【摘 要】
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针对机器人自适应打磨曲面焊接区域的识别问题,提出了一种基于线结构光的打磨机器人自动识别起始点与终止点的算法和一种深度图像增强算子。增强算子将中心像素与8邻域内像素强度差的绝对值和作为中心像素值,以增强深度图像的可视化特征和打磨区域的纹理特征。首先,对点云数据进行滤波和空洞填充处理;然后,计算每一扫描行点云在高度方向的标准差;最后,对所得特征进行识别,找到一定范围内特征变化较大的位置,从而提取出打磨
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,辽宁沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳110169;中国科学院大学,北京100049;中国科学院沈阳自动化研究所机器人学
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针对机器人自适应打磨曲面焊接区域的识别问题,提出了一种基于线结构光的打磨机器人自动识别起始点与终止点的算法和一种深度图像增强算子。增强算子将中心像素与8邻域内像素强度差的绝对值和作为中心像素值,以增强深度图像的可视化特征和打磨区域的纹理特征。首先,对点云数据进行滤波和空洞填充处理;然后,计算每一扫描行点云在高度方向的标准差;最后,对所得特征进行识别,找到一定范围内特征变化较大的位置,从而提取出打磨区域。实验结果表明,该增强算子对深度图像的增强效果极佳,本算法对起始与终止位置的识别精度均值小于1 mm
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