基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统
文献类型：期刊论文
| 作者 | 张正光; 付双飞; 吴清潇; 赵银帅; Wang DP(王丹萍) ; Hu KY(胡琨元)
|
| 刊名 | 计算机应用研究
 |
| 出版日期 | 2018 |
| 卷号 | 36期号:3 |
| 关键词 | 三维边缘提取 点对特征 投票策略 位姿估计 |
| ISSN号 | 1001-3695 |
| 其他题名 | Efficient planar object recognition and localization system based on boundary point pair feature |
| 产权排序 | 1 |
| 通讯作者 | 赵银帅 |
| 中文摘要 | 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。 |
| 英文摘要 | 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 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/21857]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_数字工厂研究室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学 2.中国科学院沈阳自动化研究所 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 | 张正光,付双飞,吴清潇,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 | 张正光,付双飞,吴清潇,赵银帅,Wang DP,&Hu KY.(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 | 张正光,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). |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。