yolov8目标检测到机械臂抓取的流程

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种先进的目标检测算法，它主要用于实时图像和视频中的物体定位。在机械臂抓取场景中，其工作流程大致可以分为以下几个步骤：

1. **输入处理**：首先，摄像头捕获的实时视频流会作为输入数据传入YOLOv8模型。

2. **前向传播**：模型接收到图像后，通过卷积神经网络进行特征提取，将其分解成固定大小的网格区域。

3. **预测阶段**：每个网格区域会对预设的类别进行预测，并计算出边界框的位置、尺寸以及置信度得分。对于机械臂抓取，模型需要识别出抓取目标，如特定形状或颜色的目标物体。

4. **非极大值抑制（NMS）**：为了避免多次检测到同一个物体，会应用NMS算法筛选出最有可能的候选目标。

5. **目标解析**：对得分较高的目标，模型会输出精确的坐标信息和类别标签，这是后续决策的基础。

6. **运动规划**：基于检测到的目标位置，控制系统将计算机械臂的运动路径，包括关节角度调整等。

7. **执行动作**：最后，机械臂根据规划的路径执行抓取动作，如果目标不在预期范围内，可能会有追踪和再次检测的环节。