-
公开(公告)号:CN112418030B
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202011254896.8
申请日:2020-11-11
IPC: G06V40/10 , G06V10/30 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于三维点云坐标的头面部号型分类方法,其包括步骤1:采集头面部三维点云数据;步骤2:定义关键参数,得到关键点半径;步骤3:数据处理,得到最终的头面部数据模型;步骤4:根据最终的头面部数据模型,利用主成分分析完成头部号型分类;所述步骤3包括:步骤31:对采集的头面部三维点云数据去噪;步骤32:对去噪后的点云数据,进行数据模型各网格顶点坐标调整;步骤33:补洞;步骤34:光顺。本发明根据三维扫描获得的点云数据,全面考虑了头面部的形状信息和曲面信息;通过选择数据处理模板完成数据处理过程,具有数据修复和降噪效果,提高分析效率;同时创造性地针对点云坐标进行主成分分析,提高了头部号型分类的准确度。
-
公开(公告)号:CN112418030A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011254896.8
申请日:2020-11-11
Abstract: 本发明提供一种基于三维点云坐标的头面部号型分类方法,其包括步骤1:采集头面部三维点云数据;步骤2:定义关键参数,得到关键点半径;步骤3:数据处理,得到最终的头面部数据模型;步骤4:根据最终的头面部数据模型,利用主成分分析完成头部号型分类;所述步骤3包括:步骤31:对采集的头面部三维点云数据去噪;步骤32:对去噪后的点云数据,进行数据模型各网格顶点坐标调整;步骤33:补洞;步骤34:光顺。本发明根据三维扫描获得的点云数据,全面考虑了头面部的形状信息和曲面信息;通过选择数据处理模板完成数据处理过程,具有数据修复和降噪效果,提高分析效率;同时创造性地针对点云坐标进行主成分分析,提高了头部号型分类的准确度。
-
公开(公告)号:CN119772868A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202510037492.X
申请日:2025-01-09
Inventor: 钮建伟
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域,提供了一种协同作业机械臂及其控制方法。包括:第一机械臂、第二机械臂、第三机械臂和第四机械臂,所述第一机械臂、所述第二机械臂和所述第三机械臂位于第一轨道上,所述第四机械臂位于第二轨道上,所述第一轨道和所述第二轨道平行设置,所述第一轨道和所述第二轨道均为直线轨道;所述第二机械臂与所述第一机械臂之间保持第一安全距离,所述第三机械臂与所述第一机械臂之间保持第二安全距离,所述第二安全距离大于或等于所述第一安全距离。有益效果在于:多个机械臂与第一机械臂之间的具有不同的安全距离,保证了各机械臂之间在作业时不发生干涉,且又能够协同完成作业工作,并获得最大的协同作业工作空间。
-
-