基于三维激光扫描的工件识别与定位研究

发布时间：2021-10-05 14:20

　　本文针对工业生产中对特定工件的识别与定位问题,对基于三维激光扫描点云数据目标识别算法与定位方法进行了研究,主要研究的内容如下:1)分析了本文课题的时代意义,并对激光扫描技术和基于点云的物体识别方法的发展现状做了介绍,引出本文基于激光点云的物体识别与定位问题解决方案。1)基于激光扫描深度图的数据特点,对临近点提取与图像分割问题做相关研究,提出了条件K临近点的概念和搜索方法,解决了激光扫描点云的双向密度不对称给临近点提取带来的问题。同时利用深度图的有序拓普信息加速了欧几里得分割方法。2)本文识别方法的总体思路是首先对工件的主平面边缘进行提取,然后在此基础上完成识别与定位。边缘提取在使处理数据的数量级减小的同时,保留了用于识别与定位的有效信息。本文在传统的随机采样一致拟合平面的方法的基础上进行改进,提出了效率更高的基于随机点局部法向的RANSAC算法,并与全局最小二乘法结合,实现了工件主平面的快速准确的提取。最后综合主平面信息和基于扫描线法提取的边缘,得到工件主平面的边缘特征。并在此过程中根据边缘的性质来进行遮挡关系判定。3)最后,基于提取到的特征边缘本文提出了分层的递进式的识别算法,并在识... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－］?Ｇｏｃａｔｏｒ２０００成像原理图??

ｐ＝０．４ｍｍ），然后进行欧几里得分割（文中２取０．６毫米，参考Ｘ向间隔约为??０．０６毫米，；；取３毫米，参考Ｙ向间隔０．６毫米）。实验效果如图２－２所示：??图２－２?ｉ除背景后的场景点云??１６??

成功完成分割任务，将四个工件分离出来。在分割量小于阈值（文中经验性取５００）的点集被去除，这个去除。??结??的快速查询方法是点云数据处理的基础方法是计算局部激光点云水平双向密度差异很大的数据特点提出了?ＣＫ临网格的查询方法，使在Ｋ值相对较小的情况下，双向密的ＣＫ临近点可以合理反映该局部的表面法向。??问题，首先用随机采样一致的方法去除背景面。然后结合结构特点，对深度图像进行快速的欧几里得分割，与散乱

【参考文献】：
期刊论文
[1]面向点云的三维物体识别方法综述[J]. 郝雯,王映辉,宁小娟,梁玮,石争浩.  计算机科学. 2017(09)
[2]基于RANSAC和TLS的点云平面拟合[J]. 李希,韩燮,熊风光.  计算机工程与设计. 2017(01)
[3]基于整体最小二乘的稳健点云数据平面拟合[J]. 官云兰,刘绍堂,周世健,张立亭,鲁铁定.  大地测量与地球动力学. 2011(05)
[4]一种基于立方体小栅格的K邻域快速搜索算法[J]. 赵俭辉,龙成江,丁乙华,袁志勇.  武汉大学学报(信息科学版). 2009(05)
[5]三维散乱数据的k个最近邻域快速搜索算法[J]. 熊邦书,何明一,俞华璟.  计算机辅助设计与图形学学报. 2004(07)

硕士论文
[1]三维点云场景中对象识别技术研究[D]. 刘阳.南京大学 2016



本文编号：3419921