摘要
随着工业4.0和智能制造的兴起，对自动化拆卸的需求日益增长，高效、准确的零部件识别与定位成为关键技术。
传统的基于视觉的识别方法受光照、遮挡等因素影响较大，而Kinect传感器能够获取场景的深度信息，为解决这些问题提供了新的思路。
本文首先介绍了待拆卸零部件识别与定位的相关概念，包括Kinect传感器原理、深度图像处理、三维模型构建、目标识别和定位等。
然后，对国内外相关研究现状进行了综述，分析了不同方法的优缺点，并对未来发展趋势进行了展望。
最后，对全文进行了总结。
关键词：Kinect；待拆卸零部件；识别；定位；深度信息
#1.1Kinect传感器Kinect传感器是由微软开发的一种低成本、高精度的深度传感器，能够实时获取场景的深度图像和彩色图像。
其原理是基于光编码结构光技术，通过发射近红外散斑图案，并根据图案在物体表面的变形计算深度信息。
#1.2深度图像深度图像也称为深度图，是记录场景中每个像素点到相机距离的二维图像。
与传统的彩色图像相比，深度图像能够提供场景的三维几何信息，不受光照变化和表面纹理的影响，因此在目标识别、场景理解等领域具有广泛的应用。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
