一种圆柱度的估计方法及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术提供一种圆柱度的估计方法及计算机可读存储介质

【技术实现步骤摘要】
一种圆柱度的估计方法及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及视觉识别
，具体涉及一种圆柱度的估计方法及计算机可读存储介质
。

技术介绍

[0002]在机器视觉领域，深度图像或者可以反映物体的三维形貌信息的点云数据，在工业质检或者非接触测量，需要获取物体（例如平面
、
球
、
圆柱等三维物体）三维的形貌信息，进而将其用于圆柱度
、
垂直度
、
圆度等形位公差的非接触式测量
。
例如，首先对物体（如待检测物体）的全部轮廓或部分轮廓的像素点进行拟合，进而得到对应的拟合图像，然后基于该拟合图像实现待检测物体的工业检测，比如高度测量
、
体积测量以及其它相关的检测操作
。
[0003]在上述拟合过程中，由于环境
、
待检测物体本身存在缺陷
、
局外点等因素影响而导致拟合图像的拟合精度低，无法准确完成形位公差的测量
。
在拍摄的数据中，内点是指与待检测物体表面之间的距离小于等于误差距离（预设的距离阈值）的像素点，局外点是指与待检测物体表面之间的距离大于误差距离的像素点
。
然而，对深度图像中待检测物体的全部轮廓或部分轮廓的像素点进行拟合时，若参与拟合的像素点中包括有局外点，则拟合获取的拟合图像会存在较大误差，进而会导致后续对待检测物体的高度及体积等的测量或检测不准确
。
[0004]因此，有必要对上述现有技术进行改进<br/>。

技术实现思路

[0005]本专利技术主要解决的技术问题是提供一种圆柱度的估计方法及计算机可读存储介质，以通过对包括用于表征待检测工件的点云的原始点云进行处理，而得到上述待检测工件的圆柱度
。
[0006]根据第一方面，一种实施例中提供一种圆柱度的估计方法
。
该估计方法包括：获取原始点云，利用所述原始点云进行圆柱体拟合，获得拟合圆柱体以及所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值；其中，所述拟合圆柱体的参数包括所述拟合圆柱体的中心轴线的方向向量
、
所述中心轴线上任意一点的坐标和所述拟合圆柱体的半径；其中，所述原始点云包括用于表征待检测工件的点云；基于所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值，确定基准平面；基于所述基准平面以及所述待拟合点云数据集，求解所述拟合圆柱体的圆柱度；其中，所述基准平面经过由所述中心轴线上任意一点的坐标的最终拟合值所确定的一个点，且所述基准平面的法向量与由所述方向向量的最终拟合值所确定的中心轴线的方向向量平行
。
[0007]一实施例中，所述基于所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值，确定基准平面，包括：利用所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值，构建用于表征所述基准平面的平面方程；
其中，所述平面方程的表达式为：
a
end
（
x
‑
x
end
）
+b
end
（
y
‑
y
end
）
+c
end
（
z
‑
z
end
）
=0
，其中，（
a
end
，
b
end
，
c
end
）为所述方向向量的最终拟合值，（
x
end
，
y
end
，
z
end
）为所述中心轴线上任意一点的坐标的最终拟合值，（
x
，
y
，
z
）为所述基准平面上的点的坐标
。
[0008]一实施例中，所述基于所述基准平面以及所述待拟合点云数据集，求解所述拟合圆柱体的圆柱度，包括：基于多个与所述基准平面平行的截面，将所述待拟合点云数据集划分为多个子待拟合点云数据集；将所述子待拟合点云数据集内的点云投影至所述基准平面或所述截面而得到对应的投影点，对所述对应的投影点进行拟合而得到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆；分别计算各所述对应的投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的距离；其中，当所述投影点位于所述对应的拟合圆的外部时，所述投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的距离的符号为正号；当所述投影点位于所述对应的拟合圆的内部时，所述投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的距离的符号为负号；或者，当所述投影点位于所述对应的拟合圆的外部时，所述投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的距离的符号为负号；当所述投影点位于所述对应的拟合圆的内部时，所述投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的距离的符号为正号；分别确定所述对应的投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的最大距离和最小距离；其中，所述最大距离的符号为正号或负号，所述最小距离的符号为正号或负号；获取与所述子待拟合点云数据集对应的各所述最大距离和各所述最小距离，若所述最大距离的符号与所述最小距离的符号相同，则将所述最大距离和所述最小距离这两者中绝对值大的一个作为与所述子待拟合点云数据集对应的截面的距离；若所述最大距离的符号与所述最小距离的符号不同，则取所述最大距离和所述最小距离这两者的差值作为与所述子待拟合点云数据集对应的截面的距离；将各所述截面的距离的最大值作为所述拟合圆柱体的圆柱度
。
[0009]一实施例中，获取原始点云，所述原始点云包括用于表征待检测工件的点云；利用所述原始点云进行圆柱体拟合，获得拟合圆柱体以及所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值，包括：获取原始点云；根据所述原始点云确定初始的拟合圆柱体，将所述原始点云中与所述初始的拟合圆柱体表面的距离在预设的距离阈值范围内的多个点云作为待拟合点云数据集；其中，所述原始点云包括用于表征待检测工件的点云；其中，所述拟合圆柱体用于对所述待检测工件的三维形状进行拟合；对所述待拟合点云数据集中与所述初始的拟合圆柱体对应的点云进行估计，以得到所述拟合圆柱体的参数的初始值；其中，所述拟合圆柱体的参数包括所述拟合圆柱体的
中心轴线的方向向量
、
所述中心轴线上任意一点的坐标和所述拟合圆柱体的半径；根据所述拟合圆柱体的参数的初始值和预先构建好的所述拟合圆柱体的迭代方程对所述拟合圆柱体的参数进行迭代更新，直至达到预设的迭代更新停止条件，而得到所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值；其中，所述迭代方程用于表征第
i+1
次迭代更新后的所述拟合圆柱体的参数与第
i
次迭代更新后的所述拟合圆柱体的参数的迭代更新关系，所述迭代方程是基于总体损失值分别相对于所述拟合圆柱体的各参数的变化率的矩阵而得到的，所述总体损失值是基于各点云的损失值权重而对所述各点云的损失值进行加权而得到的，所述各点云的损失值是基于所述各点云到所述拟合圆柱体表面的距离而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种圆柱度的估计方法，其特征在于，包括：获取原始点云，利用所述原始点云进行圆柱体拟合，获得拟合圆柱体以及所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值；其中，所述拟合圆柱体的参数包括所述拟合圆柱体的中心轴线的方向向量
、
所述中心轴线上任意一点的坐标和所述拟合圆柱体的半径；其中，所述原始点云包括用于表征待检测工件的点云；基于所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值，确定基准平面；基于所述基准平面以及所述待拟合点云数据集，求解所述拟合圆柱体的圆柱度；其中，所述基准平面经过由所述中心轴线上任意一点的坐标的最终拟合值所确定的一个点，且所述基准平面的法向量与由所述方向向量的最终拟合值所确定的中心轴线的方向向量平行
。2.
如权利要求1所述的估计方法，其特征在于，所述基于所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值，确定基准平面，包括：利用所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值，构建用于表征所述基准平面的平面方程；其中，所述平面方程的表达式为：
a
end
（
x
‑
x
end
）
+ b
end
（
y
‑
y
end
）
+ c
end
（
z
‑
z
end
）
=0
，其中，（
a
end
，
b
end
，
c
end
）为所述方向向量的最终拟合值，（
x
end
，
y
end
，
z
end
）为所述中心轴线上任意一点的坐标的最终拟合值，（
x
，
y
，
z
）为所述基准平面上的点的坐标
。3.
如权利要求2所述的估计方法，其特征在于，所述基于所述基准平面以及所述待拟合点云数据集，求解所述拟合圆柱体的圆柱度，包括：基于多个与所述基准平面平行的截面，将所述待拟合点云数据集划分为多个子待拟合点云数据集；将所述子待拟合点云数据集内的点云投影至所述基准平面或所述截面而得到对应的投影点，对所述对应的投影点进行拟合而得到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆；分别计算各所述对应的投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的距离；其中，当所述投影点位于所述对应的拟合圆的外部时，所述投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的距离的符号为正号；当所述投影点位于所述对应的拟合圆的内部时，所述投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的距离的符号为负号；或者，当所述投影点位于所述对应的拟合圆的外部时，所述投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的距离的符号为负号；当所述投影点位于所述对应的拟合圆的内部时，所述投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的距离的符号为正号；分别确定所述对应的投影点到与所述子待拟合点云数据集对应的拟合圆的圆心的最大距离和最小距离；其中，所述最大距离的符号为正号或负号，所述最小距离的符号为正号或负号；获取与所述子待拟合点云数据集对应的各所述最大距离和各所述最小距离，若所述最大距离的符号与所述最小距离的符号相同，则将所述最大距离和所述最小距离这两者中绝对值大的一个作为与所述子待拟合点云数据集对应的截面的距离；若所述最大距离的符号与所述最小距离的符号不同，则取所述最大距离和所述最小距
离这两者的差值作为与所述子待拟合点云数据集对应的截面的距离；将各所述截面的距离的最大值作为所述拟合圆柱体的圆柱度
。4.
如权利要求1所述的估计方法，其特征在于，获取原始点云，所述原始点云包括用于表征待检测工件的点云；利用所述原始点云进行圆柱体拟合，获得拟合圆柱体以及所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值，包括：获取原始点云；根据所述原始点云确定初始的拟合圆柱体，将所述原始点云中与所述初始的拟合圆柱体表面的距离在预设的距离阈值范围内的多个点云作为待拟合点云数据集；其中，所述原始点云包括用于表征待检测工件的点云；其中，所述拟合圆柱体用于对所述待检测工件的三维形状进行拟合；对所述待拟合点云数据集中与所述初始的拟合圆柱体对应的点云进行估计，以得到所述拟合圆柱体的参数的初始值；其中，所述拟合圆柱体的参数包括所述拟合圆柱体的中心轴线的方向向量
、
所述中心轴线上任意一点的坐标和所述拟合圆柱体的半径；根据所述拟合圆柱体的参数的初始值和预先构建好的所述拟合圆柱体的迭代方程对所述拟合圆柱体的参数进行迭代更新，直至达到预设的迭代更新停止条件，而得到所述拟合圆柱体的参数的最终拟合值；其中，所述迭代方程用于表征第
i+1
次迭代更新后的所述拟合圆柱体的参数与第
i
次迭代更新后的所述拟合圆柱体的参数的迭代更新关系，所述迭代方程是基于总体损失值分别相对于所述拟合圆柱体的各参数的变化率的矩阵而得到的，所述总体损失值是基于各点云的损失值权重而对所述各点云的损失值进行加权而得到的，所述各点云的损失值是基于所述各点云到所述拟合圆柱体表面的距离而得到的，所述各点云的损失值权重与所述各点云分别到对应的所述拟合圆柱体表面的距离成反比
。5.
如权利要求4所述的估计方法，其特征在于，所述根据所述原始点云确定初始的拟合圆柱体，将所述原始点云中与所述初始的拟合圆柱体表面的距离在预设的距离阈值范围内的多个点云作为待拟合点云数据集，包括：选择点云的步骤：从所述原始点云中随机选择一组点云；生成圆柱体的步骤：对该组点云进行拟合而得到一个所述圆柱体，计算该组点云中各点云分别到所述圆柱体表面的距离；其中，该组点云中的部分或全部点云位于对应的所述圆柱体上；确定内点与外点的步骤：根据所述预设的距离阈值和该组点云中各点云分别到对应的所述圆柱体表面的距离，确定该组点云中内点的数量和外点的数量；其中，所述内点是指该组点云中到所述圆柱体表面的距离小于所述距离阈值的点云，所述外点是指该组点云中到所述圆柱体的距离大于所述预设的距离阈值的点云；确定所述待拟合点云数据集的步骤：若该组点云中所述内点的数量大于预设的数量阈值，则将所述圆柱体作为初始的拟合圆柱体，将该组点云作为与所述初始的拟合圆柱体对应的一组待拟合点云，并将该组点云从所述原始点云中删除；若该组点云中所述内点的数量小于所述预设的数量阈值，则继续迭代上述选择点云的步骤
、
生成圆柱体的步骤
、
确定内点与外点的步骤，直至所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洋，
申请(专利权)人：深圳市华汉伟业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：