Vi presenterar en praktisk vision-baserad robot bin-picking system som utför detektion och tredimensionell pose uppskattning av objekt i en ostrukturerad bin med hjälp av en ny kamera design, plockar upp delar från bin, och utför feldetektion och utgör korrigering medan delen är i greppet. Två huvudsakliga innovationer gör det möjligt för vårt system att uppnå en robust och korrekt drift i realtid. Först använder vi en multi-flash kamera som extraherar robusta djupkanter. För det andra introducerar vi en effektiv formmatchningsalgoritm som kallas snabb riktningskamfermatchning (FDCM), som används för att på ett tillförlitligt sätt upptäcka objekt och uppskatta deras poser. FDCM förbättrar noggrannheten hos kamfermatchning genom att inkludera kantorientering. Det uppnår också enorma förbättringar i matchning hastighet med hjälp av linje-segment approximationer av kanter, en tredimensionell distanstransform, och riktning integrerad bilder. Vi visar empiriskt att dessa speedups, kombinerat med användningen av gränser i den rumsliga och hypotes domäner, ger algoritmen sublinear computational komplexitet. Vi tillämpar även vår FDCM-metod på andra applikationer i samband med deformerbar och artikulerad formmatchning. Utöver att avsevärt förbättra noggrannheten hos tidigare metoder för kamfermatchning i alla utvärderade tillämpningar, är FDCM upp till två storleksordningar snabbare än de tidigare metoderna.
Liu m.fl. i REF använda en anpassad kamera för att extrahera kanter av objekt i en bin och sedan använda formmatchning för att upptäcka objekt och uppskatta deras poser.
Fast object localization and pose estimation in heavy clutter for robotic bin picking
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}