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作者：牛柯;彭斌;
单位：兰州理工大学机电工程学院;
摘要：针对钻机管柱处理过程中存在的自动化程度低、高风险和低效率问题，提出了基于双目视觉的管柱识别与定位方法。该技术利用双目相机系统，通过图像处理、精确标定、立体校正和立体匹配等步骤，生成管柱的深度图。在此基础上，对YOLOv5s目标识别模型进行了优化，以提升管柱图像的特征识别能力，显著提高了识别精度和速度。通过整合深度信息与目标识别结果，实现了管柱的精确定位。搭建模拟实验平台测试，验证了该方法的有效性和可靠性。为视觉引导机械手自动输送管柱和铁钻工自动上、卸扣提供了技术保障，为钻井平台自动化技术的发展提供了理论参考。
关键词：双目视觉;;YOLOv5s;;管柱自动化处理;;目标识别;;管柱检测;;管柱定位
基金资助：国家自然科学基金项目（51966009）;; 中央引导地方科技发展资金项目“智能高效石油钻机管柱排放机器人关键设备开发及产业化”（23ZYQA312）
