[发明专利]一种基于网格模型的点云缺陷检测方法和装置在审
申请号: | 202110978513.X | 申请日: | 2021-08-24 |
公开(公告)号: | CN113658166A | 公开(公告)日: | 2021-11-16 |
发明(设计)人: | 柯俊山;姚毅;杨艺;全煜鸣;金刚;彭斌 | 申请(专利权)人: | 凌云光技术股份有限公司;深圳市凌云视迅科技有限责任公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/73 |
代理公司: | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人: | 逯长明;许伟群 |
地址: | 100094 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 网格 模型 缺陷 检测 方法 装置 | ||
1.一种基于网格模型的点云缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括:
将待测工件的标准模型网格化得到网格模型,所述标准模型是由待测工件标准件的点云数据生成的模型;
计算所述网格模型中每个三角面片的平面法向量;
分别对所述网格模型、所述待测工件的点云数据进行数据采样,得到模型采样数据和实际采样数据;
基于所述实际采样数据与所述模型采样数据进行匹配和变换,得到变换后的实际采样数据;
在所述变换后的实际采样数据中,搜索与所述模型采样数据的模型点距离最近的实际点,所述模型点与所述实际点构成最邻近点对;
计算所述最邻近点对的向量方向;
根据所述最邻近点对的向量方向与所述平面法向量的方向是否一致,判断待测物的缺陷类型。
2.根据权利要求1所述的基于网格模型的点云缺陷检测方法,其特征在于,分别对所述网格模型、所述待测工件的点云数据进行数据采样,得到模型采样数据和实际采样数据,包括:
采用不同采样标准对所述网格模型的点云数据进行数据采样,得到模型采样数据,所述模型采样数据包括第一组模型采样数据和第二组模型采样数据;所述第一组模型采样数据中模型点的数目量小于所述第二组模型采样数据中模型点的数目量;
采用不同采样标准对待测工件的点云数据进行数据采样,得到实际采样数据,所述实际采样数据包括第一组实际采样数据和第二组实际采样数据;第一组实际采样数据中实际点的数目量小于第二组实际采样数据中实际点的数目量。
3.根据权利要求2所述的基于网格模型的点云缺陷检测方法,其特征在于,基于所述实际采样数据与所述模型采样数据进行匹配和变换,得到变换后的实际采样数据,包括:
将第一组实际采样数据的3D几何特征与第一组模型采样数据的3D几何特征进行局部匹配,得到局部匹配姿态;
采用所述局部匹配姿态对所述第一组实际采样数据进行变换,得到经所述局部匹配姿态变换后的第一组实际采样数据;
将第一组模型采样数据与经所述局部匹配姿态变换后的第一组实际采样数据进行匹配,得到粗配准刚性变换矩阵;
采用所述粗配准刚性变换矩阵对第二组实际采样数据进行变换,得到经所述粗配准刚性变换矩阵变换后的第二组实际采样数据;
将经所述粗配准刚性变换矩阵变换后的第二组实际采样数据与所述第二组模型采样数据进行匹配,得到精配准刚性变换矩阵;
采用精配准刚性变换矩阵对第二组实际采样数据进行变换,得到所述变换后的实际采样数据。
4.根据权利要求3所述的基于网格模型的点云缺陷检测方法,其特征在于,
将第一组实际采样数据的3D几何特征与第一组模型采样数据的3D几何特征进行局部匹配,得到局部匹配姿态,包括:
基于第一组模型采样数据计算各模型点对的3D几何特征,所述模型点对是所述第一组模型采样数据中的模型点之间两两组合得到的;
建立所述3D几何特征与对应所述模型点对之间的查找表,所述查找表中包含索引值;
计算第一组实际采样数据中各实际点对的3D几何特征,所述实际点对是所述第一组实际采样数据中的实际点之间两两组合得到的;
根据所述索引值及各所述实际点对的3D几何特征计算各所述实际点对的key值;
在所述查找表中,搜索与所述key值相同的索引值,得到候选匹配点对,所述候选匹配点对包括key值与索引值相同时所对应的实际点对与模型点对;
对由所述候选匹配点对的3D几何特征所构成的候选局部匹配姿态进行投票,得到局部匹配姿态,所述局部匹配姿态为投票数大于投票数阈值的候选局部匹配姿态。
5.根据权利要求4所述的基于网格模型的点云缺陷检测方法,其特征在于,
还包括对所述局部匹配姿态中的匹配点对增加约束条件,所述约束条件包括第一约束条件;
对所述局部匹配姿态中的匹配点对增加约束条件包括:
计算所述匹配点对中各实际点对及各模型点对的点对距离、点对距离均值μ和点对距离标准差δ;
将所述匹配点对中,点对距离大于μ+3δ的实际点对或模型点对剔除;
将所述匹配点对中,点对距离小于或等于μ+3δ的实际点对或模型点对保留。
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