数据集概述
该数据集为EAST托卡马克装置中机器人抓取任务的视觉瓷砖识别算法研究提供支撑，包含一百次实验的相关数据，用于测试算法对瓷砖掉落位置的鲁棒性，涵盖原始图像、分割结果、深度数据等多类文件。
文件详解
该数据集包含九个目录的文件，具体说明如下：
- 0: Original RGB images/ 目录
- 文件格式：JPG
- 内容：原始RGB图像文件，如image68.jpg、image55.jpg等
- 1: Binarization images / 目录
- 文件格式：JPG
- 内容：二值化处理后的图像文件，如image68.jpg、image55.jpg等
- 2: Result of connected-component labelling filtering/ 目录
- 文件格式：JPG
- 内容：连通区域标记滤波后的结果图像，如image68.jpg、image55.jpg等
- 3: Detected breakpoints/ 目录
- 文件格式：JPG
- 内容：检测到断点的图像文件，如image68.jpg、image92.jpg等
- 4-1: Original depth images/ 目录
- 文件格式：JPG
- 内容：原始深度图像文件，如depth66.jpg、depth8.jpg等
- 4-2: Original depth data (the unit is mm)/ 目录
- 文件格式：XML
- 内容：原始深度数据文件（单位：毫米），如depth48.xml、depth44.xml等
- 5-1: Watershed segmentation(markers choosing)/ 目录
- 文件格式：JPG
- 内容：分水岭分割（标记选择）结果图像，如circleRect1.jpg、circleRect41.jpg等
- 5-2: Watershed segmentation(construction of coordinate systems)/ 目录
- 文件格式：JPG
- 内容：分水岭分割（坐标系构建）结果图像，如water86.jpg、water73.jpg等
- 6: Poses of the fallen tiles/ 目录
- 文件格式：TXT
- 内容：Pose.txt文件，包含瓷砖掉落位置的位姿数据，每行记录序号、坐标及姿态信息
适用场景
- 机器人视觉算法研究：用于测试和优化EAST托卡马克装置中瓷砖识别算法的鲁棒性
- 图像分割技术验证：分析分水岭分割在瓷砖识别任务中的效果
- 机器人抓取任务优化：基于瓷砖位姿数据改进机器人抓取策略
- 工业场景视觉应用：为核聚变装置等特殊工业场景的视觉识别技术提供数据支撑
