CN115239620B 一种基于点云的钢筋网片焊接点自动识别方法及系统 （重庆大学）

SynchronousExtractionofMulMeshFeaturesBasedonMeClouds.IEEETransaction文.一种基于点云的钢筋网片焊接点自动识别本发明涉及一种基于点云的钢筋网片焊接点自动识别方法及系统，属于自动焊接技术领2对所述三维点云数据集合中的三维点云数据进行聚类，及对孤立的分别对每个第一点云聚类进行一次圆柱拟合，及对非钢根据每个钢筋特征的第一点云聚类对应的圆柱拟合结果，对于分别将每个钢筋的圆柱点云与所述钢筋的设计模型进行根据每个钢筋的模型点云确定不同钢筋的接触述三维点云数据集合中的三维点云数据进行聚类，及对孤立的三维点云数据的进行删除，采用欧式聚类法对所述三维点云数据集合中的三维点云数据进行聚类采用主成分分析方法计算第i个第一点云聚类的协方差矩阵的最大特征向量作为拟合将第i个第一点云聚类中的每个三维点云数据均投影至所述轴线单位矢量的垂直平面3根据每个钢筋特征的第一点云聚类对应的圆柱拟合结果，利用如的钢筋特征的第一点云聚类的任意两个为一组进行2；根据每个钢筋特征的第一点云聚类对应的圆柱拟合结果，利用如p2分别表示不同组合结果下的两个钢筋特征的第一点云聚将第一判断结果表示是且第二判断结果表示是的组合结果下的两个钢筋特征点的第基于每个钢筋的空间直线方程，确定任意两个钢筋之间的交叉括分别位于任意两个钢筋的空间直线方程上的距离最将距离小于第二预设阈值的交叉点对中的两个点的中按照焊接点与焊接机器人末端焊接工具的距离从小到大的顺序对所有焊接点进行排聚类模块，用于对所述三维点云数据集合中的三维点云一次圆柱拟合模块，用于分别对每个第一点云聚类进行一合并模块，用于根据每个钢筋特征的第一点云聚类对应的圆柱拟合4二次圆柱拟合模块，用于对每个钢筋的第二点云聚类进行二次圆模型匹配模块，用于分别将每个钢筋的圆柱点云与所述钢筋的设聚类子模块，用于采用欧式聚类法对所述三维点云轴线单位矢量确定子模块，用于采用主成分分析方法计算第i个第一点云聚类的协方投影子模块，用于将第i个第一点云聚类中的每个三维点云数据均投影至所述轴线单最小二乘圆拟合子模块，用于对所述平面点云数据进行最小二处理子模块，用于当所述判断结果表示是，则将所述第一点云聚类轴线夹角计算子模块，用于根据每个钢筋特征的第一点云聚类对应的圆柱拟合结果，利用如下公式计算每种组合结果下的两个钢筋特征的第一点云聚类的拟合圆柱的轴线夹2；5最短距离计算子模块，用于根据每个钢筋特征的第一点云聚类对应的圆柱拟合结果，利用如下公式计算每种组合结果下的两个钢筋特征的第一点云聚类的拟合圆柱的轴线的p2分别表示不同组合结果下的两个钢筋特征的第一点云聚第二判断结果获取子模块，用于判断公式d<λ是否成立，获得每种组合结果的第二判合并子模块，用于将第一判断结果表示是且第二判断结果表示是6[0007]有鉴于此，本发明提供了一种基于点云的钢筋网片焊接7[0021]采用主成分分析方法计算第i个第一点云聚类的协方差矩阵的最大特征向量作为[0022]将第i个第一点云聚类中的每个三维点云数据均投影至所述轴线单位矢量的垂直8下层的钢筋特征的第一点云聚类的任意两个为一组进2；组合结果下的两个钢筋特征的第一点云聚类的拟合p2分别表示不同组合结果下的两个钢筋特征的第一点[0037]将第一判断结果表示是且第二判断结果表示是的组合结果下的两个钢筋特征点对包括分别位于任意两个钢筋的空间直线方程上的距离最[0044]按照焊接点与焊接机器人末端焊接工具的距离从小到大的顺序对所有焊接点进9[0051]模型匹配模块，用于分别将每个钢筋的圆柱点云与所述钢筋的设计模型进行匹[0057]轴线单位矢量确定子模块，用于采用主成分分析方法计算第i个第一点云聚类的协方差矩阵的最大特征向量作为拟合圆柱的轴线[0058]投影子模块，用于将第i个第一点云聚类中的每个三维点云数据均投影至所述轴2；p2分别表示不同组合结果下的两个钢筋特征的第一点[0071]第二判断结果获取子模[0076]图1为本发明实施例1提供的一种基于点云的钢筋网片焊接点自动识别方法的流[0077]图2为本发明实施例1提供的一种基于点云的钢筋网片焊接点自动识别方法的原[0086]如图1和2所示，本发明实施例1提供一种基于点云的钢筋网片焊接点自动识别方[0091]步骤102为三维点云数据的初步分割与孤立噪点去除。采集得到的三维点云数据聚类中最少点云数量为N，从而在点云分割的同时去除所有点数小于N的聚类(即孤立噪[0095]删除非钢筋特征的聚类。以各第一点云聚类拟合得到的的圆柱点云和半径R为输[0100]2)选择c;种组合中的1种组合，设其中两个第一点云聚2[0107]对合并后的第二点云聚类重新进行圆柱拟合。该步骤以步骤104输出的合并后的第二点云聚类为输入，采用步骤103中的基于最小二乘法的点云圆柱拟合方法重新进行圆[0109]该步骤以步骤105输出的圆柱点云及单根钢筋的设计模型为输入，采用ICPp″1[0116]采用K近邻算法计算最近点t1和t2对到钢筋的模型点云的最短距离d(即最近点t1[0120]本发明实施例2提供一种基于点云的钢筋网片焊接点自动识别系统，所述系统包矢量确定子模块，用于采用主成分分析方法计算第i个第一点云聚类的协方差矩阵的最大三维点云数据均投影至所述轴线单位矢量的垂直平面上，获得平面点云数据；最小二乘圆拟合子模块，用于对所述平面点云数据进行最小二乘圆拟合，获得拟合圆柱的圆心点和半径；判断子模块，用于判断所述半径与钢筋零件标准半径的差值的绝对值是否大于第一预作为非钢筋特征的第一点云聚类进行删除；当所述判断结果表示否，则将所述第一点云聚类作为钢筋特征的第一点云聚类进行保留；返回子模块，用于令i的数值增加1，返回步骤“采用主成分分析方法计算第i个第一点云聚类的协方差矩阵的最大特征向量作为拟合圆云聚类，及每个钢筋特征的第一点云聚类对应的圆柱拟合结果；所述圆柱拟合结果包括拟2；p2分别表示不同组合结果下的两个钢筋特征的第一点[0135]第二判断结果获取子模[0138]模型匹配模块，用于分别