[发明专利]一种基于天目点云比对的产品检测鉴定方法

权利要求书

1.一种基于天目点云比对的产品检测鉴定方法，其特征在于，包括如下步骤：

S01.产品特征信息采集，

通过相机采集产品在不同视角下的多幅产品特征图像，根据多幅产品特征图像构建产品特征的四维模型，以实现产品特征四维数据采集；

S02.产品特征信息四维数据的存储，

扫描或录入产品的特有信息(I1、I2…In)，以所述产品的特有信息(I1、I2…In)作为识别标志对采集到的产品特征四维数据进行关联存储，形成包括多条产品特征的四维数据(D1、D2…Dn)的数据库；

S03.产品检测鉴定，

采集目标产品的特征四维数据(T1、T2…Tn)，并扫描或录入所述目标产品的特有信息(I1、I2…In)找到所述数据库中存储的产品特征四维数据(D1、D2…Dn)，将所述目标产品的特征四维数据(T1、T2…Tn)分别与相应的所述数据库中存储的产品特征四维数据(D1、D2…Dn)进行比对，来检测鉴定产品。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S01还包括：

通过相机采集到的产品在不同视角下的多幅产品特征图像，

对所述的多幅产品特征图像进行处理，提取所述多幅产品特征图像中各自的特征点；

基于提取的所述多幅产品特征图像中各自的特征点，生成产品特征的特征点云数据；

根据所述特征点云数据构建产品特征的四维模型，以实现产品特征四维数据的采集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，提取所述多幅产品特征图像中各自的特征点的步骤进一步包括：

将所述多幅产品特征图像传送到具有图像处理器GPU和中央处理器CPU的处理单元；将所述多幅产品特征图像的图像信息分配到GPU的块block中进行运算，并结合CPU的集中调度和分配功能，计算所述多幅产品特征图像各自的特征点。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述基于提取的所述多幅产品特征图像中各自的特征点，生成产品特征点云数据的步骤进一步包括：

根据提取的所述多幅产品特征图像中各自的特征点的特征，进行特征点的匹配，建立匹配的特征点数据集；

根据相机的光学信息，计算相机在不同视角下相对于产品特征在空间上的相对位置，并根据所述相对位置计算出所述多幅产品特征图像中的特征点在某一视角的空间深度信息；

根据匹配的特征点数据集和特征点在不同时间上的空间深度信息，生成产品特征的特征点云数据；

所述多幅产品特征图像中各自的特征点的特征采用尺度不变特征转换SIFT特征描述子来描述；

根据相机在不同视角下的光学信息，采用光束平差法计算相机在某一视角下相对于产品特征在空间上的相对位置；所述多幅产品特征图像中的特征点的空间深度信息包括：空间位置信息和颜色信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征点云数据构建产品特征的四维模型的步骤进一步包括：

设定待构建的产品特征的四维模型的参考尺寸；

根据所述参考尺寸和所述特征点云数据的空间位置信息，确定所述特征点云数据中各个特征点的表征方式，从而构建产品特征的四维模型；所述产品特征的四维模型中包括下列至少之一的四维数据：

描述四维模型在不同视角上的空间形状特征数据；

描述四维模型在不同视角上的表面纹理特征数据；

描述四维模型在不同视角上的表面材质和灯光特征数据。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用相机组成相机矩阵对产品特征信息进行采集。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所采用的的相机可以为可见光相机、红外相机、激光相机、光场相机和/或光栅相机中的一种或任意几种的组合。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，布局相机矩阵可以采用如下方式：

搭建支撑结构，在所述支撑结构上设置弧形承载结构；

将多台相机布置在所述弧形承载结构上。