基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统

作者：赵银帅; 吴清潇; 付双飞; 张正光

来源：计算机应用研究, 2019, 36(02): 601-605.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0131

• 三维边缘提取
• 点对特征
• 投票策略
• 位姿估计

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。

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院沈阳自动化研究所; 辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室