标题：基于深度学习的运动物体抓取算法设计
作者：卢传钊1；林启勇2；陈开2 何立2；周波1
作者单位：1 东南大学自动化学院，江苏 南京210096；2 中冶赛迪技术研究中心有限公司，重庆 401122
关键字：目标检测；抓取位姿生成；深度学习；主成分分析
摘要：在工厂生产环境中，对运动物体的抓取和分拣具有重要意义。针对传送带上的物体，利用深度学习等图像处理技术，能够完成对运动物体的识别和位姿检测，从而生成合适的抓取位姿。首先，基于YOLOv5s设计了物体识别算法，能够检测物体质心，初步确定抓取位姿的中心。然后，基于主成分分析算法，根据物体主方向生成最优抓取位姿。最后，设计了“拦截-跟踪-拦截”的运动物体抓取方法。实验证明，设计的运动物体抓取算法能够达到92%的成功率。