一种基于3D机器视觉分析的杆件形变检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于3D机器视觉分析的杆件形变检测方法，包括标定和实际巡检；实际巡检包括拍摄待测杆件的可见光图和深度图，并转换为点云图像，根据标定步骤获得的基准包络盒，截取基准点云；对基准点云和待测点云下采样；采用ICP配准算法配准基准点云和待测点云；采用基准包络盒截取待测点云，获取待测点云和基准点云的标注框区域；除离群点，获得待测和标定连杆点云；利用空间直线方程分别拟合待测点云和基准点云；将拟合直线方程的参数分别转换为矩阵，计算矩阵的特征值差来计算矩阵的相似程度；以基准点云的特征值为基准设置阈值，判断特征值阈值差是否在在设定范围内。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像数据处理，尤其涉及一种基于3d机器视觉分析的杆件形变检测方法。

技术介绍

1、当前识别地铁列车上的垂向连接杆杆件形变检测通常的对象是可以移动或者夹持的小零件，通过放在特定地点使用装置检测，常规来说有两种，第一种是在杆件两侧放多道激光点，如果形变两侧激光点的数字就会有变化，第二种是用可见光拍摄零件，提取零件边缘，检测曲率。

2、但本申请专利技术人发现上述技术至少存在如下技术问题：首先，使用激光的方式只适用于小零件，对于列车上的连杆无法检测。其次，第二种可见光方法对于背景光照等有较高的要求，且只能检测与相机平行的形变。

技术实现思路

1、本申请通过提供一种基于3d机器视觉分析的杆件形变检测方法，解决了现有技术中受光照和背景影响导致稳定性差及受到场地限制的问题，实现了灵活的多场景运用技术效果。

2、本申请提供了一种基于3d机器视觉分析的杆件形变检测方法，包括标定步骤和实际巡检步骤；

3、所述标定步骤包括：

4、步骤1、机器人移动到未形变杆件巡检点，正本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于3D机器视觉分析的杆件形变检测方法，其特征在于，包括标定步骤和实际巡检步骤；

2.根据权利要求1所述的基于3D机器视觉分析的杆件形变检测方法，其特征在于，所述步骤f～步骤h中：

3.根据权利要求2所述的基于3D机器视觉分析的杆件形变检测方法，其特征在于，所述两个矩阵的特征值阈值差设置为10％，

4.根据权利要求1所述的基于3D机器视觉分析的杆件形变检测方法，其特征在于，所述步骤c采用ICP配准算法，利用两个点集重心和特征向量的差异作为残差生成旋转位移矩阵，反复迭代，直到有效的配准点云。

5.根据权利要求4所述的基于3D机器视觉分...

【技术特征摘要】

1.一种基于3d机器视觉分析的杆件形变检测方法，其特征在于，包括标定步骤和实际巡检步骤；

2.根据权利要求1所述的基于3d机器视觉分析的杆件形变检测方法，其特征在于，所述步骤f～步骤h中：

3.根据权利要求2所述的基于3d机器视觉分析的杆件形变检测方法，其特征在于，所述两个矩阵的特征值阈值差设置为10％，

4.根据权利要求1所述的基于3d机器视觉分析的杆件形变检测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶奕霖，刘爽，闵济海，
申请(专利权)人：南京天创电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：