作者:黃成凱、黃緒哲、嚴健榮、古有彬、楊淳宜、陳俊皓基於深度學習之工件自動辨識與取料之應用
本文使用深度學習進行工件辨識，並整合機械手臂進行物件夾取。利用GPU建立3D視覺辨識系統，藉由深度攝影機擷取影像資訊，辨識物件種類及座標，使機械手臂可夾取特定之物件。
視覺系統由GPU搭配深度影像之函式庫，分別進行影像資料擷取、深度資訊運算、座標轉換、影像輪廓搜尋和卷積類神經網路模型訓練等。本文採用YOLOv2判別目標物體之種類和中心點並利用輪廓搜尋方法找出物體之角度資訊，作為機械手臂操作目標點，並透過座標轉換的方式將相機座標轉為機械手臂座標，由TCP/IP通訊傳至運動控制系統進行物件夾取。