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基于深度学习和双目视觉的汽车油箱外盖定位

         
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针对机器人自动加油过程中定位汽车油箱外盖所面临的弱纹理、少特征、强反光以及环境倒影等问题,提出一种基于深度学习和双目视觉相结合的快速定位算法。通过YOLOv3对油箱盖进行粗定位,使数据量降低为原始的25%,有效减小干扰并提高匹配速度;引入一种边缘特征点对的提取方法,快速获取油箱外盖边缘特征点对的匹配信息,计算油箱盖中心的空间位置。实验结果表明,所提算法的中心点三维空间坐标的定位绝对误差分别为15 mm、15 mm和5 mm,能够有效解决油箱外盖的定位问题,满足项目实际需求;相较于半全局块匹配(SGBM)算法耗时945ms,所提算法仅需165 ms,有效提高了算法匹配效率。

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