[发明专利]基于机器人的物体表面浅凹槽轮廓提取方法、装置、电子设备和存储介质在审
| 申请号： | 202110426228.7 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113052863A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 李辉;魏海永;王昭钦;张帅;丁有爽;邵天兰 | 申请（专利权）人： | 梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T3/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 北京科石知识产权代理有限公司 11595 | 代理人： | 徐红岗 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 机器人 物体 表面 凹槽 轮廓 提取 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种基于机器人的物体表面浅凹槽轮廓提取方法，其特征在于，包括：
获取物体表面二维图像；
对图像进行图像均衡操作；
对均衡后的图像进行图像分割操作；
根据分割后的图像确定浅凹槽并提取浅凹槽轮廓。
2.根据权利要求1所述的轮廓提取方法，其特征在于：还包括获取物体表面三维图像。
3.根据权利要求2所述的轮廓提取方法，其特征在于：所述二维图像通过对三维图像的映射获得。
4.根据权利要求1所述的凹槽填充方法，其特征在于：所述确定浅凹槽并提取浅凹槽轮廓包括去除非凹槽轮廓。
5.根据权利要求4所述的凹槽填充方法，其特征在于：所述去除非凹槽轮廓包括根据像素点数量去除非凹槽轮廓。
6.根据权利要求1-5任一项所述的轮廓提取方法，其特征在于：所述浅凹槽轮廓包括最外层凹槽轮廓和内层凹槽轮廓。
7.根据权利要求6所述的轮廓提取方法，其特征在于：所述内层凹槽轮廓根据二维图像提取。
8.根据权利要求6所述的轮廓提取方法，其特征在于：所述最外层凹槽轮廓包括内轮廓和外轮廓。
9.根据权利要求8所述的轮廓提取方法，其特征在于：所述最外层凹槽的内轮廓根据二维图像提取。
10.根据权利要求8所述的轮廓提取方法，其特征在于：所述最外层凹槽的外轮廓根据三维图像提取。
11.一种基于机器人的物体表面浅凹槽轮廓提取装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取物体表面二维图像；
图像均衡模块，用于对图像进行图像均衡操作；
图像分割模块，用于对均衡后的图像进行图像分割操作；
轮廓提取模块，用于根据分割后的图像确定浅凹槽并提取浅凹槽轮廓。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任一项所述的基于机器人的物体表面浅凹槽轮廓提取方法。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的基于机器人的物体表面浅凹槽轮廓提取方法。
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