审稿意见

一、总体评价

《基于ROS的机器人平面抓取系统设计》一文详细阐述了一个基于ROS（Robot Operating System）的机器人平面抓取系统的设计与实现过程。文章结构清晰，内容详实，实验数据充分，具有较高的学术价值和实际应用前景。该系统设计合理，技术路线明确，对于推动机器人抓取技术的发展具有一定的贡献。

二、具体内容评价

引言部分
引言部分准确概括了机器人抓取技术的背景、意义以及当前存在的问题，为文章后续内容的展开奠定了良好的基础。
提及了近年来卷积神经网络在机器人抓取领域的应用，为文章采用的技术路线提供了理论依据。
模型构建
文章详细介绍了抓取检测网络的整体结构，包括主干网络、抓取框预测分支和语义分割分支，以及各部分的功能和所采用的技术手段。
对主干网络Resnet101和特征金字塔网络（FPN）的使用进行了合理的解释，说明了其在提高网络性能和训练效率方面的作用。
抓取框预测分支和语义分割分支的设计合理，能够有效实现抓取框的预测和物体类别的分割。
机器人抓取系统设计
文章基于ROS设计了机器人平面抓取系统，定义了相机节点、模型计算节点、运动控制节点和坐标转换节点，并详细说明了各节点之间的通信方式和工作流程。
对机器人抓取实验所需坐标系的定义和转换进行了清晰的说明，为实验的实施提供了可靠的技术支持。
实验部分
文章采用了OCID数据集进行预训练，并制作了自制数据集进行微调，实验数据充分，实验过程详细。
实验结果展示了抓取检测网络在不同测试集上的性能，并对抓取实验结果进行了详细的分析和讨论。
通过实验验证了所设计机器人抓取系统的有效性和可靠性，具有一定的实际应用价值。
结论与展望
结论部分对文章的主要研究成果进行了总结，并对未来研究方向进行了展望。
提出的引入实例分割网络和实现空间6自由度抓取的建议具有前瞻性和创新性。
三、审稿建议

语言表达
文章整体语言表达流畅，但在部分段落中可进一步精简语言，避免冗长和复杂的句式，以提高文章的阅读体验。
技术细节
在模型构建部分，可以进一步增加对关键技术细节的解释和说明，如特征提取、损失函数设计等，以便读者更好地理解系统的技术实现。
实验分析
在实验部分，可以增加对不同物体抓取成功率和失败原因的更深入分析，以及与其他抓取系统的性能对比，以突出所设计系统的优势。
图表应用
文章中图表的使用较为合理，但建议增加一些示意图或流程图，以更直观地展示系统的架构和工作流程。
实际应用
可以进一步探讨所设计系统在实际应用中的可行性和局限性，以及未来的应用前景和推广价值。
四、审稿结论

综上所述，《基于ROS的机器人平面抓取系统设计》一文在机器人抓取技术领域具有较高的学术价值和应用前景。文章结构清晰，内容详实，实验数据充分，技术路线明确。在稍作修改和完善后，特别是增加技术细节解释、深化实验分析、增加图表应用和探讨实际应用等方面的内容后，建议予以录用。希望作者在后续的研究中继续深入探讨机器人抓取技术的相关问题，为推动该领域的发展做出更大的贡献。