PROSPECT: Precision Robot Spectroscopy Exploration and Characterization Tool

本研究提出了一种新型的传感器末端执行器和采集策略，用于捕获物体的光谱特征并将其与三维点云进行配准，从而实现了在工业质量控制和自动化方面广泛应用的近红外光谱技术。我们的方法首先使用飞行时间深度相机对物体进行三维扫描，并将其分解成一系列计划好的视点，以覆盖物体表面。我们为机器人操作器和末端执行器生成运动计划，以访问这些视点，同时保持固定的距离和表面法向，以确保通过末端执行器的球形运动实现最大光谱信号质量。通过在末端执行器扫描目标物体的同时不断获取表面反射值，自主系统开发了一个四维模型：在R ^ 3坐标系中的位置和表示相关光谱特征的波长向量。我们展示了该系统在构建越来越复杂的几何形状的光谱空间物体剖面方面的应用。作为比较，我们展示了我们提出的系统和光谱采集规划比朴素的点扫描策略更能够捕获复杂表面几何形状的光谱信息。我们的工作代表了实现高分辨率光谱空间传感器融合自动化质量评估的重要一步。

研究提出了一种新的传感器化末端执行器和采集策略，用于捕获物体的光谱特征，并将其与三维点云进行配准，以实现高分辨率光谱-空间传感器融合。

通过使用时间飞行深度相机生成的三维扫描数据，将物体分解为一系列计划视点，然后生成机器人操作器和末端执行器的运动计划，以访问这些视点，同时保持固定距离和表面法线，以确保最大光谱信号质量。

该系统能够以高分辨率捕获物体的光谱-空间特征，相比于传统的点扫描策略，具有更一致的光谱信号质量。实验结果表明，该系统对于建立越来越复杂的几何体的光谱-空间对象轮廓具有很好的效果。

最近在该领域中，还有一些相关的研究，例如“基于多光谱图像的物体识别”和“基于光谱成像的物体质量评估”。