一种基于多尺度描述子筛除误匹配的三维图像配准方法

    公开(公告)号:CN109389625B

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN201811169910.7

    申请日:2018-10-08

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度描述子筛除误匹配的三维图像配准方法,该方法通过构造一种新型的多尺度描述子,更好的描述对应关键点的特征,并初步获得对应匹配点;并以此为特征遍历待配准点云中与之有相似多尺度描述子的点云集,极大的提高了点云粗配准的运行效率,减小了计算机的计算量,为点云配准带来了极大的便利;该方法能够在更短的时间里获得更加准确的配准效果,且鲁棒性更好,适用于存在噪声、结构复杂、对配准要求高的精密测量领域。

    一种复杂异形曲面机器人三维测量的点云分割方法

    公开(公告)号:CN110599506B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN201910908581.1

    申请日:2019-10-16

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种复杂异形曲面机器人三维测量的点云分割方法,包括以下步骤:S100、输入以地面、桌面为背景的叶片点云X,利用体素滤波滤除背景点,得到目标叶片点云Y;S200、利用PCA算法计算出Y中点的法向量、平面轮廓度,并剔除离群点,将关联点集合记为一致集CS;S300、利用法向量、平面轮廓度偏差建立成对连接,确定聚类中心后进行搜索,并搜索所有与它相连的点,生成聚类C;S400、利用Delaunay三角剖分方法对聚类C进行曲面拟合;S500、对于每一个拟合的曲面切片,计算其曲率,并设定曲率偏差阈值,若相邻两个曲面切片之间的曲率偏差小于阈值,则合并;否则不合并,从而得到与背景点云分割开的完整叶片点云Y。具有分割准确、输入参数少、鲁棒性强的优点。

    一种基于反向高斯差分的钢轨表面缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN110009633A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910315903.1

    申请日:2019-04-19

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于反向高斯差分的钢轨表面缺陷检测方法,所述方法包括以下步骤:S1、通过图像采集装置获取钢轨表面全景图像;S2、利用垂直投影法从所述步骤S1获取的钢轨表面全景图像中提取目标区域部分的钢轨图像;S3、对所述步骤S2提取的钢轨图像进行反向高斯滤波,得到钢轨反向高斯滤波图像;S4、将所述步骤S2提取的钢轨图像与所述步骤S3得到的钢轨反向高斯滤波图像进行差分,得到钢轨差分图像;S5、对所述步骤S4中的钢轨差分图像进行二值化,得到钢轨二值化图像;S6、将所述步骤S5中的钢轨二值化图像进行面积滤波和闭运算,从而完成钢轨表面缺陷区域的检测。本发明适用于各种不同的轨道环境,均能够获得很好的钢轨表面缺陷检测效果。

    一种基于反向高斯差分的钢轨表面缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN110009633B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN201910315903.1

    申请日:2019-04-19

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于反向高斯差分的钢轨表面缺陷检测方法,所述方法包括以下步骤:S1、通过图像采集装置获取钢轨表面全景图像;S2、利用垂直投影法从所述步骤S1获取的钢轨表面全景图像中提取目标区域部分的钢轨图像;S3、对所述步骤S2提取的钢轨图像进行反向高斯滤波,得到钢轨反向高斯滤波图像;S4、将所述步骤S2提取的钢轨图像与所述步骤S3得到的钢轨反向高斯滤波图像进行差分,得到钢轨差分图像;S5、对所述步骤S4中的钢轨差分图像进行二值化,得到钢轨二值化图像;S6、将所述步骤S5中的钢轨二值化图像进行面积滤波和闭运算,从而完成钢轨表面缺陷区域的检测。本发明适用于各种不同的轨道环境,均能够获得很好的钢轨表面缺陷检测效果。

    一种复杂异形曲面机器人三维测量的点云分割方法

    公开(公告)号:CN110599506A

    公开(公告)日:2019-12-20

    申请号:CN201910908581.1

    申请日:2019-10-16

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种复杂异形曲面机器人三维测量的点云分割方法,包括以下步骤:S100、输入以地面、桌面为背景的叶片点云X,利用体素滤波滤除背景点,得到目标叶片点云Y;S200、利用PCA算法计算出Y中点的法向量、平面轮廓度,并剔除离群点,将关联点集合记为一致集CS;S300、利用法向量、平面轮廓度偏差建立成对连接,确定聚类中心后进行搜索,并搜索所有与它相连的点,生成聚类C;S400、利用Delaunay三角剖分方法对聚类C进行曲面拟合;S500、对于每一个拟合的曲面切片,计算其曲率,并设定曲率偏差阈值,若相邻两个曲面切片之间的曲率偏差小于阈值,则合并;否则不合并,从而得到与背景点云分割开的完整叶片点云Y。具有分割准确、输入参数少、鲁棒性强的优点。

    一种医药搬运机器人的激光定位导航系统及其方法

    公开(公告)号:CN109459039A

    公开(公告)日:2019-03-12

    申请号:CN201910015647.4

    申请日:2019-01-08

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种医药搬运机器人的激光定位导航系统及其方法,其定位导航系统包括相互电连接的建图模块、导航模块和人机交互模块,其定位导航方法为:通过建图模块扫描医药搬运机器人实时环境信息数据,构建医药搬运机器人工作范围内的环境栅格地图;然后通过设置医药搬运机器人初始三维空间位姿信息,快速准确完成建图模块扫描的实时环境信息与构建的环境栅格地图匹配定位;最后通过导航模块完成医药搬运机器人上下料的工作。本发明不受场地平整度、环境光照、卫星信号等因素的影响,能够在非结构化环境中获取移动平台的三维空间位姿信息,构建对未知环境的栅格地图,并进行精确定位导航,完成医药搬运机器人的上下料工作。

    一种基于特征增强多维权重描述子的ICP配准方法

    公开(公告)号:CN109934859A

    公开(公告)日:2019-06-25

    申请号:CN201910201443.X

    申请日:2019-03-18

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强多维权重描述子的ICP配准方法,所述方法包括以下步骤:S1、通过滤波器对3D相机获取两副点云进行滤波处理,然后提取点云中的特征增强多维权重描述子;S2、将提取的特征增强多维权重描述子分成两个特征点对集,并从中找出具有相同多维权重描述子的点对构成两个点对集,然后从两个点对集中取出两对具有相同多维权重描述子的对应点对进行点云粗配准,得到点云粗配准的变换矩阵;S3、计算经过变换矩阵变换后的变换点云与另一幅点云之间的最近邻点,并构成最近邻点对,通过建立约束条件筛除粗配准过程中的误配准对,最后采用ICP迭代法实现场景点云的精配准。本发明有效克服了噪声干扰,使得点云拼接的精度更高,且实施性更强。

    一种基于采样球扩散的复杂异形曲面点云配准方法

    公开(公告)号:CN109389626A

    公开(公告)日:2019-02-26

    申请号:CN201811179788.1

    申请日:2018-10-10

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于采样球扩散的复杂异形曲面点云配准方法,步骤S100:获取点云源点云和目标点云;步骤S200:源点云构造采样球;步骤S300:目标点云构造采样球;步骤S400:对两个采样球的两点与球心构成的夹角进行判断;步骤S500:在源点云构造的采样球选取若干个采样点,并计算其FPFH特征;步骤S600:在目标点云构造的采样球查找与采样点具有相似FPFH特征的对应点;步骤S700:判断是否找到足够多的对应点;步骤S800:完成对源点云和目标点云粗配准;步骤S900:重新构造采样球和通过改变采样球的半径构造新的采样球进行扩散;步骤S1000:对对应点对进行变换,若不满足预设阈值则继续扩散,反之则停止扩散。减少了迭代次数,降低时间复杂度,提高鲁棒性和配准精度。

    一种基于多尺度描述子筛除误匹配的三维图像配准方法

    公开(公告)号:CN109389625A

    公开(公告)日:2019-02-26

    申请号:CN201811169910.7

    申请日:2018-10-08

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度描述子筛除误匹配的三维图像配准方法,该方法通过构造一种新型的多尺度描述子,更好的描述对应关键点的特征,并初步获得对应匹配点;并以此为特征遍历待配准点云中与之有相似多尺度描述子的点云集,极大的提高了点云粗配准的运行效率,减小了计算机的计算量,为点云配准带来了极大的便利;该方法能够在更短的时间里获得更加准确的配准效果,且鲁棒性更好,适用于存在噪声、结构复杂、对配准要求高的精密测量领域。

    一种机器人视觉引导的芯片贴装方法及系统

    公开(公告)号:CN108766894A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810582133.2

    申请日:2018-06-07

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种机器人视觉引导的芯片贴装方法及系统,在PCB放置区域和芯片放置区域增设一第二工业相机,机器人吸取芯片移至该第二工业相机处,拍摄吸取后芯片的图像,比较芯片贴装区域与水平轴的夹角和吸取芯片后芯片与水平轴的夹角之间的角度差,使末端执行器在P3处旋转该角度差,进行角度补偿,并且在X和Y轴上进行补偿,改善了在吸取芯片或者吸取后移动过程中产生的滑动误差,提高了贴装精度;同时,本发明采用六轴机器人,因六轴机器人具有更好的自由度和灵活性,实现了腔体类工件内部的芯片贴装,做到柔性生产;再加上第一工业相机设置在机器人手部,更易于运动,使得本发明这种基于位置的视觉控制方法具有更高的灵活性,适用范围更广。

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