MODNet：一种基于单目视觉的对象深度估计网络，用于人工智能机器人化学家

《Precision Chemistry》：MODNet: A Monocular Object-Based Depth Estimation Network for AI Robotic Chemists

AI驱动的化学机器人需要视觉感知系统支持，本文提出MODNet模型，在YOLOv8框架中集成BAM和GAM模块，提升化学实验器材检测精度至95.8%，并实现误差小于5%的实时距离估计。该模型通过单目视觉结合图像增强和角度补偿技术，支持Orange Pi硬件平台部署，验证了其在多目标、复杂光照环境下的有效性，为智能化学合成提供视觉感知基础。

　　
随着人工智能技术在化学领域的快速发展，机器学习方法已深刻改变了化学研究的范式。传统化学实验高度依赖人工操作，存在效率低、误差大、重复性差等缺陷。近年来，AI驱动的智能机器人开始进入化学实验室，其核心在于构建可靠的视觉感知系统。本文提出了一种名为MODNet的视觉感知模型，通过改进目标检测算法并集成单目测距技术，为AI化学家机器人提供了高精度、低延迟的视觉解决方案。

在化学自动化领域，智能机器人需要同时具备物体识别和空间定位能力。传统YOLO系列算法虽然高效，但在复杂化学场景（如玻璃器皿识别）中存在局限性。MODNet的创新点在于引入双注意力机制：BAM模块增强小尺度特征提取，解决透明容器识别难题；GAM模块整合全局上下文信息，提升多物体检测鲁棒性。这种协同优化使模型在CViG_II数据集上检测准确率达到95.8%，较原始YOLOv8提升12.6个百分点。

硬件实现方面，系统基于Orange Pi RK3588开发板构建，该平台搭载的NPU单元能以60帧/秒的速度处理实时视频流。视觉系统通过串联目标检测与单目测距模块，将检测框的像素尺寸转化为实际距离。测距算法融合了几何成像原理与动态校准技术：首先通过Zhang相机标定法确定焦距和畸变参数，再结合运动补偿算法解决视角偏移带来的误差。实验表明，在15度倾斜视角下，测距相对误差可控制在5%以内。

实际应用验证聚焦于荧光蜃蜍酮（SFX）合成工艺，该流程包含溶剂交换、多步反应等典型化学操作。MODNet系统在以下场景中表现突出：1）透明烧杯与半透明量筒的区分识别，准确率达92.3%；2）动态液面高度的实时监测，误差范围±1.2cm；3）复杂背景（含5种以上玻璃器皿）下的多目标定位，单帧处理时间稳定在13.5ms。特别在光强波动超过50%的实验环境中，系统仍能保持98.7%的检测一致性。

系统架构采用分层设计：底层基于YOLOv8n框架优化，通过C2f骨干网络提升特征流导通效率；中间层集成BAM-GAM双注意力模块，其中BAM通过通道-空间分离注意力机制增强小目标提取能力，GAM利用三维对齐结构捕捉长程依赖关系；上层结合单目测距算法，将检测框的像素高度换算为实际距离。硬件部署时，相机模块与机械臂采用 Eye-in-Hand配置，通过STM32F103的PWM信号实现亚毫米级定位控制。

实验对比显示，MODNet在多物体场景下的表现优于现有方法：当同时检测4类玻璃器皿时，误检率降至1.8%；动态测距场景中，采用视频双帧校准技术，使目标位置漂移补偿精度达到±0.3像素。系统在Orange Pi平台上的实测帧率稳定在74fps，满足实时控制需求。与传统深度测距方法相比，本方案在计算资源消耗上减少62%，误报率降低至4.2%。

实际应用案例表明，该系统在SFX合成中的关键操作可实现自动化：1）反应釜定位（平均定位误差1.2cm）；2）移液操作（体积控制精度±0.5μL）；3）分液漏斗识别（98.7%识别准确率）。特别在高温高压反应装置中，系统通过自适应亮度均衡算法（CLAHE）维持98.2%的检测稳定性。

未来改进方向包括：1）开发基于物理先验的深度估计模型，减少对标注数据的依赖；2）融合多模态感知（如红外热成像辅助透明器皿检测）；3）构建动态场景下的运动补偿算法。这些改进将进一步提升系统在复杂实验室环境中的适应性，推动AI化学家机器人向更广泛的应用场景延伸。

该研究为智能化学实验机器人提供了关键感知模块，其核心价值在于将目标检测与测距计算无缝集成，形成完整的视觉感知链条。通过模块化设计，MODNet既可作为独立视觉系统部署，也可与其他传感器数据融合，为化学过程自动化提供了可扩展的解决方案。实测数据显示，采用该系统的机器人 arm 在SFX合成流程中，实验重复性从人工操作的85%提升至96.4%，单次实验耗时减少至传统方法的1/3，显著提高了实验室工作的效率与可靠性。