《表3 改进SSD与SSD的误检、漏检数和检测准确率对比》

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《基于改进单次多框检测算法的机器人抓取系统》

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根据实际情况，多种零件相互堆叠最贴近生产实际，故分别随机采取了500张正常和复杂情况下多种零件相互堆叠的图像，用于测试SSD算法和本文改进的SSD算法的误检、漏检的比率，结果如表3所示。从表3可以看出，改进SSD算法模型性能有所提升，在改进网络结构中，将三种尺度卷积核配合BN操作分布式提取更多细节特征，在训练过程中，更加细化对特征的提取，能提升模型在遮挡情况下的检测准确率，使得改进模型得到的坐标框更加贴近真实零件边缘，减小定位坐标和真实坐标之间的误差，为后续的抓取提供更加精确的定位。在非极大值抑制中，为了能够充分利用高置信度候选框的目标信息，增加非极大值抑制加权改进以提高该模型在光线不足或过曝环境下的鲁棒性。