基于机器视觉的三维特征提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于机器视觉领域，具体提供一种基于机器视觉的三维特征提取方法及装置。本发明专利技术旨在解决现有技术中的三维模型重建过程复杂耗时、普及困难等问题。为此目的，本发明专利技术的基于机器视觉的三维特征提取方法的步骤包括：获取包含目标物的预设待测特征点的多角度图像；提取所述待测特征点在每个所述图像中的位置信息；根据所述待测特征点在每个所述图像中的位置信息获取所述待测特征点的空间位置信息；基于所述空间位置信息和预设的三维特征类别，计算某个待测特征点对应的第一距离信息和/或第二距离信息。通过机器视觉获取包含待测特征点的不同角度图像进而获取待测特征点的空间位置信息以便计算得到目标物的距离信息。

Three-dimensional feature extraction method and device based on machine vision

The invention belongs to the field of machine vision, and specifically provides a method and device for extracting three-dimensional features based on machine vision. The invention aims to solve the problems of complex, time-consuming and difficult popularization of the three-dimensional model reconstruction process in the prior art. To this end, the steps of the three-dimensional feature extraction method based on machine vision of the present invention include: acquiring a multi-angle image containing the preset feature points of the target object; extracting the position information of the feature points to be measured in each image; acquiring the spatial position information of the feature points to be measured in each image according to the position information of the feature points to be measured; and based on the position information of the feature points to be measured in each image; The spatial position information and the preset three-dimensional feature category calculate the first distance information and/or the second distance information corresponding to a feature point to be measured. Machine vision is used to obtain different angle images including the feature points to be measured, and then the spatial position information of the feature points to be measured is obtained to calculate the distance information of the target.

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的三维特征提取方法及装置
本专利技术属于机器视觉领域，具体涉及一种基于机器视觉的三维特征提取方法及装置。
技术介绍
随着云制造、云计算的发展和“工业4.0”的临近，社会制造模式，即面向顾客定制生产的模式应运而生。社会制造的特点是能够将消费者的需求直接转化为产品，以社会计算理论为基础，基于移动互联网技术、社会媒体与3D打印技术，通过众包等形式让社会民众充分参与产品的全生命制造过程，实现个性化、实时化、经济化的生产和消费模式。也就是说，在社会制造中，每个消费者都可以参与产品生产全生命周期的各个阶段，包括产品的设计、制造和消费。以制鞋为例，社会制造在制鞋过程中的应用体现在用户可以根据自己的需求来进行个性化的定制与选取，这就要求能够简单、快捷、准确地获取用户的脚型三维特征。但是，原始的手工测量能够得到的脚型参数较少，并不能准确描述脚型，只有具有制鞋行业的专业工具才能获得准确的测量结果。为使非专业人士也能获得较为准确的脚型参数以便实现鞋子的个性化定制，本专利技术提出了采用建立模型计算获得脚型参数的方法。由于每个人的足弓高和脚趾与脚底平面夹角都是不同的，若只获得脚长和脚宽两个特征尺寸本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的三维特征提取方法，其特征在于，所述三维特征提取方法包括下列步骤：获取包含参照物及相对于所述参照物设置的目标物的预设待测特征点的多角度图像；提取所述待测特征点在每个所述图像中的位置信息；根据所述待测特征点在每个所述图像中的位置信息获取所述待测特征点的空间位置信息；基于所述空间位置信息和预设的三维特征类别，计算某个待测特征点对应的第一距离信息和/或第二距离信息；其中，所述第一距离信息是所述某个待测特征点与其他待测特征点之间的距离信息，所述第二距离信息是所述某个待测特征点与预设平面之间的垂直距离信息；所述某个待测特征点、所述其他待测特征点与所述平面均取决于所述三维特征类别。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的三维特征提取方法，其特征在于，所述三维特征提取方法包括下列步骤：获取包含参照物及相对于所述参照物设置的目标物的预设待测特征点的多角度图像；提取所述待测特征点在每个所述图像中的位置信息；根据所述待测特征点在每个所述图像中的位置信息获取所述待测特征点的空间位置信息；基于所述空间位置信息和预设的三维特征类别，计算某个待测特征点对应的第一距离信息和/或第二距离信息；其中，所述第一距离信息是所述某个待测特征点与其他待测特征点之间的距离信息，所述第二距离信息是所述某个待测特征点与预设平面之间的垂直距离信息；所述某个待测特征点、所述其他待测特征点与所述平面均取决于所述三维特征类别。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的三维特征提取方法，其特征在于，“提取所述待测特征点在每个所述图像中的位置信息”的步骤包括：利用手动标记法获取某个所述图像中的所述待测特征点的像素位置；利用预设的特征点匹配法并且根据所获取的像素位置，提取所述待测特征点在其他图像中对应的像素位置。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的三维特征提取方法，其特征在于，“提取所述待测特征点在每个所述图像中的位置信息”的步骤包括：获取所述目标物中所述待测特征点所在区域对应的区域形状；根据所述区域形状获取所述每个图像对应的待测区域；根据所述待测特征点与所述区域形状之间的相对位置以及每个所述待测区域，获取所述待测特征点在所述每个图像中的位置信息。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的三维特征提取方法，其特征在于，“提取所述待测特征点在每个所述图像中的位置信息”的步骤包括：利用预先构建的神经网络获取所述待测特征点在每个所述图像中的位置信息；其中，所述神经网络是基于预设的训练集并利用深度学习相关算法训练的深度神经网络。5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于机器视觉的三维特征提取方法，其特征在于，“根据所述待测特...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈震，熊刚，李志帅，彭泓力，郭超，董西松，商秀芹，王飞跃，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11