【摘 要】
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现代制造业对生产过程的智能化与柔性化水平提出了更高要求。自动化装配、多工件并行加工等场景都对多类型工件的识别与位姿估计技术有了广泛需求。然而由于工业零件表面纹理不丰富等原因,现有算法的效果不尽人意。目前的工件识别算法通常需要人工定义并提取特征,对多种类、低纹理工件的识别能力较弱;而在位姿估计方面,或存在采用的硬件成本较高、计算量大、不能计算任意的6D位姿等问题。针对上述问题,本文提出一种基于双目视
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现代制造业对生产过程的智能化与柔性化水平提出了更高要求。自动化装配、多工件并行加工等场景都对多类型工件的识别与位姿估计技术有了广泛需求。然而由于工业零件表面纹理不丰富等原因,现有算法的效果不尽人意。目前的工件识别算法通常需要人工定义并提取特征,对多种类、低纹理工件的识别能力较弱;而在位姿估计方面,或存在采用的硬件成本较高、计算量大、不能计算任意的6D位姿等问题。针对上述问题,本文提出一种基于双目视觉,结合深度学习和轮廓点云重建的方法对低纹理、多类型工件进行识别和位姿估计。主要工作和取得的成果如下:(
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