摘要
建立了一种基于单目视觉的特定立方体工件检测模型。采集目标物不同角度的图片以建立模板库,通过SURF算法提取模板库特征点集,再进行特征点匹配实现场景图片中目标物感兴趣区域的框定。针对检测到的目标感兴趣区域,利用霍夫变换提取拟合目标物的临近特征角点,再结合相机标定的参数与特定工件的先验信息换算出拟合角点的实际坐标。以检测特定箱体工件进行多组实验,结果表明,检测到的角点平均误差在一定范围不超过2.5mm,且检测时间也基本满足实时要求。
作者
孙海
牛晨
鲁飞
SUN Hai;NIU Chen;LU Fei
出处
《制造业自动化》
北大核心
2023年第1期5-8,16,共5页
Manufacturing Automation
