Bin-Picking中无纹理工件的分割

为了解决Bin-Picking系统中无纹理工件的分割问题,提出了一种将颜色域和深度域信息融合的分割方法。该方法首先提取颜色域和深度域的边缘特征,然后基于二者的边缘特征,分别通过形态学预处理获取标记图,利用标记图辅助分水岭分割。融合二者的分割信息获得初分割结果,最后通过区域生长法以颜色域分割结果为边界优化分割区域。实验结果表明该算法适用于Bin-Picking视觉检测环节中无纹理目标的分割,对于复杂场景可获得较好的目标潜在位置区域,具有较高的鲁棒性和实时性。

基于二次曲面拓扑关系的工件位姿估算方法

针对Bin-Picking系统中工件6自由度位姿估算,基于全局和局部特征的点云匹配算法,对工业零件存在的一定局限性问题,提出一种基于二次曲面拓扑关系的工件位姿估算方法。该方法考虑到工业零件表面的曲面特征,利用图结构描述曲面间拓扑关系;并通过子图同构匹配完成目标对象的识别;最后利用曲面特征参数进行快速的位姿估算。实验证明,该方法比传统位姿估算方法更快速、准确,具有良好的鲁棒性和可拓展性,能满足工业实时性要求。