据所述损失函数的值调整所述自动控制模型的参数至满足收敛条件，完成对所述自动控制模型的训练。
9.一种基于机器视觉的目标物回收方法，其特征在于，包括：
获取待回收目标物的定位信息和目标物分类信息；
将所述定位信息输入机械臂自动控制模型，确定机械臂的旋转角度，所述机械臂用于回收所述待回收目标物，所述机械臂自动控制模型采用如权利要求1-7中任一项所述的基于机器视觉的自动控制模型训练方法进行训练得到；
根据所述目标物分类信息和所述旋转角度控制所述机械臂对所述待回收目标物进行回收。
10.根据权利要求9所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄昊明，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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