基于深度学习电铲铲斗满斗率及物料重量检测方法及系统
申请号:CN202510446115
申请日期:2025-04-10
公开号:CN120489216A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明涉及铲装机器人技术领域,具体是一种基于深度学习电铲铲斗满斗率及物料重量检测方法及系统。包括S100实时获取电铲在挖掘物料前和挖掘物料后料堆表面的点云数据;实时获取挖掘物料后铲斗及铲斗内物料的图像信息;S200对采集的点云数据和图像信息进行预处理,以提高数据质量;S300通过挖掘物料前与挖掘物料后的点云数据计算挖掘物料的体积;S400训练多任务神经网络模型,多任务神经网络模型用于输出精确的物料体积预测值和密度预测值;S500根据得到的物料体积预测值和铲斗的额定容积计算铲斗的满斗率,分析大量的满斗率数据,检测铲斗挖掘物料过程的稳定性;S600根据物料体积预测值和密度预测值计算铲斗内物料的重量。
技术关键词
多任务神经网络
电铲铲斗
置信度阈值
点云配准算法
数据采集单元
激光雷达传感器
密度
图像
设备状态监控
供电单元
训练神经网络
坐标系
容积
处理单元
分支
机器人本体
训练集
红外相机