本发明专利技术公开了一种多线中心点云数据硬件分层排序方法、系统及介质，分层排序方法包括：分组存储未排序的多线中心点云数据，以分离相同第一坐标对应的线中心点，得到多组未排序存储数据；选择每组未排序存储数据中的起始线中心点作为参考点，分析参考点下一个第一坐标对应的所有线中心点第二坐标值与参考点第二坐标值之间的差异值结果，计算得到最小第二坐标差异值；分析最小第二坐标差异值，判定参考点下一个第一坐标对应的输出结果，依次循环以得到多组排序存储数据；遍历输出多组排序存储数据。本发明专利技术基于硬件实现方式，通过在相机端完成多条线中心点数据的分层排序，为后续在相机端硬件实现多线中心滤波、插值、重建等算法提供必要基础。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器视觉领域，尤其涉及一种多线中心点云数据硬件分层排序方法、系统及介质。
技术介绍
1、在机器视觉领域，继2d相机之后，3d相机在锂电，半导体，pcb等领域应用越来越广泛。目前大多数3d相机都是基于单线中心工作模式，即每次只计算和存储一条线中心点云数据，对于同坐标位置的数据通常采用覆盖的方式。随着应用场景的多样化，一方面对于扫描分辨率要求的不断提高，另一方面对于扫描速率要求的不断提高，多线中心大分辨率3d相机也逐渐在市场推广。所谓多线中心，即产生多个扫描线图像，相机提取出多条线中心点云数据，相机包括线激光3d相机、线光谱共聚焦相机等，对于大分辨率需求，目前大多采用插值算法来实现以规避对前端传感器的高要求。
2、无论是多线中心模式还是插值算法要求，都需要将提取得到的乱序线中心点云数据先行进行分层排序，即将物理上属于同一个扫描线的点云数据按照横向顺序排列在一起，以便于后端重建算法处理。对于单线中心相机而言，如前文所述，因为只需要存储单条线中心点数据，即每个位置有且仅有单个线中心点，则此时只需要按照中心点的横坐标进行存储即可，自动完成排序操作。但对于多线中心的情况，相同横坐标可以对应多个线中心点，有时还受制于前端传感器的数据输出模式，每条扫描线中心的提取顺序是不确定的，并非在图像中按照从上到下的顺序进行计算提取。因此对于多条扫描线中心点数据的重新排序是必须的，这是后续滤波算法和插值算法的必要前提。
3、因此本专利技术为了解决上述问题，提供了一种多线中心点云数据硬件分层排序方法、系统及介质。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术存在的以上问题，提供一种多线中心点云数据硬件分层排序方法、系统及介质。
2、为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本专利技术通过以下技术方案实现：
3、一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，包括：
4、分组存储未排序的多线中心点云数据，以分离相同第一坐标对应的线中心点，得到多组未排序存储数据；
5、选择每组未排序存储数据中的起始线中心点作为参考点，分析参考点下一个第一坐标对应的所有线中心点第二坐标值与参考点第二坐标值之间的差异值结果，计算得到最小第二坐标差异值；
6、分析最小第二坐标差异值与差异阈值之间的大小关系，判定参考点下一个第一坐标对应的输出结果，依次循环以得到多组排序存储数据；
7、遍历输出多组排序存储数据。
8、进一步地，分组存储未排序的多线中心点云数据包括：
9、设置与扫描线相对应的若干存储块，用于从fifo中读取未排序的所有线中心点数据，并以第一坐标作为存储地址进行存储；
10、读取相同第一坐标对应的所有线中心点数据，并分别存储在不同存储块中。
11、进一步地，计算得到最小第二坐标差异值包括：
12、采集参考点下一个第一坐标对应的所有线中心点第二坐标值与参考点第二坐标值之间的差异值结果；
13、采用流水线设计，分级对比差异值结果，获得最小第二坐标差异值。
14、进一步地，判定参考点下一个第一坐标对应的输出结果包括：
15、当最小第二坐标差异值大于差异阈值时，则参考点不变，且参考点下一个第一坐标对应的输出结果为零；
16、当最小第二坐标差异值小于等于差异阈值时：
17、若参考点下一个第一坐标对应的所有线中心点第二坐标值均为零，则跳过此次参考点下一个第一坐标对应的输出操作；
18、否则，参考点下一个第一坐标对应数据更新为最小第二坐标差异值对应线中心点数据，并将最小第二坐标差异值对应线中心点作为新的参考点。
19、进一步地，选择每组未排序存储数据中的起始线中心点作为参考点包括：判定多组未排序存储数据中第一个非零线中心点第一坐标是否相同，完成差异组对应的第一个非零线中心点的重新存储。
20、进一步地，还包括斜率连续排序方法，用于扫描线存在交叉的场景，包括：计算交叉点对应线中心点斜率值，选择后续线中心点中斜率差异值最小且满足差异阈值限定的对应数据作为输出结果。
21、进一步地，还包括跳变排序方法，用于扫描线存在跳变的场景，包括：确认跳变点第一坐标，将跳变点后续非零线中心点作为新一组排序存储数据的起始线中心点。
22、本专利技术还提供一种多线中心点云数据硬件分层排序系统，包括：
23、线中心读取分配模块，用于对未排序的多线中心点云数据进行读取并分配至数据存储模块，以分离相同第一坐标对应的线中心点；
24、数据存储模块，用于对来自线中心读取分配模块的分配数据进行分组存储，得到多组未排序存储数据；
25、线中心选点排序模块，用于对数据存储模块中的多组未排序存储数据按照最相邻原则进行重新排序，以得到多组排序存储数据；
26、线中心发送模块，用于对线中心选点排序模块得到的多组排序存储数据进行遍历输出。
27、进一步地，数据存储模块由两个数据存储器组成，用于进行乒乓操作。
28、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的分层排序方法。
29、本专利技术的有益效果是：
30、（1）本专利技术基于硬件实现方式，通过在相机端完成多条线中心点数据的分层排序，为后续在相机端硬件实现多线中心滤波、插值、重建等算法提供必要基础，同时也为实现高分辨率高扫描速率3d相机提供了必要基础。相对于软件端实现分层排序，本专利技术只需要存储单帧的若干层线中心点数据，通过实时分层排序和输出，不仅消耗存储资源更少，而且处理效率更高；
31、（2）本专利技术具有可扩展性和灵活性，从单条扫描线到多条扫描线，可以根据fpga资源的情况进行适当调整后即可进行支持，可根据所选fpga资源的情况自动适配线中心数量，即fpga资源越多，可支持的线中心数量越多；
32、（3）本专利技术通过多级流水线进行选点，能够快速精准地找到参考点最相邻线中心点，从而面对扫描线不交叉的场景，能够稳定地将相同扫描线的中心点云数据收集到同一个数据存储模块中；
33、（4）本专利技术通过差异阈值的动态设置，不仅能够结合线中心提取算法进行合理选择临近点，使得分层排序更加精准，同时通过与差异阈值对比判定，能够快速分类处理各种数据情况以稳定输出；
34、（5）本专利技术不仅能够处理扫描线不交叉的常见场景，也能够在面对扫描线交叉或被测物跳变时完成较好的处理效果，适用场景十分广泛。
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【技术保护点】
1.一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，分组存储未排序的多线中心点云数据包括：
3.根据权利要求1所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，计算得到最小第二坐标差异值包括：
4.根据权利要求1所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，判定参考点下一个第一坐标对应的输出结果包括：
5.根据权利要求4所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，选择每组未排序存储数据中的起始线中心点作为参考点包括：判定多组未排序存储数据中第一个非零线中心点第一坐标是否相同，完成差异组对应的第一个非零线中心点的重新存储。
6.根据权利要求4所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，还包括斜率连续排序方法，用于扫描线存在交叉的场景，包括：计算交叉点对应线中心点斜率值，选择后续线中心点中斜率差异值最小且满足差异阈值限定的对应数据作为输出结果。
7.根据权利要求4所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，还包括跳变排序方法，用于扫描线存在跳变的场景，包括：确认跳变点第一坐标，将跳变点后续非零线中心点作为新一组排序存储数据的起始线中心点。
8.一种多线中心点云数据硬件分层排序系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序系统，其特征在于，数据存储模块由两个数据存储器组成，用于进行乒乓操作。
10.一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的分层排序方法。
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【技术特征摘要】
1.一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，分组存储未排序的多线中心点云数据包括：
3.根据权利要求1所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，计算得到最小第二坐标差异值包括：
4.根据权利要求1所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，判定参考点下一个第一坐标对应的输出结果包括：
5.根据权利要求4所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法，其特征在于，选择每组未排序存储数据中的起始线中心点作为参考点包括：判定多组未排序存储数据中第一个非零线中心点第一坐标是否相同，完成差异组对应的第一个非零线中心点的重新存储。
6.根据权利要求4所述的一种多线中心点云数据硬件分层排序方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹桂平，张光宇，董宁，
申请(专利权)人：合肥埃科光电科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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