基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统

来源：计算机应用研究杂志2019年第2期北京时间：

作者：赵银帅,吴清潇,付双飞,张正光,

单位：1.中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016；2.中国科学院大学,北京100049；3.中国科学院光电信息处理重点实验室,沈阳110016；4.辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室,沈阳110016；

摘要：针对工业环境中板型物体（如钢板），在基于投票策略的匹配算法基础上加入了边缘点对特征，提出了一种基于边缘点对特征的三维目标识别与定位方法，并利用该算法设计实现了一个钢板识别与定位系统，已成功应用于工业机器人自动钢板打磨项目中。另外，对匹配结果使用位姿聚类以及位姿验证与优化，进一步提高了算法的准确性和鲁棒性。根据系统在工作现场的运行统计结果得出，该方法不仅定位精度在项目容忍范围之内，而且满足项目对实时性的要求。

关键词：三维边缘提取,点对特征,投票策略,位姿估计,

基金资助：国家自然科学基金—深圳机器人基础研究中心项目(U1713216)；；