arXiv cs.RO· Guanghui Shen, Song Wang, Dan Wu·· 2 小时前精选AI 评分62
MCFR：面向多型号板对板连接器装配的掩码引导由粗到细回归框架
MCFR: A Mask-Guided Coarse-to-Fine Regression Framework for Robust Multi-Variant Board-to-Board Connector Assembly
AI 导读
MCFR 是一个掩码引导的由粗到细回归框架，用于多型号板对板连接器的自动插装。该方法引入物体感知掩码先验和显式光度细化，以抑制背景干扰并提升对齐精度与部署鲁棒性。在自建多型号数据集、BTB 批量插装测试台和真实手机装配任务上，MCFR 优于代表性基线，真机平均插装成功率为 99.25%，论文已被 IROS 2026 接收。
推荐理由
面向 3C 制造中多型号板对板连接器插装，给出掩码引导的由粗到细回归方法及真机成功率数据。
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