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摘要
与传统工业机械臂相比,桌面型机械臂具有环境多变、人机协作等特点,为其增加视觉功能显得尤为重要。而目前实现机器视觉的应用框架有很多,如何根据机械臂工作环境及性质,搭建合适的视觉应用软硬件平台,以提高机器视觉识别的准确率和效率是本文研究的重点。本文通过采用TensorFlow深度学习框架,利用嵌入式系统的软硬件设计,结合OpenCV等图像处理软件,搭建适合桌面型机械臂的机器视觉二次开发框架,为进一步开发基于视觉的机械臂应用提供了基础。仿真测试及人机协作的案例应用表明该框架具有较好的适应性和高效性。
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