CN111429588A - 基于三维体数据和二维面数据的去背板方法及系统 - Google Patents
基于三维体数据和二维面数据的去背板方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111429588A CN111429588A CN202010167547.6A CN202010167547A CN111429588A CN 111429588 A CN111429588 A CN 111429588A CN 202010167547 A CN202010167547 A CN 202010167547A CN 111429588 A CN111429588 A CN 111429588A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dimensional
- data
- volume data
- target
- backboard
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 6
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 abstract description 4
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 abstract description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 2
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 10
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 5
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 4
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 4
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 4
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 3
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 description 2
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 230000032798 delamination Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- YCKRFDGAMUMZLT-UHFFFAOYSA-N Fluorine atom Chemical compound [F] YCKRFDGAMUMZLT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000012790 adhesive layer Substances 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 229910052731 fluorine Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011737 fluorine Substances 0.000 description 1
- 229920002313 fluoropolymer Polymers 0.000 description 1
- 239000004811 fluoropolymer Substances 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Architecture (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于三维体数据和二维面数据的去背板方法及系统，包括：获取体数据步骤：获取目标三维体数据；创建包围盒步骤：创建三维空包围盒；设置空气值步骤：设置目标三维体数据的空气值；去背板步骤：区域生长去背板；遍历步骤：将去背板后的目标三维体数据快速遍历，并填充到三维空包围盒中生成去背板后的体数据。本发明通过当前算法计算，实现人体与床板分割；通过3D图像分割，可以实现分割完整之后，保证各骨骼的完整性；通过2D面片分割，可以实现快速3D图像分割。
Description
技术领域
本发明涉及信号传输技术领域，具体地，涉及一种基于三维体数据和二维面数据的去背板方法及系统。
背景技术
目前，常规的太阳能电池组件通常依次由玻璃前板、树脂夹胶膜、光电部分、树脂夹胶膜、聚合物背板叠加构成。这种传统产品结构中，背板主要起到绝缘、耐老化作用。若使用高反射性背板，根据零深度聚光效应：1)照射到组件内部电池之间的太阳光被背板散射并由受光面玻璃反射至组件的工作区域光电部分；2)部分近红外波段的电磁波透过光电部分后，仍可反射至组件的光电部分；3)照射到电池片表面绒面部分的太阳光，在夹胶膜、电池面表面反射，经过玻璃、空气界面二次反射，到达光电部分的间隙部位，经过间隙部位的背板/封装树脂界面的反射，经由玻璃/空气界面再次回到光电部分的其他受光部位。综合以上效应，高反射背板的应用，提高了光谱的利用率，提高了组件的输出，然而高反射背板的制作成本较高且背板容易脱层。具体地：高反光背板通常由外层含氟聚合物耐候层、中层为绝缘层聚合物、与封装树脂的复合层通常也是耐候层聚合物。这种复合的结构在长期使用过程中，由于每层的热膨胀系数不同热疲劳导致脱层，或因层间粘接物的粘结失效导致脱层，背板在使用过程中存在很大的脱层风险。
专利文献CN109092842A(申请号：201810632754.7)公开了一种报废光伏组件拆解方法，包括以下步骤：1)拆解铝边框；2)拆解接线盒；3)去氟膜；4)去背板；5)分离EVA胶层和背板，分离硅片层、焊带和玻璃；6)物料单独分离。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于三维体数据和二维面数据的去背板方法及系统。
根据本发明提供的基于三维体数据和二维面数据的去背板方法，包括：
获取体数据步骤：获取目标三维体数据；
创建包围盒步骤：创建三维空包围盒；
设置空气值步骤：设置目标三维体数据的空气值；
去背板步骤：区域生长去背板；
遍历步骤：将去背板后的目标三维体数据快速遍历，并填充到三维空包围盒中生成去背板后的体数据。
优选地，所述获取体数据步骤包括：根据三维数据头、三维数据区数组、三维体数据和三维图像存储路径，生成目标三维体数据；
所述三维空包围盒与目标三维体数据大小相同。
优选地，所述空气值设置为-2000。
优选地，所述去背板步骤包括：
步骤1：获取新的三维图像或者二维片图；
步骤2：以体数据原点为种子点做第一次区域生长，根据预设阈值提取目标数据；
步骤3：以目标数据中心点为种子点做第二次区域生长，根据预设阈值提取掩膜mask数据；
步骤4：遍历掩膜mask数据，并在原始数据中将非掩膜mask区域像素值设置为-5000，得到去除背板的体数据。
优选地，所述去背板步骤包括：
获取新的二维片图，以二维面片方式进行分割，将所有二维片图重复执行步骤2～4，并将去除背板后的面数据拼接成去背板后的体数据；
根据三维体数据的层次决定二维片图的层数。
根据本发明提供的基于三维体数据和二维面数据的去背板系统，包括：
获取体数据模块：获取目标三维体数据；
创建包围盒模块：创建三维空包围盒；
设置空气值模块：设置目标三维体数据的空气值；
去背板模块：区域生长去背板；
遍历模块：将去背板后的目标三维体数据快速遍历，并填充到三维空包围盒中生成去背板后的体数据。
优选地，所述获取体数据模块包括：根据三维数据头、三维数据区数组、三维体数据和三维图像存储路径，生成目标三维体数据；
所述三维空包围盒与目标三维体数据大小相同。
优选地，所述空气值设置为-2000。
优选地，所述去背板模块包括：
模块M1：获取新的三维图像或者二维片图；
模块M2：以体数据原点为种子点做第一次区域生长，根据预设阈值提取目标数据；
模块M3：以目标数据中心点为种子点做第二次区域生长，根据预设阈值提取掩膜mask数据；
模块M4：遍历掩膜mask数据，并在原始数据中将非掩膜mask区域像素值设置为-5000，得到去除背板的体数据。
优选地，所述去背板模块包括：
获取新的二维片图，以二维面片方式进行分割，将所有二维片图调用模块M2～4，并将去除背板后的面数据拼接成去背板后的体数据；
根据三维体数据的层次决定二维片图的层数。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、通过当前算法计算，实现人体与床板分割；
2、通过3D图像分割，可以实现分割完整之后，保证各骨骼的完整性；
3、通过2D面片分割，可以实现快速3D图像分割。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明去背板方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
根据本发明提供的基于三维体数据和二维面数据的去背板方法，如图1所示，为本发明方法流程图，包括：
获取体数据步骤：获取目标三维体数据；
创建包围盒步骤：创建三维空包围盒；
设置空气值步骤：设置目标三维体数据的空气值；
去背板步骤：区域生长去背板；
遍历步骤：将去背板后的目标三维体数据快速遍历，并填充到三维空包围盒中生成去背板后的体数据。
优选地，所述获取体数据步骤包括：根据三维数据头、三维数据区数组、三维体数据和三维图像存储路径，生成目标三维体数据；
所述三维空包围盒与目标三维体数据大小相同。
优选地，所述空气值设置为-2000。
优选地，所述去背板步骤包括：
步骤1：获取新的三维图像或者二维片图；
步骤2：以体数据原点为种子点做第一次区域生长，根据预设阈值提取目标数据；
步骤3：以目标数据中心点为种子点做第二次区域生长，根据预设阈值提取掩膜mask数据；
步骤4：遍历掩膜mask数据，并在原始数据中将非掩膜mask区域像素值设置为-5000，得到去除背板的体数据。
优选地，所述去背板步骤包括：
获取新的二维片图，以二维面片方式进行分割，将所有二维片图重复执行步骤2～4，并将去除背板后的面数据拼接成去背板后的体数据；
根据三维体数据的层次决定二维片图的层数。
根据本发明提供的基于三维体数据和二维面数据的去背板系统，包括：
获取体数据模块：获取目标三维体数据；
创建包围盒模块：创建三维空包围盒；
设置空气值模块：设置目标三维体数据的空气值；
去背板模块：区域生长去背板；
遍历模块：将去背板后的目标三维体数据快速遍历，并填充到三维空包围盒中生成去背板后的体数据。
优选地，所述获取体数据模块包括：根据三维数据头、三维数据区数组、三维体数据和三维图像存储路径，生成目标三维体数据；
所述三维空包围盒与目标三维体数据大小相同。
优选地，所述空气值设置为-2000。
优选地，所述去背板模块包括：
模块M1：获取新的三维图像或者二维片图；
模块M2：以体数据原点为种子点做第一次区域生长，根据预设阈值提取目标数据；
模块M3：以目标数据中心点为种子点做第二次区域生长，根据预设阈值提取掩膜mask数据；
模块M4：遍历掩膜mask数据，并在原始数据中将非掩膜mask区域像素值设置为-5000，得到去除背板的体数据。
优选地，所述去背板模块包括：
获取新的二维片图，以二维面片方式进行分割，将所有二维片图调用模块M2～4，并将去除背板后的面数据拼接成去背板后的体数据；
根据三维体数据的层次决定二维片图的层数。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (10)
1.一种基于三维体数据和二维面数据的去背板方法，其特征在于，包括：
获取体数据步骤：获取目标三维体数据；
创建包围盒步骤：创建三维空包围盒；
设置空气值步骤：设置目标三维体数据的空气值；
去背板步骤：区域生长去背板；
遍历步骤：将去背板后的目标三维体数据快速遍历，并填充到三维空包围盒中生成去背板后的体数据。
2.根据权利要求1所述的基于三维体数据和二维面数据的去背板方法，其特征在于，所述获取体数据步骤包括：根据三维数据头、三维数据区数组、三维体数据和三维图像存储路径，生成目标三维体数据；
所述三维空包围盒与目标三维体数据大小相同。
3.根据权利要求1所述的基于三维体数据和二维面数据的去背板方法，其特征在于，所述空气值设置为-2000。
4.根据权利要求1所述的基于三维体数据和二维面数据的去背板方法，其特征在于，所述去背板步骤包括：
步骤1：获取新的三维图像或者二维片图；
步骤2：以体数据原点为种子点做第一次区域生长，根据预设阈值提取目标数据；
步骤3：以目标数据中心点为种子点做第二次区域生长，根据预设阈值提取掩膜mask数据；
步骤4：遍历掩膜mask数据，并在原始数据中将非掩膜mask区域像素值设置为-5000，得到去除背板的体数据。
5.根据权利要求4所述的基于三维体数据和二维面数据的去背板方法，其特征在于，所述去背板步骤包括：
获取新的二维片图，以二维面片方式进行分割，将所有二维片图重复执行步骤2～4，并将去除背板后的面数据拼接成去背板后的体数据；
根据三维体数据的层次决定二维片图的层数。
6.一种基于三维体数据和二维面数据的去背板系统，其特征在于，包括：
获取体数据模块：获取目标三维体数据；
创建包围盒模块：创建三维空包围盒；
设置空气值模块：设置目标三维体数据的空气值；
去背板模块：区域生长去背板；
遍历模块：将去背板后的目标三维体数据快速遍历，并填充到三维空包围盒中生成去背板后的体数据。
7.根据权利要求6所述的基于三维体数据和二维面数据的去背板系统，其特征在于，所述获取体数据模块包括：根据三维数据头、三维数据区数组、三维体数据和三维图像存储路径，生成目标三维体数据；
所述三维空包围盒与目标三维体数据大小相同。
8.根据权利要求6所述的基于三维体数据和二维面数据的去背板系统，其特征在于，所述空气值设置为-2000。
9.根据权利要求6所述的基于三维体数据和二维面数据的去背板系统，其特征在于，所述去背板模块包括：
模块M1：获取新的三维图像或者二维片图；
模块M2：以体数据原点为种子点做第一次区域生长，根据预设阈值提取目标数据；
模块M3：以目标数据中心点为种子点做第二次区域生长，根据预设阈值提取掩膜mask数据；
模块M4：遍历掩膜mask数据，并在原始数据中将非掩膜mask区域像素值设置为-5000，得到去除背板的体数据。
10.根据权利要求9所述的基于三维体数据和二维面数据的去背板系统，其特征在于，所述去背板模块包括：
获取新的二维片图，以二维面片方式进行分割，将所有二维片图调用模块M2～4，并将去除背板后的面数据拼接成去背板后的体数据；
根据三维体数据的层次决定二维片图的层数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010167547.6A CN111429588B (zh) | 2020-03-11 | 2020-03-11 | 基于三维体数据和二维面数据的去背板方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010167547.6A CN111429588B (zh) | 2020-03-11 | 2020-03-11 | 基于三维体数据和二维面数据的去背板方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111429588A true CN111429588A (zh) | 2020-07-17 |
| CN111429588B CN111429588B (zh) | 2024-02-20 |
Family
ID=71547680
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010167547.6A Active CN111429588B (zh) | 2020-03-11 | 2020-03-11 | 基于三维体数据和二维面数据的去背板方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111429588B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112258522A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-22 | 哈尔滨体育学院 | 基于二次区域生长的武术竞赛区域分割方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017013990A1 (ja) * | 2015-07-23 | 2017-01-26 | 株式会社日立製作所 | 超音波診断装置、画像処理方法、及び装置 |
| CN107925755A (zh) * | 2015-08-05 | 2018-04-17 | 英特尔公司 | 针对图像处理进行平面表面检测的方法和系统 |
| CN109584249A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-04-05 | 大连理工大学 | 一种基于闭合形式解的三维体数据分割方法 |
-
2020
- 2020-03-11 CN CN202010167547.6A patent/CN111429588B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017013990A1 (ja) * | 2015-07-23 | 2017-01-26 | 株式会社日立製作所 | 超音波診断装置、画像処理方法、及び装置 |
| CN107925755A (zh) * | 2015-08-05 | 2018-04-17 | 英特尔公司 | 针对图像处理进行平面表面检测的方法和系统 |
| CN109584249A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-04-05 | 大连理工大学 | 一种基于闭合形式解的三维体数据分割方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 杜宇慧;桂志国;李晋华;: "基于类别方差的三维医学图像分割新方法" * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112258522A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-22 | 哈尔滨体育学院 | 基于二次区域生长的武术竞赛区域分割方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111429588B (zh) | 2024-02-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113538391A (zh) | 一种基于Yolov4和热红外图像的光伏缺陷检测方法 | |
| CN111832655A (zh) | 一种基于特征金字塔网络的多尺度三维目标检测方法 | |
| CN104299263B (zh) | 一种基于单幅图像建模云场景的方法 | |
| CN114529817A (zh) | 基于注意力神经网络的无人机光伏故障诊断及定位方法 | |
| CN105354883A (zh) | 基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统 | |
| CN111862013B (zh) | 基于深度卷积神经网络的绝缘子检测方法、装置及设备 | |
| CN113160062B (zh) | 一种红外图像目标检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111429588A (zh) | 基于三维体数据和二维面数据的去背板方法及系统 | |
| CN113205104A (zh) | 一种基于深度学习的点云补全方法 | |
| CN105719250A (zh) | 基于简单背景的图像修复方法、系统及拍摄终端 | |
| CN116129289A (zh) | 一种注意力边缘交互的光学遥感图像显著性目标检测方法 | |
| CN112669249A (zh) | 结合改进nsct变换和深度学习的红外与可见光图像融合方法 | |
| CN106445981A (zh) | 一种基于小波变换的stl网格模型切片数据自适应压缩方法 | |
| CN114882234A (zh) | 多尺度轻量级密集连目标检测网络的构建方法 | |
| CN104820981A (zh) | 一种基于视差分层分割的图像立体表示方法及系统 | |
| CN116152442B (zh) | 一种三维点云模型生成方法及装置 | |
| US20230281877A1 (en) | Systems and methods for 3d point cloud densification | |
| Zou et al. | Automatic inpainting by removing fence-like structures in RGBD images | |
| US20160079462A1 (en) | Package structure of solar photovoltaic module | |
| CN116402702A (zh) | 基于深度神经网络的老照片修复方法及系统 | |
| CN114092838A (zh) | 一种基于深度学习目标检测的光伏缺陷检测方法 | |
| CN112819108A (zh) | 一种多源异构模型的切片融合方法、系统及存储介质 | |
| CN112116570A (zh) | 基于人工智能的光伏电池板eva黄化程度检测方法及其系统 | |
| CN106056582B (zh) | 一种基于反应扩散方程的分割方法 | |
| Li et al. | Rule-based procedural modeling of buildings |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |