基于关键点预测的装配机器人工件视觉定位技术

针对目前装配机器人基于手工的特征检测易受光照条件、背景和遮挡等干扰因素的影响,而基于点云特征检测又依赖模型构建精度,本文采用深度学习的方式,对基于关键点预测的工件视觉定位技术展开研究。首先,采集工件各个角度的深度图像,计算得到工件的位姿信息,选取工件表面的关键点作为数据集。然后,构造工件表面关键点的向量场,与数据集一同进行深度训练,以实现前景点指向关键点的向量场预测。之后,将向量场中各像素指向同一关键点的方向向量每两个划分为一组,取其向量交点生成关键点的假设,并基于RANSAC的投票对所有假设进行评价。使用EPnP求解器计算工件位姿,并生成工件的有向包围盒显示位姿估计结果。最后,通过实验验证了系统估计结果的准确性和鲁棒性。     

GIS在土壤侵蚀分析中的应用研究进展

 土壤侵蚀模型是水土保持规划中的重要方法,目前常用土壤侵蚀模型缺乏对空间数据的有效管理,因此使得它们在实际应用中存在因子获取和结果分析不便的缺陷。GIS对空间数据管理分析独有的优势使得GIS在土壤侵蚀中已经得到了广泛的应用,目前主要集中在土壤侵蚀模型因子获取、模型运算和结果可视化分析3个方面。土壤侵蚀评价信息系统就是三者应用的综合体现。     

基于关键点预测的装配机器人工件视觉定位技术

针对目前装配机器人基于手工的特征检测易受光照条件、背景和遮挡等干扰因素的影响，而基于点云特征检测又依赖模型构建精度，本文采用深度学习的方式，对基于关键点预测的工件视觉定位技术展开研究。首先，采集工件各个角度的深度图像，计算得到工件的位姿信息，选取工件表面的关键点作为数据集。然后，构造工件表面关键点的向量场，与数据集一同进行深度训练，以实现前景点指向关键点的向量场预测。之后，将向量场中各像素指向同一关键点的方向向量每两个划分为一组，取其向量交点生成关键点的假设，并基于RANSAC的投票对所有假设进行评价。使用EPnP求解器计算工件位姿，并生成工件的有向包围盒显示位姿估计结果。最后，通过实验验证了系统估计结果的准确性和鲁棒性。