一种抹灰机器人的智能视觉系统的制作方法

技术特征：
1.一种抹灰机器人的智能视觉系统，包括视觉模块1和视觉模块2以及与其相连接的控制器，其特征在于：所述视觉模块1和视觉模块2为两台相同的摄像机，所述控制器上设有用于对视觉模块1和视觉模块2进行处理的视觉处理模块，视觉处理模块包括图像分割单元和姿态估算单元，图像分割单元包括标定模块和图像获取模块用于对场景中的图像进行裁剪并输送到姿态估算单元，姿态估算单元包括立体匹配模块和三维重建模块用于对目标图形中特定特征进行位置定位，得到特定特征物体的物体姿态，控制器内还设有深度学习模块，深度学习模块包括卷积层，所述视觉模块1和视觉模块2还设有激光测距模块。2.如权利要求1所述的抹灰机器人的智能视觉系统，其特征在于：所述图像分割单元的标定模块包括编码器子单元和解码器子单元，所述编码器子单元，用于提取不同尺度的特征；所述解码器子单元，用于多尺度特征融合，并输出逐像素分类。3.如权利要求2所述的抹灰机器人的智能视觉系统，其特征在于：所述编码器子单元由6个最大池化层和18个卷积层组成，所述解码器子单元由3个多尺度特征融合模块、3个上采样层和16个卷积层组成，所述多尺度特征融合模块包括上采样层和卷积层，所述多尺度特征融合模块通过密集连接的方式聚集低层和高层特征，提高对图像的理解能力，所述图像获取模块采用经过标定的两台摄像机获取图像。4.如权利要求3所述的抹灰机器人的智能视觉系统，其特征在于：所述姿态估算单元的立体匹配模块包括特征提取子单元、特征融合子单元和评价单元，所述特征提取子单元用于提取特征信息，所述特征融合子单元用于对所述特征信息进行融合，所述评价单元根据视差图对匹配情况进行评价。5.如权利要求4所述的抹灰机器人的智能视觉系统，其特征在于：所述特征提取子单元包括颜色信息提取模块和几何信息提取模块；所述颜色信息提取模块采用全卷积网络，所述几何信息提取模块采用基于pointnet的网络。6.如权利要求5所述的抹灰机器人的智能视觉系统，其特征在于：所述特征融合子单元包括位置注意力模块、通道注意力模块、全局特征提取模块，将位置注意力模块、通道注意力模块和全局特征提取模块的输出特征融合起来，输入到评价单元中，所述位置注意力模块包括3个卷积层和1个归一化层，所述通道注意力模块包括1个归一化层，所述全局特征提取模块包括卷积层和平均池化层。7.如权利要求6所述的抹灰机器人的智能视觉系统，其特征在于：所述三维重建模姿态回归模块和姿态优化模块，用于对3d位姿参数和置信度进行回归预测以及位姿优化调整，所述姿态回归模块为位姿预测器，所述位姿预测器包含几个一维卷积层，用于对每个像素估计出一个姿态和置信度，并选择置信度最大的姿态作为物体3d姿态；所述姿态优化模块为迭代优化网络，用于优化所述物体3d姿态。

技术总结
本发明属于电子信息技术领域，具体公开一种抹灰机器人的智能视觉系统，包括视觉模块1和视觉模块2以及与其相连接的控制器，所述视觉模块1和视觉模块2为两台相同的摄像机，所述控制器上设有用于对视觉模块1和视觉模块2进行处理的视觉处理模块，视觉处理模块包括图像分割单元和姿态估算单元，控制器内还设有深度学习模块，深度学习模块包括卷积层，所述视觉模块1和视觉模块2还设有激光测距模块，通过视觉模块和视觉处理模块对机器人及其周边环境进行拍照并对具体位置进行计算，为机器人的运动提供数据；本发明提供了一种可智能示警的抹灰机器人的智能视觉系统。灰机器人的智能视觉系统。


技术研发人员：费庆 刘其志
受保护的技术使用者：南京智凝人工智能研究院有限公司
技术研发日：2021.07.30
技术公布日：2021/10/18