使用中心预测-聚类的3D箱体实例分割方法

TP391.41; 随着深度学习技术在工业领域的大量部署,应用于运输、装卸、包装、分拣等环节的自动化系统成为仓储物流行业的研究热点.针对机器人箱体拆垛场景提出一个点云中心预测-聚类网络(center prediction-clustering net-work,CPCN),对箱体垛进行实例分割,并计算每个箱体的上表面中心坐标.CPCN在传统的语义-实例联合分割结构的基础上,为实例分割分支设计了中心预测模块和中心强化模块.中心预测模块帮助定位实例中心以避免中心点分割错误,中心强化模块令属于同一实例的点在特征空间中向中心聚集,二者有效增强了实例特征的辨识能力.在实例特征处理部分设计的中心-实例聚类...

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Published in计算机工程与应用 Vol. 60; no. 10; pp. 132 - 139
Main Authors 杨雨桐, 和红杰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西南交通大学 计算机与人工智能学院,成都 611756%西南交通大学 信息科学与技术学院,成都 611756 10.05.2024
Subjects
聚类
instance segmentation
实例分割
center prediction
箱体拆垛
3D point cloud
box unstacking
clustering
中心预测
3D点云
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ISSN1002-8331
DOI10.3778/j.issn.1002-8331.2301-0129

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Summary:TP391.41; 随着深度学习技术在工业领域的大量部署,应用于运输、装卸、包装、分拣等环节的自动化系统成为仓储物流行业的研究热点.针对机器人箱体拆垛场景提出一个点云中心预测-聚类网络(center prediction-clustering net-work,CPCN),对箱体垛进行实例分割,并计算每个箱体的上表面中心坐标.CPCN在传统的语义-实例联合分割结构的基础上,为实例分割分支设计了中心预测模块和中心强化模块.中心预测模块帮助定位实例中心以避免中心点分割错误,中心强化模块令属于同一实例的点在特征空间中向中心聚集,二者有效增强了实例特征的辨识能力.在实例特征处理部分设计的中心-实例聚类方法直接对实例特征进行距离度量来计算实例标签,大幅减少了计算时间.在箱体数据集上进行的实验表明,与现有方法相比CPCN在实例分割任务中的平均精确率最低提高了0.7个百分点,最高提高了17.2个百分点,预测实例中心的准确率达到94.4%,中心偏移量低至13.70 mm,且推理速度快于同类型的联合分割网络,对于箱体拆垛任务更有针对性,具有良好的应用价值.
ISSN:1002-8331
DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2301-0129