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基于改进的SURF_FREAK算法的工件识别与抓取方法研究 被引量：4
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作者 刘敬华 钟佩思 刘梅 《机床与液压》 北大核心 2019年第23期52-55,82,共5页
为解决自动化生产线上工件的准确、实时定位与抓取问题,提出改进的SURF_FREAK算法,将其应用于工件的识别与匹配。该算法首先利用加速稳健特征(SURF)算法提取特征点,随后对FREAK算法添加中距离点对进行特征点的描述,在汉明距离相似性度... 为解决自动化生产线上工件的准确、实时定位与抓取问题,提出改进的SURF_FREAK算法,将其应用于工件的识别与匹配。该算法首先利用加速稳健特征(SURF)算法提取特征点,随后对FREAK算法添加中距离点对进行特征点的描述,在汉明距离相似性度量之前添加极线约束匹配工件图像。研究结果表明:改进的SURF_FREAK算法相比传统的尺度不变特征变换(SIFT)、SURF、SURF_FREAK算法,其在工件的识别速度和匹配准确度上有很大的改善。将该算法应用于工业现场,可以快速准确地识别出工件,结合双目技术完成工件的定位,通过运动学逆解求出机械臂各关节的移动量,传送到控制器,实现对工件的抓取。 展开更多
关键词 改进的SURF_FREAK算法 双目视觉 图像匹配 极线约束 工件抓取
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