CN110533009A - 大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置 - Google Patents

大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110533009A
CN110533009A CN201910908038.1A CN201910908038A CN110533009A CN 110533009 A CN110533009 A CN 110533009A CN 201910908038 A CN201910908038 A CN 201910908038A CN 110533009 A CN110533009 A CN 110533009A
Authority
CN
China
Prior art keywords
point
mark point
scale workpiece
module
coding
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910908038.1A
Other languages
English (en)
Inventor
吴镝
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Kuike Electromechanical Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Kuike Electromechanical Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Kuike Electromechanical Technology Co Ltd filed Critical Guangzhou Kuike Electromechanical Technology Co Ltd
Priority to CN201910908038.1A priority Critical patent/CN110533009A/zh
Publication of CN110533009A publication Critical patent/CN110533009A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/64Three-dimensional objects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了一种大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置,其方法包括:在设置于大型工件上的标记点中选定初始标记点;根据扫描仪移动的顺序和方位对所述标记点依次编码,其中所述标记点的编码信息包括编码序号和该标记点相对于所述初始标记点的坐标;依据所述标记点的编码信息拓扑出对应所述标记点的几何点信息;获取多次扫描所述大型工件表面上的标记点的编码信息;检测到编码相同的标记点,完成公共点的重合拼接从而完成所述大型工件的三维扫描建模。本发明还提供一种装置,其包括选定模块、编码模块、拓扑模块、获取模块、检测模块和拼接模块,各模块对应所述方法实施。本发明可有效解决大型工件扫描选点麻烦的问题。

Description

大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置
技术领域
本发明涉及工件检测技术领域,尤其涉及一种大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置。
背景技术
三维扫描仪(3D scanner)是一种用于侦查并分析某中三维结构物体的形状、构造、外观数据等的检测仪器,其广泛应用于逆向工程,文物修复保护,虚拟现实,快速原型制造等领域。在三维扫描建模的过程中,对于大型零件的扫描重建比较困难,往往需要多次局部扫描,然后再将图形拼接形成三维模型。而传统的三维扫描仪不能自动识别参考点从而无法实现三维模型快速拼接重建。
发明内容
本发明是为了解决目前三维扫描仪在扫描建模的过程中,对于大型零件的扫描重建比较困难,往往需要多次局部扫描,然后再将图形拼接形成三维模型的不足。
本发明采用以下技术方案:
一方面,本发明提供一种大型工件三维扫描标识点智能识别方法,其包括:
在设置于大型工件上的标记点中选定初始标记点;
根据扫描仪移动的顺序和方位对所述标记点依次编码,其中所述标记点的编码信息包括编码序号和该标记点相对于所述初始标记点的坐标;
依据所述标记点的编码信息拓扑出对应所述标记点的几何点信息;
获取多次扫描所述大型工件表面上的标记点的编码信息;
检测到编码相同的标记点,完成公共点的重合拼接从而完成所述大型工件的三维扫描建模。
另一方面,本发明还提供一种大型工件三维扫描标识点智能识别处理装置,该装置包括:
选定模块,用于在设置于大型工件上的标记点中选定初始标记点;
编码模块,用于根据扫描仪移动的顺序和方位对所述标记点依次编码,其中所述标记点的编码信息包括编码序号和该标记点相对于所述初始标记点的坐标;
拓扑模块,用于依据所述标记点的编码信息拓扑出对应所述标记点的几何点信息;
获取模块,用于获取多次扫描所述大型工件表面上的标记点的编码信息;
检测模块,用于检测是否有编码相同的标记点;
拼接模块,用于当检测到编码相同的标记点,完成公共点的重合拼接从而完成所述大型工件的三维扫描建模。
有益效果
与其他产品相比,本发明的优势在于:可以对标记点编码进行识别,将相同编码的标记点自动重合,从而完成大型三维模型的自动拼接。智能标记点识别具有效率高、智能化等点,可有效解决大型工件扫描选点麻烦的问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置所涉及的一种实施环境的环境示意图;
图2是本发明实施例1提供的一种大型工件三维扫描标识点智能识别方法流程图;
图3是本发明实施例2提供的一种大型工件三维扫描标识点智能识别处理装置的内部结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
参见图1,其示出了本发明实施例提供的大型工件三维扫描标识点智能识别方法所涉及的一种实施环境的环境示意图。
大型工件1,可以为大型工业产品、设备、建筑或大型文物等等。
扫描仪2,用于扫描大型工件1的表面,并反馈标记点4的坐标信息。
编码及智能处理装置3,用于接收扫描仪2发送的标记点4的坐标信息,进行编码、处理和/存储。
标记点4,设置于大型工件1的表面上。
参见图2,本发明实施例1提供的一种大型工件三维扫描标识点智能识别方法流程图。该方法包括:
步骤101:初始化。
步骤102:在设置于大型工件上的标记点中选定初始标记点。
本步骤中,选取初始标记点的目的在于定义标记点4的初始编码点,其他的标记点可依照初始编码点按一定顺序继续编码。一旦初始编码点选定,后续编码是按照扫描仪2的移动方位依次编码,其优先级原则为上,右,下,左。
步骤103:根据扫描仪移动的顺序和方位对所述标记点依次编码,其中所述标记点的编码信息包括编码序号和该标记点相对于所述初始标记点的坐标。
本步骤中,随着扫描仪2在三维物体表面移动,置于三维物体表面的标记点4依次被编码,随后,该标记点的编码信息被反馈至编码及智能处理装置3进行处理和储存。
步骤104:依据所述标记点的编码信息拓扑出对应所述标记点的几何点信息。
可理解地,当标记点4均被识别编码后,大型工件1可根据标记点进行拓扑表示,其拓扑信息包括标记点的编码,大型工件1表面几何点相对于该标记点的相对坐标。
具体地,预先设置好的标记点类似于枝干,其他三维物体的几何点类似于枝叶,当标记点均被识别编码后,三维物体几何点可根据标点进行拓扑表示出来。其拓扑信息包括标记点的编码,三维物体几何点相对于该标记点的相对坐标。
步骤105:获取多次扫描所述大型工件表面上的标记点的编码信息。
具体地,当所需扫描的工件较大时,为了全面得到工件的三维坐标信息会对其表面进行重复扫描,因此会有编码相同的点,即为大型工件1表面的重合点,也是公共点,智能标记点识别装置3可支持手动或者自动选定公共点,也叫参考点。
步骤106:检测到编码相同的标记点,完成公共点的重合拼接从而完成所述大型工件的三维扫描建模。
参见图1,其示出了本发明实施例提供的一种大型工件三维扫描标识点智能识别装置所涉及的一种实施环境的环境示意图。
参见图3,是本发明实施例2提供的一种大型工件三维扫描标识点智能识别处理装置的内部结构示意图。大型工件三维扫描标识点智能识别处理装置可理解为编码及智能处理装置3,该装置包括选定模块201、编码模块202、拓扑模块203、获取模块204、检测模块205和拼接模块206。
选定模块201用于在设置于大型工件上的标记点中选定初始标记点。
编码模块202用于根据扫描仪移动的顺序和方位对所述标记点依次编码,其中所述标记点的编码信息包括编码序号和该标记点相对于所述初始标记点的坐标。
拓扑模块203用于依据所述标记点的编码信息拓扑出对应所述标记点的几何点信息.
获取模块204用于获取多次扫描所述大型工件表面上的标记点的编码信息。
检测模块205用于检测是否有编码相同的标记点。
拼接模块206用于当检测到编码相同的标记点,完成公共点的重合拼接从而完成所述大型工件的三维扫描建模。
需要说明的是:上述实施例中大型工件三维扫描标识点智能识别处理装置在三维扫描建模时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要将上述功能分配由不同的功能模块或程序模块完成。另外,上述实施例提供的大型工件三维扫描标识点智能识别处理装置与大型工件三维扫描标识点智能识别方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory,RAM)等。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.大型工件三维扫描标识点智能识别方法,其特征在于,包括:
在设置于大型工件上的标记点中选定初始标记点;
根据扫描仪移动的顺序和方位对所述标记点依次编码,其中所述标记点的编码信息包括编码序号和该标记点相对于所述初始标记点的坐标;
依据所述标记点的编码信息拓扑出对应所述标记点的几何点信息;
获取多次扫描所述大型工件表面上的标记点的编码信息;
检测到编码相同的标记点,完成公共点的重合拼接从而完成所述大型工件的三维扫描建模。
2.如权利要求1所述的大型工件三维扫描标识点智能识别方法,其特征在于,所述根据扫描仪移动的顺序和方位对所述标记点依次编码步骤中,
编码的优先级原则为上,右,下,左。
3.如权利要求1所述的大型工件三维扫描标识点智能识别方法,其特征在于,所述检测到编码相同的标记点步骤之后,还包括
手动或者自动选择确定所述公共点。
4.大型工件三维扫描标识点智能识别处理装置,其特征在于,包括
选定模块,用于在设置于大型工件上的标记点中选定初始标记点;
编码模块,用于根据扫描仪移动的顺序和方位对所述标记点依次编码,其中所述标记点的编码信息包括编码序号和该标记点相对于所述初始标记点的坐标;
拓扑模块,用于依据所述标记点的编码信息拓扑出对应所述标记点的几何点信息;
获取模块,用于获取多次扫描所述大型工件表面上的标记点的编码信息;
检测模块,用于检测是否有编码相同的标记点;
拼接模块,用于当检测到编码相同的标记点,完成公共点的重合拼接从而完成所述大型工件的三维扫描建模。
5.如权利要求1所述的大型工件三维扫描标识点智能识别处理装置,其特征在于,所述编码模块的编码优先级原则为上,右,下,左。
6.如权利要求1所述的大型工件三维扫描标识点智能识别处理装置,其特征在于,所述检测模块还连接一确定模块,其用于手动或者自动选择确定所述公共点。
CN201910908038.1A 2019-09-24 2019-09-24 大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置 Pending CN110533009A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910908038.1A CN110533009A (zh) 2019-09-24 2019-09-24 大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910908038.1A CN110533009A (zh) 2019-09-24 2019-09-24 大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110533009A true CN110533009A (zh) 2019-12-03

Family

ID=68669961

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910908038.1A Pending CN110533009A (zh) 2019-09-24 2019-09-24 大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110533009A (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101509763A (zh) * 2009-03-20 2009-08-19 天津工业大学 单目高精度大型物体三维数字化测量***及其测量方法
CN101629805A (zh) * 2008-07-16 2010-01-20 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于计算机视觉的铁路罐车容积测量方法
CN101694373A (zh) * 2009-10-23 2010-04-14 北京航空航天大学 一种天线变形测量方法
CN101975552A (zh) * 2010-08-30 2011-02-16 天津工业大学 一种基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法
CN101995219A (zh) * 2010-11-05 2011-03-30 天津工业大学 一种基于三点编码标记点的车架的关键点测量方法
CN104315974A (zh) * 2014-10-22 2015-01-28 合肥斯科尔智能科技有限公司 一种三维扫描数据处理方法
CN107202554A (zh) * 2017-07-06 2017-09-26 杭州思看科技有限公司 同时具备摄影测量和三维扫描功能的手持式大尺度三维测量扫描仪***

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101629805A (zh) * 2008-07-16 2010-01-20 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于计算机视觉的铁路罐车容积测量方法
CN101509763A (zh) * 2009-03-20 2009-08-19 天津工业大学 单目高精度大型物体三维数字化测量***及其测量方法
CN101694373A (zh) * 2009-10-23 2010-04-14 北京航空航天大学 一种天线变形测量方法
CN101975552A (zh) * 2010-08-30 2011-02-16 天津工业大学 一种基于编码点与计算机视觉的车架的关键点测量方法
CN101995219A (zh) * 2010-11-05 2011-03-30 天津工业大学 一种基于三点编码标记点的车架的关键点测量方法
CN104315974A (zh) * 2014-10-22 2015-01-28 合肥斯科尔智能科技有限公司 一种三维扫描数据处理方法
CN107202554A (zh) * 2017-07-06 2017-09-26 杭州思看科技有限公司 同时具备摄影测量和三维扫描功能的手持式大尺度三维测量扫描仪***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ueda et al. A hand-pose estimation for vision-based human interfaces
Sheng et al. Triangulation of trimmed surfaces in parametric space
DE69700961D1 (de) Objektorientiertes verfahren und system zum zeichnen von 2d- und 3d-formen auf eine projektionsfläche
CN113610921A (zh) 混合工件抓取方法、设备及计算机可读存储介质
CN107481276B (zh) 一种三维医学图像中标记点序列的自动识别方法
CN110281231B (zh) 无人化fdm增材制造的移动机器人三维视觉抓取方法
JP6073110B2 (ja) 3次元データ生成システム
CN108305289B (zh) 基于最小二乘法的三维模型对称性特征检测方法及***
CN113343840B (zh) 基于三维点云的对象识别方法及装置
CN114972377A (zh) 基于移动最小二乘法与超体素的3d点云分割方法和装置
Sansoni et al. Optoranger: A 3D pattern matching method for bin picking applications
CN105500370A (zh) 一种基于体感技术的机器人离线示教编程***及方法
CN115409966A (zh) 一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点云的方法
CN113487633A (zh) 一种点云轮廓提取方法、装置、计算机设备及存储介质
CN106296650B (zh) 一种激光点云配准方法和装置
CN102768767A (zh) 刚体在线三维重建与定位的方法
CN115381335A (zh) 一种扫地机器人的路径控制方法、装置、设备及存储介质
Mizoguchi et al. Manhattan-world assumption for as-built modeling industrial plant
Li The moment calculation of polyhedra
Li et al. Proposed methodology for generation of building information model with laserscanning
CN110533009A (zh) 大型工件三维扫描标识点智能识别方法及处理装置
CN112633187A (zh) 基于图像分析的机器人自动搬运方法、***和存储介质
Najmaei et al. A new sensory system for modeling and tracking humans within industrial work cells
CN102663789A (zh) 将二维平面内含洞及岛的多边形三角化的方法
CN115713547A (zh) 运动轨迹的生成方法、装置及处理设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20191203

RJ01 Rejection of invention patent application after publication