基于集料特征的3D点云目标分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于集料特征的3D点云目标分割方法，1）对3D点云数据进行刚体变换，通过重心法将点云位姿变换到相机位姿坐标系下，即世界坐标系下，变换后扫描的集料所在平面与XOY平面重合；2）对点云做Z轴方向的直通滤波，将扫描的平面和干扰的飞点过滤掉；3）半径滤波去除集料周围的噪声点和离群点，得到点云数据集P；4）欧式聚类分割将点云数据集P分割得到多个聚类列表C；5）通过区域生长分割，将每个聚类列表C中具有相似性的点云集合起来构成区域，每个区域就是一颗集料的3D模型，从而分割得到每颗集料3D模型。本方法对待分割的3D点云数据无要求，能够快速、准确、方便地从3D点云数据中将每颗集料3D模型实时在线分割出来。据中将每颗集料3D模型实时在线分割出来。据中将每颗集料3D模型实时在线分割出来。

【技术实现步骤摘要】
基于集料特征的3D点云目标分割方法


[0001]本专利技术涉及集料3D点云数据分割处理，具体涉及一种基于集料特征的3D点云目标分割方法，以利于后续计算检测。

技术介绍

[0002]为了把控混凝土生产前粗集料和细集料的质量，检测出使用的集料级配分布情况，以及针片状和不规则颗粒的占比。参考GB/T 14684
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2022《建设用砂》和GB/T 14685《建设用卵石、碎石》国家标准评估原材料的达标情况，从而为混凝土的生产提供数据参考。因此需要检测集料级配、针片状含量及不规则颗粒含量。
[0003]目前工程中，通常采用人工筛分法或者摇筛机对集料进行级配筛分检测，先计算集料总质量，筛分后计算每一级的质量，每级质量除以总质量得到单级级配数据，再通过对每级用针片状规准仪、条形筛或游标卡尺进行检测对比，找出所有符合条件的集料并称重，结合总质量得到针片状含量和不规则颗粒含量。该方法在筛分过程中容易堵塞筛孔，影响筛分结果，降低筛分效率，人工耗费大且检测非常耗时。
[0004]为解决人工筛分存在的不足，本申请人于2023年3月申请本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于集料特征的3D点云目标分割方法，其特征在于，步骤如下：1)导入扫描得到的3D点云数据，对3D点云数据进行刚体变换，通过重心法将点云位姿变换到相机位姿坐标系下，即世界坐标系下，变换后扫描的集料所在平面与XOY平面重合；2)对点云做Z轴方向的直通滤波，将扫描的平面和干扰的飞点过滤掉；3)半径滤波去除集料扫描留下的噪声点和离群点，得到点云数据集P；4)欧式聚类分割；基于特征空间确定点与点之间的亲疏程度，通过欧式聚类分割将点云数据集P分割以得到多个聚类列表C；5)区域生长分割；将步骤4)得到的每个聚类列表C分别通过区域生长分割，将每个聚类列表C中具有相似性的点云集合起来构成区域，每个聚类列表C得到一个或者多个区域，每个区域就是一颗集料的3D模型，从而通过对所有聚类列表C的分割得到每颗集料3D模型。2.根据权利要求1所述的基于集料特征的3D点云目标分割方法，其特征在于，步骤4)欧式聚类分割时，聚类搜索使用Kd
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tree结构查找最近邻，算法步骤如下：4.1)为步骤3)得到的点云数据集P创建Kd
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tree的表示；4.2)从点云数据集P列表第一个点p_1开始，对p_1进行如下操作；设置搜索半径r，在此半径范围内搜索p_1的最近邻点云，最近邻点云的个数要大于设定的点数下限且小于设定的点数上限；将所有搜索到的最近邻点云连同点p_1本身从点云数据集P中提取出来，得到一个聚类列表C；4.3)在步骤4.2)提取后剩余的点云数据集P中再从列表第一个点开始，重复步骤4.2)的搜索算法，再得到一个聚类列表C；如此反复，直到将点云数据集P中所有点都提取出来，从而得到多个聚类列表C。3.根据权利要求1所述的基于集料特征的3D点云目标分割方法，其特征在于，步骤5)区域生长分割具体算法步骤如下：5.1)先做法线估计计算，输入一个聚类列表C，设置搜索方法为Kd
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tree结构去查找最近邻，设置法线计算需要的线程数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘力，李开林，余潜江，吕小虎，张耹铭，黄同愿，冯永成，陈明军，
申请(专利权)人：重庆茂侨科技有限公司，
类型：发明
国别省市：