[发明专利]基于三维视觉的轮毂识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及视觉图像识别技术领域，公开了一种基于三维视觉的轮毂识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：根据目标车辆的轮毂点云生成目标二维深度图像；根据预设像素值的连通域和目标二维深度图像得到轮毂螺栓孔信息和肋窗信息；根据目标二维深度图像确定轮毂直径信息和中心孔直径信息；根据轮毂螺栓孔信息、肋窗信息、轮毂直径信息以及中心孔直径信息对目标轮毂模型库进行遍历；基于遍历结果得到对应的轮毂型号，以实现对轮毂的识别，相较于现有技术2D视觉图像分析识别，能够有效提高识别轮毂轮型的效率和准确率。

技术领域

本发明涉及视觉图像识别技术领域，尤其涉及基于三维视觉的轮毂识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着汽车行业的飞速发展，使得汽车制造商对汽车轮毂产生了巨大需求，尤其是在汽车宣传日，用户对汽车的购买量增大，给汽车制造商造成了较大的生产压力，因此，汽车制造商会想尽一切办法提高生产效率，轮毂作为汽车的重要组成部分，在整个汽车的生产过程中占有重要的地位，而轮毂生产线的具体生产为对轮型进行分类，根据类型选择不同的加工路线和装置，故如何提取准确的轮毂的轮型信息就显得至关重要，而目前常用的技术方案是通过2D视觉对轮毂图像识别，但是2D视觉易受光线干扰，同时易受轮毂本身的纹理影响，使得识别结果中的误差较大且识别效率较低。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于三维视觉的轮毂识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法有效提高识别轮毂轮型的效率和准确率的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于三维视觉的轮毂识别方法，所述基于三维视觉的轮毂识别方法包括以下步骤:

获取目标车辆的轮毂点云，根据所述目标车辆的轮毂点云生成目标二维深度图像；

根据预设像素值的连通域和所述目标二维深度图像得到轮毂螺栓孔信息和肋窗信息；

根据所述目标二维深度图像确定轮毂直径信息和中心孔直径信息；

根据所述轮毂螺栓孔信息、肋窗信息、轮毂直径信息以及中心孔直径信息对目标轮毂模型库进行遍历；

基于遍历结果得到对应的轮毂型号，以实现对轮毂的识别。

可选地，所述获取目标车辆的轮毂点云，根据所述目标车辆的轮毂点云生成目标二维深度图像，包括：

获取目标车辆的轮毂点云；

通过直通滤波策略对所述目标车辆的轮毂点云进行过滤；

根据过滤后的轮毂点云生成目标二维深度图像。

可选地，所述根据过滤后的轮毂点云生成目标二维深度图像，包括：

获取预设分辨率的图像，将所述预设分辨的图像的像素值设置为目标像素值；

根据目标像素值的图像对过滤后的轮毂点云进行映射，得到目标二维深度图像。

可选地，所述根据预设像素值的连通域和所述目标二维深度图像得到轮毂螺栓孔信息和肋窗信息，包括：

对所述目标二维深度图像进行遍历；

提取遍历结果中像素值为目标像素值的像素信息；

根据预设深度优化搜索算法对所述像素信息进行搜索，得到预设像素值的连通域；

在所述连通域未接触所述目标二维深度图像的边界且所述连通域为圆形时，获取所述连通域的质点至所述连通域的边界的欧式距离；

将所述欧式距离与目标平均距离进行比较；

基于比较结果得到轮毂螺栓孔信息和肋窗信息。