[发明专利]一种基于深度学习的装配体零件相对位姿估计监测方法有效
| 申请号： | 202110117860.3 | 申请日： | 2021-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN112801977B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 陈成军;李长治;潘勇;李东年;洪军 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/00;G06T7/66 |
| 代理公司： | 福州科扬专利事务所(普通合伙) 35001 | 代理人： | 魏珊珊 |
| 地址： | 266000 山东省青岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的装配体零件相对位姿估计监测方法，包括以下步骤：通过摄像机拍摄目标装配体不同角度的图像，并通过采集的图像建立样本数据集；通过深度学习网络对样本数据集进行特征提取和3D关键点检测，获取装配体中各零件的3D关键点集；根据采集的图像进行语义分割，区分图像中不同零件；根据各零件的3D关键点集和点云数据集，利用最小二乘拟合算法得出各零件在相机坐标系下的位姿预测值；选取一零件作为参考系零件，以参考系零件的几何中心为原点建立世界坐标系，并计算参考系零件在相机坐标系下的位姿真实值；分别计算各其他零件与参考系零件的相对位姿关系，所述相对位姿关系包括空间几何距离、相对旋转矩阵和相对角度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 装配 零件 相对 估计 监测 方法 | ||
【主权项】：
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