A Hyperspectral Imaging Guided Robotic Grasping System

📄 arXiv: 2512.05578v1 📥 PDF

作者: Zheng Sun, Zhipeng Dong, Shixiong Wang, Zhongyi Chu, Fei Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-05

备注: 8 pages, 7 figures, Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2025

DOI: 10.1109/LRA.2025.3575654

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于高光谱成像的机器人抓取系统，提升复杂环境下物体识别与抓取能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 高光谱成像 机器人抓取 物体识别 自动化分拣 多光谱分析

📋 核心要点

  1. 现有机器人抓取系统在高光谱成像集成方面面临部署复杂和成本高昂的挑战。
  2. 论文提出PRISM和SpectralGrasp框架，简化高光谱成像系统集成，并有效利用空间和光谱信息生成抓取策略。
  3. 实验结果表明，该系统在纺织品识别方面超越人类，分拣成功率也显著高于RGB方法。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新型的基于高光谱成像引导的机器人抓取系统。该系统由PRISM（多面反射成像扫描机制）和SpectralGrasp框架组成。PRISM旨在实现高精度、无畸变的高光谱成像，同时简化系统集成并降低成本。SpectralGrasp通过有效利用高光谱图像中的空间和光谱信息来生成机器人抓取策略。所提出的系统在纺织品识别方面优于人类表现，并且分拣成功率高于基于RGB的方法。一系列对比实验进一步验证了我们系统的有效性。该研究突出了将高光谱成像与机器人抓取系统相结合的潜在优势，展示了在复杂和动态环境中增强的识别和抓取能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人抓取系统在复杂环境下的物体识别和抓取能力有限，尤其是在需要精细区分材料或物体属性时。高光谱成像虽然能提供丰富的材料信息，但其集成到机器人系统中面临成本高、部署复杂以及数据处理困难等问题。传统方法难以有效利用高光谱数据进行精确抓取。

核心思路：本文的核心思路是设计一个低成本、易于集成的高光谱成像系统PRISM，并开发一个能够有效利用高光谱图像空间和光谱信息的抓取框架SpectralGrasp。通过PRISM获取高质量的高光谱图像，然后利用SpectralGrasp提取特征并生成抓取策略，从而提升机器人抓取系统的性能。

技术框架：该系统主要包含两个核心模块：PRISM（Polyhedral Reflective Imaging Scanning Mechanism）和SpectralGrasp框架。PRISM负责获取高精度、低畸变的高光谱图像。SpectralGrasp框架则接收PRISM输出的高光谱图像，进行特征提取、目标识别和抓取策略生成。整个流程包括高光谱图像采集、图像预处理、特征提取、目标识别、抓取位姿估计和机器人执行等步骤。

关键创新：该论文的关键创新在于PRISM的设计，它通过多面反射镜结构简化了高光谱成像系统的集成，降低了成本，并保证了成像质量。此外，SpectralGrasp框架能够有效地融合高光谱图像的空间和光谱信息，从而生成更精确的抓取策略。与传统RGB方法相比，该方法能够利用更丰富的材料信息进行识别和抓取。

关键设计：PRISM的具体设计包括多面反射镜的几何参数、扫描方式以及图像校正算法等。SpectralGrasp框架可能包含特定的卷积神经网络结构，用于提取高光谱图像的特征。损失函数的设计可能包括分类损失和抓取位姿回归损失，以优化目标识别和抓取位姿估计的准确性。具体的网络结构和参数设置在论文中可能有所描述，但具体细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该系统在纺织品识别方面优于人类表现，具体提升幅度未知。与基于RGB的方法相比，该系统在分拣成功率方面有显著提升，具体提升百分比未知。这些结果验证了高光谱成像在机器人抓取系统中的有效性，并展示了PRISM和SpectralGrasp框架的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于纺织品分拣、食品质量检测、农业采摘、医疗诊断等领域。通过高光谱成像技术，机器人能够更准确地识别和处理不同材料或物体，提高自动化生产效率和产品质量。未来，该技术有望在智能制造、智慧农业和医疗健康等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Hyperspectral imaging is an advanced technique for precisely identifying and analyzing materials or objects. However, its integration with robotic grasping systems has so far been explored due to the deployment complexities and prohibitive costs. Within this paper, we introduce a novel hyperspectral imaging-guided robotic grasping system. The system consists of PRISM (Polyhedral Reflective Imaging Scanning Mechanism) and the SpectralGrasp framework. PRISM is designed to enable high-precision, distortion-free hyperspectral imaging while simplifying system integration and costs. SpectralGrasp generates robotic grasping strategies by effectively leveraging both the spatial and spectral information from hyperspectral images. The proposed system demonstrates substantial improvements in both textile recognition compared to human performance and sorting success rate compared to RGB-based methods. Additionally, a series of comparative experiments further validates the effectiveness of our system. The study highlights the potential benefits of integrating hyperspectral imaging with robotic grasping systems, showcasing enhanced recognition and grasping capabilities in complex and dynamic environments. The project is available at: https://zainzh.github.io/PRISM.