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摘要:
针对管件在机器人抓取中的分类识别、位姿估计等问题,对随机摆放管件的模板匹配识别、立体匹配和三维位姿估计进行了研究.通过标定得到左右相机的内外参数,然后进行双目标定、矫正以及手眼标定.优化了模板匹配算法,利用亚像素级精度提取管件的边缘轮廓.选择合适的图像金字塔层数以提高匹配速度,实现多类型管件的分类识别.通过立体匹配提取管件视差图,结合标定参数和双目视觉的三角测距原理实现管件的位姿估计,并进行多组位姿提取实验.设计开发MFC和Halcon联合编程的管件识别与位姿估计系统.实验结果表明:该系统可实现管件在随机摆放情况下的实时准确分类识别与位姿估计,满足工业的实际应用需求.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于视觉引导的多类型管件识别与位姿估计研究
来源期刊 机床与液压 学科
关键词 多类型管件 双目视觉 模板匹配 立体匹配 视差图 位姿估计
年,卷(期) 2021,(8) 所属期刊栏目 试验与研究|TEST & RESEARCH
研究方向 页码范围 24-29
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3881.2021.08.005
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
多类型管件
双目视觉
模板匹配
立体匹配
视差图
位姿估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机床与液压
半月刊
1001-3881
44-1259/TH
大16开
广州市黄埔区茅岗路828号
46-40
1973
chi
出版文献量(篇)
20801
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104386
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