摘要
本发明涉及计算机视觉技术,具体涉及一种基于视觉的激光切割零件分拣方法,包括:获取可移动相机在指定时间段内对激光切割机幅面进行分段拍摄的所有图像,以及将所有图像进行拼接,获得指定时间段内激光切割机幅面的全景图像;识别全景图像中的所有切割零件的位置信息和形状信息,并基于位置信息和形状信息,获得所有切割零件归类后的各类别零件的归类信息;根据所述归类信息和归类信息中各零件的位置信息、形状信息,获取与分拣组件对应的分拣归类后各类零件的控制信息。本发明的方法实现了零件的自动化分拣,可以灵活分拣各种不同形状、尺寸与类型的零件,可以适应不同幅面的切割机上板材的分拣。
技术关键词
关键特征点
激光切割零件
特征描述符
分拣组件
激光切割机
特征点描述符
可移动相机
分拣方法
输出特征
深度学习图像
执行矩阵乘法
实例分割算法
数控装置
上采样
激光切割设备
语义
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超声心动图
特征描述符
GCN模型
心脏射血分数
图像分割技术
作业规划方法
作业参数
生成作业
图像
语义分割网络
视觉测量方法
关键特征点
像素点
非极大值抑制方法
姿态估计