一种面向机器人分拣的杂乱工件视觉检测识别方法

• 作者: 刘辉 孙柏树 熊禾根 许曦 谢先武 陶永
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 机器视觉 图像分割 工件检测定位 核密度估计 机器人分拣
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化
• 页码范围: 344-353
• 页数: 10页
• 字数: 4677字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2018.04.008

摘要

为了从输送带上杂乱工件中分拣出符合规格的目标工件,提出了一种基于多帧工件图像聚合分割的检测识别方法.该方法首先通过工业高精度相机获取工件图像,由改进的分水岭算法分割工件图像;然后基于工件外观形状特征,利用分类回归树(CART)对分割出来的工件图像进行类型识别;进而应用直方图反投影和核密度估计,将来自多个帧的同一个跟踪目标工件对象掩模组合成一个精细掩模,便于精确测量出工件尺寸;最后再联合机器人手眼标定参数,获取符合规格目标工件的位姿,实现机器人分拣.实验结果表明,该方法可快速从输送带上杂乱工件中准确分拣目标工件,具备良好的实用性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘辉	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	30	103	6.0	8.0
2	熊禾根	武汉科技大学机械自动化学院	89	579	11.0	19.0
3	陶永	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	35	819	7.0	28.0
4	许曦	武汉科技大学机械自动化学院	2	9	2.0	2.0
5	谢先武	武汉科技大学机械自动化学院	2	9	2.0	2.0
6	孙柏树		3	9	2.0	3.0