基于深度学习目标检测的机械臂分拣系统研发



基于深度学习目标检测的机械臂分拣系统研发

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基于深度学习目标检测的机械臂分拣系统研发

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-8页
Abstract	第8-13页
第1章绪论	第13-25页
1.1 论文研究背景及意义	第13-15页
1.1.1 研究背景	第13-14页
1.1.2 研究意义	第14-15页
1.2 国内外研究现状	第15-20页
1.2.1 目标检测算法研究现状	第15-17页
1.2.2 基于视觉的自动分拣系统及云平台研究现状	第17-20页
1.3 论文研究内容与架构	第20-23页
1.3.1 论文研究内容	第20-22页
1.3.2 论文架构	第22-23页
1.4 本章小结	第23-25页
第2章基于深度学习目标检测的机械臂自动分拣系统设计	第25-43页
2.1 系统整体架构	第25-26页
2.2 系统硬件选型	第26-33页
2.2.1 目标检测模型训练用服务器	第27-28页
2.2.2 目标检测运行硬件平台	第28-30页
2.2.3 摄像头	第30页
2.2.4 机械臂选型	第30-31页
2.2.5 系统硬件架构	第31-33页
2.3 系统模块间通信机制	第33-36页
2.3.1 USB通信	第33-34页
2.3.2 ROS通信	第34-36页
2.3.3 串口通信	第36页
2.4 目标检测算法选型	第36-39页
2.5 手眼标定及机械臂控制模块设计与实现	第39-41页
2.6 本章小结	第41-43页
第3章基于深度学习的自动分拣系统图像处理模块设计与实现	第43-59页
3.1 图像算法理论	第43-49页
3.1.1 感知哈希算法	第44-45页
3.1.2 YOLO	第45-47页
3.1.3 模型训练算法选择	第47-49页
3.2 图像采集和数据获取	第49-50页
3.3 数据标注	第50-51页
3.4 目标检测模型训练与评估	第51-58页
3.4.1 模型评估方法	第51页
3.4.2 迁移学习	第51-54页
3.4.3 模型训练与选择	第54-58页
3.5 目标检测模型部署	第58页
3.6 本章小结	第58-59页
第4章基于深度学习目标检测的云平台设计与实现	第59-71页
4.1 深度学习云平台方案设计	第59-62页
4.1.1 云平台整体架构	第59-61页
4.1.2 基于Http协议的通信方法分析	第61页
4.1.3 云平台性能需求分析	第61-62页
4.2 基于Flask的Web服务端设计与实现	第62-66页
4.2.1 云平台服务端架构	第62-63页
4.2.2 云平台数据库设计	第63-65页
4.2.3 基于Linux的Shell脚本实现云平台模型训练	第65-66页
4.3 基于Web前端的客户端系统设计	第66-70页
4.3.1 客户端网页需求分析	第66-67页
4.3.2 客户端页面设计与实现	第67-70页
4.4 本章小结	第70-71页
第5章实验研究	第71-83页
5.1 机械臂分拣系统性能实验	第71-76页
5.1.1 自动分拣系统图像处理模块算法性能试验	第72-74页
5.1.2 自动分拣系统分拣性能实验	第74-76页
5.2 基于深度学习的目标检测模型云平台性能测试	第76-81页
5.2.1 Web前端性能测试实验	第76-77页
5.2.2 服务器端性能测试实验	第77-81页
5.3 本章小结	第81-83页
第6章总结与展望	第83-87页
6.1 总结	第83-85页
6.2 展望	第85-87页
参考文献	第87-90页

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