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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 615 - 621 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0049
이용수
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In this paper, for accurate grasping of objects, we propose a pose estimation algorithm that recognizes a three-dimensional object model within the mask area of the object detected by Mask R-CNN and estimates the 6D (degrees of freedom) pose of several instances. In industrial sites, it is challenging to determine the exact grasping position of small objects that lack characteristics when numerous parts are stacked. The proposed algorithm solves this problem by calculating the 6D pose of an object using the vertex detected from the contour of the object plane obtained from the image masked by instance segmentation. A line segmentation detection method in masked images based on low-cost RGB-D (Depth) cameras enables accurate pose estimation of objects for a robot gripper at high speed. The proposed method was verified through various experiments in an environment where rectangular objects were stacked.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝과 선분 분할 탐지 기반 객체 인식
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
S. Y. Kim and C. H. Kang, “Trend analysis of artificial intelligence-based posture estimation techniques,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 4, pp. 14-20, 2021.
S.-E. Wei, V. Ramakrishna, T. Kanade, and Y. Sheikh, “Convolutional pose machines,” Proc. of the Institute of Electrical and Electrons Engineers conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 4724-4732, 2016.
J. Tremblay, T. To, B. Sundarlingam, Y. Xiang, D. Fox, and S. Birchfield, “Deep object pose estimation for semantic robotic grasping of household objects,” arXiv preprint, 2018.
C. Zhuang, Z. Wang, H. Zhao, and H. Ding, “Semantic part segmentation method based 3D object pose estimation with RGB-D images for bin-picking,” Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 68, 102086, 2021.
Y. C. No, Y. Y. Kim, D. G. Kim, H. G. Han, Y. G. Song, and D. S. Kim, “Deep-learning pipeline for object pose estimation from an RGB-D image,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 8, pp. 593-601, Aug. 2021.
S.-E. Wei, V. Ramakrishna, T. Kanade, and Y. Sheikh, “Convolutional pose machines,” Proc. of the Institute of Electrical and Electrons Engineers conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 4724-4732, 2016.
J. Tremblay, T. To, B. Sundarlingam, Y. Xiang, D. Fox, and S. Birchfield, “Deep object pose estimation for semantic robotic grasping of household objects,” arXiv preprint, 2018.
C. Zhuang, Z. Wang, H. Zhao, and H. Ding, “Semantic part segmentation method based 3D object pose estimation with RGB-D images for bin-picking,” Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 68, 102086, 2021.
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