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摘要
在现代工业生产中，工业机器人逐渐取代人工完成工件的拾取、分拣与装配等任务。机器人完成这些操作需要准确的位置信息，嵌入目标检测算法的传感器可协助机器人快速定位工件的中心点，而目标检测算法的回归损失函数的设定会直接影响预测框的定位准确性。针对SSD(Single Shot MultiBox Detector)原始回归损失函数忽略四个边界信息的相关性及与评价指标IoU变化不匹配等问题，本文提出了一种基于改进SSD的工件定位算法。所提算法以EIoU(Efficient Intersection over Union)为SSD的回归损失函数，将四个边界信息作为一个整体，并添加了两个惩罚项中心点损失和边长损失分别表征预测框与真实框的中心点相对距离和边长差异，解决了边框回归不准确的问题。实验结果表明，所提方法能把定位平均误差控制在0.18 mm以内，误差峰值控制在0.76 mm以内。所提算法能有效提高工件的定位精度，适用于不同类型的工件或其他类似的定位任务，具有良好的工业应用前景。
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