基于深度学习的机械臂视觉引导点云扫描方法

本发明公开了基于深度学习的机械臂视觉引导点云扫描方法，包括：在待检间隙右上角粘贴圆形标点；机械臂末端轴上的双目相机采集彩色图像和深度图像并进行配准；实时检测目标点；通过目标检测网络获得的目标点中心在像素坐标系下的二维坐标，查询配准后的深度图像，获得目标点中心对应的在相机坐标系下的深度值；将目标点中心坐标由像素坐标系转为世界坐标系并发送给机械臂；机械臂收到目标点坐标后带动末端的点云扫描设备运动到目标点处，执行扫描动作，点云扫描设备将扫描到的装配间隙点云数据传输给上位机。本发明能够在复杂场景下快速定位并精确扫描汽车各部位间隙，有效解决了传统方法中人工操作繁琐、效率低下及测量精度受限的问题。