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作者：张彦;曹磊;肖献强;王家恩;
单位：合肥工业大学机械工程学院;
摘要：针对托盘搬运机器人（Automatic Guided Vehicle,AGV）在复杂环境下对仓储托盘存在错误感知、过大的定位误差等问题，提出了基于单目相机的仓储托盘视觉检测方法。用相机实时采集场景图像，以轻量级SSD神经网络进行全局图像识别，分割出相机视野下目标托盘的感性区域，在感性区域内进行图像处理、线段拟合，并在此基础上，设计了仓储托盘的特征提取算法，通过相机内外参标定、坐标系转换获取世界坐标系下托盘的三维位姿。测试结果表明仓储托盘的视觉检测具有较高的识别率和精度，有效检测率达到90%，定位精度达到横向9mm、纵向10mm，为AGV在智能仓储及无人化工厂中对托盘的视觉检测研究提供了技术支撑。
关键词：单目相机;;神经网络;;视觉检测;;特征提取
