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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 8 - 16 (9page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2016
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In the field of computer vision and robotics, bin picking is an important application area in which object pose estimation is necessary. Different approaches, such as 2D feature tracking and 3D surface reconstruction, have been introduced to estimate the object pose accurately. We propose a new approach where we can use both 2D image features and 3D surface information to identify the target object and estimate its pose accurately. First, we introduce a label detection technique using Maximally Stable Extremal Regions (MSERs) where the label detection results are used to identify the target objects separately. Then, the 2D image features on the detected label areas are utilized to generate 3D surface information. Finally, we calculate the 3D position and the orientation of the target objects using the information of the 3D surface.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. LABEL DETECTION
III. 3D PLANE FITTING
IV. LABEL POSE ESTIMATION
V. EXPERIMENTAL RESULTS
VI. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
K. Rahardja and A. Kosaka, “Vision-based bin-picking: recognition and localization of multiple complex objects using simple visual cues,” Proc. of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), vol. 3, pp. 1448-1457, 1996.
F. Boughorbel, Y. Zhang, S. Kang, U. Chidambaram, B. Abidi, A. Koschan, and M. Abidi, “Laser ranging and video imaging for bin picking,” Assembly Automation, vol. 23, no. 1, pp. 53-59, 2003.
M. Berger, G. Bachler, and S. Scherer, “Vision guided bin picking and mounting in a flexible assembly cell,” Intelligent Problem Solving. Methodologies and Approaches, vol. 1821, R. Logananthara, G. Palm, and M. Ali, Eds. Springer Berlin Heidelberg, pp. 109-117, 2000.
I. K. Park, M. Germann, M. D. Breitenstein, and H. Pfister, “Fast and automatic object pose estimation for range images on the GPU,” Machine Vision and Applications, vol. 21, no. 5, pp. 749- 766, 2010.
J. Kirkegaard and T. B. Moeslund, “Bin-picking based on harmonic shape contexts and graph-based matching,” Proc. of International Conference on Pattern Recognition, vol. 2, pp. 581-584, 2006.
F. Boughorbel, Y. Zhang, S. Kang, U. Chidambaram, B. Abidi, A. Koschan, and M. Abidi, “Laser ranging and video imaging for bin picking,” Assembly Automation, vol. 23, no. 1, pp. 53-59, 2003.
M. Berger, G. Bachler, and S. Scherer, “Vision guided bin picking and mounting in a flexible assembly cell,” Intelligent Problem Solving. Methodologies and Approaches, vol. 1821, R. Logananthara, G. Palm, and M. Ali, Eds. Springer Berlin Heidelberg, pp. 109-117, 2000.
I. K. Park, M. Germann, M. D. Breitenstein, and H. Pfister, “Fast and automatic object pose estimation for range images on the GPU,” Machine Vision and Applications, vol. 21, no. 5, pp. 749- 766, 2010.
J. Kirkegaard and T. B. Moeslund, “Bin-picking based on harmonic shape contexts and graph-based matching,” Proc. of International Conference on Pattern Recognition, vol. 2, pp. 581-584, 2006.
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