基于3D视觉技术的无序物料识别与定位方法及系统

本发明提供了一种基于3D视觉技术的无序物料识别与定位方法及系统，包括：步骤S1：将物料对象的3D模型转换为点云数据，对点云数据进行降采样处理，生成物料对象的模板点云，计算物料对象模板点云的PPF特征；步骤S2：在无序堆叠的物料场景中，基于获取的物料场景RGB图像和深度图像，利用SAM模型进行物料分割，得到每一个实例的物料点云，计算物料场景中物料点云的PPF特征；步骤S3：将物料场景中物料点云的PPF特征与模板点云的PPF特征进行匹配，获得每个物料的6D位姿，通过单次匹配实现无序物料的识别与定位。本发明将深度学习模型与3D视觉技术相结合，提升了无序堆叠物料识别的准确性与效率，广泛应用于仓储、生产线等复杂环境中的自动化抓取与装配任务。