点对特征相关论文
三维点云配准在机器视觉与智能检测领域中有着广泛应用，也是近年来工业机器人自动拾取的基础技术。针对传统迭代最近点（ICP）配准算法......
高度自动化的生产制造是现代工业最重要的目标之一,而其中最关键的挑战之一是让机器人具有智能识别并定位工业零部件的能力。在工......
随着工业化的发展,信息时代的到来,智能机器人在制造、交通、物联网以及智能服务方面扮演了重要角色。室内场景智能机器人针对清洁......
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-p......
针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的内存浪费、效率不高的问题,提出了一种基于增强型点对特征的三维目标识别算法。......
三维点云往往包含大量冗余数据,降采样是点云预处理过程中的关键环节。对OpenCV点对特征(point pair feature)三维物体识别模块中......
现有的三维物体识别和位姿估计方法无法很好地用于散乱堆放物体的场景,尤其是有严重遮挡和混叠的场景。使用基于点对特征的点云匹......
目标识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在过去的几十年中,二维图像识别已经被广泛研究,并且取得了丰硕成果。与二维图像相......
在存在大量弱纹理物品的家庭环境中,机器人能否准确估计目标物品位姿并根据任务需求合理的操作物品是机器人执行操作任务的关键,是......
随着智能制造业的发展,视觉引导机器人被广泛应用于各种制造业场景。物体姿态估计是机器人视觉系统感知周围环境的关键技术,可以帮......
三维点云配准主要应用于物体和场景的自动化重建,点云配准算法的研究对于机器视觉导引的高端自动化装备研发具有重要的意义。常用......
基于机器学习的目标识别方法通过提取和学习样本特征来完成场景中目标的分类与识别。随着机器视觉理论的快速发展,三维目标识别研......
目的现有的车标识别算法均为各种经典的图像特征算子结合不同的分类器组合而成,均未分析车标图像的结构特点。综合考虑车标图像的......
利用机器人进行智能检测、分拣等任务是制造业生产线上越来越常见的现象。在机器视觉领域,上述任务可以分解为场景理解、物体识别......
针对大量物件分拣工作中单目视觉无法精确估计目标位姿从而无法完成随机堆叠工件分拣的问题,以点对特征为基础,提出了基于点云的目......
伴随着工业4.0时代的到来,工业自动化的飞速发展,传统的工业生产模式逐渐衰落,新型的工业自动化生产模式日益兴盛,工业自动化抓取......
三维物体识别和位姿估计的效率和准确率直接决定了机器人抓取的效率和稳定性,对实现机器人自动分拣、搬运、装配和检测具有至关重......
工业机器人和机器视觉组成的分拣系统是最近几年研究的热点之一。针对工业环境中板型物体（如钢板），在基于投票策略的匹配算法基础上，加......
车标识别是车型识别的一个重要组成部分,在交通管理、车流量监控、打击交通犯罪等领域均有着广泛的应用,同时车标识别也是图像识别......
