zhang的案例列表
料包定位检测
项目需求：项目主要是实现对传送带上传输的料包进行实时检测定位，用于机械臂的吸取操作； 负债设计料包的检测定位系统，负责设计方便面料包的图像采集，然后通过在深度学习PyTorch框架下利用yolov7算法完成对料包的目标实时检测，实现对中心的定位； 最后将数据信息传送给机械手，负责对料包进行抓取。 负责该料包定位系统的线上测试以及现场测试，并将此算法部署到抓取机器应用上，已经完成甲方需求；
蘑菇三维采摘机械臂
项目背景：项目主要是设计一套三维定位系统，实现利用深度信息实现对蘑菇位置的定位，确定（x,y,z）,用于机械臂抓取采摘； 我主要负责使用RGB-D深度传感器对双胞菇的深度信息进行数据采集，并生成点云数据，利用PCL实现点云配准对多张数据进行点云拼接； 此外设计利用深度数据在不同深度的切片信息，进行双胞菇的边缘检测、分割以及圆拟合定位，用于后续采摘操作； 此算法已经部署到采摘机 器人上，定位准确度达到99.5%以上，后续采摘路径规划完成即可完成
蘑菇三维采摘机械臂
项目背景：项目主要是设计一套三维定位系统，实现利用深度信息实现对蘑菇位置的定位，确定（x,y,z）,用于机械臂抓取采摘； 我主要负责使用RGB-D深度传感器对双胞菇的深度信息进行数据采集，并生成点云数据，利用PCL实现点云配准对多张数据进行点云拼接； 此外设计利用深度数据在不同深度的切片信息，进行双胞菇的边缘检测、分割以及圆拟合定位，用于后续采摘操作； 此算法已经部署到采摘机 器人上，定位准确度达到99.5%以上，后续采摘路径规划完成即可完成
案例判断参考
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料包定位检测
项目需求：项目主要是实现对传送带上传输的料包进行实时检测定位，用于机械臂的吸取操作； 负债设计料包的检测定位系统，负责设计方便面料包的图像采集，然后通过在深度学习PyTorch框架下利用yolov7算法完成对料包的目标实时检测，实现对中心的定位； 最后将数据信息传送给机械手，负责对料包进行抓取。 负责该料包定位系统的线上测试以及现场测试，并将此算法部署到抓取机器应用上，已经完成甲方需求；...
蘑菇三维采摘机械臂
项目背景：项目主要是设计一套三维定位系统，实现利用深度信息实现对蘑菇位置的定位，确定（x,y,z）,用于机械臂抓取采摘； 我主要负责使用RGB-D深度传感器对双胞菇的深度信息进行数据采集，并生成点云数据，利用PCL实现点云配准对多张数据进行点云拼接； 此外设计利用深度数据在不同深度的切片信息，进行双胞菇的边缘检测、分割以及圆拟合定位，用于后续采摘操作； 此算法已经部署到采摘机 器人上，定位准确度达到99.5%以上，后续采摘路径规划完成即可完成...
蘑菇三维采摘机械臂
项目背景：项目主要是设计一套三维定位系统，实现利用深度信息实现对蘑菇位置的定位，确定（x,y,z）,用于机械臂抓取采摘； 我主要负责使用RGB-D深度传感器对双胞菇的深度信息进行数据采集，并生成点云数据，利用PCL实现点云配准对多张数据进行点云拼接； 此外设计利用深度数据在不同深度的切片信息，进行双胞菇的边缘检测、分割以及圆拟合定位，用于后续采摘操作； 此算法已经部署到采摘机 器人上，定位准确度达到99.5%以上，后续采摘路径规划完成即可完成...
