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基于Mask R-CNN实例分割及FPFH特征配对的喷涂工件识别方法
1
作者
葛俊辉
王健
+3 位作者
彭以平
李婕瑄
肖昌炎
刘勇
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第14期178-188,共11页
工件识别在柔性化机器人自动喷涂生产线中至关重要,它是机器人切换喷涂轨迹的重要依据。然而,实际应用中,由于喷涂工件尺寸和种类的多样性、表面的弱纹理性、多视异构件及相似件等情况的存在,准确且高效识别喷涂工件充满挑战性。为此,...
工件识别在柔性化机器人自动喷涂生产线中至关重要,它是机器人切换喷涂轨迹的重要依据。然而,实际应用中,由于喷涂工件尺寸和种类的多样性、表面的弱纹理性、多视异构件及相似件等情况的存在,准确且高效识别喷涂工件充满挑战性。为此,提出了一种二维(2D)实例分割与三维特征一致性配对的识别方法,即利用基于小样本训练的Mask R-CNN深度模型对2D工件分割及识别的快速性,再结合fast point feature histogram(FPFH)点云特征对局部细节的强区分性,实现对多视异构件及相似件由粗到精的准确识别。在精识别阶段,提出了一种基于FPFH特征配对的识别方法。该方法以intrinsic shape signature为工件的关键点,以FPFH为矢量特征,通过线性相关度配对FPFH特征,再以拓扑结构及空间变换关系的一致性为约束验证特征的匹配率,以此作为工件识别的评价标准。实验中,采用34种类别1500多个工件进行测试,所提方法的识别率高达99.26%,单工件识别耗时低于1500 ms。
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关键词
机器视觉
三维视觉感知
工件识别
Mask
R-CNN
fast
point
feature
histogram特征配对
原文传递
题名
基于Mask R-CNN实例分割及FPFH特征配对的喷涂工件识别方法
1
作者
葛俊辉
王健
彭以平
李婕瑄
肖昌炎
刘勇
机构
湖南大学电气与信息工程学院
浙江同济科技职业学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第14期178-188,共11页
基金
国家自然科学基金(62073128)。
文摘
工件识别在柔性化机器人自动喷涂生产线中至关重要,它是机器人切换喷涂轨迹的重要依据。然而,实际应用中,由于喷涂工件尺寸和种类的多样性、表面的弱纹理性、多视异构件及相似件等情况的存在,准确且高效识别喷涂工件充满挑战性。为此,提出了一种二维(2D)实例分割与三维特征一致性配对的识别方法,即利用基于小样本训练的Mask R-CNN深度模型对2D工件分割及识别的快速性,再结合fast point feature histogram(FPFH)点云特征对局部细节的强区分性,实现对多视异构件及相似件由粗到精的准确识别。在精识别阶段,提出了一种基于FPFH特征配对的识别方法。该方法以intrinsic shape signature为工件的关键点,以FPFH为矢量特征,通过线性相关度配对FPFH特征,再以拓扑结构及空间变换关系的一致性为约束验证特征的匹配率,以此作为工件识别的评价标准。实验中,采用34种类别1500多个工件进行测试,所提方法的识别率高达99.26%,单工件识别耗时低于1500 ms。
关键词
机器视觉
三维视觉感知
工件识别
Mask
R-CNN
fast
point
feature
histogram特征配对
Keywords
machine vision
three-dimensional visual perception
workpiece recognition
Mask R-CNN
fast
point
feature histogram feature pairing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Mask R-CNN实例分割及FPFH特征配对的喷涂工件识别方法
葛俊辉
王健
彭以平
李婕瑄
肖昌炎
刘勇
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022
0
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