【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能物料识别抓取，具体涉及一种基于改进yolov5的智能物料抓取系统及方法。
技术介绍
1、智能物料抓取是指利用自动化技术和机器视觉来实现不同场景中物料的自动识别和抓取为主要目标的活动，智能物料抓取对物料抓取效率的提高是很重要的，智能物料抓取也直接影响到生产效率。
2、在现行的智能物料抓取系统中，待抓取的物料预先放置在各自的目标位置，通过运用识别模块对这些物品进行分类与确认之后，借助专门的抓取装置，将物料搬运至所指定的位置。然而，由于多种物料可能具备相似的特性，这可能导致抓取装置无法精确区分并抓取指定物料，进而使得不同种类的物料被错误地搬运到了同一位置，这种情况不仅延长了物料抓取所需的时间，还大幅降低了系统的整体效率。鉴于智能物料抓取系统被广泛应用于多样化的场景中，因此在某些情况下，现有系统可能无法完全适应特定应用场景的具体需求。
3、目前的智能物料抓取系统存在识别精度低、抓取效率低、应用场景单一、难以满足实时性要求、物料位置变化时处理困难等问题，如何准确、快速的识别并抓取不同物料是提升智能物料抓取系统工作效率的一道重要关口。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于改进yolov5的智能物料抓取系统及方法，可以快速、准确的识别并抓取不同物料，可以应用到不同的应用场景中，提高了物料抓取效率，提高了物料抓取容错率，智能物料抓取系统全程无人值守，不仅减少了对人工处理的依赖，还显著提升了效率。
2、为实现上述技术目的，达到上述技
3、一种基于改进yolov5的智能物料抓取系统，包括：底板、滑台、丝杆、导轨滑块、相机支架、深度相机、步进电机一和机械抓取装置；所述底板上安装有滑台，所述滑台上安装导轨滑块，所述步进电机一安装在底板上，所述丝杆固定在滑台内侧，安装在滑台和导轨滑台之间，所述导轨滑块的通过设有的通槽与丝杆滑动连接，所述步进电机一的固定输出端与丝杆的一端固定连接，所述丝杆通过步进电机一驱动旋转，所述相机支架安装在两滑台的顶端，所述深度相机安装在相机支架中心位置，用于拍摄获取物料信息并记录，所述机械抓取装置与导轨滑块一侧连接，用于抓取物料到指定位置。
4、进一步的，所述机械抓取装置包括齿轮一、齿轮二、链条、舵机、步进电机二、机械轴、传动轴和末端执行器，所述机械轴与导轨滑块设有通槽的对侧面转动连接，所述传动轴与机械轴一端的圆形过孔固定连接，所述齿轮一与传动轴的中心位置固定连接，所述舵机主体固定在导轨滑块设有通槽的对侧面的一端的凹槽内，所述舵机的输出摇杆固定在机械轴上与导轨滑块转动连接的一侧，所述步进电机二嵌入到导轨滑块设有通槽的对侧面，所述传动轴的末端与步进电机二的固定输出端转动连接，所述齿轮一上方啮合有齿，所述链条通过其齿槽与齿轮一和齿轮二分别啮合。
5、进一步的，所述舵机、步进电机二和机械轴设置有两组，分别对称安装在机械抓取装置后侧的传动轴的两侧。
6、进一步的，所述传动轴设置为两组，分别安装在机械抓取装置的前侧和后侧，所述安装在机械抓取装置后侧的传动轴两侧的末端分别与导轨滑块固定，所述安装在机械抓取装置前侧的传动轴两端与对称安装的两组机械轴的过孔滑动连接。
7、进一步的，所述末端执行器包括固定轴、齿轮三、齿轮四、转动轴、直筒和机械爪，所述固定轴一端固定安装在机械轴外侧的凸台表面，所述固定轴的另一端上方凸台处固定安装齿轮四，所述直筒的一侧与机械抓取装置前侧安装的传动轴末端固定连接，所述齿轮三通过圆心过孔与直筒一侧固定连接，所述齿轮四与齿轮三互相啮合，使齿轮三转动带动齿轮四转动，所述转动轴的一端固定安装在齿轮四的圆心过孔处，另一端固定连接于机械爪末端。
8、进一步的，所述末端执行器设置两组，以传动轴的中心为对称轴对称安装，所述末端执行器通过固定轴和直筒与机械轴相固定。
9、进一步的，所述步进电机一、丝杆、滑台、导轨滑块设置有两组，分别对称安装在底板的两侧。
10、进一步的，所述深度相机拍摄获取并记录物料信息，所述采集到的物料信息通过预处理后使用改进的yolov5目标检测算法进行处理，获得物料的类别和位置信息。
11、另一方面，本专利技术提出上述装置中yolov5算法的改进方法，具体包括：
12、s1：将骨干网络中的c3模块替换为c2f模块以重构骨干网络；
13、s2：在neck层中引入bra机制提高特征提取能力；
14、s3：在head层引入解耦检测头以优化检测性能；
15、s4：使用eiou损失函数作为网络的损失函数以提升检测精度。
16、进一步的，所述步骤s1具体包括：
17、c2f模块先经过第一次卷积操作后，将特征图分为两个部分，一部分经过n个bottleneck模块处理，另一部分则直接输出，最后又把两个部分的结果在通道维度上进行拼接，并经过第二次卷积操作后生成最终的特征图，这样的分支设计增加了网络的非线性能力和表示能力，通过在通道维度上对不同分支的特征进行拼接，实现特征融合，拼接后的特征将包含来自不同分支的信息，丰富了特征的表示能力。
18、bottleneck模块包含一个1×1的卷积层和一个3×3的卷积层，第一个1×1的卷积层用于降维，第二个3×3的卷积层用于计算后输出。
19、进一步的，所述步骤s2具体包括：
20、bra注意力机制为双层路由注意力机制，将bra注意力机制引入到yolov5神经网络中neck层的conv模块和下采样模块之间，bra注意力机制将输入一张图片x∈rh×w×c，划分为s×s个非重叠区域，每个区域包含个特征向量，即可将x变为通过线性映射获得q,k,v的具体表达式如下所示：
21、q＝xrwq
22、k＝xrwk
23、v＝xrwv
24、其中，wq,wk,wv∈rc×c分别属于query、key、value的投影权重；通过构建一个有向图来找到每个给定区域应该参与的区域，即计算qr和kr的区域相关性的邻接矩阵：
25、ar＝qr(kr)t
26、然后只保留每个区域的前k个连接来修剪相关性图，
27、ir＝topkindex(ar)
28、即ir的第i行包含第i个区域的前k个最相关区域的索引。
29、利用区域到区域的索引路由矩阵ir，对于区域i中的每个query token，它将关注k个路由区域的并集中的所有键值对，索引为聚集key和value的tensor：
30、kg＝gather(k,ir),vg＝gather(v,ir)
31、其中kg和vg是聚集后的key和value的tensor，然后对聚集后的k-v对使用注意力操作：
32、o＝attention(q,kg,vg)+lce(v)
33、上式函数lce(·)使用深度卷积参本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv5的智能物料抓取系统，其特征在于，包括：底板(1)、滑台(3)、丝杆(4)、导轨滑块(5)、相机支架(7)、深度相机(8)、步进电机一(2)和机械抓取装置；所述底板(1)上安装有滑台(3)，所述滑台(3)上安装导轨滑块(5)，所述步进电机一(2)安装在底板(1)上，所述丝杆(4)固定在滑台(3)内侧，安装在滑台(3)和导轨滑台(3)之间，所述导轨滑块(5)的通过设有的通槽与丝杆(4)滑动连接，所述步进电机一(2)的固定输出端与丝杆(4)的一端固定连接，所述丝杆(4)通过步进电机一(2)驱动旋转，所述相机支架(7)安装在两滑台(3)的顶端，所述深度相机(8)安装在相机支架(7)中心位置，用于拍摄获取物料信息并记录，所述机械抓取装置与导轨滑块(5)一侧连接，用于抓取物料到指定位置。
2.如权利要求1所述的基于改进YOLOv5的智能物料抓取系统，其特征在于：所述机械抓取装置包括齿轮一(12)、齿轮二(13)、链条(14)、舵机(10)、步进电机二(11)、机械轴(6)、传动轴(9)和末端执行器，所述机械轴(6)与导轨滑块(5)设有通槽的对侧面转动连
3.如权利要求2所述的基于改进YOLOv5的智能物料抓取系统，其特征在于：所述传动轴(9)设置为两组，分别安装在机械抓取装置的前侧和后侧，所述安装在机械抓取装置后侧的传动轴(9)两侧的末端分别与导轨滑块(5)固定，所述安装在机械抓取装置前侧的传动轴(9)两端与对称安装的两组机械轴(6)的过孔滑动连接。
4.如权利要求2所述的基于改进YOLOv5的智能物料抓取系统，其特征在于：所述末端执行器包括固定轴(15)、齿轮三(16)、齿轮四(17)、转动轴(18)、直筒(19)和机械爪(20)，所述固定轴(15)一端固定安装在机械轴(6)外侧的凸台表面，所述固定轴(15)的另一端上方凸台处固定安装齿轮四(17)，所述直筒(19)的一侧与机械抓取装置前侧安装的传动轴(9)末端固定连接，所述齿轮三(16)通过圆心过孔与直筒(19)一侧固定连接，所述齿轮四(17)的齿与齿轮三(16)的齿互相啮合，使齿轮三(16)转动带动齿轮四(17)转动，所述转动轴(18)的一端固定安装在齿轮四(17)的圆心过孔处，另一端固定连接于机械爪(20)末端；所述末端执行器设置两组，以传动轴(9)的中心为对称轴对称安装，所述末端执行器通过固定轴(15)和直筒(19)与机械轴(6)相固定。
5.如权利要求1所述的基于改进YOLOv5的智能物料抓取系统，其特征在于：所述步进电机一(2)、丝杆(4)、滑台(3)、导轨滑块(5)设置有两组，分别对称安装在底板(1)的两侧。
6.如权利要求1-5任一项所述系统中YOLOv5的改进方法，其特征在于：包括：
7.如权利要求6所述的改进方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：
8.如权利要求6所述的改进方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：
9.如权利要求6所述的改进方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括：解耦检测头的输入先采用1×1卷积层将通道数减少到256个，然后分别进入到两条支路，每条分路都有两个3×3卷积层，两条分路分别用于回归任务和分类任务，以提高模型的灵活性；采用多分支检测头进行计算，提高检测精度和加快网络收敛，提升模型的泛化能力和鲁棒性。
10.如权利要求6所述的改进方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov5的智能物料抓取系统，其特征在于，包括：底板(1)、滑台(3)、丝杆(4)、导轨滑块(5)、相机支架(7)、深度相机(8)、步进电机一(2)和机械抓取装置；所述底板(1)上安装有滑台(3)，所述滑台(3)上安装导轨滑块(5)，所述步进电机一(2)安装在底板(1)上，所述丝杆(4)固定在滑台(3)内侧，安装在滑台(3)和导轨滑台(3)之间，所述导轨滑块(5)的通过设有的通槽与丝杆(4)滑动连接，所述步进电机一(2)的固定输出端与丝杆(4)的一端固定连接，所述丝杆(4)通过步进电机一(2)驱动旋转，所述相机支架(7)安装在两滑台(3)的顶端，所述深度相机(8)安装在相机支架(7)中心位置，用于拍摄获取物料信息并记录，所述机械抓取装置与导轨滑块(5)一侧连接，用于抓取物料到指定位置。
2.如权利要求1所述的基于改进yolov5的智能物料抓取系统，其特征在于：所述机械抓取装置包括齿轮一(12)、齿轮二(13)、链条(14)、舵机(10)、步进电机二(11)、机械轴(6)、传动轴(9)和末端执行器，所述机械轴(6)与导轨滑块(5)设有通槽的对侧面转动连接，所述传动轴(9)与机械轴(6)一端的圆形过孔固定连接，所述齿轮一(12)与传动轴(9)的中心位置固定连接，所述舵机(10)主体固定在导轨滑块(5)设有通槽的对侧面的一端的凹槽内，所述舵机(10)的输出摇杆固定在机械轴(6)上与导轨滑块(5)转动连接的一侧，所述步进电机二(11)嵌入到导轨滑块(5)设有通槽的对侧面，所述传动轴(9)的末端与步进电机二(11)的固定输出端转动连接，所述齿轮一(12)上方啮合有齿，所述链条(14)通过其齿槽与齿轮一(12)和齿轮二(13)分别啮合；所述舵机(10)、步进电机二(11)和机械轴(6)设置有两组，分别对称安装在机械抓取装置后侧的传动轴(9)的两侧。
3.如权利要求2所述的基于改进yolov5的智能物料抓取系统，其特征在于：所述传动轴(9)设置为两组，分别安装在机械抓取装置的前侧和后侧，所述安装在机械抓取装置后侧...
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