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在计算机视觉引导与检测应用时,三维点云特征的提取是关键的一部分。点云边界特征质量严重影响点云的分割、形状搜寻等算法的效果。

 

来高

边界识别问题

当扫描某些高反光并且具有狭小缝隙的工件时,缝隙处的点云会非常稀疏,如下图:

如果直接对这些点云进行边界识别,则会丢失很多边界特征,如下图:

此时,工件的边界并不明显,直接影响后续特征匹配以及机械手的定位抓取。仔细研究这些工件特点,可以发现这些缝隙边缘在二维图片中色差比较明显。

来高

解决方案

来高科技通过Techlego三维扫描软件提供的边界识别算法将三维与二维相结合,最终取得的边界点云如下图:

工件轮廓清晰,边界特征明显,为后续特征匹配以及机械手的定位抓取打下了基础。此时,再在边界清晰的点云上进行形状搜寻,结果是非常准确的。

课堂总结

 
边界识别是许多视觉处理的前提,很多算法都依赖边界识别的结果。Techlego三维扫描软件提供许多丰富的与机器视觉相关的算法,可以应用于三维智能检测、识别及机器人自动化联动控制等领域,进行高效率开发。
 

 
 

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