在抓取物体的过程中，六轴机械手拍摄，两个手指处于打开状态，吸盘处于缩回状态。确定抓取点后，吸盘弹出，与被抓取物体表面紧密接触。然后，空气泵在吸盘中产生负压，从而吸取物体，然后，推杆缩回，北京机械手拍摄，带动物体到达两个手爪之间，后，机械手爪闭合抓取物体以保证抓取的稳定性。3.2深度强化学习方法为了解决复杂环境下AffordanceMap出错的问题，我们将主动探索引入我们的抓取系统中。与只使用一张静态的AffordanceMap进行抓取操作判断不同，机器人会根据当前对AffordanceMap的度量情况，主动探索和改变当前场景，直到新场景对应的AffordanceMap足够好。我们利用DQN训练模型，该模型能够根据当前场景的AffordanceMap和RGB-D信息，输出一个合理的动作改变场景。我们的网络结构基于U-NET，输出亚像素级别的操作点位置。U-NET是近年来提出的一种强大而轻量化的图像分割网络结构，结合了多层上下采样模块和残差的方法，从而在输出像素级语义信息方面具有很高的性能。为了尽可能缩小网络的尺寸来加快输出和收敛速度，我们将U-NET典型结构进行调整，仅使用了一次上下采样，并将输入的RGB-D图像调整为四分之一分辨率。

所谓机器视觉，就是用机器代替人眼来做测量和判断。是指通过机器视觉检测设备将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作，那么工业自动化为什么需要机器视觉检测技术呢？主要表现如下几个地方。确性和重复性，由于人眼有物理条件的限制，在确性上机器有明显的优点，即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品，机器仍然会更加确，因为它的精度能够达到千分之一英寸。机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反，人眼每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品时完全相同的。

IBM认知视觉检测技术的四大优势：(1)可靠的检测能力：IBM认知视觉检测技术能实现全位的详细检测、全自动化效、高检出率、低误报率的检测水平，利用自主化的学习能力实现检测能力的不断提升，七轴机械手拍摄，保证产品检测质量越来越稳定。(2)赋能工艺改进：IBM认知视觉检测技术可以使用标准化工艺自动修复缺陷，实现产品质量与生产工艺参数、环境数据的关联性分析，促进生产质量的综合改进。(3)易于扩展：IBM认知视觉检测技术使用通用拍照设备与分析设备，降低采购与维护成本。模型自动部署升级，没有维护窗口。面对新产品或新品调整，仅需数天时间，无需人工过多干预。新增产线只需要较低额外投资，投资总成本低于传统光学检测手段。(4)经济效益：IBM认知视觉检测技术可以将人工成本降低2/3以上，自动拍摄机械手，大幅降低人员招聘需求和培训成本。同时能及早发现问题，降低原材料的损失程度，避免了因产品质量导致的赔偿、召回、品牌价值等损失

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