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摘要
为解决工厂流水线上不同种类动态物品的快速精准抓取问题，提出了一种两阶段动态多物品定位抓取方法。第一阶段，本文提出多尺度上下文感知的单分支融合语义分割网络用于获取目标物品的掩码区域，首先特征提取网络采用单分支结构，在保证提取丰富的空间信息和高层语义信息的同时，减小网络参数量；随后特征融合网络，通过双边引导特征融合模块增强空间信息和语义信息的表达能力；最后设计特征增强网络，通过特征辅助收敛模块嵌入浅层和深层网络中，加快网络收敛速度。第二阶段，提出一种基于轮廓点检测的快速位姿估计策略在掩码区域预测最佳抓取点位姿。在自建数据集上测试及流水线平台抓取实验结果表明，本文方法能实时检测和预测物品抓取点位姿，精准完成物品抓取，其算法分割精度、算法预测时间和抓取成功率均优于对比方法。
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