长沙理工大学学报(自然科学版)
基于点对特征的工业零件位姿检测研究
作者:
作者单位:

(长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南长沙 410114)

作者简介:

李旭宇(1967-),男,副教授,主要从事机电系统设计方面的研究。

通讯作者:

李旭宇(1967-),男,副教授,主要从事机电系统设计方面的研究。

中图分类号:

TP391.41

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(51805047)


Research on pose detection of industrial parts based on point-pair features
Author:
Affiliation:

(School of Automotive and Mechanical Engineering,Changsha University of Science & Technology,Changsha 410114,China)

Fund Project:

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    摘要:

    针对工业零件生产过程中对无序摆放的工业零件进行抓取的情景,提出了一种新的基于加权投票的位姿估计方法。在原始点对特征(point-pair feature,PPF)算法的基础上引入加权投票方法,可以解决离线建模阶段由模型表面大量的短线段点对造成的误投票问题,实现目标工件的点云配准,最终得到目标零件的位姿估计结果。经验证,与三维扫描设备重构模型相比,本研究提出的方法可进行配准试验,减少离线建模阶段的工作量,且能很好地适应机械手抓取工业零件的工作情景。

    Abstract:

    Aiming at the situation of grasping the disorderly industrial parts in the production process of industrial parts,a new method of pose estimation based on weighted voting was proposed.Introducing the weighted voting method based on the original point-pair feature (PPF) algorithm could solve the misvoting problem caused by a large number of shortline point pairs on the model surface at the offline modeling stage,realize the point cloud registration of the target work pieces,and finally get the pose estimation results of the target parts.Compared with the reconstructed model with 3D scanning equipment,it had been proved that the proposed method in this study could carry out registration experiments,reduce the workload at the offline modeling stage and well adapt to the working situation of the manipulators grasping industrial parts.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李旭宇,张 梓.基于点对特征的工业零件位姿检测研究[J].长沙理工大学学报(自然科学版),2021,18(4):100-107.
LI Xu-yu, ZHANG Zi. Research on pose detection of industrial parts based on point-pair features[J]. Journal of Changsha University of Science & Technology (Natural Science),2021,18(4):100-107.

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  • 在线发布日期: 2022-03-07
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