[发明专利]一种基于深度学习的低纹理工业零件位姿估计方法有效
| 申请号： | 201911172167.5 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN110910452B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 庄春刚;赵恒;李少飞;沈逸超 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/00;G06T17/20;G06F30/27;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的低纹理工业零件位姿估计方法，涉及计算机视觉技术领域，所述方法包括以下步骤：首先对所需位姿估计的工业零件进行三维建模，构造物理仿真环境，并在所述仿真环境中生成所述工业零件处于不同位姿的数据集；其次对所述数据集进行实例分割和裁剪；最后建立基于深度学习的位姿估计子网络和位姿细化子网络，以得到低纹理工业零件的位姿。本发明通过对工业零件进行三维建模，建立基于深度学习的位姿估计子网络和位姿细化子网络，分别以RGB图和深度图、原始点云和用初始位姿渲染得到的新的点云作为输入，极大程度地提高了对于低纹理、具有反光表面的工业零件的识别效果，对工业散乱零件的抓取具有重要的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 纹理 工业 零件 估计 方法 | ||
【主权项】：
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