典型文献
面向低纹理工件的识别与位姿估计方法研究
文献摘要：
针对低纹理工件识别和位姿估计中,目标特征难以提取,导致识别和位姿估计较为困难的问题,提出一种将深度学习和轮廓重建相结合的方法.首先,将双目摄像机采集的目标图像经过深度学习处理得到工件类别和所在区域;然后,进行直线提取,并对左右图像的同名目标区域中的直线集合进行匹配,进而重建出工件的轮廓点云;最后,和CAD辅助工具生成的模板点云进行配准得到工件的位姿.实验结果表明:该方法不仅能对低纹理的工件进行识别,而且能够快速精确地计算其6D位姿.
文献关键词：
工件识别;双目视觉;深度学习;轮廓重建;位姿估计
中图分类号：
作者姓名：
陈从平;姚威;王钦
作者机构：
常州大学机械工程学院,江苏常州213164
文献出处：
引用格式：
[1]陈从平;姚威;王钦-.面向低纹理工件的识别与位姿估计方法研究)[J].传感器与微系统,2022(10):43-46
A类：
B类：
位姿估计,估计方法,工件识别,目标特征,计较,轮廓重建,双目摄像,摄像机,机采,标图,理得,所在区域,直线提取,右图,同名,名目,目标区域,出工,点云,CAD,辅助工具,配准,6D,双目视觉
AB值：
0.400625
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