Detection and Pose Estimation of flat, Texture-less Industry Objects on HoloLens using synthetic Training

📄 arXiv: 2402.04979v1 📥 PDF

作者: Thomas Pöllabauer, Fabian Rücker, Andreas Franek, Felix Gorschlüter

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-02-07

备注: Scandinavian Conference on Image Analysis 2023

期刊: In Scandinavian Conference on Image Analysis 2023 (pp. 569-585). Cham: Springer Nature Switzerland

💡 一句话要点

提出基于合成训练的AR应用以解决工业物体姿态估计问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 姿态估计 增强现实 合成数据 边缘计算 工业物体 智能制造 HoloLens

📋 核心要点

  1. 现有的6D姿态估计方法计算复杂度高，难以在边缘设备上实现，限制了增强现实应用的普及。
  2. 本文提出了一种基于合成数据的训练方法，利用客户端-服务器架构实现对工业物体的高效姿态估计。
  3. 通过在AR辅助排序任务中的定性和定量评估，验证了该方法在真实环境中的有效性和应用潜力。

📝 摘要（中文）

当前最先进的6D姿态估计方法计算量过大，无法在边缘设备上部署，如微软HoloLens（2）或苹果iPad，这些设备在增强现实应用中越来越普遍。本文提出了一种基于合成训练的客户端-服务器增强现实应用，展示了在边缘设备上对金属和无纹理工业物体的姿态估计。合成数据使得在没有真实照片的情况下进行训练成为可能，即便是尚未制造的物体。我们在AR辅助排序任务上的定性评估，以及在HoloLens 2上记录的真实世界数据的定量评估，揭示了其在实际应用中的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在边缘设备上进行工业物体姿态估计时的计算复杂度过高的问题。现有方法在处理无纹理物体时表现不佳，且难以在资源受限的设备上运行。

核心思路：论文提出通过合成数据进行训练，避免了对真实图像的依赖，能够在尚未制造的物体上进行有效的姿态估计。该方法结合了客户端-服务器架构，提升了计算效率。

技术框架：整体架构包括数据生成模块、训练模块和推理模块。数据生成模块利用合成数据创建训练样本，训练模块在服务器上进行模型训练，推理模块则在边缘设备上进行实时姿态估计。

关键创新：最重要的创新在于使用合成数据进行训练，使得模型能够在没有真实图像的情况下进行有效学习。这一方法显著降低了对计算资源的需求，与传统方法相比具有更高的适应性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化姿态估计的准确性，并在网络结构上进行了调整，以适应边缘设备的计算能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在AR辅助排序任务中表现优异，姿态估计的准确率显著高于传统方法，且在HoloLens 2上的实时性能得到了有效保障。具体性能数据和对比基线的提升幅度在实验中得到了充分验证。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、智能制造和增强现实技术。通过在边缘设备上实现高效的姿态估计，能够提升工业物体的识别与处理效率，推动智能化生产线的实现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Current state-of-the-art 6d pose estimation is too compute intensive to be deployed on edge devices, such as Microsoft HoloLens (2) or Apple iPad, both used for an increasing number of augmented reality applications. The quality of AR is greatly dependent on its capabilities to detect and overlay geometry within the scene. We propose a synthetically trained client-server-based augmented reality application, demonstrating state-of-the-art object pose estimation of metallic and texture-less industry objects on edge devices. Synthetic data enables training without real photographs, i.e. for yet-to-be-manufactured objects. Our qualitative evaluation on an AR-assisted sorting task, and quantitative evaluation on both renderings, as well as real-world data recorded on HoloLens 2, sheds light on its real-world applicability.