CN113111548A - 一种基于周角差值的产品三维特征点提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于周角差值的产品三维特征点提取方法,根据网格化后的数字模型节点连接关系计算各点的周角差值,通过分析周角差值和表面高斯曲率之间的关系来提取特征点,并进一步的给出了降低特征点数量的弧边特征点合并方法。实验表明,该方法可以快速有效地实现三维对象的特征点提取,所提取的特征点均为顶点,角点以及弧边上的点,能准确体现机械产品的形状特征。
Description
技术领域
本发明属于计算机辅助装配领域,具体为一种以产品的三维点云为输入,以周角差值特征点点云集合为输出,用于提取产品三维特征点的方法。
背景技术
在数字化设计环境中,企业通常具备产品详细的数字模型。利用装配现场提取的在装产品深度图像数据与产品数字三维模型进行自然特征信息的匹配分析,可以实现无标记的装配对象位姿与进度的识别,进而解决图形标签难以贴在零件表面、零件无纹理导致的难以通过二维图像识别的问题。其中一个必需环节是对装配对象所包含的三维点云信息进行特征点提取,提高后续分析处理的速度。目前已经出现了一些针对装配体三维特征的提取方法:
在专利“一种基于三维特征提取的快速逆向建模方法(CN109118574A,公开日期:20190101)”中提出了一种基于三维特征提取方法,该方法在拼接测量测头移动过程中,对大型结构件的单视场测量点云进行降噪、滤波预处理,再利用点云的曲率和法向量信息提取三维特征。这种方法采用基于局部邻域点的二次曲面拟合方法计算三维数据中点的曲率,然后在局部邻域内搜索临近点,建立二次参数曲面方程计算点云的平均曲率。连续拟合曲面会产生一定的误差,并由此计算的特征点提取阈值会影响特征点的质量。
在专利“一种基于四旋翼无人机的单目视觉三维特征提取方法(CN106570820B,公开日期:20191203)”中提出了一种单目视觉三维特征提取方法,通过提取二维图像特征点建立描述符,然后根据机体参数对二维特征描述符进行坐标系建立,从而获得三维坐标信息。这种方法仍然是对二维特征进行预处理之后获得的三维特征。
在专利“一种三维点云数据特征点提取方法及应用(CN111710023A,公开日期:20200925)”中提出了一种三维特征点提取方法,对深度相机采集的点云数据进行高斯滤波降噪处理,根据构造的特征点度量函数与阈值进行比较提取特征点。这种方法虽说一定程度降低了图像的噪声,但条纹状的噪声和一些噪声点仍然存在,会产生较大误差甚至是错误的结果点。
发明内容
针对标签难贴或机械产品无纹理导致的难以通过二维图像识别产品的问题,本发明提出了一种基于周角差值的机械产品三维特征点提取方法。根据机械产品结构特征和曲率之间的关系实现特征点的提取,并对连续特征点进行了合并,用以支持装配状态识别过程中的配准及后续分析。
技术方案
本发明通过对机械产品的数字模型进行网格划分,获取带有点云数据的网格模型,计算网格各节点的周角差值并根据周角差值与高斯曲率之间的关系设定阈值,进而提取特征点。
一种基于周角差值的产品三维特征点提取方法:包含以下步骤:
进一步的,步骤5:计算产品连续曲面上各点周角差值的上限Δθmax和特征点合并范围lmerge,对产品的连续特征点进行合并,得到合并后的特征点。
进一步的,步骤1中,在装配坐标系中通过网格划分软件对模型表面进行网格划分,将网格节点存储在零部件点云i=1…n,i为网格化后的点云数量;在划分网格的过程中获得网格节点间的连接关系集合其中内各元素均由三个正整数组成,分别对应构成该三角网格的三个节点在点云中的序号。
进一步的,步骤2中具体过程为:
进一步的,步骤4中,特征点周角差值阈值θmin为
其中r为产品模型的最大倒圆角半径,R为曲面最大边缘半径,b为网格尺寸;若产品模型中无圆角,则
进一步的,步骤5中,产品连续曲面上各点周角差值的上限Δθmax为
特征点合并范围lmerge=2×rmax,其中rmin为模型圆角最小曲率半径,rmax为模型圆角最大曲率半径,b为网格尺寸。
进一步的,步骤5中,对产品的连续特征点进行合并的过程为:
若满足,则进入步骤5.3,若不满足则分析序号为2和3的特征点,以此类推;
步骤5.4:按照公式
有益效果
本发明提出了一种基于周角差值的产品三维特征点提取方法,根据网格化后的数字模型节点连接关系计算各点的周角差值,通过分析周角差值和表面高斯曲率之间的关系来提取特征点,并进一步的给出了降低特征点数量的弧边特征点合并方法。实验表明,该方法可以快速有效地实现三维对象的特征点提取,所提取的特征点均为顶点,角点以及弧边上的点,能准确体现机械产品的形状特征。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是本发明方法具体实施方式中某机械加工定位夹具装配体实例。
图2是本发明方法具体实施方式中装配体数字模型的点云数据。
图3是本发明方法具体实施方式中周角差值特征点的提取结果。
图4是本发明方法具体实施方式中周角差值特征点的合并结果。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
参照附图1~图4,针对某机械加工定位夹具装配体,本实施例基于周角差值的产品三维特征点提取方法具体步骤如下:
步骤4:计算特征点周角差值的阈值θmin的具体步骤如下:
网格节点的周角与2π的差值越大表明该点所在表面的弯曲程度越大,可以认为当网格节点的周角差值大于某一阈值时,该点为周角差值特征点。表面弯曲程度以高斯曲率为内在度量,在微分几何中表达为K=k1k2,模型中连续表面曲率如表1所示:
表1
其中r为模型的最大倒圆角半径,R为曲面最大边缘半径,b为网格尺寸。此外非棱边或顶点的曲面其曲率极大值远大于圆角的曲率因此特征点提取阈值对应的曲率应当介于曲面曲率与曲面圆角曲率之间。为简化运算,以高斯曲率相等的球面代替曲面圆角的椭球面。球面上曲率极大值与极小值相等,由定义可知该球面半径为则该球面方程如下:
x2+y2+z2=Rr
因此,由微分几何得出特征点周角差值的阈值θmin为:
步骤5:计算出连续曲面上各点周角差值的上限Δθmax和特征点合并范围lmerge,对弧边的连续特征点进行合并,得到合并后的特征点的具体步骤如下:
(2)建立特征点权重集合Wi,其中各元素数值表示对应特征点的权重,故而初始状态下其中各元素均为1。
(3)根据数字模型中圆角最大曲率半径rmax计算出特征点合并范围lmerge=2×rmax。
随后跳至步骤(4)分析序号为2和3的特征点,直至找不到可以合并的点。特征点合并结果如图4所示。
从而建立用于存储某机械加工定位夹具装配体的数据库,如图3所示,装配体顶点与弧边上的点被有效提取,并给出了降低特征点数量的弧边特征点合并方法,如图4所示。
该实施实例表明,面向三维对象的几何特征,利用各点周角差值作为高斯曲率的相关参数,能够实现表面弯曲程度的表达。本发明提出的基于周角差值的机械产品形状特征点提取方法实现了三维对象的特征点提取。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (9)
2.根据权利要求1所述一种基于周角差值的产品三维特征点提取方法,其特征在于:步骤5:计算产品连续曲面上各点周角差值的上限Δθmax和特征点合并范围lmerge,对产品的连续特征点进行合并,得到合并后的特征点。
9.根据权利要求8所述一种基于周角差值的产品三维特征点提取方法,其特征在于:步骤5中,对产品的连续特征点进行合并的过程为:
若满足,则进入步骤5.3,若不满足则分析序号为2和3的特征点,以此类推;
步骤5.4:按照公式
W2=W1+W2
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