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形状匹配与YOLOv3相结合的螺钉识别与定位算法

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  • 万方数据
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为了在大视场图像上快速识别与定位螺钉,提出了一种形状匹配与YOLOv3相结合的螺钉识别与定位算法.在LINEMOD算法的基础上,使用金字塔分层匹配策略提升了在图像上的搜索效率.为应对大视场的使用场景,使用了 YO-LOv3目标检测网络来缩小需要遍历匹配的区域.针对螺钉表面反光而造成误匹配的情况,采用了 一种区域投票的决策机制来剔除误匹配的点.实验结果表明该算法,较传统形状匹配算法,在大视场图像上的检测速度提高了 10倍,能够达到每秒10帧的检测速度.在螺钉的识别与定位方面,算法表现出了很高的稳定性,定位精度可以控制在0.2mm以内,符合实际生产需求.
Screw Recognition and Localization Algorithm Based on Shape-Based Matching and YOLOv3

杨保佳、张伟军、吴广雨、彭季超

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上海交通大学机械与动力工程学院机器人研究所,上海 200240

大视场图像 形状匹配 LINEMOD 金字塔分层匹配 YOLOv3

国家科技重大专项

2017ZX04005001

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.377(7)
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