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公开(公告)号：CN116597082B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310556740.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于隐式三维重建的轮毂工件数字化方法。本发明包括如下步骤：步骤1：构造神经距离场模型；步骤2：优化神经距离场模型；步骤3：抽取点云信息；步骤4：中心点和法线获取；步骤5：点云旋转补齐；借助轮毂的空间旋转性，将神经距离场模型直接表示的空间点通过点云旋转膨胀后投票的方式给予补齐，再通过空间点腐蚀最终获得轮毂的表面点云。本发明跨越了RF和NDdf领域，将深度图构建的空间结构信息以SDF的形式充分参与RF的训练过程，实现了两种模态数据的交汇训练，使点云更加精确。本发明使用深度学习领域还挖掘了数学三维重建的方法和李代数，比起深度学习方法更具有可解释性。
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公开(公告)号：CN116597082A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310556740.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于隐式三维重建的轮毂工件数字化方法。本发明包括如下步骤：步骤1：构造神经距离场模型；步骤2：优化神经距离场模型；步骤3：抽取点云信息；步骤4：中心点和法线获取；步骤5：点云旋转补齐；借助轮毂的空间旋转性，将神经距离场模型直接表示的空间点通过点云旋转膨胀后投票的方式给予补齐，再通过空间点腐蚀最终获得轮毂的表面点云。本发明跨越了RF和NDdf领域，将深度图构建的空间结构信息以SDF的形式充分参与RF的训练过程，实现了两种模态数据的交汇训练，使点云更加精确。本发明使用深度学习领域还挖掘了数学三维重建的方法和李代数，比起深度学习方法更具有可解释性。
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公开(公告)号：CN118736014A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410712856.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江华立智能装备股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于点云的融合旋转对称性约束的目标位姿估计方法、系统、介质及产品，涉及位姿估计领域，方法包括：获取当前场景中目标物体的多个视角的RGB图像，采用SfM和MVS方法创建以目标物体为中心的稠密场景点云；采用混合高斯模型和RANSAC平面拟合方法提取目标物体点云，确定目标物体点云的初始位姿、每个点的最近邻点，定义初始变换矩阵，利用梯度下降算法对初始变换矩阵进行迭代优化得到最优变换矩阵；根据各最近邻点和最优变换矩阵对目标物体点云进行质量优化和初始位姿修正，得到目标物体点云的修正位姿作为目标物体的位姿估计结果。本发明能够在没有物体的3D模型的情况下对物体进行位姿估计并提高位姿估计的精度。
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