电子科技大学张昌华获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于3D点云的曲面零件字符提取方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116758549B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310503196.5,技术领域涉及:G06V30/148;该发明授权一种基于3D点云的曲面零件字符提取方法是由张昌华;刘斌;陈中舒;杨坤山;严家富;左琳;刘宇设计研发完成,并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于3D点云的曲面零件字符提取方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于3D点云的曲面零件字符提取方法,属于工业制造和3D图像处理领域。本发明基于3D点云数据分析,创新性地将3D图像处理技术应用到工业生产现场,完成了曲面零件的字符提取任务,该发明首先使用3D相机采集曲面零件的外形数据,并将数据以3D点云格式进行保存;然后使用字符定位算法找出曲面字符的准确位置,并将字符区域的点云数据单独提取出来;接着对提取的字符数据逐一进行曲面校正;最后使用3D点云的法向量的特性,将表面的字符提取出来。本发明所述方法可以准确定位曲面零件字符的位置,实现曲面字符的提取,在非均匀光照、字符区域与非字符区域色差小等条件下仍具有很好的鲁棒性,解决了曲面零件字符提取困难、提取效果差等问题。
本发明授权一种基于3D点云的曲面零件字符提取方法在权利要求书中公布了:1.一种基于3D点云的曲面零件字符提取方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1,搭建3D数据采集平台,使用3D相机采集曲面零件的外形数据,并将该数据以3D点云的形式进行保存,用W表示采集的点云图像; 步骤2,将步骤1采集的点云图像W输入到字符定位模块中,获取曲面零件上每一行字符的准确位置,并将每一行字符的点云数据单独提取出来,用Ann=1,2,3,......表示,以减少非字符区域的影响,提高后期算法的实现效率;其中,该过程又分为如下4个步骤; 步骤2‑1,首先将零件的整个点云图像W沿x轴正方向划分为多个宽度为0.2mm的点云盒;其中使用D表示点云图像W中的所有点,b表示一个盒子中所有点的集合: D={x|x∈b1∧x∈b2...∧x∈bn}步骤2‑2,计算点的每个小方框内相邻点云的z坐标之差,用dn表示: 其中,i表示bn中的一个点,其坐标表示为xi,yi,zi,s表示bn中与i不同的其他点,其坐标表示为xs,ys,zs,Lsi表示i点与s点在XOY平面上的投影距离: 如果Lsi小于0.05mm,那么点s和点i是相邻的; 步骤2‑3,将所有点云盒的dn的数据绘制成折线图;折线的整体趋势是增加的,随着x坐标的逐渐增加,在相同宽度的点云盒中包含的点越多,因此dn变得越大;由于零件的字符区域的点云数据变化较大,所有字符部分的相邻点差值之和较大;而非字符部分的相邻点差值之和较小;根据该特性可将字符区域的点云与非字符区域的点云区分开来; 步骤2‑4,最后利用分界线与字符的宽度,将每一行字符单独分割开来,用Ann=1,2,3,......表示; 步骤3,将步骤2获取的单行字符Ann=1,2,3,......送入到字符校正模块中进行曲面校正;其中,校正过程又分为如下4个步骤; 步骤3‑1,首先将单行字符的点云图像An视为由一系列沿x轴依次叠加的曲线组成的表面;一条曲线对应点云图像中的一组点云数据,整个表面也可以看成是一个圆锥台的一部分;一条曲线对应于点云图像中的一组点云数据; 步骤3‑2,找到x值最小的曲线和x值最大的曲线,并使用其对应的点云数据进行圆拟合;得到两个圆,分别用C1和C2表示,由于这两组曲线数据位于字符区域的边缘,它们所包含的字符信息很少;即可近似认为这两组数据所拟合的圆圈是非字符区域的真实三维数据; 步骤3‑3,C1和C2可被视为圆锥台的上下基面,圆锥台的高度用H来表示: H=x2_c‑x1_c其中,圆C1和C2的中心坐标,半径分别为[x1_c,y1_c,z1_c,r1]和[x2_c,y2_c,z2_c,r2]; 步骤3‑4,计算通过上下底面的圆锥台任何截面的圆形参数,让截面圆用Cn表示,参数为[xn_c,yn_c,zn_c,rn]: xn_c=hn+x1_cyn_c=y1_c+y2_c‑y1_c×hnHzn_c=z1_c+z2_c‑z1_c×hnHrn=r1+r2‑r1×hnH其中hn表示从圆锥台截面圆到上底面的距离; 步骤3‑5,参照将圆扩展为直线的方法,可以将圆锥表扩展为平面;p表示圆锥上的任何一点,坐标为xp,yp,zp,hp表示p到上底面的距离,hp=xp‑x1;根据hp可以确定点p所在的圆锥截面,根据上述公式可以得到圆Cp的参数[xp_c,yp_c,zp_c,rp];圆锥台上z坐标值最大的一点作为平面基准,用G表示,坐标为xG,yG,zG;yp_move和zp_move分别表示扩展后p点要平移的y坐标和z坐标的值: yp_move=arcsin[yp‑yp_crp]×π×rp×180zp_move=zG‑zp其中,通过将单线字符点云中的所有点按相应的yp_move和zp_move值进行移动来校正表面; 步骤4,将校正之后的字符点云图形导入字符提取模块,进行字符提取;其中,字符提取过程又分了3个步骤; 步骤4‑1,首先找出所有点云的法向量; 步骤4‑2,然后统一法向量的方向,使它们都指向z坐标的远端;在字符和非字符区域之间有一个过渡区域,而这个区域是提取字符的关键; 步骤4‑3,接着利用过渡区域的法向量是倾斜的,而其他区域的法向量是垂直向上的,这一特性,找出过渡区域的点云数据; 步骤4‑4,最后根据过渡区域的点云数据的Z坐标,实现非字符区域和字符区域的分离; 步骤5,将提取的字符点云数据投影成2D字符图片。
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