基于二次关键点匹配的药盒位姿估计方法

摘要

针对药品自动拣选过程中出现的位姿估计难度大、效率低等问题,提出一种平面分割与关键点匹配相结合的位姿估计方法.首先使用点云层次聚类算法对平面区域进行分割,并利用改进的二次关键点匹配方法对各线程中的药盒进行识别与定位,便于多线程处理.然后采用基于最小二乘的点云平面法向量估计方法实现药盒的姿态重建.实验采集存在视点变化、旋转变换和尺度变化的600幅图像进行测试,实验结果表明药盒位姿估计速度可达11帧/s,定位偏差小于5 mm,姿态估计偏差在2°以内.因此,所提方法是高效的,可以准确地识别药盒的位姿.