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Bin-Picking中无纹理工件的分割
1
作者
刘瑶
赵慧
+1 位作者
伍世虔
陈彬
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第9期278-281,287,共5页
为了解决Bin-Picking系统中无纹理工件的分割问题,提出了一种将颜色域和深度域信息融合的分割方法。该方法首先提取颜色域和深度域的边缘特征,然后基于二者的边缘特征,分别通过形态学预处理获取标记图,利用标记图辅助分水岭分割。融合...
为了解决Bin-Picking系统中无纹理工件的分割问题,提出了一种将颜色域和深度域信息融合的分割方法。该方法首先提取颜色域和深度域的边缘特征,然后基于二者的边缘特征,分别通过形态学预处理获取标记图,利用标记图辅助分水岭分割。融合二者的分割信息获得初分割结果,最后通过区域生长法以颜色域分割结果为边界优化分割区域。实验结果表明该算法适用于Bin-Picking视觉检测环节中无纹理目标的分割,对于复杂场景可获得较好的目标潜在位置区域,具有较高的鲁棒性和实时性。
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关键词
bin-picking
无纹理工件
机器视觉
分水岭
目标分割
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题名
Bin-Picking中无纹理工件的分割
1
作者
刘瑶
赵慧
伍世虔
陈彬
机构
武汉科技大学机械自动化学院
武汉科技大学机器人与智能系统研究院
武汉科技大学信息科学与工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第9期278-281,287,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(61775172)。
文摘
为了解决Bin-Picking系统中无纹理工件的分割问题,提出了一种将颜色域和深度域信息融合的分割方法。该方法首先提取颜色域和深度域的边缘特征,然后基于二者的边缘特征,分别通过形态学预处理获取标记图,利用标记图辅助分水岭分割。融合二者的分割信息获得初分割结果,最后通过区域生长法以颜色域分割结果为边界优化分割区域。实验结果表明该算法适用于Bin-Picking视觉检测环节中无纹理目标的分割,对于复杂场景可获得较好的目标潜在位置区域,具有较高的鲁棒性和实时性。
关键词
bin-picking
无纹理工件
机器视觉
分水岭
目标分割
Keywords
bin-picking
Texture-Less Object
Machine Vision
Watershed Algorithm
Object Segmentation
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Bin-Picking中无纹理工件的分割
刘瑶
赵慧
伍世虔
陈彬
《机械设计与制造》
北大核心
2022
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