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。
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