【摘 要】
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为实现通用性强、快速、准确的工业机器人6自由度零件抓取,提出了一种基于单目视觉引导的零件3维抓取方法.首先,采用按倾角分层的Chamfer距离匹配算法建立图像与待匹配模板的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61105029)
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为实现通用性强、快速、准确的工业机器人6自由度零件抓取,提出了一种基于单目视觉引导的零件3维抓取方法.首先,采用按倾角分层的Chamfer距离匹配算法建立图像与待匹配模板的相似度函数,并运用爬山法局部优化的遗传算法搜索最优匹配结果;然后,通过CAD(计算机辅助设计)模型建立离线3D模板库,将匹配算法拓展到适用于复杂结构零件的空间6自由度位姿检测;最后,由各坐标系间的矩阵转换和系统标定得到机器人的抓取信息,从而实现零件的3维抓取.实验结果表明,优化后的位姿检测算法在匹配速度和准确性上均有所提升,且基于该检测
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