基于高速神经形态视觉的自动化制造过程沉头孔检测

沉头孔检测在各种自动化装配线中至关重要，尤其在航空航天和汽车领域。机器视觉的发展引入了使用激光扫描仪和单目相机的沉头孔自动化机器人检测。然而，上述传感流水线由于高延迟及运动下的测量不确定性，要求机器人暂停在每个孔处进行检测，导致检测任务执行时间延长。另一方面，神经形态视觉传感器有潜力加速沉头孔检测过程，但神经形态技术的非传统输出阻碍了传统图像处理技术的使用。因此，需要引入新颖的基于事件的感知算法。我们提出了一种基于事件运动补偿和均值漂移聚类原理的沉头孔检测方法。此外，我们的框架提出了一种鲁棒的基于事件的圆检测算法，以精确估计沉头孔试件的深度。所提方法相比传统沉头孔检测方法将检测过程加速了 10$\times$。本文工作在三种沉头孔工件变体上进行了超过 50 次试验验证。实验结果表明，尽管市售神经形态相机分辨率较低，我们的方法对沉头孔深度检测提供了 0.025 mm 的精度。