1. 本选题研究的目的及意义
随着智能制造和工业自动化进程的推进，对零部件的自动化识别与定位需求日益增长。
传统的基于人工或二维图像的方法存在效率低、鲁棒性差等问题，难以满足实际应用需求。
而点云作为一种能够直接表达物体三维形状的数据形式，为零部件识别与定位提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着三维感知技术的快速发展，点云数据获取更加便捷，为基于点云的零部件识别与定位技术提供了数据基础。
深度学习的兴起为该领域注入了新的活力，推动了相关研究的快速发展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究内容包括以下几个方面：1.点云数据处理：针对零部件点云数据的特点，研究点云去噪、滤波、法线估计等预处理方法，以及适用于零部件识别的点云特征提取方法，如基于局部几何特征、全局特征和深度学习特征等方法。
2.零部件识别：研究基于深度学习的零部件识别方法，构建鲁棒、高效的零部件分类模型，实现对不同种类零部件的准确识别。
比较不同深度学习模型在零部件识别任务上的性能，如PointNet、PointNet 、DGCNN等。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：收集并阅读国内外相关领域的文献，了解点云处理、深度学习、零部件识别与定位等方面的研究现状、最新进展和存在的问题，为本课题研究提供理论基础和技术参考。
2.数据采集与预处理：根据实际应用场景，采集零部件点云数据，并对原始数据进行预处理，如去噪、滤波、法线估计等，以提高数据的质量和适用性。
3.特征提取与选择：研究适用于零部件识别的点云特征提取方法，提取能够有效表征零部件形状、几何和拓扑信息的特征，并进行特征选择，以降低特征维度、提高识别效率。
5. 研究的创新点
本课题的研究将在以下几个方面进行创新：1.高效的点云特征表达：针对现有点云特征表达方法在描述零部件局部细节和全局结构信息方面的不足，研究结合局部几何特征和全局拓扑特征的点云特征表达方法，以提高零部件识别和位姿估计的精度。
2.轻量级的深度学习模型：针对现有基于深度学习的零部件识别方法计算量大、模型复杂的问题，研究设计轻量级的深度学习模型，以提高识别效率，并探索模型压缩和加速技术，以满足实际应用需求。
3.抗干扰的位姿估计方法：针对复杂场景下点云数据存在遮挡、噪声等干扰因素的问题，研究抗干扰的位姿估计方法，以提高位姿估计的鲁棒性和精度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘志刚, 彭浩, 潘志庚, 等. 基于深度学习的点云目标识别与定位综述[J]. 中国图象图形学报, 2021, 26(12): 2655-2673.
[2] 孙超, 孙雪晨, 徐文渊, 等. 基于深度学习的三维点云识别与定位研究综述[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(1): 1-9.
[3] 李明, 刘伟, 王振华, 等. 面向机械臂抓取的散乱堆叠零件识别与定位方法综述[J]. 机器人, 2020, 42(6): 781-798.
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