一种基于点云技术的汽车零件识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于点云技术的汽车零件识别方法及系统，包括：扫描汽车零件，采集点云数据。对点云数据进行预处理，提取边缘特征、几何特征和拓扑特征。将边缘特征和几何特征输入到神经网络模型中，进行训练和学习。对拓扑特征进行增强特征提取，分析识别零件。本发明专利技术提供的基于点云技术的汽车零件识别方法及系统快速、准确地识别各种汽车零件。充分挖掘零件的边缘、几何和拓扑特性，为后续的识别和分类提供丰富的信息。识别精度高，且对环境适应性强。在零件形状复杂或彼此相似度较高的情况下，本发明专利技术能够准确区分和正确识别，极大地减少了误识别的可能性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及汽车零件识别，具体为一种基于点云技术的汽车零件识别方法及系统。

技术介绍

1、随着汽车工业的飞速发展，汽车零件的种类和复杂度不断增加，这对汽车零件的识别提出了更高的要求。传统的零件识别方法主要依赖于人工识别或二维图像处理技术，这些方法在处理复杂或相似零件时容易出错，难以满足现代汽车制造业的高效率和高精度要求。而三维点云技术因其能够提供零件的全方位立体数据而逐渐受到重视。点云技术可以捕捉到零件的精确三维几何形状，为零件的自动识别和分类提供了新的解决方案。

2、然而，点云数据通常包含大量的噪声和冗余信息，且数据量庞大，直接处理和分析点云数据的计算成本非常高。此外，点云数据的特征提取和识别准确性直接影响到最终识别结果的可靠性。因此，如何高效准确地从点云数据中提取有用特征，成为了点云技术在汽车零件识别应用中亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术解决的技术问题是：点云数据直接处理的计算成本高、精度低，现有技术不能高效从点本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于点云技术的汽车零件识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于点云技术的汽车零件识别方法，其特征在于：所述扫描汽车零件，采集点云数据包括，采用高精度激光扫描设备捕捉汽车零件的细微结构和几何形状，对汽车零件从不同角度进行扫描，获得点云密度图；

3.如权利要求2所述的基于点云技术的汽车零件识别方法，其特征在于：所述对点云数据进行预处理包括，对保留下来的点云数据进行去噪处理，识别并移除异常点，减少背景噪声对数据质量的影响，对点云数据进行压缩，最后进行滤波处理，提高点云数据的均匀性和质量；

4.如权利要求3所述的基于点云技术的汽车零件识...

【技术特征摘要】

1.一种基于点云技术的汽车零件识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于点云技术的汽车零件识别方法，其特征在于：所述扫描汽车零件，采集点云数据包括，采用高精度激光扫描设备捕捉汽车零件的细微结构和几何形状，对汽车零件从不同角度进行扫描，获得点云密度图；

3.如权利要求2所述的基于点云技术的汽车零件识别方法，其特征在于：所述对点云数据进行预处理包括，对保留下来的点云数据进行去噪处理，识别并移除异常点，减少背景噪声对数据质量的影响，对点云数据进行压缩，最后进行滤波处理，提高点云数据的均匀性和质量；

4.如权利要求3所述的基于点云技术的汽车零件识别方法，其特征在于：所述提取边缘特征、几何特征和拓扑特征包括，结合曲面密度、零件表面积、光照和颜色信息，对点云数据进行边缘特征提取：

5.如权利要求4所述的基于点云技术的汽车零件识别方法，其特征在于：所述将边缘特征和几何特征输入到神经网络模型中包括，将所述边缘特征和所述几何特征输入至卷积神经网络模型进行训练，所述神经网络模型结构包括输入层、卷积层conv1、池化层pool1、卷积层con...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗捷，金隼，刘顺，邹璟，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：