第二届“悉灵杯”课题研究机械臂引导研究报告
本方法采用实例分割加点云配准的方法。

一 开发环境

pycharm 2022

tensorflow 2.20

opencv

open3d

二 基于深度学习的实例分割

本次选用backbone为resnet101+FPN的mask_rcnn, 实验对象为零散堆叠的牙刷。训练效果如下:

三 点云重建

通过获得的单个物体的掩膜和深度图进行目标点云重建。重建点云如下:



对于模板点云,在点云重建的基础上,通过cloudcompare进行处理,得到较为干净的模板点云:



四 点云配准

首先将源目标点云和模板点云进行ISS关键点检测:

然年进行用FPFH进行特征描述和对应点匹配,之后用SAC_IA粗配准算法算出点对的初始位姿,最后进行icp配准,效果如下:


五 相关链接

往期回顾:
第二届“悉灵杯”课题研究机械臂引导研究进展(一)链接:http://www.v-club.com/home/article/8844
第二届“悉灵杯”课题研究机械臂引导研究进展(二)链接:http://www.v-club.com/home/article/8849

团队名称:视觉打工人

团队成员:肖金华



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