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3-D Object Recognition and Localization of Randomly Stacked Objects for Automation

為了解決intel 11代cpu筆電的問題，作者Nguyen Thanh Hung 這樣論述：

本論文提出一個創新性的自動化散亂堆疊三維物件辨識及定位方法。具備三維物件辨識及定位的機器手臂操作可大幅提昇生產效能，然而辨識三維物件及在散亂堆疊三維點雲中定位目標物件是一項公認的困難研究問題。為有效克服此項困難，本研究發展一個包含三個步驟的自動化處理程序，可以自動偵測出在散亂擺放待測工件的精確三維位置及方位。首先，由基於三角量測法的隨機光斑投射三維光學探頭所獲得點雲，進行濾波以去除雜訊。接著以開發的預設角度分群技術或三維分水嶺分割概念，來分割經濾波的點雲成為個別的物件點雲。此物件分割步驟最重要的創新點，在於發展出影像分割程序的物件比對法則，可解決三維物件分割時可能會發生的過度分割及分割不足問

題。其次，為偵測與比對出三維點雲中的目標物件，每個已分割出的物件點雲將由基於區域面積的描述特徵來表示，該描述符是各方位包圍盒(bounding box)中分割物件表面積的分佈測量值。經由比對待測的描述特徵與資料庫儲存的模板描述特徵，目標物件可以被精確與強鍵地辨識出來。最後，利用迭代最近點(iterative closest point，ICP)法則來比對待偵測物件與物件建模，以得到待偵測物件的位置及方位。本研究以一些關鍵性的實驗，來驗証所提出方法的可行性及運算效能，並藉由比較現有方法與真實資訊來評估每一個研發演算法的效能。預設角度分群技術的研發是基於三維掃描器產出的各點空間關係，具備高效能性且

易於實現。使用配備Intel Core i5-3570K @ 3.40GHz, 4 GB RAM的個人電腦來驗證此技術，90毫秒內可完成三維影像點雲分割。 然而此技術僅能有效處理非堆疊物件，對由多個物件組成的堆疊點雲則無法正確分割。本研究以分水嶺法為基的分割法則以距離轉換(distance transform)及分水嶺原理來分割擷取的點雲，此方法可應用於物件間隔未重疊、多個物件重疊及散亂堆疊物件等各種狀況。實驗結果顯示提出的方法為快速有效的分割點雲中三維物件之方案，其準確度及涵蓋真實物件度分別高達95%及 80%，且完成分割的時間小於70毫秒。研發的三維物件辨識及定位法則是以區域面積基的描述特

徵及迭代最近點(ICP)法則來決定三維點雲中目標物件的位置及方位。區域面積基的描述特徵不受物件的任意滾動及平移影響而改變，且研發的描述特徵亦對表面採樣和雜訊較不敏感。以模擬資料進行實驗，當雜訊準位小於1.0時描述特徵間的關聯係數仍高達0.8。所研發的三維物件辨識及定位方法，經實驗証明可準確的偵測散亂堆疊目標物件的位置及方位，且對多於一萬六千點的三維點雲偵測時間小於500毫秒。此外，研發的方法已成功實現於機械手臂取放工件的應用。