大型自由曲面零件的机器人视觉快速定位方法

针对大型自由曲面零件缺少规则特征导致定位成本高、效率低且精度难以保证的问题,提出一种机器人视觉快速定位方法。设计了自适应分辨率的超体素聚类算法,对不同模型点云进行均匀分割;提出以分块质心点的曲率、夹角以及快速点特征直方图(FPFH)描述子为依据,快速识别出完整CAD模型点云与局部测量数据的重叠区域并求解粗配准矩阵。改进了分支定界(BNB)嵌套迭代最近点(ICP)算法,提出基于关键点的快速精配准方法。以冲压件为对象进行实验验证,结果表明本方法节省了30%以上的配准时间,并显著提高了配准精度,能够解决大型自由曲面零件的定位难题。