典型文献
基于Mask R-CNN实例分割及FPFH特征配对的喷涂工件识别方法
文献摘要：
工件识别在柔性化机器人自动喷涂生产线中至关重要,它是机器人切换喷涂轨迹的重要依据.然而,实际应用中,由于喷涂工件尺寸和种类的多样性、表面的弱纹理性、多视异构件及相似件等情况的存在,准确且高效识别喷涂工件充满挑战性.为此,提出了一种二维(2D)实例分割与三维特征一致性配对的识别方法,即利用基于小样本训练的Mask R-CNN深度模型对2D工件分割及识别的快速性,再结合fast point feature histogram(FPFH)点云特征对局部细节的强区分性,实现对多视异构件及相似件由粗到精的准确识别.在精识别阶段,提出了一种基于FPFH特征配对的识别方法.该方法以intrinsic shape signature为工件的关键点,以FPFH为矢量特征,通过线性相关度配对FPFH特征,再以拓扑结构及空间变换关系的一致性为约束验证特征的匹配率,以此作为工件识别的评价标准.实验中,采用34种类别1500多个工件进行测试,所提方法的识别率高达99.26％,单工件识别耗时低于1500 ms.
文献关键词：
机器视觉;三维视觉感知;工件识别;Mask R-CNN;fast point feature histogram特征配对
中图分类号：
作者姓名：
葛俊辉;王健;彭以平;李婕瑄;肖昌炎;刘勇
作者机构：
湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082;浙江同济科技职业学院,浙江杭州311231
文献出处：
引用格式：
[1]葛俊辉;王健;彭以平;李婕瑄;肖昌炎;刘勇-.基于Mask R-CNN实例分割及FPFH特征配对的喷涂工件识别方法)[J].激光与光电子学进展,2022(14):178-188
A类：
三维视觉感知
B类：
Mask,实例分割,FPFH,工件识别,柔性化,自动喷涂,生产线,喷涂轨迹,工件尺寸,弱纹理,充满挑战,2D,三维特征,小样本,样本训练,深度模型,快速性,fast,point,feature,histogram,点云特征,对局,区分性,准确识别,intrinsic,shape,signature,矢量特征,线性相关,相关度,再以,拓扑结构,空间变换,变换关系,匹配率,识别率高,ms,机器视觉
AB值：
0.383192
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