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公开(公告)号：CN111563861B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010676505.5
申请日：2020-07-14
Applicant: 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于三维测量点云数据的工件余量快速求取方法，包括以下：使用扫描仪对工件扫描，得到点云数据；对点云数据进行滤波去噪，采用kd‑tree方法求取点云法线；导入工件理论模型，采用NDT与ICP相结合的方法完成所述滤波去噪后的三维点云数据与理论模型的配准；使用八叉树数据结构对点云数据进行空间划分，构建哈希表，对划分后空间快进行三角面片编码，完成点云数据预处理；对预处理后的点云数据降维，筛选去掉与待选点余量求取无关的三角面片；对剩余三角面片应用向量积和叉积快速求取余量并判断有效性；本发明提供的有益效果是：对大规模点云通过八叉树的空间划分以及哈希表进行编码，有效的提高了搜索效率，实现了对工件余量的快速求取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111986308B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010675830.X
申请日：2020-07-14
Applicant: 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供基于点云法线与曲率变化双约束的曲面误差显著点识别方法，包括以下：使用扫描仪对工件扫描，得到点云数据；对点云数据进行滤波去噪，采用kd‑tree方法对点云进行划分；在kd‑tree中使用K近邻差找建立每一个点与其邻近点的邻域关系，并求取点云法线、曲率；采用基于深度优先搜索的区域生长算法对整个点云进行遍历，添加点云法线与曲率变化的双约束作为区域生长的限制条件；对区域生长得到的区域进行筛选，去除极小、极大区域；对剩余的相邻区域进行合并，得到识别出的误差显著点点云；对识别得到的误差显著点点云进行边界提取，同时确定出误差显著点的位置信息。本发明提供的有益效果是：提高了点云误差显著点识别的搜索效率、准确率和位置精确度。
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公开(公告)号：CN112549018B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202011209147.3
申请日：2020-11-03
Applicant: 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种机器人线激光快速手眼标定方法，包括：将线激光相机安装在机器人末端，完成安装调试，同时准备一个顶部存在尖点的顶针；使用线激光相机照射顶针，标定变换矩阵的z向分量；保持线激光相机姿态不变，移动线激光相机照射顶针，标定变换矩阵的x向分量；求解标定变换矩阵的y向分量，并用于校正标定变换矩阵的x向分量；多次变换线激光相机的姿态，照射顶针，标定变换矩阵的位置分量；整合得到手眼变换矩阵。本发明的有益效果：采用分解标定方法，简化了标定方程的求解；采用标定——校正——标定方法，提高了手眼标定精度。
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公开(公告)号：CN112549018A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011209147.3
申请日：2020-11-03
Applicant: 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种机器人线激光快速手眼标定方法，包括：将线激光相机安装在机器人末端，完成安装调试，同时准备一个顶部存在尖点的顶针；使用线激光相机照射顶针，标定变换矩阵的z向分量；保持线激光相机姿态不变，移动线激光相机照射顶针，标定变换矩阵的x向分量；求解变换矩阵的y向分量，并用于校正变换矩阵的x向分量；多次变换线激光相机的姿态，照射顶针，标定变换矩阵的位置分量；整合得到手眼变换矩阵。本发明的有益效果：采用分解标定方法，简化了标定方程的求解；采用标定——校正——标定方法，提高了手眼标定精度。
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公开(公告)号：CN111563861A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010676505.5
申请日：2020-07-14
Applicant: 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于三维测量点云数据的工件余量快速求取方法，包括以下：使用扫描仪对工件扫描，得到点云数据；对点云数据进行滤波去噪，采用kd-tree方法求取点云法线；导入工件理论模型，采用NDT与ICP相结合的方法完成所述滤波去噪后的三维点云数据与理论模型的配准；使用八叉树数据结构对点云数据进行空间划分，构建哈希表，对划分后空间快进行三角面片编码，完成点云数据预处理；对预处理后的点云数据降维，筛选去掉与待选点余量求取无关的三角面片；对剩余三角面片应用向量积和叉积快速求取余量并判断有效性；本发明提供的有益效果是：对大规模点云通过八叉树的空间划分以及哈希表进行编码，有效的提高了搜索效率，实现了对工件余量的快速求取。
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公开(公告)号：CN111986308A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010675830.X
申请日：2020-07-14
Applicant: 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供基于点云法线与曲率变化双约束的曲面误差显著点识别方法，包括以下：使用扫描仪对工件扫描，得到点云数据；对点云数据进行滤波去噪，采用kd-tree方法对点云进行划分；在kd-tree中使用K近邻差找建立每一个点与其邻近点的邻域关系，并求取点云法线、曲率；采用基于深度优先搜索的区域生长算法对整个点云进行遍历，添加点云法线与曲率变化的双约束作为区域生长的限制条件；对区域生长得到的区域进行筛选，去除极小、极大区域；对剩余的相邻区域进行合并，得到识别出的误差显著点点云；对识别得到的误差显著点点云进行边界提取，同时确定出误差显著点的位置信息。本发明提供的有益效果是：提高了点云误差显著点识别的搜索效率、准确率和位置精确度。
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