【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及6dof机器人定定位抓取领域，具体的说是反光金属对象的机器人2d视觉6dof位姿测量与定位抓取方法。
技术介绍
1、作为机器换人的主力，多轴机器人在工业领域发挥出越来越重要的作用。而基于视觉的机器人视觉引导技术，因其可弥补机器人感知能力不足的缺点，一直是机器人技术的重点研究方向。目前，结合视觉技术的多轴机器人广泛用于工业生产中的搬运、打磨及装配等常见的加工领域。
2、金属对象是工业生产中常见的部件，如能使用具备机器视觉的工业机器人代替人工进行金属对象的搬运、打磨及上下料等重复性加工工序，不仅可以提高生产效率、保证产品质量，还可以更好的保障从业人员的人身安全，帮助企业实现自动化升级。但大多数制造业企业面临的复杂工作环境制约了视觉技术在金属对象加工现场的应用推广，部分金属对象自身高反光的特性制约了视觉系统对其位置信息的精确提取。
3、虽然机器视觉技术已在机器人系统的集成应用中有所突破，但6dof视觉系统抗干扰能力差，系统使用成本高等问题仍是制约机器人在工业领域推广应用的主要原因之一。工业现场环境复杂，使...
【技术保护点】
1.反光金属对象的机器人2D视觉6DOF位姿测量与定位抓取方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的反光金属对象的机器人2D视觉6DOF位姿测量与定位抓取方法，其特征在于：所述Transformer模块计算中通过将查询向量与键向量进行点积操作，然后除以一个缩放因子来计算注意力权重；将注意力权重与值向量相乘，并对乘积进行加权求和，得到最终的输出；通过调整查询向量、键向量和值向量的权重改变图像中特征的提取能力与提取效率。
3.根据权利要求1所述的反光金属对象的机器人2D视觉6DOF位姿测量与定位抓取方法，其特征在于：YOLOv7网络
【技术特征摘要】
1.反光金属对象的机器人2d视觉6dof位姿测量与定位抓取方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的反光金属对象的机器人2d视觉6dof位姿测量与定位抓取方法，其特征在于：所述transformer模块计算中通过将查询向量与键向量进行点积操作，然后除以一个缩放因子来计算注意力权重；将注意力权重与值向量相乘，并对乘积进行加权求和，得到最终的输出；通过调整查询向量、键向量和值向量的权重改变图像中特征的提取能力与提取效率。
3.根据权利要求1所述的反光金属对象的机器人2d视觉6dof位姿测量与定位抓取方法，其特征在于：yolov7网络的损失函数为：
4.根据权利要求1所述的反光金属对象的机器人2d视觉6dof位姿测量与定位抓取方法，其特征在于：所述类别损失和置信度损失为二元交叉熵损失函数，其表达式为：
...【专利技术属性】
技术研发人员：万国扬，王承文，汪倩倩，李寒琪，何琴，刘丙友，王力超，胡耀聪，柏受军，滕明遥，李叙娜，张健，陈金城，陶秀文，
申请(专利权)人：安徽工程大学，
类型：发明
国别省市：
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