基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法以及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法及装置。其中，所述方法包括：利用3D视觉模块对目标物体群采集第一点云图；对所述第一点云图进行点云聚类分割，分离出单个的第一疑似目标物体；通过对比所述第一疑似目标物体的特征与第二点云图的特征，从全体的所述第一疑似目标物体中筛选出第二疑似目标物体，其中，所述第二点云图为预先获取的单个目标物体的三维特征点云图；将所述第二疑似目标物体与所述第二点云图进行配准，以识别目标物体并获取目标物体相对所述3D视觉模块的位姿。本发明专利技术的基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法及装置能够快速准确地对无序堆放的物体群进行目标物体识别并估算位姿。

Object recognition and pose estimation based on 3D vision

【技术实现步骤摘要】
基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法以及装置
本专利技术涉及机器视觉
，尤其涉及一种基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法以及装置。
技术介绍
随着机器视觉技术的发展，机器视觉技术逐渐应用到工业场景中。传统的机器视觉技术通常应用在平面结构目标物体的识别和位姿估算场景中，难以对三维结构复杂的目标物体进行精确且快速的识别和位姿估算。为了对三维结构复杂的目标物体进行精确且快速的识别和位姿估算，进而扩大机器视觉技术的应用范围，从而提升工业场景的自动化与智能化水平，一些结合三维视觉技术与前沿算法的解决方案的研究活跃在各研究机构和企事业单位内。例如，授权公告号为CN104596502B的中国专利技术专利就公开了一种基于CAD模型与单目视觉的物体位姿测量方法，该方法通过模板拍摄摄像机运动假设和迭代计算得到假设运动的模板拍摄摄像机与固定摄像机之间的运动关系，得到假设运动的模板拍摄摄像机和固定摄像机组成的双目系统外参数后，对目标进行三维重建，得到目标的三维点云数据，并与包含物体三维结构信息的CAD模型进行配准，得到当前世界坐标系下目标物体位姿本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法，其特征在于，包括：/n利用3D视觉模块对目标物体群采集第一点云图；/n对所述第一点云图进行点云聚类分割，分离出单个的第一疑似目标物体；/n通过对比所述第一疑似目标物体的特征与第二点云图的特征，从全体的所述第一疑似目标物体中筛选出第二疑似目标物体，其中，所述第二点云图为预先获取的单个目标物体的三维特征点云图；/n将所述第二疑似目标物体与所述第二点云图进行配准，以识别目标物体并获取目标物体相对所述3D视觉模块的位姿。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法，其特征在于，包括：
利用3D视觉模块对目标物体群采集第一点云图；
对所述第一点云图进行点云聚类分割，分离出单个的第一疑似目标物体；
通过对比所述第一疑似目标物体的特征与第二点云图的特征，从全体的所述第一疑似目标物体中筛选出第二疑似目标物体，其中，所述第二点云图为预先获取的单个目标物体的三维特征点云图；
将所述第二疑似目标物体与所述第二点云图进行配准，以识别目标物体并获取目标物体相对所述3D视觉模块的位姿。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一点云图进行点云聚类分割，包括：
根据所述第一点云图的点云间欧氏距离以及所述第一点云图的的点云法向量夹角来进行聚类分割。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二疑似目标物体与所述第二点云图进行配准，以识别目标物体并获取目标物体相对所述3D视觉模块的位姿，包括：
将所述第二疑似目标物体与所述第二点云图进行点云粗配准，以识别目标物体并获取目标物体相对所述3D视觉模块的粗配准位姿；
将所述第二疑似目标物体与所述第二点云图进行点云精细配准，结合所述粗配准位姿，以精确识别目标物体并获取目标物体相对所述3D视觉模块的精确位姿。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二点云图的获取方法包括：
绘制单个目标物体的三维立体图；
利用点云库对所述三维立体图进行处理，获得所述第二点云图。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
通过对所述位姿进行几何约束验证过滤，获得所述位姿的置信度；
根据所述置信度和预设的阈值，获得最终位姿。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对比所述第一疑似目标物体的特征与第二点云图的特征，从全体的所述第一疑似目...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘彤，游敏，王星泽，
申请(专利权)人：合刃科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31