机械零件识别方法

摘要

针对装配场景中零件之间相互遮挡和不同位姿的影响导致零件识别效果不佳的问题，提出一种基于改进的 Mask R-CNN 的复杂场景零部件识别方法。首先，采用 ResNet101 网络增大网络层数来加深网络增强网络特征提取能力 ; 其次，改进融合特征的特征金字塔网络结构，提升高低层网络之间传递效率，增强对于特征的捕获能力。通过在自制数据集的实验，发现与原始 Mask R-CNN 相比，该方法检测精度有明显提升，为复杂环境的零件识别提供解决方案。