| 专利号 | 2021101178603 | 申请日 | 2021-01-28 | 专利名称 | 一种基于深度学习的装配体零件相对位姿估计监测方法 |
| 授权日 | 2022-11-22 | 专利权人 | 青岛理工大学 | 发明人 | 陈成军;李长治;潘勇;李东年;洪军 |
| 主分类号 | G06T7/73 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 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。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
