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基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统
其他题名Efficient planar object recognition and localization system based on boundary point pair feature
赵银帅1,2,3,4; 吴清潇1,3,4; 付双飞1,3,4; 张正光1,3,4
作者部门光电信息技术研究室
关键词三维边缘提取 点对特征 投票策略 位姿估计
发表期刊计算机应用研究
ISSN1001-3695
2018
卷号36期号:3
产权排序1
资助机构国家自然科学基金—深圳机器人基础研究中心项目(U1713216)
摘要工业机器人和机器视觉组成的分拣系统是最近几年研究的热点之一。针对工业环境中板型物体(如钢板),在基于投票策略的匹配算法基础上,加入了边缘点对特征,提出了一种基于边缘点对特征的三维目标识别与定位方法,并利用该算法设计实现了一个钢板识别与定位系统,已成功应用于工业机器人自动钢板打磨项目中。另外,对匹配结果使用位姿聚类以及位姿验证与优化进一步提高算法的准确性和鲁棒性。根据系统在工作现场的运行统计结果得出,该方法不仅其定位精度在项目容忍范围之内,而且满足项目对实时性的要求。
其他摘要Bin-picking system containing of industrial robot and machine vision is one of the hotspots in recent years. Aiming at common planar objects in industrial environment (e. g. steel plates) , on the base of the voting-based pose estimation algorithm[8] , this paper proposed an efficient planar object recognition and localization algorithm based on boundary point pair feature, and it has been successfully applied in the automatic grinding system of steel plates with industrial robot. In addition, the using of pose clustering algorithm as well as methods of pose verification and pose refinement efficiently increased the accuracy and robustness of the system. According to the statistical results of the system in industrial environment, not only the pose localization accuracy is well within the tolerances for the grasping of steel plates, but also the processing time meets the real-time requirement of the system.
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/21880
专题光电信息技术研究室
通讯作者赵银帅
作者单位1.中国科学院沈阳自动化研究所;
2.中国科学院大学;
3.中国科学院光电信息处理重点实验室;
4.辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
赵银帅,吴清潇,付双飞,等. 基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统[J]. 计算机应用研究,2018,36(3).
APA 赵银帅,吴清潇,付双飞,&张正光.(2018).基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统.计算机应用研究,36(3).
MLA 赵银帅,et al."基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统".计算机应用研究 36.3(2018).
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