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基于自适应深度卷积神经网络的抓取检测算法的创新与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在机器人技术飞速发展的当下,机器人与物理世界中物体的交互操纵能力至关重要,而抓取检测作为其中的关键环节,是机器人实现各种任务的基础。在工业生产领域,如汽车制造、电子产品组装等,机器人需要精准地抓取零部件进行装配,高效且准确的抓取检测能够显著提升生产效率与产品质量,降低生产成本。在物流仓储行业,自动化机器人需要快速识别并抓取货物,实现货物的搬运、分拣等操作,从而提高物流运转速度。在家庭服务场景中,机器人要能抓取各类日常物品,为人们提供便利,如协助老年人或残疾人完成物品拿取等任务。因此,抓取检测技术的性能直接
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