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公开(公告)号：CN109781003B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910110094.0
申请日：2019-02-11
Applicant: 华侨大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN109781003A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910110094.0
申请日：2019-02-11
Applicant: 华侨大学
Abstract: 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。
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