一种面向机器人分拣的杂乱工件视觉检测识别方法

摘要：

为了从输送带上杂乱工件中分拣出符合规格的目标工件,提出了一种基于多帧工件图像聚合分割的检测识别方法.该方法首先通过工业高精度相机获取工件图像,由改进的分水岭算法分割工件图像;然后基于工件外观形状特征,利用分类回归树(CART)对分割出来的工件图像进行类型识别;进而应用直方图反投影和核密度估计,将来自多个帧的同一个跟踪目标工件对象掩模组合成一个精细掩模,便于精确测量出工件尺寸;最后再联合机器人手眼标定参数,获取符合规格目标工件的位姿,实现机器人分拣.实验结果表明,该方法可快速从输送带上杂乱工件中准确分拣目标工件,具备良好的实用性和稳定性.

关键词：机器视觉、图像分割、工件检测定位、核密度估计、机器人分拣

所属期刊栏目：28

资助基金：工信部2016年智能制造新模式应用和北京智能机器人与系统高精尖创新中心2016IRS11

在线出版日期：2018-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：344-353