基于点云聚类与PCA的机器人猪腹剖切方法

丛明; 王亚辉; 杜宇; 刘冬

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基于点云聚类与PCA的机器人猪腹剖切方法

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针对国内屠宰生产线猪腹剖切环节劳动强度大、卫生环境差、作业效率低、人工成本高等问题,提出了一种机器人猪腹剖切方法.通过工业激光传感器采集猪胴体表面三维点云,采用深度截断和统计滤波对胴体点云进行预处理,基于欧式距离对预处理后的猪胴体点云进行聚类分割,得到单个猪胴体的点云数据;基于主成分分析(PCA)算法计算猪胴体点云的特征向量及对称平面,并将合适的距离范围内的点集投影到对称平面,再从投影点集中框选剖切范围,并对剖切范围内的点集进行离散化,得到猪腹剖切轨迹点,指导机器人完成剖切.实验结果表明:该猪腹剖切方法在切割质量和切割效率上优于人工切割,基本满足猪肉生产线要求.

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来源
《华中科技大学学报：自然科学版》 |2020年第11期|54-59|共6页
作者
丛明; 王亚辉; 杜宇; 刘冬;
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作者单位

大连理工大学机械工程学院;

辽宁大连116024;

大连大华中天科技有限公司;

辽宁大连116085;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类工业机器人;
关键词
三维点云; 欧式聚类; 主成分分析(PCA); 工业机器人; 猪腹剖切;

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