三维点云的分割及骨架提取研究

针对在三维点云环境下分离目标物体所出现的过度分割问题,提出一种结合随机抽样一致性和颜色差值区域聚类的分割方法。首先利用RANSAC算法去除场景中大部分平面,使得目标物体和连成片的点云脱离,然后结合点云的距离阈值和目标颜色差值,得到目标点云数据。针对L1中值算法对曲率较大模型的骨架提取存在的不足,进行了改进。通过L1中值算法对点云模型进行骨架提取,得到点云的骨架点,然后沿端点方向向外进行最大内切球的球心提取,最后连接多个球心及骨架末端点,得到符合人类视觉效果的骨架。改进的算法提高了L1中值对曲率较大点云骨架提取的准确性。

中空玻璃上下片机械手视觉检测系统设计

为提高中空玻璃上下片机械手工作效率,解决钢化玻璃透光性强导致视觉检测尺寸较难的问题,设计了基于视觉的机械手进给距离测量与玻璃尺寸检测系统。首先根据系统工作需求对系统的关键部件进行选型,设计了系统主体硬件结构;其次提出了玻璃尺寸和机械手进给距离检测方法,即在对玻璃边缘与滚轮颜色特征提取的基础上,采用改进骨架提取算法进行玻璃尺寸测量,并基于卡尔曼滤波器利用滚轮长宽比和像素区域面积实现进给距离实时检测;最后设计了系统整体功能软件。该测量系统实现了玻璃尺寸和机械手进给距离的有效测量,具有较高的准确性与快速性,大大提高了测量效率。