【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及特征检测领域，具体涉及一种基于三维点云的特征定位方法。
技术介绍
1、随着光学测量技术发展，基于点云获取工件的关键信息，被广泛应用于工业测量领域。其中，工件的关键信息通常为：关键位置处的特征信息，例如：特征孔信息、切边信息等，要获取这些关键信息，需要在大片点云中先对目标特征进行定位。目前，传统的特征定位方式为：利用目标特征的理论信息(空间位置坐标、方向向量、尺度信息等)，在点云中直接框选出目标特征理论信息周围区域内的点云。此方法依赖理论信息的输入，若工件变形严重(例如铆接件)，将会导致实际特征位置与该特征的理论位置相差较大。此时，基于原有的理论值进行的定位，就会定位不准确。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于三维点云的特征定位方法，本方法不依赖于目标特征的理论信息，当工件变形、反光时，依然能够准确定位目标特征的空间位置，具有准确度高、鲁棒性强的特点。
2、技术方案如下：
3、一种基于三维点云的特征定位方法，包括以下步骤：
4、①根据目标特征的理论位置、尺寸和方向向量构建立体选框，该立体选框的体积大于目标特征的理论体积；利用所述立体选框从点云中框选出局部点云，存储到目标点集；
5、所述目标特征包括圆孔、槽孔、方孔和切边；
6、其中，切边是指：对已经加工成型的工件削切它的边缘后形成的边；例如：飞机的蒙皮，汽车的覆盖面，在冲压加工完毕之后，需要把工件的边缘进行修形，修行后的边缘叫做切边。
7、②利用目标点集进行平面拟合，得出平面i，再分别获取目标点集中的各个点在平面i上的三维投影坐标(x'i，y'i，z'i)；i＝1，2，3……n，n表示目标点集中点的总个数；
8、③任选一个三维投影坐标，以该坐标点为坐标系原点，构建空间坐标系oc，该空间坐标系oc的z轴为平面i的法向量，x轴、y轴均位于平面i上；
9、将所有三维投影坐标分别转换到所述空间坐标系oc下，再以转换后坐标中的x轴坐标和y轴坐标为对应的二维点坐标，存储，形成二维点集；
10、④获取所述二维点集的最小外接矩形，记录最小外接矩形的原点坐标以及长、宽尺寸；所述原点坐标为角点坐标或者几何中心点坐标；
11、利用预设的像素当量值将长、宽尺寸转换为列数、行数，再基于列数、行数生成一幅全黑/全白的图像a；
12、利用预设的像素当量值、原点坐标将各个二维点坐标转换并绘制在图像a上，形成二值化的图像a；
13、⑤对图像a进行去噪预处理，再在图像a中查找目标特征的轮廓；
14、⑥获取目标特征轮廓的几何中心坐标或者顶点坐标，作为目标特征在图像a中的位置坐标w；
15、借助空间坐标系oc，获得图像a所在的坐标系与工件点云所在的原始坐标系o原之间的旋转平移关系，再结合预设的像素当量值，将所述位置坐标w转换到原始坐标系o原中，得到目标特征在工件点云中的空间位置坐标，完成对目标特征的定位。
16、其中，图像a所在的坐标系为：以最小外接矩形的原点坐标为坐标系原点、x轴、y轴分别与空间坐标系oc的x轴、y轴平行的坐标系。
17、进一步，步骤⑥中，将所述位置坐标w转换到原始坐标系o原中，得到目标特征在工件点云中的空间位置坐标的步骤包括：
18、记所述空间坐标系oc中x轴的单位方向向量为y轴的单位方向向量为z轴的单位方向向量为坐标系原点对应的三维投影坐标为(x′0，y′0，z′0)；
19、获取图像a所在的坐标系与工件点云所在的原始坐标系o原之间的旋转矩阵和平移矩阵
20、其中，(xrect，yrect)为步骤④中记录的最小外接矩形的原点坐标；
21、计算目标特征在工件点云中的空间位置坐标(x实际，y实际，z实际)：
22、
23、其中，(x”，y”)为位置坐标w，step为预设的像素当量值，其取值为0.05～点云密度。
24、进一步，步骤②中，记所述平面i的平面方程为：ax+by+cz+d＝0；
25、所述三维投影坐标(x'i，y'i，z'i)通过以下方式计算获得：
26、
27、其中，(xi，yi，zi)表示目标点集中的第i个三维点坐标。
28、进一步，步骤③中，将所有三维投影坐标分别转换到所述空间坐标系oc下，再以转换后坐标中的x轴坐标和y轴坐标为对应的二维点坐标，计算方式如下：
29、记所述空间坐标系oc中x轴的单位方向向量为y轴的单位方向向量为z轴的单位方向向量为坐标系原点对应的三维投影坐标为(x′0，y′0，z′0)；
30、将第i个三维投影坐标(x'i，y'i，z'i)转换到所述空间坐标系oc下，得出转换后的坐标
31、
32、其中，dx＝x′i-x′0，dy＝y′i-y′0，dz＝z′i-z′0；
33、再从转换后的坐标中提取x轴坐标和y轴坐标，形成二维点坐标
34、进一步，步骤④中，利用预设的像素当量值step将长length、宽width尺寸转换为列数cols、行数rows的方式为：
35、
36、其中，round表示四舍五入，δs表示容差，取值为1～5，step为预设的像素当量值，其取值为0.05～点云密度。
37、进一步，步骤④中，将第i个二维点坐标转换到图像a上，得到点的计算方式为：
38、
39、其中，round表示四舍五入，(xrect，yrect)为步骤④中记录的最小外接矩形的原点坐标；step取值为0.05～点云密度。
40、为了快速滤除背景点云，优选，步骤①中，在采集工件点云的同时，还采集一幅工件的灰度图，先在灰度图中框选出目标特征所在区域b，再基于灰度图与工件点云之间的对应关系，将区域b对应到点云中，从点云中框选出目标特征所在区域的点云，删除其他区域的点云；
41、再根据目标特征的理论位置、尺寸和方向向量构建立体选框，该立体选框的体积大于目标特征的理论体积；利用所述立体选框从点云中框选出局部点云，存储到目标点集。
42、进一步，步骤①中，当所述目标特征为圆孔时，所述立体选框为圆柱体选框；当目标特征为槽孔、方孔和切边时，所述立体选框为长方体选框；
43、进一步，当目标特征为圆孔，步骤⑥中，利用目标特征轮廓拟合圆，获取圆心坐标；记为轮廓的几何中心，作为圆孔在图像a中的位置坐标；
44、当目标特征为矩形孔或者槽孔，步骤⑥中，分别计算目标特征轮廓内部的各点到图像a各个边缘线的距离，并查找其中的最大距离值，将最大距离值对应的点，记为轮廓的几何中心，作为矩形孔或者槽孔在图像a中的位置坐标；
45、当目标特征为切边，步骤⑥中，利用目标特征轮廓拟合直线l1，获取直线l1的直线方程和方向向量令方向向量与平面i的法向量叉乘获本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于三维点云的特征定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤⑥中，将所述位置坐标W转换到原始坐标系O原中，得到目标特征在工件点云中的空间位置坐标的步骤包括：
3.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤②中，记所述平面I的平面方程为：Ax+By+Cz+D＝0；
4.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤③中，将所有三维投影坐标分别转换到所述空间坐标系Oc下，再以转换后坐标中的X轴坐标和Y轴坐标为对应的二维点坐标，计算方式如下：
5.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤④中，利用预设的像素当量值step将长length、宽width尺寸转换为列数cols、行数rows的方式为：
6.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤④中，将第i个二维点坐标转换到图像A上，得到点的计算方式为：
7.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤①中，在采集工
8.如权利要求1或7所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤①中，当所述目标特征为圆孔时，所述立体选框为圆柱体选框；当目标特征为槽孔、方孔和切边时，所述立体选框为长方体选框。
9.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：当目标特征为圆孔，步骤⑥中，利用目标特征轮廓拟合圆，获取圆心坐标；记为轮廓的几何中心，作为圆孔在图像A中的位置坐标；
10.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：在步骤⑤中，所述去噪预处理，包括依次执行的形态学处理和卷积处理；
...【技术特征摘要】
1.一种基于三维点云的特征定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤⑥中，将所述位置坐标w转换到原始坐标系o原中，得到目标特征在工件点云中的空间位置坐标的步骤包括：
3.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤②中，记所述平面i的平面方程为：ax+by+cz+d＝0；
4.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤③中，将所有三维投影坐标分别转换到所述空间坐标系oc下，再以转换后坐标中的x轴坐标和y轴坐标为对应的二维点坐标，计算方式如下：
5.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤④中，利用预设的像素当量值step将长length、宽width尺寸转换为列数cols、行数rows的方式为：
6.如权利要求1所述基于三维点云的特征定位方法，其特征在于：步骤④中，将第i个二...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭寅，郭磊，尹仕斌，白云龙，
申请(专利权)人：易思维杭州科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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