一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法，依次包括以下步骤：步骤1、找基准平面步骤；步骤2、去除大离面点云步骤；步骤3、去除大面积离群点步骤；步骤4、去除小点云噪点步骤；步骤5、去除针尖点云中上下浮动和倾斜的不平整噪点步骤；步骤6、计算每个点云的几何中心点位置，得出针尖位置。本发明专利技术提出的基于3D点云的PIN针针尖提取方法，可以有效的克服灰度信息变化、光照变化对PIN针针尖提取的影响，提高了提取PIN针针尖位置的精度。高了提取PIN针针尖位置的精度。高了提取PIN针针尖位置的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉相关
，尤其涉及一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法。

技术介绍

[0002]PIN针引脚是工业接插件的关键部位，在生产过程中会存在引脚缺失、不平、倾斜等问题，从而直接决定产品的质量，因此对PIN针位置的检测要求也非常严格。
[0003]现有技术情况也存在这样一些问题：一方面，在人工检测过程中非常容易发生漏检情况；另一方面，运用机器视觉进行质量检测时，PIN针检测大多基于2D相机的硬件条件下对PIN针图像像素进行处理，将三维物体在二维图像中处理会存在较大误差，精度不高的问题。
[0004]相比之下，三维点云数据增加了深度信息，具有非常灵活、强大的表示能力，因此在机器视觉领域的应用越来越广泛，成为近几年来的研究热点。但由于结构光相机拍摄角度、人为因素、物体表面自身遮挡等问题，在无序点云中存在大量噪点包括体外飞点、离群成簇噪点、混杂的毛刺噪点。
[0005]目前国内外学者提出了一些点云去噪和分割的方法。例如：可以通过点云自身特征的方法去除噪点。这类算法的优点是：可以去除某些噪点，但是这类算法的缺点是：目标点云难以提取、计算量非常大，运行时间很长。
[0006]现有技术中连接器PIN针检测系统及其检测方法：
[0007](1)在2D相机下拍摄图像，在图像上通过灰度值来提取PIN针底座作为第一基准面，其水平视图为第一基准视图，PIN针顶面的高度作为第二基准面，其水平视图为第二基准视图；
[0008](2)在第一基准视图、第二基准视图分别标记几何像素中心；
[0009](3)两个几何像素中心位置重合则为合格；非重合则PIN针弯曲；不存在第二几何中心，则PIN针缺失。
[0010]上述检测系统及其检测方法的缺点：
[0011]1、在2D图像上处理精度不高。
[0012]2、不能直观测量每个PIN针高度。
[0013]有鉴于上述的缺陷，本设计人积极加以研究创新，以期创设一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法，使其更具有产业上的利用价值。

技术实现思路

[0014]为解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法。
[0015]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0016]一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法，依次包括以下步骤：
[0017]步骤1、找基准平面步骤；
[0018]步骤2、去除大离面点云步骤；
[0019]步骤3、去除大面积离群点步骤；
[0020]步骤4、去除小点云噪点步骤；
[0021]步骤5、去除针尖点云中上下浮动和倾斜的不平整噪点步骤；
[0022]步骤6、计算每个点云的几何中心点位置，得出针尖位置。
[0023]作为本专利技术的进一步改进，步骤1、找基准平面步骤具体包括：将PIN针底座作为基准平面，找到底座上的一些点，采用最小二乘法拟合基准平面，每个点选取最近邻的K个点作为局内点，使局内点到平面的距离平方和达到最小值，即为基准平面。
[0024]作为本专利技术的进一步改进，步骤2、去除大离面点云步骤具体包括：设置阈值范围(a，b)，通过阈值分割判断所有点到平面的距离，在阈值内的点保留，不在阈值范围内则去除。
[0025]作为本专利技术的进一步改进，步骤3、去除大面积离群点步骤具体包括：在Y轴方向进行直通滤波，设置滤波范围(c，d)，在范围之外的点被滤除，反之保留。
[0026]作为本专利技术的进一步改进，步骤4、去除小点云噪点步骤具体包括：采用欧氏距离聚类分割，每个点通过Kdtree搜索最近的m个点，通过欧氏距离判断该点与附近点之间的距离，在距离阈值内则组成一个点云，同时设置组成点云的最小点数目m1与最大点数目m2，点云中点的数量在(m1，m2)之间，从而有针对的提取PIN针针尖点云。
[0027]作为本专利技术的进一步改进，步骤4、去除小点云噪点步骤中欧几里得计算公式：distance(X,Y,Z)＝[(x
‑
x1)^2+(y
‑
y1)^2+(z
‑
z1)^2]^(1/2)。
[0028]作为本专利技术的进一步改进，步骤5、去除针尖点云中上下浮动和倾斜的不平整噪点步骤具体包括：采用所有点的法向量，每个点通过拟合附近平面计算该点法向量，通过判定点的法向量与基准面法向量之间的夹角，夹角在阈值范围内保留该点，否则去除。
[0029]借由上述方案，本专利技术至少具有以下优点：
[0030]本专利技术提出的基于3D点云的PIN针针尖提取方法，可以有效的克服灰度信息变化、光照变化对PIN针针尖提取的影响，提高了提取PIN针针尖位置的精度。
[0031]本专利技术利用多种滤波及分割的方法，针对性的去除不同类型的噪点，改善了单一算法计算效率，提高了计算精度。
[0032]本专利技术使用3D点云提取PIN针针尖，处理PIN针直接有效，且直接获取高度信息。
[0033]本专利技术利用3D点云图代替2D图像中使用的灰度图，克服灰度信息变化、光照变化等对PIN针针尖提取结果的影响。
[0034]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0036]图1是本专利技术一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法的流程图；
[0037]图2是本专利技术第一实施例的板接连接器点云图；
[0038]图3是本专利技术第一实施例的直通滤波后点云图；
[0039]图4是本专利技术第一实施例的欧式距离聚类分割后点云图；
[0040]图5是本专利技术第一实施例的欧式距离聚类分割后点云侧视图；
[0041]图6是本专利技术第一实施例的法向量估计后点云侧视图；
[0042]图7是本专利技术第一实施例的法向量估计后点云正视图。
具体实施方式
[0043]下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0044]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法，其特征在于，依次包括以下步骤：步骤1、找基准平面步骤；步骤2、去除大离面点云步骤；步骤3、去除大面积离群点步骤；步骤4、去除小点云噪点步骤；步骤5、去除针尖点云中上下浮动和倾斜的不平整噪点步骤；步骤6、计算每个点云的几何中心点位置，得出针尖位置。2.如权利要求1所述的一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法，其特征在于，所述步骤1、找基准平面步骤具体包括：将PIN针底座作为基准平面，找到底座上的一些点，采用最小二乘法拟合基准平面，每个点选取最近邻的K个点作为局内点，使局内点到平面的距离平方和达到最小值，即为基准平面。3.如权利要求1所述的一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法，其特征在于，所述步骤2、去除大离面点云步骤具体包括：设置阈值范围(a，b)，通过阈值分割判断所有点到平面的距离，在阈值内的点保留，不在阈值范围内则去除。4.如权利要求1所述的一种基于3D点云的PIN针针尖提取方法，其特征在于，所述步骤3、去除大面积离群点步骤具体包括：在Y轴方向进行直通滤波，设置滤波范围(c，d)，在范围之外的点被滤除，反之保...

【专利技术属性】
技术研发人员：周坤，周剑，王磊，方盛，
申请(专利权)人：苏州深浅优视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：