[发明专利]用于测量目标对象的尺寸的方法和系统在审
申请号: | 201710237334.4 | 申请日: | 2017-04-12 |
公开(公告)号: | CN107289855A | 公开(公告)日: | 2017-10-24 |
发明(设计)人: | 亚历山大·施泰因菲尔德;理查德·莱登;乔治·刘;乌德列赫·加瓦莱 | 申请(专利权)人: | 西克股份有限公司 |
主分类号: | G01B11/00 | 分类号: | G01B11/00 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 | 代理人: | 邓云鹏 |
地址: | 美国明*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 测量 目标 对象 尺寸 方法 系统 | ||
1.一种用于测量目标对象的尺寸的方法,包括:
获取表示物理空间的深度数据,所述深度数据包括所述目标对象的数据;
将所述深度数据转换成点云;
从所述点云提取至少一个平面;
识别地平面;
从所述点云排除所述地平面;
从剩余的点云提取至少一个点集群;
识别所述目标对象的点集群;
基于所述目标对象的所述点集群来估计所述目标对象的体积。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括在识别所述地平面之前,从所述点云去除背景。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,如果在至少一个维度中所述点云的点的值大于预定的阈值,所述点云的所述点被定义为背景。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,识别所述地平面包括:重复地识别所述点云中的平面;存储所识别的平面以及从所述点云暂时去除所述识别的平面,其中在所有平面已从所述点云识别、存储和去除之后在所有存储的和识别的平面中识别所述地平面。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,RANSAC算法用于识别所述点云中的平面。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,识别所述目标对象的所述点集群包括:将最靠近的点集群识别为所述目标对象的所述点集群。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,对于每个点集群,计算形心点,其中基于对应的形心点,计算每个点集群的距离。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,使用点集群之间的预定义最小距离和/或预定义的最小集群大小来识别所述点集群。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,使用具有x-、y-和z-方向的坐标系统,其中所述x-、y-和z-方向中的每个垂直于两个其他方向以及其中所述目标对象的所述点集群被旋转,使得所述地平面将变得平行于z=0的平面。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,在旋转所述目标对象的所述点集群之后,计算所述目标对象的高度。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对于所述目标对象的所述点集群,计算最小闭合平坦几何形状。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,在计算所述最小闭合平坦几何形状之前,将所述目标对象的所述点集群投影到所述地平面上或到z=0的平面上。
13.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,使用手持3D视觉装置,获取所述深度数据。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,将所述深度数据从所述手持3D视觉装置传输到便携式处理装置。
15.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标对象是板负载。
16.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,识别和评估条形码,其中所述条形码包含关于所述目标对象的信息。
17.一种用于测量目标对象的尺寸的系统,所述系统包括:
3D视觉装置,用于获取表示物理空间的深度数据,所述深度数据包括所述目标对象的数据,以及
处理装置,用于处理所述深度数据,其中所述处理装置用于:
将所述深度数据转换成点云,
从所述点云提取至少一个平面,
识别地平面,
从所述点云排除所述地平面,
从剩余的点云提取至少一个点集群,
识别所述目标对象的点集群,
基于所述目标对象的所述点集群来估计所述目标对象的尺寸。
18.根据权利要求17所述的系统,其特征在于,所述3D视觉装置是手持3D视觉装置,以及其中所述3D视觉装置和所述处理装置共享一个单个壳体。
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