工业检查中堆叠物体的自动计数

视觉对象计数是工业检查中的基础计算机视觉任务，准确的、高吞吐量的库存跟踪和质量保证至关重要。此外，制造零件往往太轻，无法可靠地推断其重量，或太重，无法安全且实际地将堆叠物体放在称上，因此在许多场景中，自动视觉计数是更稳健的解决方案。然而，现有方法在处理容器、托盘或箱子中的堆叠3D物品时存在挑战，其中大多数物体被严重遮挡，只有少数物体直接可见。为解决这一重要但鲜有探索的挑战，我们提出一种 novel 3D 计数方法，该方法将任务分解为两个互补子问题：从多视角图像估计堆叠的3D几何和占用比率。通过将几何重建与深度分析相结合，我们的方法可以准确计数容器内相同制造零件，即使它们不规则堆叠且部分被遮挡。我们在大规模合成数据和多样化真实世界数据上验证了该3D计数管道，后者经过手动验证的总计数显示，在真实检查条件下表现稳健。