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第59卷第14期/2022年7月/激光与光电子学进展特邀研究论文
基于MaskR-CNN实例分割及FPFH特征配对的
喷涂工件识别方法
11111**2*
葛俊辉，王健，彭以平，李婕瑄，肖昌炎，刘勇
1湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410082；
2浙江同济科技职业学院，浙江杭州311231
摘要工件识别在柔性化机器人自动喷涂生产线中至关重要，它是机器人切换喷涂轨迹的重要依据。然而，实际应用
中，由于喷涂工件尺寸和种类的多样性、表面的弱纹理性、多视异构件及相似件等情况的存在，准确且高效识别喷涂工件
充满挑战性。为此，提出了一种二维（2D）实例分割与三维特征一致性配对的识别方法，即利用基于小样本训练的Mask
-
RCNN深度模型对2D工件分割及识别的快速性，再结合fastpointfeaturehistogram（FPFH）点云特征对局部细节的强区
分性，实现对多视异构件及相似件由粗到精的准确识别。在精识别阶段，提出了一种基于FPFH特征配对的识别方法。
该方法以intrinsicshapesignature为工件的关键点，以FPFH为矢量特征，通过线性相关度配对FPFH特征，再以拓扑结构
及空间变换关系的一致性为约束验证特征的匹配率，以此作为工件识别的评价标准。实验中，采用34种类别1500多个
工件进行测试，所提方法的识别率高达99.26%，单工件识别耗时低于1500ms。
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关键词机器视觉；三维视觉感知；工件识别；MaskRCNN；fastpointfeaturehistogram特征配对
中图分类号TP391文献标志码Adoi：10.3788/LOP202259.1415016
RecognitionMethodforSpray-PaintedWorkpiecesBasedon
MaskR-CNNandFastPointFeatureHistogramFeaturePairing
11111**2*
GeJunhui,WangJian,PengYiping,LiJiexuan,XiaoChangyan,LiuYong
1CollegeofElectricalandInformationEngineering,HunanUniversity,Changsha410082,Hunan,China;
2ZhejiangTongjiVocationalCollegeofScienceandTechnology,Hangzhou311231,Zhejiang,China
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AbstractWorkpiecerecognitioniscriticalforswitchingpaintingtrajectoryinaflexibleroboticspraypa
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