结合平面模型与区域增长的矿石点云分割

为了解决传统固定式破碎机在矿山井下利用石块三维信息来实现自动碎石的过程中出现的石块点云过拟合成平面,造成石块三维信息缺失的情况。文章提出了基于背景模型的方法获取石块的三维信息。利用破碎区域石块背景的不变性,将获取的石块点云与背景比较并过滤掉背景部分,最后利用区域增长算法对石块点云分割。实验结果表明,相比于基于平面模型与区域增长法,改进后的分割方法效果与鲁棒性更高。     

基于图像-点云映射的铆钉平齐度高效检测

铆钉平齐度是铆接质量参数中的一项重要指标,但在实际检测中缺少高效、稳定的检测方法.针对铆钉平齐度的检测,本文提出了一种基于图像-点云映射分割策略的平齐度检测方法.首先,为了快速、稳定地提取图像中的铆钉轮廓,本文提出了一种图像噪声轮廓的分割方法,并基于铆钉轮廓像素的邻域特征,总结出轮廓拐点处的三种邻域特征,据此判断轮廓点是否为拐点,依据拐点对噪声轮廓进行分割;然后,基于图像-点云映射策略,将图像中的铆钉特征映射到测量得到的三维点云中,实现铆钉点云区域的快速、稳定分割.实验结果验证了本文所提铆钉平齐度检测方法具有较高的稳定性和检测精度.     

一种地下电缆点云自动提取分割算法

为了解决目前地下电缆隧道点云中电缆支架与电缆分离困难、电缆点需要人工提取的问题,提出一种基于区域圆柱面拟合与抗差自适应Kalman滤波的地下电缆点云自动提取分割算法。首先基于电缆局部呈圆柱的形状特征,将区域点云进行圆柱面拟合以确定电缆初始区域的中心轴线与半径;再将初始区域电缆的轴线作为区域电缆走向,结合抗差自适应Kalman滤波算法对电缆中轴线进行延长估计,得到单条完整电缆中心轴线,最终实现电缆点云单条分割。结果表明,电缆初始区域单位权中误差在0.015 m以内,能够有效区分电缆点与其它类别点;电缆中轴线延长在地下电缆点云存在缺点、噪点情况仍保持稳健估计,具有较好的鲁棒性。该方法有效提升了地下电缆提取的准确性和可靠性。     

基于点云处理的QFP芯片引脚三维测量

为了避免利用2D图像提取特征点并进行三维重建的烦琐,同时满足芯片引脚3D测量指标的高精度要求,采用点云处理技术,提出一种基于法向量差异的点云水平校准方法,将该方法与最小外包围盒算法相结合来剔除芯片内部引脚点云.对剩余点云进行聚类分割后,利用采样一致性算法对芯片各外部引脚、上下表面进行平面方程参数拟合并求解各引脚区域的中...     

基于多约束连通图分割的机载LiDAR点云滤波方法

点云滤波是机载LiDAR点云后处理应用的必要环节.现有的大多数点云滤波方法往往在地形平坦的区域滤波效果比较好,而在地形起伏较大区域滤波效果较差.为进一步提升点云滤波方法的精度及对复杂环境的适应能力,提出一种基于多约束连通图分割的滤波方法.通过设定垂直性、高差、距离三个约束条件构建点云连通图,实现点云分割,并基于地面覆盖...     

面向自动装车的来车检测和规划系统

为解决自动装车车辆检测和码垛规划问题,设计基于三维激光成像的车辆特征识别和码垛规划系统.设计实现了激光三维扫描系统,提出点云检校方法,获取高精度三维点云;设计基于点云的开放式货车车厢全特征识别算法,经点云分割、特征识别和参数化,获取车辆完整的特征参数检测;基于检测结果设计了码垛规划器,可直接用于装车机使用;基于Linu...     

视频点云压缩基于增强数据相关性的帧间编码改进方法

基于视频的点云压缩（V-PCC）在相邻帧对应的相似3D点云发生旋转时,旋转后的点云投影平面会发生变化,从而导致投影后的像素产生较大差异并减弱点云帧间的相关性,且点云采集时掺杂的噪点也容易影响编码效果。本文提出了一种基于增强数据相关性的帧间编码改进方法,其采用基于统计的方法去除离群点,并计算点云帧之间的相对运动,通过采用基于运动一致性的二叉树分割方法分割,对分割后的点云采用基于NDT粗配准和ICP精细配准的方法估计点云的运动信息,使用基于法向量双线性平滑的方法平滑点云,最后对平滑后的点云序列使用V-PCC编码。     

基于三维点云处理的交联聚乙烯电缆接头反应力锥参数测量算法

针对交联聚乙烯（XLPE）电缆接头反应力锥参数测量问题，本文结合XLPE电缆接头结构特征与三维点云处理提出了一种XLPE电缆接头反应力锥参数测量算法。该算法先对点云进行去噪及坐标摆正预处理；之后根据XLPE电缆接头的结构特征，得到反应力锥及其相邻区域的目标点云；然后使用依据目标点云中各点与坐标轴的夹角信息及高度信息提出的点云空间划分方法，实现对目标点云的条状划分及块元划分；接着根据条状点云上块元法向量的轴线夹角及改进的凹凸性准则求得各条状点云不同区域的局部点云；在此基础上，使用随机采样一致性（RANSAC）算法及拉格朗日乘数法求取相邻区域拟合平面的相交线，再根据条状点云上各点到相交线的距离，得到初步测量结果；最后，基于残差估计对初步测量结果进行误差校正，得到最终的测量结果。使用尺寸标准及表面具有缺陷的两类电缆接头点云进行测量实验，测量结果的绝对误差分别小于0.2 mm与1.0 mm，相对误差分别小于0.5%与1.5%，说明所提算法具有较高的鲁棒性与测量精度。     

高低维双局部特征融合的点云分类分割网络

点云的分类和分割是三维点云网络的基础步骤,是三维重建、目标识别和自动驾驶等研究的关键环节。针对现有三维点云网络进行分类和分割时无法充分利用点云局部信息而导致精度不高的问题,提出了一种高低维双局部特征融合的点云分类分割网络。本文网络利用图卷积提取点云基于位置信息的低维局部特征,并通过注意力机制提取点云基于语义信息的高维局部特征,同时使用多层感知机提取点云的全局特征,通过多个特征融合的方式来提高点云分类和分割的精度。实验结果表明:本文网络在点云分类任务中,总体精度达到934,平均精度达到903;在点云分割任务中,平均交并比达到862;相较于现有的主流网络具有较好的分类和分割精度。同时对于稀疏点云输入的问题,本文网络具有较强的鲁棒性。     

基于点云凹凸性和欧式聚类的工件分割方法

在激光点云下对电子元器件的分割中,工件之间容易出现散乱分布的复杂情况,导致传统点云分割算法无法实现正确的分割与计数。提出一种利用LCCP与欧式聚类的点云分割方法。使用基于表面凹凸性的LCCP算法进行点云粗分割,分离相互堆叠和碰撞面积不大的工件,并提取其余碰撞工件的粗分割点云簇;其次,利用基于法线估计的边界检测方法剔除所提取点云簇的点云边缘点,使相互接触的工件点云在空间上产生分离后,再使用欧式聚类算法进行细分割;最后合并粗分割与细分割的结果以完成分割。结果表明,在复杂情况下所提方法能准确分割目标工件,分割正确率相比于LCCP、区域生长和欧式聚类算法分别提升了35.9%、66.7%和80%,平均每10个目标耗时约290 ms,具有良好的准确性和实用性。     

基于改进欧式聚类算法的双目主动视觉点云目标检测研究

双目视觉立体匹配时,在同色调表面因为缺乏纹理信息,不仅计算量大且匹配度低, 而且生成的 场景中的点云又具有非结构化、近密远疏的性质, 因此,提高双目视觉匹配的精度与速度, 以及准确分割点 云目标, 一直是点云获取及目标检测中的难点问题。 针对以上问题, 本文首先提出了一种融合主动激光 的 3D 点云目标采集方法, 快速准确地获得原始点云数据; 其次提出了一种基于欧式聚类的改进算法, 使用距离阈值和角度阈值作为阈值分割判断条件进行分段聚类, 得到边界明确的 3D 点云目标检测框。 实验结果表明:所设计的 3D 点云成像系统能够有效获取前方物体的 3D 点云信息,且具有比激光雷达成 本低、易实现、信息丰富等优势;改进后的欧式聚类算法能有效改善传统算法对阈值较为敏感导致的物 体易出现欠分割或过分割的问题, 提高了目标检测的准确率, 在室内场景下具有良好的检测效果。     

基于激光点云的建筑裂缝提取方法研究

提出一种面向对象的激光点云建筑裂缝提取方法,在对激光点云进行分割的基础上,通过计算面片与水平面之间的夹角、面片面积、面片相似度等特征,依据建筑裂缝先验知识,利用面向对象的激光点云分析方法对裂缝周围面片进行识别,选取建筑裂缝数据进行实验,结果表明,该方法可对建筑裂缝进行有效提取。     

基于三维激光雷达的室外环境定位算法研究

针对使用激光雷达进行室外定位的问题,提出一种基于三维立体激光视觉的特征匹配定位算法,以提高激光视觉在室外环境的位置特征可靠性和定位精度。该算法首先从原始点云数据中提取三维视觉的物类信息;再对提取的物体类进行特征提取,根据其个体特征进行分类并剔除非地标类,根据与相邻类的位置关系提取群体特征;最后通过与特征地图进行匹配实现全局定位。通过数据集仿真验证,该算法能够准确地提取有效类和位置特征,平均每帧的类提取率达到90%以上,对95%以上的场景都能成功定位,且定位误差不随地图范围增大而积累,具有稳定的定位性能和较高的定位精度。     

基于RANSAC三维点云的平面提取算法

针对三维激光扫描点云的表面特征获取时间长,提取效果与减少运行时间不能兼得的问题,本文基于随机抽样一致算法(RANSAC)提出一种自动快速识别点云平面特征的算法。通过对RANSAC算法进行改进,提出基于迭代采样子集判断优化的方法,能够快速准确地识别并提取物体的平面特征。实验结果表明,本算法能有效准确地找到扫描物的平面。     

基于标签定位的手持光刀测量点云拼接研究

基于手持光刀法三维测量具有精度高、速度快的优势,针对此法需多次测量获得完整物基金项目:国家自然科学基金项目(No.51405510)资助。体点云数据,提出基于3标签点云拼接算法,分析了3特征点转换算法的数学原理,采用棋盘格标签精确获取了相邻测量的共同特征点,推导了转换矩阵计算方法,提出了拼接精度的检验方法,最后基于标准球和标准平面,检验了算法的应用测量精度。     

基于激光点云NDT特征的两步回环检测

针对传统激光雷达配准算法进行大规模同时定位与建图(SLAM)时,存在较大累计误差的问题,本文提出一种基于正态分布变换(NDT)的两步回环检测方法,充分利用NDT配准中点云均值与方差特征,并将所提方法加入SLAM完整框架。点云匹配中采用重叠网格,首先根据各网格特征值,构建点云外观描述,进行粗回环检测。符合粗回环条件后,计算点云网格均值到坐标原点距离的方法使点云具有旋转不变性,进行精确回环检测。本文提出算法在“小旋风”智能车平台进行验证,实验表明,所提算法可以有效减小大规模建图中的累计误差,系统的鲁棒性更强,跟踪性能更好。     

三维点云中关键点的配准与优化算法

传统三维(3D)点云配准过程中存在配准误差高、计算量大及耗时长等问题,针对该问题,提出了一种3D点云中关键点的配准与优化算法。在关键点选取阶段,用边缘点检测算法剔除边缘关键点,以提高关键点特征描述的全面性和重复性,降低3D点云配准误差。在3D点云配准阶段,用K-维树(KD-tree)加速的最近邻算法和迭代最近点算法剔除粗配准结果中的误配准关键点,降低配准误差,提高3D点云配准的速度与精度。实验结果表明,本算法在不同点云数据下,均能获得良好的配准结果。与传统3D点云配准算法相比,本算法的平均配准速率提高了68.725%,平均配准精度提高了49.65%。     

一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法

点云配准方法能够有效地完成对不同重叠率、不同规模点云间的配准,可确保三维重建模型的精度。针对该问题,提出一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法,首先基于欧氏距离分割法将点云分割为子点云;然后提取子点云特征,考虑到不同点云的规模不同,提取的特征规模也是不同的,提出利用动态时间规整算法(DTW)完成子点云间的映射;最后利用迭代配准算法求取拼接点云间的平移、旋转矩阵,利用该矩阵完成点云间的配准和拼接。实验结果表明,提出的方法能够有效地解决部分重叠点云和不同规模点云的配准问题。     

基于点云配准的多固态激光雷达标定算法

针对多个固态激光雷达协同工作时,需要准确地进行外参标定的实际需求,提出一种基于点云配准的多固态激光雷达自动标定算法。该标定算法由标定物分割、初始配准和精确配准三个阶段构成。在标定物分割阶段,首先通过叠加多帧非重复扫描数据制作标定点云,再使用半径滤波和体素下采样滤波分割出纹理特征明显的目标点云。在初始配准阶段,使用3D-HARRIS算法提取关键点,并使用方向直方图(SHOT)特征描述子进行特征描述,然后匹配对应点并使用采样一致算法完成初始配准;在精配准阶段使用迭代最近邻(ICP)算法进行精确配准,从而获得精确的外参标定效果。在Bunny兔数据集和现场获得的数据上进行实验,结果表明,当保证配准平均误差小于1 mm的前提下,所提出算法的性能优于多种现有算法。