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    目前來看，這一領域對機器人焊機維修視覺的要求是：快速、、。所以，一般是采用簡單的邊緣提取+邊緣匹配/形狀匹配的方法；而且，為了性、一般會通過主要打光源、采用反差大的背景等，系統變量。對更復雜物體的完整位姿(x,y,z,rx,ry,rz)T估計也就成了機器視覺的研究。

有紋理的物體機器人焊機維修視覺領域是早開始研究有紋理的物體的，如飲料瓶、零食盒等表面帶有豐富紋理的都屬于這一類。當然，這些物體也還是可以用類似邊緣提取+模板匹配的方法。但是，實際機器人焊機維修操作過程中，環境會更加復雜：光照條件不確定（光照）、物體距離相機距離不確定（尺度）、相機看物體的角度不確定（、仿射）、甚至是被其他物體遮擋（遮擋）。

對于不會變形的物體，特征點在物體坐標系下的位置是固定的。所以，我們在獲取若干點對之后，就可以直接求解出相機中物體與數據庫中物體之間的單應性矩陣，如果我們用深度相機（如Kinect）或者雙目視覺方法，確定出每個特征點的3D位置。

這里就放一個實驗室之前畢業的成果當然，實際操作過程中還是有很多細節工作才可以讓它真正可用的，如：先利用點云分割和歐氏距離去除背景的影響、選用特征比較的物體（有時候SIFT也會變化）、利用貝葉斯方法加速匹配等，而且，除了SIFT之外，后來又出了一大堆類似的特征點，如SURF、ORB等。

那么，直接求解這個PnP問題，就可以計算出物體在當前相機坐標系下的位姿。四．無紋理的物體好了，有問題的物體容易解決，那么生活中或者工業里還有很多物體是沒有紋理的：我們容易想到的就是：是否有一種特征點，可以描述物體形狀，同時具有跟SIFT相似的不。

不幸的是，據我了解，目前沒有這種特征點，所以，之前一大類方法還是采用基于模板匹配的辦法，但是，對匹配的特征進行了專門選擇（不只是邊緣等簡單特征），這里，我介紹一個我們實驗室之前使用和重現過的算法LineMod?。

當然，這個算法在具體實施過程中還是有很多細節的：如何建立模板、顏色梯度的表示等。另外，這種方法無法應對物體被遮擋的情況。（當然，通過降低匹配閾值，可以應對部分遮擋，但是會造成誤識別），針對部分遮擋的情況，我們實驗室的張博士去年對LineMod進行了改進，但由于論文尚未發表，所以就先不過多涉及了。

深度學由于深度學在計算機視覺領域得到了非常好的效果，我們做機器人焊機維修的自然也會嘗試把DL用到機器人焊機維修的物體識別中，首先，對于物體識別，這個就可以照搬DL的研究成果了，各種CNN拿過來用就好了。在2016年的『抓取大賽』中，很多隊伍都采用了DL作為物體識別算法。