【摘 要】
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我国制造业正在向智能化制造方向发展,融合了视觉传感器技术的机器人使得自动化流水线中的操作由人力逐渐变为以机器人为主导,大幅地提高了生产效率并降低了生产成本。使用视觉引导的机器人来完成分拣中无序堆叠物料的识别、分拣等步骤需要解决两个问题:第一,从场景中识别散乱堆叠的待分拣物料;第二,按照物料既定的姿态进行供料。本文对物料识别和位姿估计进行了研究,主要做了以下工作:（1）选用了RealSense D4
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我国制造业正在向智能化制造方向发展,融合了视觉传感器技术的机器人使得自动化流水线中的操作由人力逐渐变为以机器人为主导,大幅地提高了生产效率并降低了生产成本。使用视觉引导的机器人来完成分拣中无序堆叠物料的识别、分拣等步骤需要解决两个问题:第一,从场景中识别散乱堆叠的待分拣物料;第二,按照物料既定的姿态进行供料。本文对物料识别和位姿估计进行了研究,主要做了以下工作:（1）选用了RealSense D415深度相机作为获取图像和物体表面深度信息的采集设备,介绍了单目相机成像原理、介绍了使用物体表面深度信息重建点云并实现点云的彩色对齐。（2）对目标识别算法进行了研究,选用了Mask R-CNN深度学习神经网络对场景图像中的物料进行语义分割和实例分割,基于Pytorch深度学习框架完成模型的搭建、训练和预测。最后,将预测得到物料的实例分割掩码融合其表面深度信息重建点云。（3）介绍了点云搜索使用的k-d tree数据结构,对重建点云使用直通滤波、移除无效点和条件滤波进行预处理。比较分析了ISS、3D Harris和3D SIFT关键点提取效果,使用采样一致性对齐算法（SAC-IA）作为位姿估计的粗配准算法并选用了ISS关键点结合FPFH特征描述子作为特征描述,针对SAC-IA对单视角点云配准常出现的错误增加欧拉角约束来改进,最后使用改进的迭代最近点算法对粗配准得到的粗定位进行优化。（4）为了验证位姿估计方案的可行性,基于张正友标定法搭建了六轴机械手手眼系统,开发了机器人控制程序完成目标物分拣,验证位姿估计算法的有效性。本文在基于深度学习与3D视觉的物体位姿估计研究中做了如下改进:在目标检测阶段使用预测的掩膜图融合深度信息重建为点云数据实现了像素级点云分割;比较ISS、3D SIFT和3D Harris关键点FPFH特征描述的配准效果,选取了ISS关键点对应的FPFH特征作为关键点特征描述进行配准;在点云粗配准阶段增加欧拉角约束改进采样一致性对齐算法为精配准提供稳定的初始位姿,相较于改进前的采样一致性对齐算法提高了配准的准确率。通过实验验证本文提出的位姿估计方法能从散乱堆叠的物料中估计物体姿态,在机器人无序分拣的场景中具有可行性。
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