基于双目视觉的堆叠零件识别和定位研究

刘祚时; 范雨婷; 陈飞

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)02-0041-04

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基于双目视觉的堆叠零件识别和定位研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于双目视觉的堆叠零件识别和定位研究
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- 传感器与微系统 2023年第2期页码：41-44
- 作者机构：
  
  江西理工大学机电工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(71361014);江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2019—S313)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)02-0041-04
  中图分类号： TG806;TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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刘祚时, 范雨婷, 陈飞. 基于双目视觉的堆叠零件识别和定位研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(2):41-44.
刘祚时, 范雨婷, 陈飞. 基于双目视觉的堆叠零件识别和定位研究[J]. 传感器与微系统, 2023,(2):41-44. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)02-0041-04.

DOI：

摘要

针对堆叠零件识别与定位精度不高与效率低下等问题，设计了一种基于双目视觉的堆叠零件识别与定位方法。利用双目视觉中的立体匹配，结合前景分割、孔洞填充、随机抽样一致性(RANSAC)迭代法剔除误匹配点，对半全局块匹配(SGBM)算法进行改进，获取更优的视差效果图。最后，对圆形线圈骨架堆叠零件进行了测量精度和定位精度实验。实验结果表明：改进算法能够很好地解决弱纹理和遮挡区的匹配问题，系统测量精度实际偏差控制在1 mm以下，在实际应用方面具有一定参考价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

改进分水岭算法与K-means方法结合的图像分割[J]. 周俊;王超;王帅;胡威.重庆理工大学学报(自然科学),2020(04)

机器人视觉三维成像技术综述[J]. 卢荣胜;史艳琼;胡海兵.激光与光电子学进展,2020(04)

基于视觉与激光结合的堆叠工件快速定位方法[J]. 周伟亮;王红军;邹湘军.组合机床与自动化加工技术,2020(02)

基于改进SIFT算法的双目视觉距离测量[J]. 李奇敏;李扬宇.传感器与微系统,2017(11)

正交双目视觉长轴类零件装配端位姿检测方法[J]. 任秉银;柴立仁;魏坤;李芝炳.哈尔滨工业大学学报,2017(01)

用于弱纹理场景三维重建的机器人视觉系统[J]. 林义闽;吕乃光;娄小平;董明利.光学精密工程,2015(02)

一种改进的区域双目立体匹配方法[J]. 桑瑞娟;王姮;张华;胡旭.传感器与微系统,2012(08)

基于双目视觉的角点检测及并联机构动平台位姿检测研究[D]. 杨磊光.燕山大学,2019(03)

基于激光点云的散乱工件识别与定位[D]. 刘晓阳.哈尔滨工程大学,2017(06)

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