【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于三维目标检测，更具体地，涉及一种基于cad模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法及系统。
技术介绍
1、在实际工程中，装配组件的检测主要采用2d图像摄像机进行数据采集并进行对象定位和提取，2d图像采集质量容易受多种因素如光照条件、曝光度、对象表面光照反射等情况的干扰；且对于复杂装配体场景，存在多个零部件相互遮挡，在2d图像空间投影在同一平面而造成设备难以区分的问题。对这些已经装配好的组件，也不方便将其拆卸下来对每个单一组件进行拍照、扫描等采集数据的操作。
2、近年来，随着计算机视觉技术的发展，三维目标检测技术逐渐兴起，各种针对点云的语义分割、目标检测的神经网络不断涌现。基于点云的视觉任务取得了巨大的进展,这很大程度上归功于收集的点云数据集往往标注精细、数据量大。但在现实实践中,获取此类点云数据并手动标注这些数据高度依赖于该领域的专业人员,这使得数据的获取和标注更加困难和耗时，且准确度不高。此外，在现实世界的不同域中进行点云目标检测时，域间的差异性可能导致性能下降。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种基于CAD模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于CAD模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法，其特征在于，训练时的损失函数E(θf,θy,θd)具体为：
3.如权利要求2所述的基于CAD模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法，其特征在于，和均采用交叉熵损失函数。
4.如权利要求1所述的基于CAD模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法，其特征在于，所述基于机械装配体的CAD三维模型获取模型域点云，包括：
5.如权利要求4所述的基于CAD模型域点...
【技术特征摘要】
1.一种基于cad模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于cad模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法，其特征在于，训练时的损失函数e(θf,θy,θd)具体为：
3.如权利要求2所述的基于cad模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法，其特征在于，和均采用交叉熵损失函数。
4.如权利要求1所述的基于cad模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法，其特征在于，所述基于机械装配体的cad三维模型获取模型域点云，包括：
5.如权利要求4所述的基于cad模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法，其特征在于，基于机械装配体的cad三维模型得到虚拟深度图后，引入深度误差对虚拟深度图进行增强，并对虚拟深度图进行高斯模糊处理，再将处理后虚拟深度图转换为模型域点云。
6.如权利要求5所述的基于cad模型域点云数据的机械装配体三维目标检测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：余文勇，李逸航，秦海波，王英杰，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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