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          基于Jetson TX2視覺識(shí)別的取放一體平衡機(jī)器人

          • 為了解決在復(fù)雜環(huán)境下人工操作難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化和精確性的問題,設(shè)計(jì)了一種具有自平衡功能的取放一體平衡機(jī)器人,并開發(fā)了其軟硬件系統(tǒng)。該機(jī)器人利用OpenCV在NVIDIA Jetson TX2平臺(tái)上進(jìn)行圖像處理,從而能夠識(shí)別其周圍的環(huán)境,并根據(jù)目標(biāo)參數(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制平衡機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。機(jī)器人的底盤采用STM32F4系列作為主控芯片,能夠快速地獲取電機(jī)等數(shù)據(jù),并進(jìn)行實(shí)時(shí)的PID控制等處理。
          • 關(guān)鍵字: ?202308  視覺識(shí)別  平衡機(jī)器人  機(jī)器人  PID控制  OpenCV  STM32  

          基于視覺的香蕉分級(jí)技術(shù)的研究*

          • 為了滿足消費(fèi)群體對于高品質(zhì)水果的需求和產(chǎn)業(yè)精細(xì)化發(fā)展,提出了一種通過視覺對香蕉無損檢測并分級(jí)的方法,并且在Jetson Nano平臺(tái)設(shè)計(jì)視覺系統(tǒng),基于YOLOv5搭建的模型實(shí)現(xiàn)視覺識(shí)別。最終Matlab仿真結(jié)果和視覺實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以實(shí)現(xiàn)對香蕉表面的缺陷進(jìn)行識(shí)別,果實(shí)平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到91.3%。
          • 關(guān)鍵字: 202307  香蕉檢測  Jetson Nano  YOLOv5  視覺識(shí)別  無損檢測  

          機(jī)器人視覺識(shí)別技術(shù)簡介

          • 基于顏色特征的物體識(shí)別系統(tǒng)對于不同顏色的分別提取和識(shí)別(以上兩幅圖片由某大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人暨機(jī)器人天空主編Liu Weichao友情提供)隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和自動(dòng)控制技術(shù)的發(fā)展,越來越多的不同種類的智能機(jī)器人出現(xiàn)在
          • 關(guān)鍵字: 機(jī)器人  視覺識(shí)別  技術(shù)簡介    
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          視覺識(shí)別介紹

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