[发明专利]三维对象识别

说明书

背景技术

视觉传感器捕获与视场中的对象的图像相关联的视觉数据。这样的数据可以包括关于对象的颜色的数据、关于对象的深度的数据以及关于图像的其他数据。视觉传感器的集群可被应用于某一应用。可以组合并处理由传感器捕获的视觉数据以执行应用的任务。

附图说明

图1是图示了本公开的示例系统的框图。

图2是图1的系统的示例的示意图。

图3是图示了可以利用图1的系统执行的示例方法的框图。

图4是图示了依照图1的系统构造的示例系统的框图。

图5是图示了可以用于实现图1的系统并且执行图3和图4的方法的示例计算机系统的框图。

具体实施方式

在以下详细描述中，参照附图，所述附图形成该详细描述的部分，并且其中作为说明示出了其中可以实践本公开的具体示例。要理解到，在不脱离本公开的范围的情况下，可以利用其他示例，并且可以做出结构或逻辑改变。因此，以下详细描述不应以限制性含义解释，并且本公开的范围由随附权利要求限定。要理解到，本文描述的各种示例的特征可以部分地或者整体地彼此组合，除非以其他方式明确地说明。

以下公开涉及用于分割并识别三维图像中的对象的改进方法和系统。图1图示了可作为用户应用或系统被应用以鲁棒地且准确地识别3D图像中的对象的示例方法100。3D扫描仪102用于生成被放置在视场中的一个或多个真实对象104的一个或多个图像。在一个示例中，3D扫描仪可以包括各自生成对象的图像的颜色传感器和深度传感器。在多个传感器的情况下，来自每个传感器的图像被校准并且然后合并在一起以形成待作为点云存储的校正的3D图像。点云是作为数据文件存储的某个坐标系统中的数据点的集合。在3D坐标系统中，x、y和z坐标通常定义这些点，并且常常旨在表示真实对象104的外部表面。3D扫描仪102测量对象的表面上的大量点，并且将点云作为具有对象的空间信息的数据文件来输出。点云表示设备已测量的点的集合。分割106对点云应用算法以检测图像中的一个或多个对象的边界。识别108包括诸如通过将关于经分割的对象的数据与诸如计算机存储器之类的有形存储介质中的预定义数据进行比较来使经分割的对象的特征与已知特征的集合相匹配。

图2图示了应用方法100的特定示例系统200，其中图1的相同的部分在图2中具有相同的附图标记。系统200包括用于扫描对象104并且将数据输入到运行对象检测应用的计算机204中的传感器集群模块202。在该示例中，计算机204包括显示器206以渲染对象检测应用的图像和/或界面。传感器集群模块202包括视场208。对象104被放置在来自传感器集群模块202的视场208内的一般平面表面(诸如桌面)上。可选地，系统200可以在视场208内包括一般平面平台210以接收对象104。在一个示例中，平台210是固定的，但是设想了平台210可以包括可以相对于传感器集群模块202使对象104绕轴旋转的转盘。系统200示出了其中对象104被放置在高架传感器集群模块202的视场208中的一般平面表面上的示例。

放置在视场208内的对象104可以被扫描和输入一次或多次。平台210上的转盘可以在对象104的多个视图被输入时相对于传感器集群模块202使对象104绕z轴旋转。在一些示例中，可以使用多个传感器集群模块202，或者传感器集群模块202可以在不必移动对象104的情况下并且在对象相对于传感器集群模块202在任一或多数方位上的同时提供对象的扫描和图像的投影。