基于去辊道背景实现工件位姿识别*

潘海鸿,陈家春,章 旭,李权文,陆生齐,陈 琳

(1.广西大学机械工程学院,南宁 530004;2.广西安博特智能科技有限公司,南宁 530007)

0 引言

位姿识别技术是机器视觉技术应用在自动化工业生产中的重要一环,在生产的复杂场景中利用技术手段将目标的形状、轮廓或表面特征从背景在提取出来,通过算法去分析识别目标物体并获取目标物体的大致位姿信息,依此完成定位从而实现后续抓取分拣和装配等操作。目前针对于目标位姿检测识别方面已有不少学者和研究人员做了大量的研究工作。叶伯生、朱颖等[1-2]通过图像处理获得工件轮廓,依据最小矩形估计确定工件的空间形位。该方法简单快速,但要求前景与背景分明,便于提取前景轮廓。杨小冈等[3]通过计算带匹配图像与模板的灰度分布相似度在图像中寻找目标,若需要实现对包含旋转角目标的识别,则需建立多角度的模板进行迭代匹配,角度精度越高,需要模板数量也越多。该灰度匹配方法依赖迭代匹配的方式获得精确角度,存在耗时长的问题;孙兴龙等[4]提取待检测物体的模板及目标图像特征、模板与目标图像特征匹配、求解匹配参数获取旋转角度等;该匹配方法所提取的特征可以为尺度不变点[5]、颜色特征[6]或部分图像[7]等。但同样存在计算量大、耗时长等问题,且要求被匹配二者间具有相同足够的清晰特征。李红卫等[8]基于深度学习技术在图像特征的提取和分割识别准确率上都具有良好的表现,可应用于图像的角度和位置识别,但其需要大量样本制作数据集,存在准备时间较长、准备工序繁琐等不足。……