基于改进的SURFFREAK算法的工件识别与抓取方法研究

作者：刘敬华; 钟佩思^*; 刘梅

来源：机床与液压, 2019, 47(23): 52-82.

• 改进的SURFFREAK算法
• 双目视觉
• 图像匹配
• 极线约束
• 工件抓取

为解决自动化生产线上工件的准确、实时定位与抓取问题,提出改进的SURFFREAK算法,将其应用于工件的识别与匹配。该算法首先利用加速稳健特征(SURF)算法提取特征点,随后对FREAK算法添加中距离点对进行特征点的描述,在汉明距离相似性度量之前添加极线约束匹配工件图像。研究结果表明:改进的SURFFREAK算法相比传统的尺度不变特征变换(SIFT)、SURF、SURFFREAK算法,其在工件的识别速度和匹配准确度上有很大的改善。将该算法应用于工业现场,可以快速准确地识别出工件,结合双目技术完成工件的定位,通过运动学逆解求出机械臂各关节的移动量,传送到控制器,实现对工件的抓取。

• 单位
  山东科技大学; 电子工程学院