基于改进的SURF_FREAK算法的工件识别与抓取方法研究

摘要：

为解决自动化生产线上工件的准确、 实时定位与抓取问题,提出改进的SURF FREAK算法,将其应用于工件的识别与匹配.该算法首先利用加速稳健特征(SURF)算法提取特征点,随后对FREAK算法添加中距离点对进行特征点的描述,在汉明距离相似性度量之前添加极线约束匹配工件图像.研究结果表明:改进的SURF FREAK算法相比传统的尺度不变特征变换(SIFT)、SURF、SURF FREAK算法,其在工件的识别速度和匹配准确度上有很大的改善.将该算法应用于工业现场,可以快速准确地识别出工件,结合双目技术完成工件的定位,通过运动学逆解求出机械臂各关节的移动量,传送到控制器,实现对工件的抓取.

关键词：改进的SURFFREAK算法、双目视觉、图像匹配、极线约束、工件抓取

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省重点研发计划资助项目 2018GGX106001

在线出版日期：2020-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：52-55,82