一种容忍异常数据的木材三维数据轮廓校正方法技术

本发明专利技术的目的在于提供一种容忍异常数据的木材三维数据轮廓校正方法，通过有效点中心坐标与有效数据的起始，终止位置关系来计算噪声的数据量，用于剔除噪声数据；进一步将有效点中心坐标与三维数据的中心位置进行偏差计算，从而对偏移的三维数据的轮廓进行校正。这种容忍异常数据的木材三维数据轮廓校正方法能够在木材数据的预处理过程中起到至关重要的作用。的作用。的作用。

【技术实现步骤摘要】
一种容忍异常数据的木材三维数据轮廓校正方法


[0001]本专利技术属于木材加工、三维数据处理
，具体涉及一种容忍异常数据的木材三维数据轮廓校正方法。

技术介绍

[0002]在基于机器视觉和自动化系统的工业木材加工行业中，木材由于偏移使得采集到的三维数据无法反映木材的实际轮廓，因此需要对采集到的三维数据进行处理校正。
[0003]在工业现场木材数据采集过程中，会受到各种环境因素的干扰，大多数情况下采集的木材三维数据存在轮廓的偏移与木材毛刺的噪声的问题导致采集数据的异常，噪声数据会影响生产过程中木材检测的准确性，轮廓偏移对木材的尺寸分析造成了干扰。工业上需要对采集的异常木材数据进行数据校正，保障后续能够正常地对的木材数据进行分析处理，从而提高生成的效率，避免异常数据对后续加工处理带来的影响。
[0004]中国专利CN202011522921.6，一种三维数据的校正方法及装置。通过设备采集到的建筑工程图像和设备坐标系下的三维数据，计算出设备坐标系下的铅垂线方程后，得到校正系数；根据校正系数对设备坐标系下的三维数据进行校正。但该方法无法对三维数据轮廓变形问题进行校正。
[0005]中国专利CN202211060604.6，三维数据坐标点位置校正的方法、装置、设备及存储介质。该方法对获取到的三维数据进行聚类，利用聚类后的三维数据与已知的测量矢量框的几何相似性，匹配初始集合对应的测量矢量框，从而通过已知的测量矢量框确定三维数据的偏移量，修正三维数据的测量误差。但该方法没有考虑三维数据中异噪声数据的存在。

技术实现思路

[0006]针对现有技术存在的缺陷和不足，本专利技术通过有效点中心坐标与有效数据的起始，终止位置关系来计算噪声的数据量，用于剔除噪声数据；进一步将有效点中心坐标与三维数据的中心位置进行偏差计算，从而对偏移的三维数据的轮廓进行校正。这种容忍异常数据的木材三维数据轮廓校正方法能够在木材数据的预处理过程中起到至关重要的作用。
[0007]本专利技术提供一种容忍异常数据的木材三维数据轮廓校正方法，根据三维数据的轮廓有效中心坐标对噪声等异常数据进行剔除，同时对偏移的轮廓进行校正：
[0008]首先将三维数据按照纵向进行划分得到轮廓数据，求得每一个轮廓数据的有效点个数与有效点坐标累加值，进而计算轮廓的有效点中心坐标。再通过有效点中心坐标与有效数据的起始，终止位置关系来计算噪声的数据量，用于剔除异常数据以及噪声点。最后根据三维数据的中心位置对轮廓进行校正。
[0009]将本专利技术应用于木材三维数据轮廓校正，可以消除噪声的影响，对发生偏移的三维数据轮廓进行校正，这种校正方法在木材异常的三维数据处理过程中起着十分重要的作用。
[0010]本专利技术解决其技术问题具体采用的技术方案是：
[0011]一种容忍异常数据的木材三维数据轮廓校正方法，其特征在于，首先将三维数据按照纵向进行划分得到轮廓数据，求得每一个轮廓数据的有效点个数与有效点坐标累加值，进而计算轮廓的有效点中心坐标；再通过有效点中心坐标与有效数据的起始、终止位置关系计算噪声的数据量，用于剔除异常数据以及噪声点，最后根据三维数据的中心位置对轮廓进行校正。
[0012]其具体包括以下步骤：
[0013]步骤S1：数据预处理：对H
×
W尺寸的三维数据按照H维进行划分，得到W
i
{i＝0,1,...,H}，为三维数据沿纵轴方向的轮廓数据，其中每个三维数据的值为x
ij
,{i＝0,1,...H,j＝0,1,...,W}；
[0014]步骤S2：有效点计算：对每个轮廓数据W
i
进行分析，设置有效点判断函数：
[0015][0016]再根据公式计算每个轮廓数据中的有效点个数；
[0017]步骤S3：有效点坐标累加值：对每个轮廓数据W
i
进行分析，设置有效点位置函数根据公式计算每个轮廓数据的有效点的坐标累加值；
[0018]步骤S4：轮廓有效点中心坐标：沿H轴方向对每个轮廓数据按照公式进行计算，得有效点中心坐标；
[0019]步骤S5：设轮廓数据W
i
的起始有效数据的坐标值为L
i
，终止的有效数据的坐标值为R
i
；
[0020]步骤S6：轮廓数据噪声点计算：根据公式N
i
＝(L
i
+R
i
)
‑
2*G
i
计算每个轮廓数据的噪声点数量，并且设定噪声的容忍度为α：
[0021]当N
i
>α时，表示对应的轮廓数据右侧存在噪声数据，通过R
i
’
＝R
i
‑
N
i
更新该轮廓的R
i
值，从而剔除右侧的噪声数据；
[0022]当N
i
<α时，表示对应的轮廓数据左侧存在噪声数据，通过L
i
’
＝L
i
+N
i
更新该轮廓的L
i
值，从而剔除左侧的噪声数据；
[0023]当α≤N
i
≤α时，L
i
和R
i
值无需更新；
[0024]步骤S7：滤除噪声完成后，计算出三维数据的中心点值为O＝W/2，作为校正后轮廓的标准值；
[0025]步骤S8：轮廓偏差计算：将计算得到的轮廓有效点中心坐标G
i
进行调整，将每个轮廓的G
i
移动至三维数据的中心点位置O，并记轮廓的偏差D
i
＝O
–
G
i
，{i＝0,1,
…
,H}；
[0026]步骤S9：轮廓校正：对每一个轮廓的有效点起始位置以及有效点终止位置按照公式为L
i
’
＝L
i
+D
i
，R
i
’
＝R
i
+D
i
进行轮廓数据的校正。
[0027]相比于现有技术，本专利技术及其优选方案的有益效果包括：
[0028]1)有效地剔除木材边缘的毛刺带来的噪声数据，能够保证生产过程中木材后续检测的准确性，保证了加工精度。
[0029]2)通过有效数据的中心点坐标与三维数据的中心位置进行对比，进而对偏移的三维数据的轮廓进行校正，能够还原木材实际的形状，为后续的数据分析和处理提供了保证。
[0030]3)通过对三维数据的特征进行分析计算，能够对采集中存在异常的数据进行预处理，大大提高了数据的有效性，减少了异常数据带来的误判。
附图说明
[0031]下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进一步详细的说明：
[0032]图1为本专利技术实施例木材三维数据轮廓校正流程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种容忍异常数据的木材三维数据轮廓校正方法，其特征在于，首先将三维数据按照纵向进行划分得到轮廓数据，求得每一个轮廓数据的有效点个数与有效点坐标累加值，进而计算轮廓的有效点中心坐标；再通过有效点中心坐标与有效数据的起始、终止位置关系计算噪声的数据量，用于剔除异常数据以及噪声点，最后根据三维数据的中心位置对轮廓进行校正。2.根据权利要求1所述的一种容忍异常数据的木材三维数据轮廓校正方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1：数据预处理：对H
×
W尺寸的三维数据按照H维进行划分，得到W
i
{i＝0,1,...,H}，为三维数据沿纵轴方向的轮廓数据，其中每个三维数据的值为x
ij
,{i＝0,1,...H,j＝0,1,...,W}；步骤S2：有效点计算：对每个轮廓数据W
i
进行分析，设置有效点判断函数：再根据公式计算每个轮廓数据中的有效点个数；步骤S3：有效点坐标累加值：对每个轮廓数据W
i
进行分析，设置有效点位置函数根据公式计算每个轮廓数据的有效点的坐标累加值；步骤S4：轮廓有效点中心坐标：沿H轴方向对每个轮廓数据按照公式进行计算，得有效点中心坐标；步骤S5：设轮廓数据W
i
的起始有效数据的坐标值为L
i
，终止的有效数据的坐标值为R
i
；步骤S6：轮廓数据噪声点计算：根据公式N
i
＝(L
i
+R
i
)
‑
2*G
i
计算每个轮廓数据的噪声点数量，并且设定...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘欣翔，徐哲壮，艾志杰，林烨，朱宇航，张浩然，
申请(专利权)人：福建顺景机械工业有限公司，
类型：发明
国别省市：