大型自由曲面零件的机器人视觉快速定位方法
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,能够解决大型自由曲面零件的定位难题.
自由曲面零件;机器人视觉定位;分块;质心点;重叠区域;关键点
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家科技支撑计划资助项目;福建省产学研资助项目;福建省引导性资助项目;泉州市科技计划资助项目
2021-11-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1951-1958