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摘要
针对工业机器人Bin-Picking场景中因噪声、遮挡等因素造成物体识别困难的问题，本文提出了一种新的基于曲率点对特征的三维识别算法。该算法在原始点对特征的基础上，引入曲率差特征，使点对具有更强的特征描述性，提高了点云配准率。在预处理阶段，通过基于距离变换的分水岭算法对场景点云进行分割，提取候选目标，加快了算法匹配速度。同时，在位姿投票阶段提出一种新的加权投票方案，根据曲率差信息将更强点对赋予更大的权重，进一步提高了点云配准率。实验结果表明，与原始算法相比，本文所提算法在精度和速度方面都有明显的提升，并能满足实际应用场景的要求。
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