基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统
Efficient planar object recognition and localization system based on boundary point pair feature
1. 中国科学院沈阳自动化研究所, 沈阳 110016
2. 中国科学院大学, 北京 100049
3. 中国科学院 光电信息处理重点实验室, 沈阳 110016
4. 辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室, 沈阳 110016
摘要
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，进一步提高了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。
基金项目
国家自然科学基金—深圳机器人基础研究中心项目(U1713216)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0131
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 601-605
文章编号: 1001-3695(2019)02-062-0601-05
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
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, 2019, 36 (2): 601-605. (Zhao Yinshuai, Wu Qingxiao, Fu Shuangfei, et al. Efficient planar object recognition and localization system based on boundary point pair feature [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 601-605. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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