【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉领域，尤其涉及一种基于深度学习的油田机械臂抓取3d视觉引导系统。
技术介绍
1、在当今的油田生产作业中，对机械臂抓取操作的精度、效率和智能化水平同样提出了越来越高的要求。传统的油田机械臂抓取方法通常依赖于预设程序和固定参数，在面对复杂多变的油田工作环境和多样化的设备及工件特征时，往往力不从心。在实际的油田作业中，由于钻杆的形状、大小、位置和姿态存在不确定性，机械臂可能无法准确抓取目标钻杆，进而导致生产效率低下、作业质量不稳定甚至操作失败。
2、随着 3d 视觉技术的不断发展，其能够为油田机械臂提供丰富的空间信息，为解决机械臂抓取难题带来了新的机遇。然而，将 3d 视觉技术与油田机械臂抓取系统有效地融合并非易事，需要解决数据采集、处理、传输以及与机械臂控制系统的协同等一系列技术问题。
3、此外，在油田自动化和智能生产的大趋势下，提高生产线上的自动化程度和智能化水平成为关键。机械臂作为重要的执行机构，其抓取性能的提升对于整个油田生产流程的优化和升级具有重要意义。
4、综上所述，为了...
【技术保护点】
1.基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导系统，其特征在于，所述初始化标定模块包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导系统，其特征在于，所述数据采集模块通过以下方式采集图像和点云数据：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导系统，其特征在于，所述数据处理模块包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的油田机械臂抓取3D视觉引导系统，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的油田机械臂抓取3d视觉引导系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的油田机械臂抓取3d视觉引导系统，其特征在于，所述初始化标定模块包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的油田机械臂抓取3d视觉引导系统，其特征在于，所述数据采集模块通过以下方式采集图像和点云数据：
4.根据权利要求1所述的基于深...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟敏，朱晓凤，傅子阳，陈冠宇，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：
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