[发明专利]一种基于深度相机的隧道打孔倾角修正方法

权利要求书

1.一种基于深度相机的隧道打孔倾角修正方法，其特征在于，该方法包括：

对获取的隧道盾构板的表面图像进行增强处理获得增强表面图像；

改变目标检测模型的结构获得优化目标检测模型；

利用优化目标检测模型识别增强表面图像中的匹配凹槽对，基于匹配凹槽对定位打孔点；

以打孔点为中心点在匹配凹槽对中的左侧凹槽与右侧凹槽之间获取限定范围内的点云数据，记为修正点云数据；

获取所述修正点云数据对应的拟合曲面以及所述拟合曲面的中心法向量；

根据以所述打孔点为中心的预设范围内的点云数据获取其对应的估计法向量；

基于所述中心法向量和所述估计法向量获取修正法向量；

根据所述修正法向量计算得到第一方向和第二方向的倾角修正分量；

利用所述第一方向和第二方向的倾角修正分量对打孔机器人钻头的打孔倾角进行修正。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的隧道打孔倾角修正方法，其特征在于，所述改变目标检测模型的结构获得优化目标检测模型，包括：

将所述目标检测模型的骨干网络和特征提取网络的C3结构全部替换为C2F结构，在骨干网络的SPPF结构前添加CA注意力模块，在特征提取网络中除第一个CSP结构之外的CSP结构后增加ECA注意力模块，得到优化目标检测模型。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的隧道打孔倾角修正方法，其特征在于，所述利用优化目标检测模型识别增强表面图像中的匹配凹槽对，包括：

将增强表面图像输入优化目标检测模型，输出信息标注图；所述信息标注图中匹配凹槽对被包围框标注出，所述包围框为矩形。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的隧道打孔倾角修正方法，其特征在于，所述对获取的隧道盾构板的表面图像进行增强处理获得增强表面图像，包括：

将表面图像灰度化，并均匀划分为至少两个小区域，并利用直方图均衡化和双线性插值对每个小区域进行处理获得高对比度图像；

基于表面图像获得其对应的高斯掩膜，基于表面图像和高斯掩膜获取表面图像对应的低频成分；

根据所述高对比度图像和所述低频成分获取高频细节成分；

将所述高对比度图像与所述高频细节成分进行线性融合获得第一图像；

利用MEDHS算法对第一图像进行处理获得第二图像；对第二图像进行分割获得不同区域，并对不同区域的亮度和对比度进行调整，得到增强表面图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的隧道打孔倾角修正方法，其特征在于，所述基于匹配凹槽对确定打孔点，包括：

获取匹配凹槽对中左侧凹槽的包围框的右侧的边，记为定位基准边；所述打孔点与隧道的地面距离为预设高度；根据预设高度和所述定位基准边确定所述打孔点，所述打孔点与定位基准边的水平距离为预设长度。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的隧道打孔倾角修正方法，其特征在于，所述根据以所述打孔点为中心的预设范围内的点云数据获取其对应的估计法向量，包括：

获取所述点云数据中的每个点的最近邻点集合；计算所述每个点的最近邻点集合中的每个点的法向量；

设定弧度阈值，若一个点的法向量与其对应的最近邻点集合中的每个点的法向量之间的夹角都大于弧度阈值，则以该点对应的最近邻点集合中所有点的法向量的平均法向量作为该点的最终法向量；

若一个点的法向量与其对应的最近邻点集合中的任一点的法向量之间的夹角小于或等于弧度阈值，则该点的最终法向量为该点的法向量；

对所有点的最终法向量进行平滑处理，获得每个点平滑后的最终法向量；

距离打孔点最近的点的平滑后的最终法向量为所述预设范围内的点云数据的估计法向量。