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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于图像分割来辅助点云配准的方式对高反光物体进行抓取的方法，首先将原始采集的图像使用Mask‑RCNN网络进行分割、补全，在网络卷积层中填加边缘差分算子和开运算，加入随机失活以及L2正则化；对点云数据中不相干的背景点、噪声数据等进行背景减除去噪等预处理，并建立点云的空间搜索结构，对点云法向量评估进行优化；利用空洞卷积，对缺失的点云进行最大视野尽可能的模拟虚补全，然后批标准化处理，去除隐含在数据中的特殊分布；最后利用改进的PPF算法进行点云配准。实现了高反光物体全自动高精度的高速连续抓取，应用范围广，工业价值高，推动了视觉检测技术发展和生产自动化进程。
主权项：1.一种基于图像分割定位辅助点云配准的高反光物体的抓取方法，其特征在于，具体包括以下子步骤：1采集图像信息及其对应的点云信息；2基于Mask-RCNN网络、边缘差分算子、开运算和正则化处理对步骤1采集的图像进行分割；3对步骤1得到的点云信息进行预处理，并建立点云空间拓扑结构，对点云法向量评估进行优化，得到带法向量的点云数据；所述步骤3中利用最小二乘法基于局部表面拟合法向量，将点云每一个带球点p与其最近的k个相邻点构成一近似的几何平面，其平面方程如下： 其中，n为平面P的法向量，d为点P所在平面到坐标原点的距离；将平面方程问题转化为对半正定协方差矩阵C进行特征值分解，特征值最小的数值对应的向量即可当作带球点P的法向量：拟合的平面表达式如下式，其中p为待求法向量点： 得到法向量点，所述法向量点的集合即为带有法向量的点云数据；对带球点P周围的近邻点赋予不同的高斯权重θ*，得到法向估计结果；4基于步骤2分割得到的图像，利用改进的PPF算法对步骤3得到的法向量的点云数据进行点云配准，求解姿态聚类，进行ICP优化，完成高反光物体的抓取；利用改进的PPF算法具体为：针对PPF特征构建中的特征提取、投票策略、位姿聚类、假设检验进行改进优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于图像分割定位辅助点云配准的高反光物体的抓取方法
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