【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及煙草濾棒生產及物流自動化領域，尤其涉及一種煙草濾棒盒的抓取方法、裝置、電子設備及介質。
技術介紹
1、碼垛機器人作為一種用于自動碼垛操作的機器人系統，在煙草生產行業中的原料煙包碼垛、半成品煙絲箱碼垛、成品件煙自動碼垛、紙箱折疊碼垛、輔料自動配盤等生產環節中發揮著至關重要的作用。
2、卷煙濾棒全自動生產過程包括：自動導向車（automated?guided?vehicle，agv），簡稱agv小車，將空的煙草濾棒盒運送至指定生產機臺的托架上；碼垛機器人從空的煙草濾棒盒上方沿垂直方向往下抓取，送至自動裝盒機入口的輸送機上完成自動裝料；碼垛機器人將滿料的煙草濾棒盒裝抓取送至生產機臺附近的托架上；agv小車將滿料的煙草濾棒盒運送出生產區域。在這一整個生產流程中，煙草濾棒盒在托架區和自動裝盒機出入口的輸送機上的方向是固定的，未裝配攝像頭的碼垛機器人按固定程序沿平齊煙草濾棒盒方向開展抓取工作。
3、針對上述卷煙濾棒全自動生產過程，當生產區域出現煙草濾棒盒在托架區和自動裝盒機出入口輸送機上放置的位置方向發生較大偏移的情況時，未裝配攝像頭的碼垛機器人依舊按固定程序工作，這將無法正常抓取煙草濾棒盒，或會破壞煙草濾棒盒，只能人為及時發現異常情況，暫停碼垛機器人工作，擺正煙草濾棒盒的位置方向，再重新給碼垛機器人開始工作的命令，此類異常情況極大影響了生產安全，大大降低了生產效率。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種煙草濾棒盒的抓取方法、裝置、電子設備及介質，用以解決
2、本專利技術提供一種煙草濾棒盒的抓取方法，包括如下步驟。
3、獲取碼垛機器人當前待抓取的目標煙草濾棒盒的圖像數據；
4、將所述圖像數據輸入至煙草濾棒盒旋轉目標檢測模型中，以使所述煙草濾棒盒旋轉目標檢測模型對所述圖像數據中的煙草濾棒盒進行旋轉框定位，得到定位結果；
5、基于所述定位結果調整所述碼垛機器人的抓手朝向對待抓取的目標煙草濾棒盒進行抓取；
6、其中，所述煙草濾棒盒旋轉目標檢測模型基于以下步驟訓練得到：
7、獲取不同旋轉姿態的煙草濾棒盒樣本圖像；
8、基于煙草濾棒盒的旋轉姿態對所述煙草濾棒盒樣本圖像進行旋轉框標注，并將標注完成的煙草濾棒盒樣本圖像劃分為模型訓練集、模型驗證集和模型測試集；
9、通過所述模型訓練集對yolov7目標檢測模型進行訓練，以使所述yolov7目標檢測模型學習所述模型訓練集中的煙草濾棒盒的旋轉姿態和對應的旋轉框位置，并通過所述模型驗證集對訓練后的yolov7目標檢測模型的模型性能進行評估，得到模型評估結果；
10、當所述模型評估結果滿足第一預設條件時，通過所述模型測試集對評估后的yolov7目標檢測模型進行測試，得到模型測試結果；
11、當所述模型測試結果滿足第二預設條件時，確定所述yolov7目標檢測模型訓練完成，將訓練完成的所述yolov7目標檢測模型作為煙草濾棒盒旋轉目標檢測模型。
12、根據本專利技術提供的方法，所述方法還包括：
13、采用長邊表示法對旋轉框進行定義；
14、基于煙草濾棒盒的旋轉姿態和定義方式對所述煙草濾棒盒樣本圖像進行旋轉框標注。
15、根據本專利技術提供的方法，所述方法還包括：
16、通過所述模型訓練集對yolov7目標檢測模型進行訓練，并計算每次訓練后的目標旋轉框回歸損失函數；
17、當所述目標旋轉框回歸損失函數趨于穩定時，將所述模型驗證集輸入至訓練后的yolov7目標檢測模型中，得到模型輸出的煙草濾棒盒的第一預測旋轉框；
18、采用環形平滑標簽方法對比所述第一預測旋轉框和所述模型驗證集的標注旋轉框之間的角度距離；
19、基于所述角度距離對訓練后的yolov7目標檢測模型的模型性能進行評估，得到模型評估結果。
20、根據本專利技術提供的方法，所述方法還包括：
21、當所述角度距離小于預設閾值時，確定所述模型評估結果滿足第一預設條件；
22、將所述模型測試集輸入至評估后的yolov7目標檢測模型中，得到模型輸出的煙草濾棒盒的第二預測旋轉框；
23、基于所述第二預測旋轉框和所述模型測試集的標注旋轉框確定模型測試結果。
24、根據本專利技術提供的方法，所述方法還包括：
25、當所述第二預測旋轉框與所述模型測試集的標注旋轉框之間的角度距離小于所述預設閾值時，確定所述yolov7目標檢測模型訓練完成，將訓練完成的所述yolov7目標檢測模型作為煙草濾棒盒旋轉目標檢測模型。
26、根據本專利技術提供的方法，所述方法還包括：
27、當所述角度距離大于預設閾值時，調整所述yolov7目標檢測模型的權重參數，重新通過所述模型訓練集對yolov7目標檢測模型進行訓練。
28、本專利技術還提供一種煙草濾棒盒的抓取裝置，包括如下模塊：
29、獲取模塊，用于獲取碼垛機器人當前待抓取的目標煙草濾棒盒的圖像數據；
30、定位模塊，用于將所述圖像數據輸入至煙草濾棒盒旋轉目標檢測模型中，以使所述煙草濾棒盒旋轉目標檢測模型對所述圖像數據中的煙草濾棒盒進行旋轉框定位，得到定位結果；
31、抓取模塊，用于基于所述定位結果調整所述碼垛機器人的抓手朝向對待抓取的目標煙草濾棒盒進行抓取；
32、模型訓練模塊，用于獲取不同旋轉姿態的煙草濾棒盒樣本圖像；基于煙草濾棒盒的旋轉姿態對所述煙草濾棒盒樣本圖像進行旋轉框標注，并將標注完成的煙草濾棒盒樣本圖像劃分為模型訓練集、模型驗證集和模型測試集；通過所述模型訓練集對yolov7目標檢測模型進行訓練，以使所述yolov7目標檢測模型學習所述模型訓練集中的煙草濾棒盒的旋轉姿態和對應的旋轉框位置，并通過所述模型驗證集對訓練后的yolov7目標檢測模型的模型性能進行評估，得到模型評估結果；當所述模型評估結果滿足第一預設條件時，通過所述模型測試集對評估后的yolov7目標檢測模型進行測試，得到模型測試結果；當所述模型測試結果滿足第二預設條件時，確定所述yolov7目標檢測模型訓練完成，將訓練完成的所述yolov7目標檢測模型作為煙草濾棒盒旋轉目標檢測模型。
33、本專利技術還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上述任一種所述煙草濾棒盒的抓取方法。
34、本專利技術還提供一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述煙草濾棒盒的抓取方法。
35、本專利技術還提供一本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種煙草濾棒盒的抓取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于煙草濾棒盒的旋轉姿態對所述煙草濾棒盒樣本圖像進行旋轉框標注，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過所述模型訓練集對YOLOv7目標檢測模型進行訓練，以使所述YOLOv7目標檢測模型學習所述模型訓練集中的煙草濾棒盒的旋轉姿態和對應的旋轉框位置，并通過所述模型驗證集對訓練后的YOLOv7目標檢測模型的模型性能進行評估，得到模型評估結果，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述當所述模型評估結果滿足第一預設條件時，通過所述模型測試集對評估后的YOLOv7目標檢測模型進行測試，得到模型測試結果，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述當所述模型測試結果滿足第二預設條件時，確定所述YOLOv7目標檢測模型訓練完成，將訓練完成的所述YOLOv7目標檢測模型作為煙草濾棒盒旋轉目標檢測模型，包括：
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
7.一種煙草濾棒盒的抓
8.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至6任一項所述的煙草濾棒盒的抓取方法。
9.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述的煙草濾棒盒的抓取方法。
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述的煙草濾棒盒的抓取方法。
...【技術特征摘要】
1.一種煙草濾棒盒的抓取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于煙草濾棒盒的旋轉姿態對所述煙草濾棒盒樣本圖像進行旋轉框標注，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過所述模型訓練集對yolov7目標檢測模型進行訓練，以使所述yolov7目標檢測模型學習所述模型訓練集中的煙草濾棒盒的旋轉姿態和對應的旋轉框位置，并通過所述模型驗證集對訓練后的yolov7目標檢測模型的模型性能進行評估，得到模型評估結果，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述當所述模型評估結果滿足第一預設條件時，通過所述模型測試集對評估后的yolov7目標檢測模型進行測試，得到模型測試結果，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述當所述模型測試結果滿足第二預設條件時，確...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊光銳，楊博，李明龍，張恩華，代振東，劉剛，孫雨晨，李文彪，王濤，徐凌華，
申請(專利權)人：北京達特集成技術有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。