申请/专利权人：珠海市格努科技有限公司;电子科技大学

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117455928B

主分类号：G06T7/10

分类号：G06T7/10;G06T7/136;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本发明实施例提供了一种无序抓取过程中抓取对象的分割方法、装置和电子设备，方法包括：获取包含抓取对象的初始点云数据；针对初始点云数据中第一目标数据点，获取相邻数据点以及相邻数据点的法向方向；基于法向方向确定第一目标数据点是否位于抓取对象的边际；从初始点云数据中删除位于抓取对象的边际的数据点，得到中间点云数据；针对中间点云数据中第二目标数据点；获取第一相邻数据点，以及第一相邻数据点与第二目标数据点的距离参数，基于距离参数确定聚类阈值，对第二目标数据点进行聚类处理，得到第一聚类结果；基于第一聚类结果，得到抓取对象的点云数据分割结果。该方式加快了点云分割效率，提升了点云分割的准确率和分割效果。

主权项：1.一种无序抓取过程中抓取对象的分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含抓取对象的初始点云数据；其中，所述初始点云数据中包括：所述抓取对象对应的点云数据以及所述抓取对象周围的点云数据；针对所述初始点云数据中的任意第一目标数据点，获取所述第一目标数据点周围第一指定范围内的相邻数据点，以及所述第一指定范围内的相邻数据点的法向方向；基于所述第一指定范围内的相邻数据点的法向方向，确定所述第一目标数据点是否位于所述抓取对象的边际；从所述初始点云数据中删除位于所述抓取对象的边际的数据点，得到中间点云数据；针对所述中间点云数据中的任意第二目标数据点；获取所述第二目标数据点周围第一相邻数据点，以及所述第一相邻数据点与所述第二目标数据点的第一距离参数，基于所述第一距离参数确定聚类阈值，按照所述聚类阈值对所述第二目标数据点进行聚类处理，得到第一聚类结果；其中，第一相邻数据点具有第一指定数量；所述第一相邻数据点与第二目标数据点的第一距离参数对应的最大参数值，不大于所述中间点云数据中除第一相邻数据点外其他数据点与第二目标数据点的第一距离参数对应的最小参数值；基于所述第一聚类结果，从所述中间点云数据中确定位于所述抓取对象内部的点云数据，得到所述抓取对象的点云数据分割结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 珠海市格努科技有限公司;电子科技大学 无序抓取过程中抓取对象的分割方法、装置和电子设备

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