【摘 要】
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针对大型自由曲面零件缺少规则特征导致定位成本高、效率低且精度难以保证的问题,提出一种机器人视觉快速定位方法。设计了自适应分辨率的超体素聚类算法,对不同模型点云进行均匀分割;提出以分块质心点的曲率、夹角以及快速点特征直方图(FPFH)描述子为依据,快速识别出完整CAD模型点云与局部测量数据的重叠区域并求解粗配准矩阵。改进了分支定界(BNB)嵌套迭代最近点(ICP)算法,提出基于关键点的快速精配准方法
【机 构】
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华侨大学厦门市数字化视觉测量重点实验室/福建省特种能场制造重点实验室
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2015BAF24B01),福建省产学研资助项目(2019H6016),福建省引导性资助项目(2017H0019),泉州市科技计划资助项目(2015Z127)。
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针对大型自由曲面零件缺少规则特征导致定位成本高、效率低且精度难以保证的问题,提出一种机器人视觉快速定位方法。设计了自适应分辨率的超体素聚类算法,对不同模型点云进行均匀分割;提出以分块质心点的曲率、夹角以及快速点特征直方图(FPFH)描述子为依据,快速识别出完整CAD模型点云与局部测量数据的重叠区域并求解粗配准矩阵。改进了分支定界(BNB)嵌套迭代最近点(ICP)算法,提出基于关键点的快速精配准方法。以冲压件为对象进行实验验证,结果表明本方法节省了30%以上的配准时间,并显著提高了配准精度,能够解决大
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