申请/专利权人：华中科技大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117804377A

主分类号：G01B11/24

分类号：G01B11/24;G06F17/18;G01B11/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于面结构光视点规划的强反光零件自动化测量方法，属于三维测量领域，该方法基于局部区域可见性的生成视点，通过每一个面片及其相邻二次面片的可见性计算采样概率；可以确保每个面片都有合适的机会被采样，从而避免了部分面片被过度采样或被忽略的问题，为视点筛选提供了有效的保障；依据左右相机辐照度图像来自动生成多个曝光时间，确保在视点获取最优的测量结果。这种策略不仅能够更精准地识别当前视点下的可测区域，而且能够更全面和精确地捕捉到物体的表面信息，显著提升视点规划的效果和效率，为自动化三维测量提供更为可靠的基础。

主权项：1.一种基于面结构光视点规划的强反光零件自动化测量方法，其特征在于，包括：S1，根据待测强反光零件的STL模型随机生成三维测头的多个测量视点；分别确定所述STL模型的各三角面片所在的局部区域中，在所有随机视点下的可见性次数低于阈值的三角面片的数量，并对所述数量进行归一化得到所述各三角面片的采样概率；其中，将所述各三角面片及与其相邻、二次相邻的三角面片组成的区域作为所述各三角面片所在的局部区域；所述三维测头包括双目相机及投影仪；S2，基于所述采样概率随机指定一个目标三角面片，确定所述目标三角面片所在的局部区域的测量视点是否可达，若是则将其作为候选视点并加入候选视点集，进入S3，否则再次基于所述采样概率随机指定一个三角面片；S3，确定在所述候选视点下所述STL模型中可见的三角面片；S4，将所述候选视点下在当前时刻的左右相机的曝光时间、曝光图像及融合HDR图像输入至预先训练好的多重曝光时间预测网络，得到对应的多重曝光时间；根据所述多重曝光时间获取下一时刻的HDR融合图像，判断各所述可见的三角面片在所述下一时刻的HDR融合图像中的强度是否在预设范围内，若是则该可见的三角面片可测，否则不可测；S5，重复执行S2-S4，直至候选视点集中的候选视点使测量覆盖率达到要求；从所述候选视点集中筛选出使测量时间成本最优的视点序列，使所述三维测头按照所述视点序列中的视点顺序及视点位置在对应的多重曝光时间下对所述待测强反光零件进行测量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学 一种基于面结构光视点规划的强反光零件自动化测量方法

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