基于机器视觉的三维点云匹配算法在散货物料实时检测中的应用与研究 |
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引用本文: | 沈策,王水明,沈宇昊,叶帅.基于机器视觉的三维点云匹配算法在散货物料实时检测中的应用与研究[J].自动化应用,2023(22):163-166+169. |
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作者姓名: | 沈策 王水明 沈宇昊 叶帅 |
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作者单位: | 1. 杭州华新机电工程有限公司;2. 杭州电子科技大学计算机学院;3. 国家能源集团泰州发电有限公司 |
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摘 要: | 面对杂乱堆叠的散货物料实时检测场景,传统机器视觉会受物体遮挡限制,使得识别结果存在偏差。为解决此问题,本文运用三维点云算法,设计基于点对特征的位姿估计算法,同时调整场景点云中法线方向使其朝向点云成像设备视点,以优化其一致性,最后基于该算法构建实际物体抓取系统。结果显示,此次研究设计的位姿检测算法的平均重合率为98%,平均内点均方根误差为0.000 3 mm,点云匹配成功率为100%,抓取成功率为97.1%。结果表明,该基于点对特征的三维点云算法在散货物料场景中的检测准确率较高,且在抓取场景中也有较理想的表现,具有一定的实际应用意义。
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关 键 词: | 机器视觉 三维点云算法 点对特征 散货物料 位姿估计 |
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