Estimation of 3D object pose for packing problem with a deep learning approach (2020)
Este paper presenta una aproximación de deep learning a la estimación de pose de cajas en un contexto de empaquetamiento. Dividimos el problema en dos etapas: detección y estimación de pose. Cada etapa es desarrollada por una red neuronal convolucional. La primera red detecta si una imagen en escala de grises contiene o no una caja. La segunda red predice la posición de cada vértice del cubo dentro del plano de la imagen. Con esta información, el canal de profundidad y el modelo de cámara estenopeica podemos estimar la posición del centro de masa y la orientación de la caja. Entrenamos y probamos ambas redes con datos sintéticos generados a partir de una escena virtual. Para el problema de detección, obtuvimos una exactitud de 99.5%. Para el problema de estimación obtuvimos un error medio de 17.7 milímetros en distancia y de 21.2 grados en orientación.