基于实例分割网络与迭代优化方法的3D视觉分拣系统

王德明; 颜熠; 周光亮; 李勇奇; 刘成菊; 林立民; 陈启军

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基于实例分割网络与迭代优化方法的3D视觉分拣系统

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针对工业上常见的弱纹理、散乱堆叠的物体的检测和位姿估计问题,提出了一种基于实例分割网络与迭代优化方法的工件识别抓取系统.该系统包括图像获取、目标检测和位姿估计3个模块.图像获取模块中,设计了一种对偶RGB-D相机结构,通过融合3张深度图像来获得更高质量的深度数据;目标检测模块对实例分割网络Mask R-CNN(region-based convolutional neural network)进行了改进,同时以彩色图像和包含3维信息的HHA(horizontal disparity,height above ground,angle with gravity)特征作为输入,并在其内部增加了STN(空间变换网络)模块,提升对弱纹理物体的分割性能,结合点云信息分割目标点云;在目标检测模块的基础上,位姿估计模块利用改进的4PCS(4-points congruent set)算法和ICP(迭代最近点)算法将分割出的点云和目标模型的点云进行匹配和位姿精修,得到最终位姿估计的结果,机器人根据此结果完成抓取动作.在自采工件数据集上和实际搭建的分拣系统上进行实验,结果表明,该抓取系统能够对不同形状、弱纹理、散乱堆叠的物体实现快速的目标识别和位姿估计,位置误差可达1 mm,角度误差可达1°,其性能可满足实际应用的要求.

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来源
《机器人》 |2019年第5期|637-648|共12页
作者
王德明; 颜熠; 周光亮; 李勇奇; 刘成菊; 林立民; 陈启军;
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作者单位

同济大学电子与信息工程学院;

上海201804;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
3维物体识别; 位姿估计; 弱纹理物体; RGB-D; 实例分割; 分拣系统;

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