文献综述
文 献 综 述1.1研究背景及意义科技的进步带来社会生产的高度发展。
越来越多的生产和加工行业在步入自动化领域，作为高效和高可靠性的工业机器人有了广阔的应用空间。
然而在很多行业，机械并不能完全代替人工。
主要原因就是机械本身的智能程度不高，在一些检测、识别缺陷以及加工、装配等生产环节担负物料传输任务等无法做到像人工检测的可靠。
物体识别是计算机视觉领域中非常重要的基础研究内容，其应用领域十分广泛，核心任务是用一些成像设备代替人体视觉器官作为图像信息的输入途径，用计算机发挥大脑的部分功能完成对物体的识别判断[1]。
但是计算机并不像我们人脑一样能直接对图像进行理解，因此需要我们采用特定算法才能对图像中的物体进行识别[2]。
如何从图像中提取出具有显著特征的物体视觉特征并建立有效的特征描述算法是物体识别的难点及重点。
物体识别流程包括：提取出图像相关的信息，如特征描述子、物体轮廓、物体形状颜色纹理等；然后对这些信息进行处理，对相关特征信息进行学习与分类；通过学习所得到的数据与系统之后获取的图像信息进行比对，然后给出物体的类别[3]。
物体的位姿估计则在各个自动化设备与工业机器人作业等领域具有广泛的适用性，通过基于特征点匹配的物体识别，得到了场景图像中物体的识别结果及与匹配模板图像之间的单应矩阵。
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