机器人焊接的主动视觉感知方法：综述、教程与展望
本文提出了基于对称性和密度自适应阈值的边缘检测方法和基于聚类曲率向量的角点检测方法，对RGB-D语义分割和3D模型进行了验证，在机器人焊接的自动化中提出了基于点云的焊缝检测新方法，与Harris 3D算法相比证明了其优越性。
Sep, 2018
本文提出了一种基于光纤视觉和触觉分析的裂纹定位和检测算法，采用基于光纤的手指形传感器进行数据采集和实验，结合视觉算法扫描环境来检测裂纹位置，并通过机器人探测器进行裂纹分析和分类，最终通过运动规划算法实现裂纹的精确定位和长度、宽度、角度等参数的计算和准确分类检测。
Jul, 2023
提出了一种低成本、高性能和可靠的工具状态监测系统WeldMon，利用定制数据采集系统和实时分析设计的数据分析流程，通过将自动生成的特征和手工制作的特征进行综合分类，提高了状态分类准确性。
Aug, 2023
利用感知、机器人对象交互和三维扫描的积极三维重建方法，恢复目标三维物体的外部和内部几何结构，通过分析各部分的互动性和机器人的部分操作来扫描遮挡区域，自动化操作通过内嵌RGBD传感器的Fetch机器人完成，最后重建所有未暴露的非活动部分和内部结构完成获取。
Oct, 2023
在工业场景中，人机协作依赖于多摄像头系统来监控人工操作员，尽管机器人工作区域通常会出现遮挡。本文介绍了一种创新且强大的多摄像头手眼标定方法，旨在优化每个摄像头与机器人基坐标系以及其他摄像头之间的姿态，通过全面的实验证明了该方法优于现有技术的表现，即使只使用不到10张图像，并且公开发布了我们的多摄像头手眼标定算法的开源版本。
Jun, 2024
MARS是一个新颖的多模态框架，通过多尺度RGB特征增强点云特征，同时使用基于强化学习的主动感知进行自主优化，能够精确感知关节对象、提高参数估计精度，并有效处理次优视角，增强机器人交互能力。
Jul, 2024
本研究解决了自动焊接中高效检测目标焊接接缝的挑战，提出了一种能够提取多个焊缝的创新框架，结合RGB图像和3D点云技术。通过在感兴趣区域内进行焊缝的精细边缘提取，该方法展示了在多种工件上的优异性能，具有重要的实际应用潜力。
Aug, 2024
本研究解决了机器人焊接中缺乏缺陷检测能力的问题，提出了一种利用深度学习技术实时检测焊接缺陷的新方法。通过使用包含4000多个焊接样本的数据库，研究表明结合音频和视频信号的多模态方法能有效检测大多数焊接缺陷，ROC曲线下的平均面积达到0.92，具有显著的潜在应用价值。
Sep, 2024
本研究针对工厂自动化中的拾取系统面临的数据稀疏和噪声问题，提出了一种新颖的多视图主动视觉方案。该系统通过将多视图感知与运动任务紧密结合，实现了高效的拾取过程，实验表明其平均拾取完整率超过97.75%，且感知时间仅占平均节拍时间的0.635秒。
Oct, 2024