BioDet: Boosting Industrial Object Detection with Image Preprocessing Strategies

📄 arXiv: 2510.21000v1 📥 PDF

作者: Jiaqi Hu, Hongli Xu, Junwen Huang, Peter KT Yu, Slobodan Ilic, Benjamin Busam

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-23

备注: 8 pages, accepted by ICCV 2025 R6D

💡 一句话要点

BioDet：利用图像预处理策略提升工业目标检测性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 工业目标检测 图像预处理 低光增强 背景去除 开放词汇检测 机器人操作 6D位姿估计

📋 核心要点

  1. 工业场景下机器人操作依赖精确6D位姿估计，而现有检测器在复杂环境下性能受限，成为瓶颈。
  2. BioDet通过低光增强和基于开放词汇检测的背景去除，减少领域偏移和假阳性，提升检测可靠性。
  3. 在真实工业数据集上的实验表明，BioDet显著提升了检测精度，且推理开销可忽略不计。

📝 摘要（中文）

精确的6D位姿估计对于工业环境中的机器人操作至关重要。现有的方法通常依赖于现成的目标检测器，然后进行裁剪和位姿优化，但在杂乱、光线不足和复杂背景等具有挑战性的条件下，其性能会下降，使得检测成为关键瓶颈。本文提出了一种标准化的、可插拔的流水线，用于工业环境中未见物体的2D检测。基于当前SOTA基线，我们的方法通过低光图像增强和基于开放词汇检测与基础模型的背景去除来减少领域偏移和背景伪影。这种设计抑制了原始SAM输出中常见的假阳性，从而为下游位姿估计产生更可靠的检测结果。在BOP提供的真实工业分拣基准上的大量实验表明，我们的方法显著提高了检测精度，同时产生的推理开销可以忽略不计，证明了该方法的有效性和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决工业环境中目标检测在复杂条件下的性能瓶颈问题。现有方法在光照不足、背景杂乱等情况下，检测精度显著下降，严重影响下游的6D位姿估计任务。现有的目标检测器难以适应工业场景中未见过的物体，泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是通过图像预处理来减少领域偏移和背景干扰，从而提升目标检测器的性能。具体来说，利用低光图像增强来改善光照条件，并利用开放词汇检测和基础模型进行背景去除，以减少背景噪声。这种预处理方法可以有效地抑制假阳性，提高检测的可靠性。

技术框架：BioDet的整体框架是一个可插拔的流水线，包括以下几个主要阶段：1) 低光图像增强：使用图像增强算法来改善光照条件，提高图像的对比度和亮度。2) 基于开放词汇检测的背景去除：利用开放词汇检测模型（如SAM）来识别图像中的物体和背景区域，然后去除背景区域，突出目标物体。3) 目标检测：使用现有的目标检测器（如Faster R-CNN）来检测预处理后的图像中的目标物体。4) 位姿估计：利用检测到的目标物体进行6D位姿估计。

关键创新：论文的关键创新在于将图像预处理技术与开放词汇检测相结合，用于提升工业目标检测的性能。通过低光图像增强和背景去除，有效地减少了领域偏移和背景干扰，提高了检测的可靠性。此外，该方法是一个可插拔的流水线，可以方便地集成到现有的目标检测系统中。

关键设计：在低光图像增强方面，论文可能采用了多种图像增强算法，例如直方图均衡化、Retinex算法等。在背景去除方面，论文利用SAM模型生成mask，然后使用mask对图像进行分割，去除背景区域。在目标检测方面，论文可能采用了Faster R-CNN、YOLO等常用的目标检测器。具体的参数设置和网络结构可能根据具体的应用场景进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，BioDet在真实工业分拣基准上显著提高了检测精度，同时推理开销可以忽略不计。与现有SOTA方法相比，BioDet在检测精度方面取得了显著的提升，证明了该方法的有效性和实用性。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

BioDet可广泛应用于工业机器人、自动化生产线、智能仓储等领域。通过提高目标检测的精度和可靠性，可以提升机器人操作的效率和准确性，降低生产成本，提高产品质量。该研究对于推动工业自动化和智能化具有重要意义，并为未来的工业机器人应用提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Accurate 6D pose estimation is essential for robotic manipulation in industrial environments. Existing pipelines typically rely on off-the-shelf object detectors followed by cropping and pose refinement, but their performance degrades under challenging conditions such as clutter, poor lighting, and complex backgrounds, making detection the critical bottleneck. In this work, we introduce a standardized and plug-in pipeline for 2D detection of unseen objects in industrial settings. Based on current SOTA baselines, our approach reduces domain shift and background artifacts through low-light image enhancement and background removal guided by open-vocabulary detection with foundation models. This design suppresses the false positives prevalent in raw SAM outputs, yielding more reliable detections for downstream pose estimation. Extensive experiments on real-world industrial bin-picking benchmarks from BOP demonstrate that our method significantly boosts detection accuracy while incurring negligible inference overhead, showing the effectiveness and practicality of the proposed method.