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题名基于区域的弱纹理零件三维跟踪方法
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作者
徐一成
里鹏
李帅
于慧东
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机构
中国科学院网络化控制系统重点实验室
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
中国科学院大学
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期4246-4258,共13页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFB1706202)
辽宁省应用基础研究计划资助项目(2022JH2/101300255)。
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文摘
为提升增强现实装配系统中对于弱纹理零件的跟踪效果,提出一种基于区域的三维跟踪方法。首先,采用全新的平滑阶跃函数优化基于水平集函数的图像分割方法,提高了轮廓边缘的分割效果;然后,设计了像素前背景颜色后验概率统计模型,增强了连续帧之间的时间一致性,提高了对运动模糊的鲁棒性和准确性;最后,采用高斯牛顿方法进行姿态优化,利用其快速收敛和数值稳定的性质,保证算法的实时性和稳定性。实验结果表明,所提出的三维跟踪方法能对弱纹理零件进行精确的跟踪。同时,在面对运动模糊或背景杂乱等干扰时,图像分割与位姿估计表现出更强的鲁棒性,满足了工业场景中对弱纹理零件跟踪的要求。
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关键词
增强装配
前背景区域
图像分割
姿态估计
三维目标跟踪
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Keywords
augmented assembly
foreground and background region
image segmentation
pose estimation
3D object tracking
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分类号
TG95
[金属学及工艺—钳工工艺]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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