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题名形状匹配与YOLOv3相结合的螺钉识别与定位算法
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作者
杨保佳
张伟军
吴广雨
彭季超
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机构
上海交通大学机械与动力工程学院机器人研究所
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第7期246-249,255,共5页
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基金
科技重大专项(2017ZX04005001)。
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文摘
为了在大视场图像上快速识别与定位螺钉,提出了一种形状匹配与YOLOv3相结合的螺钉识别与定位算法。在LINEMOD算法的基础上,使用金字塔分层匹配策略提升了在图像上的搜索效率。为应对大视场的使用场景,使用了YOLOv3目标检测网络来缩小需要遍历匹配的区域。针对螺钉表面反光而造成误匹配的情况,采用了一种区域投票的决策机制来剔除误匹配的点。实验结果表明该算法,较传统形状匹配算法,在大视场图像上的检测速度提高了10倍,能够达到每秒10帧的检测速度。在螺钉的识别与定位方面,算法表现出了很高的稳定性,定位精度可以控制在0.2mm以内,符合实际生产需求。
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关键词
大视场图像
形状匹配
LINEMOD
金字塔分层匹配
YOLOv3
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Keywords
Large Field Image
Shape-Based Matching
LINEMOD
Pyramid Layer Matching
YOLOv3
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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