[发明专利]一种结构光视觉系统的下一最佳测量位姿确定方法有效
| 申请号： | 201910110094.0 | 申请日： | 2019-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN109781003B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 林俊义;江开勇;李龙喜;黄常标;刘华 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G01B11/00 | 分类号： | G01B11/00;G01B11/25 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭;林燕玲 |
| 地址： | 362000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明针对机器人视觉自动测量中下一最佳测量位姿确定问题，公开了一种新颖的结构光视觉系统的下一最佳测量位姿确定方法。该方法首先采用结构光双目视觉测量系统获得被测物体的深度图像和三维点云，通过深度图像快速获取被测物体的边缘与密度聚类分析区域。基于密度聚类方法判定物体边缘区域三维形貌的复杂程度，结合视场大小确定子区域权重，从而获得深度图上下一视场最佳移动方向。采用趋势面分析法预测下一最佳测量位姿的空间范围。为避免边缘局部复杂程度对趋势面的影响，以深度图像上的测量视场为中心获得趋势面分析全局区域，并快速获得中心趋势线以确定出下一最佳测量位姿。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结构 视觉 系统 最佳 测量 确定 方法 | ||
【主权项】：
1.一种结构光视觉系统的下一最佳测量位姿确定方法，其特征在于，包括如下步骤：A1、获取被测物体初始位置的深度图像和三维点云；A2、通过深度图像获取被测物体的边缘，根据有效测量范围确定下一最佳位姿判定所需的区域；A3、对区域内三维点云进行密度聚类，依据密度与三维形貌复杂程度关系，获得各个子区域的复杂系数；A4、结合视场大小优化各个子区域权重，从而确定深度图上最佳移动方向；A5、以测量视场为中心，结合深度图像获得趋势面，分析全局区域以及中心趋势线，从而确定出下一最佳测量位姿。
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