申请/专利权人：燕山大学

申请日：2022-08-19

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN115393553B

主分类号：G06T19/00

分类号：G06T19/00;G06T19/20;G06T5/70;G06T7/73

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.06#授权;2022.12.13#实质审查的生效;2022.11.25#公开

摘要：本发明提供一种基于3D视觉的用于确定线材捆线位置的挂牌方法及其装置，具体步骤为：启动线激光轮廓仪对线材进行单条轮廓扫描，获取二维点云数据，进而获得线材内的捆线位置；根据线材内的捆线位置调整机器人末端姿态，直到捆线位置落在线激光轮廓仪x轴的原点O1处；采集线材的三维点云数据，并通过滤波去噪得到线材新三维点云数据；利用最小二乘法对线材新三维点云数据中空洞点集进行拟合填充，得到线材填充后的三维点云数据；计算线材填充后的三维点云数据的差值，并与捆线间隙阈值比较，得到挂牌点；利用目标检测算法判断挂牌点是否准确。本发明基于三维视觉点云，针对线材进行算法处理，从而具有挂牌定位准确率高、识别精度高和稳定性好等优点。

主权项：1.一种基于3D视觉的用于确定线材捆线位置的挂牌方法，其特征在于，具体实施步骤如下：S1、确定线材上捆线的位置；S2、调整机器人末端：根据线材内的捆线位置K1调整机器人末端的姿态，直到捆线位置K1和线激光轮廓仪的原点O1重合；S3、对线材三维点云数据P滤波：通过平行移动线激光轮廓仪，采集线材整体的三维点云数据P，并通过滤波去噪得到线材整体的新三维点云数据P1；S4、对线材整体的新三维点云数据P1进行填充：S41、根据线材的几何特性，构建替换线材整体的新三维点云数据P1中空洞点集C1的最小二乘法模型；基于上述最小二乘法模型，将点云真实值与点云预测值之间的距离平方表述为S，具体表达式如下： 其中a,b和c分别为最小二乘法模型的待求系数，zi为第i个线材点云数据的真实高度值，为第i个线材点云数据的预测高度值，n表示线材点云数据的总数；S42、查找线材整体的新三维点云数据P1的空洞点xi,yi,nan，以该空洞点为基准，获取空洞点所在列的前3个点和后3个点，并将6个点代入步骤S41的公式，求得空洞点xi,yi,nan中z的值进行填充，其中nan表示特殊值；S43、重复步骤S42，对线材整体的新三维点云数据P1的空洞点xi,yi,nan依次进行填充，得到线材填充后的三维点云数据P2；S5、确定挂牌点：S51、根据线材和捆线的几何特征，对线材填充后的三维点云数据P2中每一列相邻的两个数据的zi值进行差值diffi的计算；S52、根据捆线直径d，设置捆线间隙阈值T＝d，并分别设置差值diffi的最大值Max和差值最大值对应位置MaxLocation；S53、判断差值diffi和捆线位置的关系，直到对线材填充后的三维点云数据P2中每一列的数据都计算完毕：若差值diffi≥T时，则进一步判断差值diffi和最大值Max的关系，若差值diffi＞Max时，则将差值diffi的位置i赋值给MaxLocation，差值diffi赋值给Max；若差值diffiMax时，则进行下一次比较；若差值diffi＜T时，则直接忽略不计；S54、根据S53得到的最大值位置MaxLocation，在线材填充后的三维点云数据P2中定位挂牌点target；S6、识别判断挂牌点：对挂牌点target进行拍照，并利用目标检测算法判断挂牌点target是否准确。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 燕山大学 基于3D视觉的用于确定线材捆线位置的挂牌方法及其装置

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