CN111598958A - 高质量3d点云图像快速获取系统及方法 - Google Patents

高质量3d点云图像快速获取系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111598958A
CN111598958A CN202010427004.3A CN202010427004A CN111598958A CN 111598958 A CN111598958 A CN 111598958A CN 202010427004 A CN202010427004 A CN 202010427004A CN 111598958 A CN111598958 A CN 111598958A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
unit
point cloud
quality
parameters
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.)
Pending
Application number
CN202010427004.3A
Other languages
English (en)
Inventor
樊钰
赵明明
叶义武
李宏坤
田璇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Migration Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Migration Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Migration Technology Co ltd filed Critical Beijing Migration Technology Co ltd
Priority to CN202010427004.3A priority Critical patent/CN111598958A/zh
Publication of CN111598958A publication Critical patent/CN111598958A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/80Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G06T7/85Stereo camera calibration

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

本发明公开了一种高质量3D点云图像快速获取系统,该系统包含:交互界面、智能计算单元、图像采集单元、相机控制单元、图像处理单元和通讯单元,交互界面包含特征设置单元和图像显示单元;智能计算单元根据用户设置的特征参数智能计算出最优相机配置参数;相机控制单元根据最优相机配置参数调整图像采集单元的参数并控制其采集工件的深度图像;图像处理单元利用深度图像生成3D点云图像;通讯单元将图像采集单元连接至相机控制单元和图像处理单元。本发明的高质量3D点云图像快速获取系统及方法,用户仅需要设置比较容易判断的特征参数,系统即可自动计算出最优相机配置参数,通过该最优相机配置参数进行图像采集并最终生成高质量的3D点云图像。

Description

高质量3D点云图像快速获取系统及方法
技术领域
本发明涉及一种高质量3D点云图像快速获取系统及方法。
背景技术
通过3D相机对物体识别定位的方案广泛应用在制造业领域当中。在3D相机对物体识别定位过程中,对于用户而言,相机参数调试时间和3D点云质量是最关键的两个指标。目前市场上提供的3D相机参数调试软件具有很强的专业性,不仅要求使用者具备专业的知识,还需要大量的经验积累。终端用户为了获得高质量的3D点云图像,需要学习专业的技术知识,即便这样,用户花费很长时间也很难获得理想的3D点云数据。
发明内容
本发明提供了一种高质量3D点云图像快速获取系统及方法,采用如下的技术方案:
一种高质量3D点云图像快速获取系统,包含:
交互界面;
交互界面包含:
特征设置单元,用于供用户设置特征参数;
图像显示单元,用于显示工件的3D点云图像;
高质量3D点云图像快速获取系统还包括:
智能计算单元,用于根据用户设置的特征参数智能计算出最优相机配置参数;
图像采集单元,用于采集工件的深度图像;
相机控制单元,用于根据智能计算单元计算得到的最优相机配置参数调整图像采集单元的参数并控制图像采集单元采集深度图像;
图像处理单元,用于根据利用图像采集单元采集到的深度图像生成3D点云图像;
通讯单元,用于将图像采集单元连接至相机控制单元和图像处理单元。
进一步地,特征参数包含工件特征参数和环境特征参数。
进一步地,交互界面还包含:
相机参数显示单元,用于显示智能计算单元计算得到的最优相机配置参数。
进一步地,图像采集单元还用于采集工件的2D图像;
图像显示单元还用于显示2D图像和深度图像。
进一步地,图像采集单元为单目结构光3D相机、双目3D相机、TOF 3D相机和双目结构光3D相机中的一种。
进一步地,通讯单元包含信息输入接口和信息输出接口;
信息输入接口用于将图像采集单元连接至图像处理单元;
信息输出接口用于将图像采集单元连接至相机控制单元。
一种高质量3D点云图像快速获取方法,包含:
步骤S1:用户通过交互界面的特征设置单元设置特征参数;
步骤S2:智能计算单元根据用户设置的特征参数智能计算出最优相机配置参数;
步骤S3:相机控制单元根据智能计算单元计算得到的最优相机配置参数调整图像采集单元的参数并控制图像采集单元采集工件的深度图像;
步骤S4:图像处理单元利用图像采集单元采集到的深度图像生成3D点云图像;
步骤S5:通过交互界面的图像显示单元显示3D点云图像。
进一步地,在步骤S1中,用户通过交互界面的特征设置单元设置工件特征参数和环境特征参数;
在步骤S2中,智能计算单元根据用户设置的工件特征参数和环境特征参数计算出最优相机配置参数。
进一步地,在步骤S2之后,高质量3D点云图像快速获取方法还包括:
通过交互界面的相机参数显示单元显示最优相机配置参数。
进一步地,在步骤S3中,图像采集单元还采集工件的2D图像;
步骤S5具体为:图像显示单元显示3D点云图像、2D图像和深度图像。
本发明的有益之处在于所提供的高质量3D点云图像快速获取系统及方法,用户仅需要设置比较容易判断的特征参数,系统即可自动计算出最优相机配置参数,通过该最优相机配置参数进行图像采集并最终生成高质量的3D点云图像。用户无需掌握专业的技术知识去设置复杂的相机配置参数。
附图说明
图1是本发明的高质量3D点云图像快速获取系统的示意图;
图2是本发明的高质量3D点云图像快速获取方法的示意图;
高质量3D点云图像快速获取系统100,交互界面10,特征设置单元101,图像显示单元102,相机参数显示单元103,智能计算单元20,图像采集单元30,相机控制单元40,图像处理单元50,通讯单元60,信息输入接口601,信息输出接口602。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。
如图1所示为本发明的一种高质量3D点云图像快速获取系统100,包含:交互界面10、智能计算单元20、图像采集单元30、相机控制单元40、图像处理单元50和通讯单元60,其中,交互界面10用于和用户进行信息交互,包含特征设置单元101和图像显示单元102。其中,特征设置单元101连接至智能计算单元20,智能计算单元20连接至相机控制单元40,图像显示单元102连接至图像处理单元50,图像处理单元50、相机控制单元40和图像采集单元30均连接至通讯单元60。具体而言,特征设置单元101用于供用户设置特征参数。图像显示单元102用于显示工件的3D点云图像。智能计算单元20用于根据用户设置的特征参数智能计算出最优相机配置参数。图像采集单元30用于采集工件的深度图像。相机控制单元40用于根据智能计算单元20计算得到的最优相机配置参数调整图像采集单元30的参数并控制图像采集单元30采集工件的深度图像。图像处理单元50用于利用图像采集单元30采集到的深度图像生成3D点云图像。通讯单元60用于将图像采集单元30连接至相机控制单元40和图像处理单元50。本发明的高质量3D点云图像快速获取系统100能够根据用户设置的相关特征参数智能计算出最优相机配置参数,通过相机控制单元40对图像采集单元30的参数进行调整并采集深度图像,图像处理单元50再利用采集到的深度图像生成3D点云图像,图像显示单元102将生成的3D点云图像显示出来。
在本发明中,用户通过特征设置单元101设置的特征参数包含工件特征参数和环境特征参数。工件特征参数包括但不限于工件材质和工件颜色,工件材质包括反光塑料、不反光塑料、抛光面金属、喷砂面金属、粗糙面金属、反光玻璃、哑光玻璃、其它反光材料和其它不反光材料等,工件颜色包括黑色、灰色、白色、深色和浅色。环境特征参数包括但不限于环境光照,光照包括明亮、正常、昏暗以及光照强度值。以上描述的工件特征参数和环境特征参数均预设在特征设置单元101中,用户可以根据实际情况在特征设置单元101中设置工件特征参数和环境特征参数。智能计算单元20根据用户设置的工件特征参数和环境特征参数计算出最优相机配置参数。智能计算单元20通过深度学习模型计算输出一组在给定的场景下最优的相机配置参数。其中,深度学习模型是经过样本数据训练而建立的,由人工输出标注的训练数据集,数据集样本量足够大、具有代表性并且拥有清楚的标签,利用高质量的数据集对深度学习模型进行训练和测试。相机参数主要包括曝光时间、电子光圈、投影机亮度、增益以及多种滤波器,如对比度、饱和度、异常值处理和高斯滤波等。
作为一种优选的实施方式,交互界面10还包含:相机参数显示单元103。相机参数显示单元103用于显示智能计算单元20计算得到的最优相机配置参数。
作为一种优选的实施方式,图像采集单元30还用于采集工件的2D图像。并且,图像显示单元102除了显示生成的3D点云图像还用于显示2D图像和深度图像。
在本发明中,图像采集单元30具体为相机,可选的,图像采集单元30为单目结构光3D相机、双目3D相机、TOF 3D相机和双目结构光3D相机中的一种。
作为一种优选的实施方式,通讯单元60包含信息输入接口601和信息输出接口602。图像采集单元30连接至信息输入接口601和信息输出接口602。信息输入接口601用于将图像采集单元30连接至图像处理单元50。图像采集单元30采集到的数据通过信息输入接口601传输至图像处理单元50。信息输出接口602用于将图像采集单元30连接至相机控制单元40。相机控制单元40通过信息输出接口602将最优相机配置参数以及拍摄指令发送至图像采集单元30。
如图2所示为本发明的一种高质量3D点云图像快速获取方法,应用于上述的高质量3D点云图像快速获取系统100。包含:
步骤S1:用户通过交互界面10的特征设置单元101设置特征参数。具体的,用户在交互界面10的特征设置单元101中选择对应的特征参数。特征参数确定后,用户触发交互界面10中的“拍照”按钮。
步骤S2:智能计算单元20根据用户设置的特征参数智能计算出最优相机配置参数。
步骤S3:相机控制单元40根据智能计算单元20计算得到的最优相机配置参数调整图像采集单元30的参数并控制图像采集单元30采集工件的深度图像。具体的,相机控制单元40通过通讯单元60的信息输出接口602与图像采集单元30连接,并调整图像采集单元30的相机参数并控制图像采集单元30进行图像采集。
步骤S4:图像处理单元50利用图像采集单元30采集到的深度图像生成3D点云图像。图像处理单元50通过通讯单元60的信息输入接口601连接到图像采集单元30,获取到深度图像数据,并利用图像处理方法生成3D点云图像。
步骤S5:通过交互界面10的图像显示单元102显示3D点云图像。
作为一种优选的实施方式,在步骤S1中,用户通过交互界面10的特征设置单元101设置工件特征参数和环境特征参数。在步骤S2中,智能计算单元20根据用户设置的工件特征参数和环境特征参数计算出最优相机配置参数。
作为一种优选的实施方式,在步骤S2之后,高质量3D点云图像快速获取方法还包括:通过交互界面10的相机参数显示单元103显示最优相机配置参数。
作为一种优选的实施方式,在步骤S3中,图像采集单元30还采集工件的2D图像。步骤S5具体为:图像显示单元102显示3D点云图像、2D图像和深度图像。
本发明还提供了一种工控设备,该工控设备包括:处理器、存储器和通讯模块。该工控设备的处理器、存储器和通讯模块可以通过总线或者其他方式连接。处理器通过运行存储在存储器中的视觉控制软件程序、指令以及模块,从而执行视觉软件的各种功能以及图像数据处理,即实现相机参数的智能化配置和高质量点云图像的获取。通讯模块提供了硬件接口和通讯协议,实现了图像采集单元与相机控制单元、图像处理单元间的数据传输。存储器可包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统和相应的应用程序,如本发明方案中的视觉控制应用程序。存储数据区可存储用户创建的数据以及设备生成的数据,如工件特征参数和环境特征参数,2D图像数据和3D点云图像数据等。上述提供的工控设备可执行前述的高质量3D点云图像快速获取方法。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解,上述实施例不以任何形式限制本发明,凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案,均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种高质量3D点云图像快速获取系统,其特征在于,包含:
交互界面;
所述交互界面包含:
特征设置单元,用于供用户设置特征参数;
图像显示单元,用于显示工件的3D点云图像;
所述高质量3D点云图像快速获取系统还包括:
智能计算单元,用于根据用户设置的所述特征参数智能计算出最优相机配置参数;
图像采集单元,用于采集工件的深度图像;
相机控制单元,用于根据所述智能计算单元计算得到的所述最优相机配置参数调整所述图像采集单元的参数并控制所述图像采集单元采集所述深度图像;
图像处理单元,用于利用所述图像采集单元采集到的所述深度图像生成所述3D点云图像;
通讯单元,用于将所述图像采集单元连接至所述相机控制单元和所述图像处理单元。
2.根据权利要求1所述的高质量3D点云图像快速获取系统,其特征在于,
所述特征参数包含工件特征参数和环境特征参数。
3.根据权利要求1所述的高质量3D点云图像快速获取系统,其特征在于,
所述交互界面还包含:
相机参数显示单元,用于显示所述智能计算单元计算得到的所述最优相机配置参数。
4.根据权利要求1所述的高质量3D点云图像快速获取系统,其特征在于,
所述图像采集单元还用于采集工件的2D图像;
所述图像显示单元还用于显示所述2D图像和所述深度图像。
5.根据权利要求1所述的高质量3D点云图像快速获取系统,其特征在于,
所述图像采集单元为单目结构光3D相机、双目3D相机、TOF 3D相机和双目结构光3D相机中的一种。
6.根据权利要求1所述的高质量3D点云图像快速获取系统,其特征在于,
所述通讯单元包含信息输入接口和信息输出接口;
所述信息输入接口用于将所述图像采集单元连接至所述图像处理单元;
所述信息输出接口用于将所述图像采集单元连接至所述相机控制单元。
7.一种高质量3D点云图像快速获取方法,其特征在于,包含:
步骤S1:用户通过交互界面的特征设置单元设置特征参数;
步骤S2:智能计算单元根据用户设置的特征参数智能计算出最优相机配置参数;
步骤S3:相机控制单元根据所述智能计算单元计算得到的所述最优相机配置参数调整图像采集单元的参数并控制所述图像采集单元采集工件的深度图像;
步骤S4:图像处理单元利用所述图像采集单元采集到的所述深度图像生成3D点云图像;
步骤S5:通过交互界面的图像显示单元显示所述3D点云图像。
8.根据权利要求7所述的高质量3D点云图像快速获取方法,其特征在于,
在所述步骤S1中,用户通过所述交互界面的所述特征设置单元设置工件特征参数和环境特征参数;
在所述步骤S2中,所述智能计算单元根据用户设置的所述工件特征参数和所述环境特征参数计算出最优相机配置参数。
9.根据权利要求7所述的高质量3D点云图像快速获取方法,其特征在于,
在所述步骤S2之后,所述高质量3D点云图像快速获取方法还包括:
通过所述交互界面的相机参数显示单元显示所述最优相机配置参数。
10.根据权利要求7所述的高质量3D点云图像快速获取方法,其特征在于,
在所述步骤S3中,所述图像采集单元还采集工件的2D图像;
所述步骤S5具体为:所述图像显示单元显示所述3D点云图像、所述2D图像和所述深度图像。
CN202010427004.3A 2020-05-19 2020-05-19 高质量3d点云图像快速获取系统及方法 Pending CN111598958A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010427004.3A CN111598958A (zh) 2020-05-19 2020-05-19 高质量3d点云图像快速获取系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010427004.3A CN111598958A (zh) 2020-05-19 2020-05-19 高质量3d点云图像快速获取系统及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111598958A true CN111598958A (zh) 2020-08-28

Family

ID=72190375

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010427004.3A Pending CN111598958A (zh) 2020-05-19 2020-05-19 高质量3d点云图像快速获取系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111598958A (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106686301A (zh) * 2016-12-01 2017-05-17 努比亚技术有限公司 照片拍摄方法及装置
CN107135386A (zh) * 2017-04-26 2017-09-05 北京图森未来科技有限公司 一种双目摄像机系统
CN108495050A (zh) * 2018-06-15 2018-09-04 Oppo广东移动通信有限公司 拍照方法、装置、终端及计算机可读存储介质
CN108810408A (zh) * 2018-06-04 2018-11-13 北京图森未来科技有限公司 一种摄像头控制方法及装置和系统
CN110014426A (zh) * 2019-03-21 2019-07-16 同济大学 一种利用低精度深度相机高精度抓取形状对称工件的方法
CN110070571A (zh) * 2019-04-28 2019-07-30 安徽农业大学 一种基于深度相机的毛竹形态参数检测方法
CN110111412A (zh) * 2019-04-08 2019-08-09 浙江省交通规划设计研究院有限公司 一种隧道开挖面围岩点云模型的获取方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106686301A (zh) * 2016-12-01 2017-05-17 努比亚技术有限公司 照片拍摄方法及装置
CN107135386A (zh) * 2017-04-26 2017-09-05 北京图森未来科技有限公司 一种双目摄像机系统
CN108810408A (zh) * 2018-06-04 2018-11-13 北京图森未来科技有限公司 一种摄像头控制方法及装置和系统
CN108495050A (zh) * 2018-06-15 2018-09-04 Oppo广东移动通信有限公司 拍照方法、装置、终端及计算机可读存储介质
CN110014426A (zh) * 2019-03-21 2019-07-16 同济大学 一种利用低精度深度相机高精度抓取形状对称工件的方法
CN110111412A (zh) * 2019-04-08 2019-08-09 浙江省交通规划设计研究院有限公司 一种隧道开挖面围岩点云模型的获取方法
CN110070571A (zh) * 2019-04-28 2019-07-30 安徽农业大学 一种基于深度相机的毛竹形态参数检测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10303973B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and storage medium for lighting processing on image using model data
CN108154514B (zh) 图像处理方法、装置及设备
WO2019109805A1 (zh) 图像处理方法和装置
CN100527165C (zh) 一种以动态投影为背景的实时目标识别方法
WO2018161289A1 (zh) 基于深度的控制方法、基于深度的控制装置和电子装置
JP2015201839A (ja) 画像処理装置、その制御方法、およびプログラム
CN108307120B (zh) 图像拍摄方法、装置及电子终端
CN101765862A (zh) 图像处理器、图像处理方法、数码相机和成像装置
CN103971547B (zh) 基于移动终端的摄影仿真教学方法及系统
WO2016065053A2 (en) Automatic display image enhancement based on user's visual perception model
KR20150109177A (ko) 촬영 장치, 그 제어 방법, 및 컴퓨터 판독가능 기록매체
JP2016208098A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
CN108156369A (zh) 图像处理方法和装置
CN105915728A (zh) 一种智能手机
US20220329729A1 (en) Photographing method, storage medium and electronic device
CN106550227B (zh) 一种图像饱和度调整方法及装置
CN108052883B (zh) 用户拍照方法、装置及设备
CN108093170B (zh) 用户拍照方法、装置及设备
CN104469131A (zh) 拍摄控件的显示方法、装置及终端
JP4983643B2 (ja) 撮像装置及び補正プログラム
CN106803920A (zh) 一种图像处理的方法、装置及智能会议终端
CN111127367A (zh) 人脸图像处理的方法、装置及系统
CN105139368B (zh) 一种可用于机器视觉的混合型色调映射方法
CN105959569A (zh) 一种智能终端拍照方法
WO2016078440A1 (zh) 移动终端的屏幕控制方法和装置

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
CB03 Change of inventor or designer information
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Fan Yu

Inventor after: Zhao Mingming

Inventor after: Ye Yiwu

Inventor after: Tian Xuan

Inventor before: Fan Yu

Inventor before: Zhao Mingming

Inventor before: Ye Yiwu

Inventor before: Li Hongkun

Inventor before: Tian Xuan

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200828