[发明专利]一种基于机器学习与深度学习的三维检测平台软件及装置

权利要求书

1.一种基于机器学习与深度学习的三维检测平台软件，其特征在于，该平台软件操作步骤如下所示：

S1：信号触发：通过PLC和机器人得到触发信号或是通过Socket和串口得到触发指令，根据收到不同的触发信号进行不同的流程；

S2：点云采集：点云采集通常来自3D相机，也可以从文件读取来模拟，采集到的点云图像通常是深度图的格式，也有使用PLY、PTS、PTX、XYZ等3D格式，对不同格式的点云文件，需要进行一个转换，才能得到系统可识别的点云数据；

S3：点云处理：点云处理包含常用的滤波、配准、检测、分割、特征描述与提取、曲面重建和识别等，部分较难检测的点云需要引入机器学习以及深度学习的框架；

S4：信号反馈：将上述点云处理的结果反馈给指定设备，设备可以是PLC、机器人，或者向Socket、串口连接的对象反馈结果。

2.一种基于机器学习与深度学习的三维检测平台软件，其特征在于，所述S3中还包括以下步骤：

S31：在Python中训练模型并生成；

S32：在平台中调用深度学习模块，选择上述步骤生成模型，并填写调用参数；

S33：为深度学习模块连接输入与输出，输入是经过预处理的点云数据，输出是要检测目标或已分割完成的实体，继续进行其他处理步骤。

3.一种基于机器学习与深度学习的三维检测装置，其特征在于，该装置采用于上述权利要求1-2中所述的一种基于机器学习与深度学习的三维检测平台软件，其中S2中所述的3D相机(1)外侧设有安装架(2)，所述安装件(14)的两侧均固接有控制箱(3)，所述控制箱(3)的内腔通过轴承转动连接有转轴(4)，所述转轴(4)上套接有齿轮(5)，所述齿轮(5)与齿条板(6)啮合连接，所述齿条板(6)的内腔滑动连接有T型杆一(8)，所述T型杆一(8)的底端与控制箱(3)的内腔底部固接，所述齿条板(6)的顶部通过铰接杆(9)与卡块(10)铰接，所述卡块(10)的一端贯穿安装架(2)与3D相机(1)侧壁上设有的卡槽(12)相贴合，所述安装架(2)的底部固接有转动件(13)，所述转动件(13)的底端通过轴承与安装件(14)转动连接，所述安装件(14)的底部固接有支架(27)。

4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习与深度学习的三维检测装置，其特征在于，所述齿条板(6)的内腔顶部固接有弹簧一(7)，所述弹簧一(7)的底端与T型杆一(8)的顶端固接。

5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习与深度学习的三维检测装置，其特征在于，所述安装件(14)内腔通过轴承转动连接有丝杆(15)，所述丝杆(15)上对称设有反向双螺纹，所述丝杆(15)上对称套有两个丝套(16)，所述丝套(16)的顶端固接有连接件(17)，所述连接件(17)的顶端固接有滑动套筒(18)，所述滑动套筒(18)通过弹性夹紧组件与转动件(13)相贴合，所述安装件(14)的两侧均设有滑槽(19)，所述滑动套筒(18)与滑槽(19)滑动连接。

6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习与深度学习的三维检测装置，其特征在于，所述弹性夹紧组件包括弹簧二(20)、T型杆二(21)和夹紧块(22)，所述滑动套筒(18)的内腔固接有弹簧二(20)，所述弹簧二(20)的另一端与T型杆二(21)固接，所述T型杆二(21)的另一端贯穿滑动套筒(18)与夹紧块(22)固接，所述夹紧块(22)与转动件(13)上设有的环形夹紧槽(23)相贴合。

7.根据权利要求6所述的一种基于机器学习与深度学习的三维检测装置，其特征在于，所述控制箱(3)的内腔顶部开设有导向槽，所述卡块(10)的顶部固接有导向块(11)，所述导向块(11)与导向槽滑动连接。

8.根据权利要求7所述的一种基于机器学习与深度学习的三维检测装置，其特征在于，所述安装件(14)的内腔与滑槽(19)之间设有连接槽，所述连接件(17)与连接槽滑动连接，所述滑动套筒(18)外壁与夹紧块(22)之间固接有弹簧三(24)，所述弹簧三(24)套在T型杆二(21)上。