[发明专利]一种基于三维特征点的装配状态识别方法

权利要求书

1.一种基于三维特征点的装配状态识别方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1：对装配体的各装配阶段模型进行分析，对装配体模型表面进行网格划分，获得各装配阶段的零部件点云P_i^part＝{(x_k,y_k,z_k)}(i＝1…n)，装配点云P_i^stage以及网格节点间的连接关系

步骤2：根据网格节点间的连接关系集合中的元素，求解网格各节点的周角并得到周角数值集合周角数值集合与装配点云P_i^stage的元素数量相同并一一对应；

步骤3：对周角数值集合中各元素进行周角差值的计算，得到周角差值集合周角差值集合与装配点云P_i^stage的元素数量相同并一一对应；

步骤4：计算特征点周角差值阈值θ_min：

其中r为产品模型的最大倒圆角半径，R为曲面最大边缘半径，b为网格尺寸；若产品模型中无圆角，则

步骤5：在周角差值集合中搜索所有大于θ_min的元素，在P_i^stage找到相应的元素并由此获取各装配阶段的模型特征点集合i为当前的装配阶段，w为当前装配阶段的周角差值特征点数量；

步骤6：采用深度相机拍摄装配场景，进而获取三维点云数据并进行栅格化处理，对每一个栅格内的点云取其数值最大的点作为该栅格的数值，得到栅格化的装配场景点云矩阵M^asm-grid，矩阵中的点构成用于后续分析的点集其中v为装配场景点云的数量；

步骤7：以每一栅格的中心点与栅格内的两点构成的三角作为表面网格，以p_i^scene作为输入，采用步骤1-5的方法进行装配场景下的周角差值特征点的提取，得到装配场景周角差值特征点集合e为装配场景周角差值特征点的数量；

步骤8：分析装配场景各点的周角差值，提取装配平面上的点P_i^plane，然后对装配场景点云进行空间姿态变换，并进行在装产品的点云分割，得到栅格化的在装产品点云矩阵M^asm-grid(i,j)；

步骤9：依据在装产品特征点的空间分布，构建在装产品特征点的坐标系，并建立坐标系描述符，获取在装产品特征点在坐标系描述符下的各点坐标数值；

步骤10：选定数字模型特征点构建数字模型特征点坐标系描述符，然后建立特征点映射关系；

步骤11：以特征点映射关系作为配准迭代的输入信息，实现在装产品与数字模型点云的配准；

步骤12：对配准后的数字模型点云进行栅格化，获得数字模型的栅格化点云矩阵矩阵内的点构成第i个装配阶段时数字模型栅格化后的点集；

步骤13：依据配准后的点云数据，通过分析匹配点对个数和间距大小实现装配状态相似度分析；

步骤14：结合相似度分析结果实现产品装配状态识别。

2.根据权利要求1所述一种基于三维特征点的装配状态识别方法，其特征在于，步骤1中，在装配坐标系中通过网格划分软件对模型表面进行网格划分，将网格节点存储在零部件点云P_i^part＝{(x_k,y_k,z_k)}(i＝1…n，k＝1…m)，i为装配体的装配阶段，n为装配体的零部件数量，m为当前装配阶段零部件点云中网格节点的数量；P_i^part形成装配点云P_i^stage，其定义为P_i^stage＝{P₁^part∪…∪P_i^part}(i＝1…n)，P_i^stage包括装配过程中的前i个零件；在划分网格过程中获得网格节点间的连接关系集合其中内各元素均由三个正整数组成，分别对应构成该三角网格的三个节点在P_i^stage中的序号。