基于Kinect的拆卸工具运动轨迹识别方法.pdf

基于Kinect的拆卸工具运动轨迹识别方法 Recognition of removal tool trajectory based on kinect 1,2 1,2 2 3 张志佳 魏 信 周自强 刘 政 ， ， ， 1,2 1,2 2 3 ZHANG Zhi-j ia , WEI Xin , ZHOU Zi-qiang , LIU Zheng 1.沈阳工业大学视觉检测技术研究所 沈阳110020 2.江苏省机电产品循环利用技术重点建设实验室 常熟215500 （ ， ； ， ； 3.辽宁省广播电视中心发射台 沈阳110016 ， ） 摘 要：为了获取拆卸工具的运动轨迹，提出了基于Kinect的轨迹识别方法。首先采用Kinect传感器 获取拆卸人员前臂及拆卸工具深度图像，通过图像细化获得拆卸工具顶端位置并提取轨迹特 征，进而提出了一种基于欧式距离和随机抽样一致性的样本轨迹预处理方法，然后利用隐马 尔科夫模型（HMM）训练轨迹样本并实现轨迹的识别。实验结果表明，该方法能有效地识别 拆卸工具运动轨迹，并且对样本预处理后，能显著提高识别率。 关键词：Kinect传感器；深度图像；图像细化；欧式距离；随机抽样一致性；隐马尔科夫 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2016)12-0140-06 0 引言 个部分 （如：手，头部以及身体），还能确定他们相对 在废旧产品的自动化拆卸中，如何获取人工拆卸的 于Kinect所在的空间位置。基于这一特性，在拆卸过程 相关信息并进行学习，能大幅度提高拆卸过程的自动化 中，可以利用Kinect对人体骨骼进行跟踪。 程度。Kinect设备是微软于20 10年正式推出[1,5] ，可以获 取RGB和深度图像数据，同时进行实时的全身骨骼跟 踪[2] [3,4] ，并可以进行人体动作姿态识别 。目前大部分运 动跟踪设备需要穿戴，通过标记来识别[6] ，微软开发的 Kinect不做任何标定直接获取人体姿态动作，满足了便 捷性。 Kinect在人体手势识别方面[7] 已经有了研究，但在 利用拆卸工具的情况下，对拆卸工具的轨迹识别还未 见有相关研究。基于以上背景，本文提出基于Kinect 图1 Kinect传感器 的拆卸工具运动轨迹识别方法。该方法通过Kinect提取 手持拆卸工具的深度图像，并进行二值化、图像细化[8] Head 等处理，获取拆卸工具顶端位置，提取拆卸工具轨迹， ShoulderCenter 然后对提取的