CN103093450B - 产品局部对齐方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种产品局部对齐系统,该系统用于:获取构成移动对象的三角形数据,并从中拟合出移动对象的特征元素;将移动对象与理论对象的特征元素进行匹配;根据移动对象特征元素中心点的位置和在理论对象中所匹配的特征元素中心点的位置对移动对象进行初步定位;利用拟牛顿迭代方法进行精确迭代,输出移动对象的平移旋转矩阵;根据所述平移旋转矩阵对初步定位的移动对象进行平移旋转,使所述初步定位的移动对象与理论对象对齐。本发明还提供一种产品局部对齐方法。本发明可以快速将待测产品局部与理论对象进行精确对齐。
Description
技术领域
本发明涉及一种对齐方法及系统,尤其是涉及一种产品局部对齐方法及系统。
背景技术
在进行产品检测时,有时需对产品局部进行检测,要将该产品局部与理论对象进行对齐。现有的对齐过程的主要缺点有:在整个产品理论对象有多处与需检测局部(移动对象)相似的情况下,可能无法准确完成移动对象的对齐操作;直接根据产品理论对象中心及移动对象中心计算平移矩阵,将移动对象平移到产品理论对象中心进行粗略对齐,偏移较大,无法得到好的对齐效果;对齐速度慢。
发明内容
鉴于以上内容,有必要提供一种产品局部对齐方法,可以快速将待测产品局部与理论对象进行精确对齐。
鉴于以上内容,还有必要提供一种产品局部对齐系统,可以快速将待测产品局部与理论对象进行精确对齐。
所述产品局部对齐方法包括:输入步骤:输入理论对象与移动对象,所述理论对象为待测产品的标准图像或者样品扫描图像,所述移动对象为所述待测产品需检测的局部扫描图像;拟合步骤:获取构成移动对象的三角形数据,并从该三角形数据中拟合出该移动对象的特征元素;匹配步骤:将移动对象的特征元素与理论对象的特征元素进行匹配,提取移动对象的特征元素在理论对象中所匹配的特征元素;定位步骤:根据移动对象特征元素中心点的位置和在理论对象中所匹配的特征元素中心点的位置对移动对象进行初步定位;迭代步骤:利用拟牛顿迭代方法对初步定位的移动对象的位置进行精确迭代,输出移动对象的平移旋转矩阵;及更新步骤:根据所述平移旋转矩阵对初步定位的移动对象进行平移旋转,使所述初步定位的移动对象与理论对象对齐。
所述产品局部对齐系统包括:输入模块,用于输入理论对象与移动对象,所述理论对象为待测产品的标准图像或者样品扫描图像,所述移动对象为所述待测产品需检测的局部扫描图像;拟合模块,用于获取构成移动对象的三角形数据,并从该三角形数据中拟合出该移动对象的特征元素;匹配模块,用于将移动对象的特征元素与理论对象的特征元素进行匹配,提取移动对象的特征元素在理论对象中所匹配的特征元素;定位模块,用于根据移动对象特征元素中心点的位置和在理论对象中所匹配的特征元素中心点的位置对移动对象进行初步定位;迭代模块,用于利用拟牛顿迭代方法对初步定位的移动对象的位置进行精迭代,输出移动对象的平移旋转矩阵;及更新模块,用于根据所述平移旋转矩阵对初步定位的移动对象进行平移旋转,使所述初步定位的移动对象与理论对象对齐。
相较于现有技术,所述的产品局部对齐方法及系统,可以将移动对象(即待测产品局部)与理论对象的特征元素进行匹配,排除理论对象中其他相似的特征元素,并对所述移动对象进行较为准确的初步定位;在该初步定位的基础上,再使用拟牛顿迭代方法进行精确迭代,使所述初步定位的移动对象与理论对象对齐,则对齐速度更快,对齐效果也更加精确。
附图说明
图1是本发明产品局部对齐系统较佳实施例的应用环境图。
图2是本发明所对齐的移动对象及理论对象的示意图。
图3是本发明产品局部对齐系统较佳实施例的功能模块图。
图4A-4B是本发明中三角形数据及边界边的示意图。
图5是本发明中拟合特征元素的示意图。
图6是本发明中特征元素匹配的示意图。
图7是本发明中最大包围盒及其中心点的示意图。
图8是图2中的移动对象按照平移矩阵平移之后的示意图。
图9是图8中的移动对象与理论对象对齐之后的示意图。
图10是本发明产品局部对齐方法较佳实施例的流程图。
图11是图10中步骤S18的具体流程图。
主要元件符号说明
测试服务器 | 1 |
测试机台 | 2 |
产品局部对齐系统 | 10 |
存储器 | 20 |
待测产品 | 30 |
输入模块 | 100 |
拟合模块 | 200 |
匹配模块 | 300 |
定位模块 | 400 |
迭代模块 | 500 |
更新模块 | 600 |
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
参阅图1所示,是本发明产品局部对齐系统较佳实施例的应用环境图。所述产品局部对齐系统10运行于测试服务器1中,所述测试服务器1中还包括存储器20。所述测试服务器1连接于测试机台2,所述测试机台2用于测试待测产品30。
所述产品局部对齐系统10用于在需要对所述待测产品30的局部进行检测时,将该待测产品30的局部移动对象(以下简称为“移动对象”)与该待测产品30的整个理论对象(以下简称为“理论对象”)进行对齐。所述理论对象为所述待测产品30的标准图像或者样品扫描图像,所述移动对象为所述待测产品30需检测的局部扫描图像。参阅图2所示,图中右上角的局部扫描图像为移动对象,左侧的图像为理论对象。
所述存储器20用于存储所述移动对象和理论对象,以及理论对象的特征元素列表。
参阅图3所示,是本发明产品局部对齐系统较佳实施例的功能模块图。
所述产品局部对齐系统10包括输入模块100、拟合模块200、匹配模块300、定位模块400、迭代模块500及更新模块600。
所述输入模块100用于输入理论对象与移动对象。所述输入可以为从所述存储器20中读取理论对象与移动对象,或者直接读取从所述测试机台2上传输的移动对象。
所述拟合模块200用于获取构成移动对象的三角形数据(参阅图4A所示),并从该三角形数据中拟合出该移动对象的特征元素。所述拟合模块200遍历移动对象所有的三角形,提取所有只使用过一次的边,并将该只使用过一次的边所对应的点输出(参阅图4B所示)。所有连接在一起的只使用过一次的边所对应的点构成一个点集,该点集为所述移动对象的边界边。将输出的所有点拟合成特征元素,可以分别拟合线、面、圆、圆球、圆锥、圆柱等,如果拟合成的特征元素最小值小于拟合公差,则表明该拟合特征元素符合要求,输出该拟合特征元素。参阅图5所示,图中各点到理想圆的距离小于所述拟合公差,则图中各点拟合成的圆为所述移动对象的特征元素。
所述匹配模块300用于将移动对象的特征元素与理论对象的特征元素进行匹配。所述匹配模块300遍历理论对象的特征元素列表,根据输出的移动对象的特征元素的属性及各特征元素之间的位置关系,在理论对象特征元素列表中进行特征匹配,提取移动对象的特征元素在理论对象中所匹配的特征元素。例如移动对象的特征元素及理论对象的特征元素列表中均含有一个直径3mm的圆孔、一个直径4mm的圆孔和一个直径4.5mm的圆孔,并且所述直径3mm的圆孔与直径4mm的圆孔的距离均为8mm,直径3mm的圆孔与直径4.5mm的圆孔的距离均为9mm,直径4mm的圆孔与直径4.5mm的圆孔的距离均为10mm,则移动对象中的该三个圆孔与理论对象中的该三个圆孔可以匹配。参阅图6所示,移动对象中有三个圆孔,理论对象在框线内所示的部分也有三个圆孔,且该三个圆孔的大小、位置关系等与移动对象中相同,则移动对象中的该三个圆孔与理论对象中的该三个圆孔可以匹配。
所述定位模块400用于根据移动对象特征元素中心点的位置和在理论对象中所匹配的特征元素中心点的位置对移动对象进行初步定位。所述定位模块400首先分别得到移动对象特征元素及在理论对象中所匹配的特征元素的最大包围盒。
其中,移动对象特征元素的最大包围盒boxMov为:
移动对象特征元素中所有点的坐标分别取X轴最小值pt1Min.x、Y轴最小值pt1Min.y、Z轴最小值pt1Min.z、X轴最大值pt1Max.x、Y轴最大值pt1Max.y、Z轴最大值pt1Max.z赋值给boxMov(pt1Min.x,pt1Min.y,pt1Min.z,pt1Max.x,pt1Max.y,pt1Max.z)。
在理论对象中所匹配的特征元素的最大包围盒boxRef为:
在理论对象中所匹配的特征元素中所有点的坐标分别取X轴最小值pt2Min.x、Y轴最小值pt2Min.y、Z轴最小值pt2Min.z、X轴最大值pt2Max.x、Y轴最大值pt2Max.y、Z轴最大值pt2Max.z赋值给boxRef(pt2Min.x,pt2Min.y,pt2Min.z,pt2Max.x,pt2Max.y,pt2Max.z)。
然后根据移动对象特征元素最大包围盒的中心点与在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点的位置,计算迭代初始参数P[6],得到移动对象初始平移矩阵,根据该初始平移矩阵对所述移动对象进行初步定位。参阅图7所示,图中的长方体所示为该移动对象特征元素的最大包围盒,中间的圆点所示为该最大包围盒的中心点。
所述迭代初始参数P[6]为一个包含6个数值的数组,其中:
P[0]=CenMov[0]-CenRef[0],其中CenMov[0]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点在X轴的坐标值,CenRef[0]为在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点在X轴的坐标值;
P[1]=CenMov[1]-CenRef[1],其中CenMov[1]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点在Y轴的坐标值,CenRef[1]为在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点在Y轴的坐标值;
P[2]=CenMov[2]-CenRef[2],其中CenMov[2]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点在Z轴的坐标值,CenRef[2]为在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点在Z轴的坐标值;
P[3]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点与在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点连成的线与X轴的夹角;
P[4]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点与在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点连成的线与Y轴的夹角;
P[5]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点与在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点连成的线与Z轴的夹角。
其中P[0]、P[1]、P[2]构成移动对象初始平移矩阵。
参阅图8所示,是图2中的移动对象按照该初始平移矩阵平移之后的示意图。
值得注意的是,在其他实施例中,所述移动对象可能无法拟合出特征元素,此时可以指定用该移动对象的外边界作为特征元素来进行初步定位。
所述迭代模块500用于利用拟牛顿迭代方法对初步定位的移动对象的位置进行精确迭代,输出移动对象的平移旋转矩阵,具体过程参阅图11的描述。
所述更新模块600用于根据所述平移旋转矩阵对初步定位的移动对象进行平移旋转,使所述初步定位的移动对象与理论对象对齐。
参阅图9所示,是图8中的初步定位的移动对象与理论对象对齐之后的示意图。
参阅图10所示,是本发明产品局部对齐方法较佳实施例的流程图。
步骤S10,所述输入模块100输入理论对象与移动对象。所述输入可以为从所述存储器20中读取理论对象与移动对象,或者直接读取从所述测试机台2上传输的移动对象。
步骤S12,所述拟合模块200获取构成移动对象的三角形数据,并从该三角形数据中拟合出该移动对象的特征元素。所述拟合模块200遍历移动对象所有的三角形,提取所有只使用过一次的边,并将该只使用过一次的边所对应的点输出。所有连接在一起的只使用过一次的边所对应的点构成一个点集,该点集为所述移动对象的边界边。将输出的所有点拟合成特征元素,可以分别拟合线、面、圆、圆球、圆锥、圆柱等,如果拟合成的特征元素最小值小于拟合公差,则表明该拟合特征元素符合要求,输出该拟合特征元素。
步骤S14,所述匹配模块300将移动对象的特征元素与理论对象的特征元素进行匹配。所述匹配模块300遍历理论对象的特征元素列表,根据输出的移动对象的特征元素的属性及各特征元素之间的位置关系,在理论对象特征元素列表中进行特征匹配,提取移动对象的特征元素在理论对象中所匹配的特征元素。
步骤S16,所述定位模块400根据移动对象特征元素中心点的位置和在理论对象中所匹配的特征元素中心点的位置对移动对象进行初步定位。所述定位模块400首先分别得到移动对象特征元素及在理论对象中所匹配的特征元素的最大包围盒。
其中,移动对象特征元素的最大包围盒boxMov为:
移动对象特征元素中所有点的坐标分别取X轴最小值pt1Min.x、Y轴最小值pt1Min.y、Z轴最小值pt1Min.z、X轴最大值pt1Max.x、Y轴最大值pt1Max.y、Z轴最大值pt1Max.z赋值给boxMov(pt1Min.x,pt1Min.y,pt1Min.z,pt1Max.x,pt1Max.y,pt1Max.z)。
在理论对象中所匹配的特征元素的最大包围盒boxRef为:
在理论对象中所匹配的特征元素中所有点的坐标分别取X轴最小值pt2Min.x、Y轴最小值pt2Min.y、Z轴最小值pt2Min.z、X轴最大值pt2Max.x、Y轴最大值pt2Max.y、Z轴最大值pt2Max.z赋值给boxRef(pt2Min.x,pt2Min.y,pt2Min.z,pt2Max.x,pt2Max.y,pt2Max.z)。
然后根据移动对象特征元素最大包围盒的中心点与在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点的位置,计算迭代初始参数P[6],得到移动对象初始平移矩阵,根据该初始平移矩阵对所述移动对象进行初步定位。
所述迭代初始参数P[6]为一个包含6个数值的数组,其中:
P[0]=CenMov[0]-CenRef[0],其中CenMov[0]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点在X轴的坐标值,CenRef[0]为在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点在X轴的坐标值;
P[1]=CenMov[1]-CenRef[1],其中CenMov[1]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点在Y轴的坐标值,CenRef[1]为在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点在Y轴的坐标值;
P[2]=CenMov[2]-CenRef[2],其中CenMov[2]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点在Z轴的坐标值,CenRef[2]为在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点在Z轴的坐标值;
P[3]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点与在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点连成的线与X轴的夹角;
P[4]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点与在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点连成的线与Y轴的夹角;
P[5]为移动对象特征元素最大包围盒的中心点与在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点连成的线与Z轴的夹角。
其中P[0]、P[1]、P[2]构成移动对象初始平移矩阵。
值得注意的是,在其他实施例中,所述移动对象可能无法拟合出特征元素,此时可以指定用该移动对象的外边界作为特征元素来进行初步定位。
步骤S18,所述迭代模块500利用拟牛顿迭代方法对初步定位的移动对象的位置进行精确迭代,输出移动对象的平移旋转矩阵,具体过程参阅图11的描述。
步骤S20,所述更新模块600根据所述平移旋转矩阵对初步定位的移动对象进行平移旋转,使所述初步定位的移动对象与理论对象对齐。
参阅图11所示,是图10中步骤S18的具体流程图。
步骤S100,获取所述迭代初始参数P[6]。
步骤S102,计算迭代函数f(x)的值:
其中:
n为所述移动对象特征元素中所有点的个数,X2、Y2、Z2分别为所述移动对象特征元素在当前位置时各个点在X轴、Y轴、Z轴的坐标值,X1、Y1、Z1分别为在理论对象中所匹配的特征元素各个点在X轴、Y轴、Z轴的坐标值。
步骤S104,判断计算出的迭代函数f(x)的值是否小于预先设定的最小值FunX。若迭代函数f(x)的值小于FunX,则执行步骤S114;若迭代函数f(x)的值大于或等于FunX,则执行步骤S106。
步骤S106,计算移动对象当前位置的下降方向。当所述移动对象在某一方向移动一步(如移动预先设定的距离D)之后计算出的迭代函数f(x)的值小于移动之前计算出的迭代函数f(x)的值时,判断该方向即为所述移动对象当前位置的下降方向,下一步将所述移动对象沿该下降方向继续移动;当所述移动对象在某一方向移动一步之后计算出的迭代函数f(x)的值大于或等于移动之前计算出的迭代函数f(x)的值时,判断该方向不是移动对象当前位置的下降方向,换个方向继续移动。第一次计算下降方向时,可以先取任意方向。
步骤S108,判断移动对象当前位置是否存在下降方向。若存在下降方向,则执行步骤S110;若不存在下降方向,则执行步骤S114。
步骤S110,将移动对象在所述下降方向上移动距离D,计算移动之后的迭代函数f(x+1)。
步骤S112,判断移动之后的迭代函数f(x+1)的值是否小于移动之前的迭代函数f(x)的值。若移动之后的迭代函数f(x+1)的值小于移动之前的迭代函数f(x)的值,则重复执行步骤S110,继续将移动对象在所述下降方向上移动距离D;若移动之后的迭代函数f(x+1)的值大于或等于移动之前的迭代函数f(x)的值,则返回步骤S106,重新计算移动对象当前位置的下降方向。
步骤S114,计算当前迭代参数Para[6],该当前迭代参数Para[6]为一个包含6个数值的数组。其中,Para[0]为所述移动对象特征元素在当前位置时各个点与X轴的距离,Para[1]为所述移动对象特征元素在当前位置时各个点与Y轴的距离,Para[2]为所述移动对象特征元素在当前位置时各个点与Z轴的距离,Para[3]为所述移动对象特征元素在当前位置时各个点与在理论对象中所匹配的特征元素的相应点连成的线与X轴的夹角,Para[4]为所述移动对象特征元素在当前位置时各个点与在理论对象中所匹配的特征元素的相应点连成的线与Y轴的夹角,Para[5]为所述移动对象特征元素在当前位置时各个点与在理论对象中所匹配的特征元素的相应点连成的线与Z轴的夹角。
步骤S116,输出所述移动对象的平移旋转矩阵Matrix:
Matrix=Move*(Move2*(Mat*moveX1)),其中:
Mat=Move1*MatX*MatY*MatZ,
所述矩阵中的Center[0]、Center[1]、Center[2]分别为所述移动对象特征元素在当前位置时的中心点在X轴、Y轴、Z轴的坐标值;angleX=Para[3]*π/180,angleY=Para[4]*π/180,angleZ=Para[5]*π/180,其中,π为圆周率。
综上所述,使用本发明产品局部对齐方法及系统,可以首先拟合移动对象的特征元素,然后将移动对象的特征元素与理论对象的特征元素进行匹配,排除理论对象中其他相似的特征元素,并根据相匹配的特征元素中心点的位置,对所述移动对象进行较为准确的初步定位;在该初步定位的基础上,再使用拟牛顿迭代方法进行精确迭代,自动输出移动对象的平移旋转矩阵,根据所述平移旋转矩阵使所述初步定位的移动对象与理论对象精确对齐,则对齐速度更快,对齐效果也更加精确。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种产品局部对齐方法,其特征在于,该方法包括:
输入步骤:输入理论对象与移动对象,所述理论对象为待测产品的标准图像或者样品扫描图像,所述移动对象为所述待测产品需检测的局部扫描图像;
拟合步骤:获取构成移动对象的三角形数据,并从该三角形数据中拟合出该移动对象的特征元素;
匹配步骤:将移动对象的特征元素与理论对象的特征元素进行匹配,提取移动对象的特征元素在理论对象中所匹配的特征元素;
定位步骤:根据移动对象特征元素中心点的位置和在理论对象中所匹配的特征元素中心点的位置对移动对象进行初步定位;
迭代步骤:利用拟牛顿迭代方法对初步定位的移动对象的位置进行精确迭代,输出移动对象的平移旋转矩阵;及
更新步骤:根据所述平移旋转矩阵对初步定位的移动对象进行平移旋转,使所述初步定位的移动对象与理论对象对齐。
2.如权利要求1所述的产品局部对齐方法,其特征在于,所述匹配步骤具体包括:
遍历理论对象的特征元素列表;
根据移动对象的特征元素的属性及各特征元素之间的位置关系,在理论对象特征元素列表中进行特征匹配;及
提取移动对象的特征元素在理论对象中所匹配的特征元素。
3.如权利要求1所述的产品局部对齐方法,其特征在于,所述定位步骤具体包括:
分别得到移动对象特征元素的最大包围盒及在理论对象中所匹配的特征元素的最大包围盒;
根据移动对象特征元素最大包围盒的中心点与在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点的位置,计算迭代初始参数,得到移动对象初始平移矩阵;及
根据该初始平移矩阵对所述移动对象进行初步定位。
4.如权利要求3所述的产品局部对齐方法,其特征在于,所述迭代步骤具体包括:
获取迭代初始参数;
计算迭代函数f(x)的值;
判断计算出的迭代函数f(x)的值是否小于预先设定的最小值;
当计算出的迭代函数f(x)的值大于或等于预先设定的最小值时,计算移动对象当前位置的下降方向;
判断移动对象当前位置是否存在下降方向;
当存在下降方向时,将移动对象在所述下降方向上移动预先设定的距离D,计算移动之后的迭代函数f(x+1)的值;
当移动之后的迭代函数f(x+1)的值小于移动之前的迭代函数f(x)的值时,继续将移动对象在所述下降方向上移动距离D,当移动之后的迭代函数f(x+1)的值大于或等于移动之前的迭代函数f(x)的值时,重新计算移动对象当前位置的下降方向;及
当计算出的迭代函数f(x)的值小于预先设定的最小值,或者移动对象当前位置不存在下降方向时,计算当前迭代参数,输出所述移动对象的平移旋转矩阵。
5.一种产品局部对齐系统,其特征在于,该系统包括:
输入模块,用于输入理论对象与移动对象,所述理论对象为待测产品的标准图像或者样品扫描图像,所述移动对象为所述待测产品需检测的局部扫描图像;
拟合模块,用于获取构成移动对象的三角形数据,并从该三角形数据中拟合出该移动对象的特征元素;
匹配模块,用于将移动对象的特征元素与理论对象的特征元素进行匹配,提取移动对象的特征元素在理论对象中所匹配的特征元素;
定位模块,用于根据移动对象特征元素中心点的位置和在理论对象中所匹配的特征元素中心点的位置对移动对象进行初步定位;
迭代模块,用于利用拟牛顿迭代方法对初步定位的移动对象的位置进行精迭代,输出移动对象的平移旋转矩阵;及
更新模块,用于根据所述平移旋转矩阵对初步定位的移动对象进行平移旋转,使所述初步定位的移动对象与理论对象对齐。
6.如权利要求5所述的产品局部对齐系统,其特征在于,所述匹配模块的匹配过程具体包括:
遍历理论对象的特征元素列表;
根据移动对象的特征元素的属性及各特征元素之间的位置关系,在理论对象特征元素列表中进行特征匹配;及
提取移动对象的特征元素在理论对象中所匹配的特征元素。
7.如权利要求5所述的产品局部对齐系统,其特征在于,所述定位模块的定位过程具体包括:
分别得到移动对象特征元素的最大包围盒及在理论对象中所匹配的特征元素的最大包围盒;
根据移动对象特征元素最大包围盒的中心点与在理论对象中所匹配的特征元素最大包围盒的中心点的位置,计算迭代初始参数,得到移动对象初始平移矩阵;及
根据该初始平移矩阵对所述移动对象进行初步定位。
8.如权利要求7所述的产品局部对齐系统,其特征在于,所述迭代模块的迭代过程具体包括:
获取迭代初始参数;
计算迭代函数f(x)的值;
判断计算出的迭代函数f(x)的值是否小于预先设定的最小值;
当计算出的迭代函数f(x)的值大于或等于预先设定的最小值时,计算移动对象当前位置的下降方向;
判断移动对象当前位置是否存在下降方向;
当存在下降方向时,将移动对象在所述下降方向上移动预先设定的距离D,计算移动之后的迭代函数f(x+1)的值;
当移动之后的迭代函数f(x+1)的值小于移动之前的迭代函数f(x)的值时,继续将移动对象在所述下降方向上移动距离D,当移动之后的迭代函数f(x+1)的值大于或等于移动之前的迭代函数f(x)的值时,重新计算移动对象当前位置的下降方向;及
当计算出的迭代函数f(x)的值小于预先设定的最小值,或者移动对象当前位置不存在下降方向时,计算当前迭代参数,输出所述移动对象的平移旋转矩阵。
Priority Applications (3)
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---|---|---|---|---|
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US20090232388A1 (en) * | 2008-03-12 | 2009-09-17 | Harris Corporation | Registration of 3d point cloud data by creation of filtered density images |
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CN101082988A (zh) * | 2007-06-19 | 2007-12-05 | 北京航空航天大学 | 自动的深度图像配准方法 |
CN101387506A (zh) * | 2007-09-14 | 2009-03-18 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 点云最优对齐方法 |
CN101673312A (zh) * | 2008-09-08 | 2010-03-17 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 特征元素对齐方法 |
CN101871767A (zh) * | 2009-04-25 | 2010-10-27 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 零件形位公差检测系统及方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Two-Dimensional Incompressible Navier-Stokes Calculations in Complex-Shaped Moving Domains;Kris Riemselagh 等;《Journal of Engineering Mathematics》;19980731;第34卷(第1期);第57-73页 * |
数字化装配环境下产品装配设计方案模糊评价;南风强 等;《计算机集成制造系统》;20070831;第13卷(第8期);第1490-1497页 * |
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