基于3D视觉的水泵生产线零部件无序抓取研究

为了实现对堆叠零部件的识别、无序抓取及零部件装配状态的检测，依托某水泵生产线智能化改造项目，在现水泵生产线的基础上，建立了一套基于3D机器视觉的堆叠零部件无序抓取系统，从而实现了水泵生产自动化。首先，采用全局特征描述子PPF算法提取了零部件特征；在离线训练阶段，对满足条件的可见点进行了两两组合，计算了点对特征，得到了描述物体全局信息的模型；在线匹配阶段，通过使用基于霍夫变换的投票策略，完成了对零部件的识别；然后，再应用RANSAC算法进行了位姿粗估计，并利用ICP算法对位姿结果进行了微调，得到了目标的最优位姿估计；经过标定的转换矩阵确定了零部件在真实世界坐标系下的位置和姿态，以引导机械手对堆叠摆放的零部件进行精准抓取和放置；最后，将待测状态零部件图像与正确装配零部件图像进行了对比，以判断零部件装配状态，利用水泵生产线改造项目实际搭建了无序抓取系统实验，用以对该系统实施效果进行验证。研究结果表明：以水泵泵体为例，最终选定的点对特征数目为730 830,匹配准确率可以达到94.64%,匹配耗时为1.142 4 s;总体抓取平均成功率为92.3%,并且识别耗时、位姿粗估计耗时及位姿精匹配耗时...

Disorderly grasping parts of pump production line based on 3 D vision