CN114688421A - 一种基于深度学习的三维点云特征识别装置及方法 - Google Patents

一种基于深度学习的三维点云特征识别装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及识别装置技术领域，具体为一种基于深度学习的三维点云特征识别装置及方法，包括装置壳体，所述装置壳体的内部安装有升降电机，且升降电机的输出端连接有涡杆，所述涡杆的左右两侧均设有涡轮，且涡轮的内部穿设有传动轴，所述传动轴的前后两端均连接有固定架；传动杆，其设置在所述传动轴的输出端，所述升降杆的外部套设有支撑杆。本发明通过设置的涡杆和涡轮传动结构，转动的涡轮能够通过传动轴带动传动杆进行转动，从而带动升降杆在支撑杆的内部进行升降移动，从而对显示器支架进行升降控制，当识别器不使用时，可将识别器收入装置壳体的内部，避免识别器的表面积灰，同时可便于对识别器进行保护。

Description

一种基于深度学习的三维点云特征识别装置及方法
技术领域
本发明涉及识别装置技术领域，具体为一种基于深度学习的三维点云特征识别装置及方法。
背景技术
三维点云特征识别装置，是一种三维成型技术，随着三维成像技术的发展，结构光测量、激光扫描等技术趋于成熟，物体表面的三维坐标能够精准而快速的获取，从而生成场景的三维数据，能够更好地感知和理解周围环境。三维数据包含了场景的深度信息，能够表示物体的表面形状，在机器人、AR/VR、人机交互、遥感测绘等多个领域具有广阔的应用前景。
现有的三维点云特征识别装置，无法将识别器收至装置内部，识别器长期裸露在外部不仅容易积灰，也不便于对识别器进行保护，针对上述情况，我们提供一种基于深度学习的三维点云特征识别装置及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习的三维点云特征识别装置及方法，以解决上述背景技术中提出现有的三维点云特征识别装置，无法将识别器收至装置内部，识别器长期裸露在外部不仅容易积灰，也不便于对识别器进行保护的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，包括：
装置壳体，所述装置壳体的内部安装有升降电机，且升降电机的输出端连接有涡杆，所述涡杆的左右两侧均设有涡轮，且涡轮的内部穿设有传动轴，所述传动轴的前后两端均连接有固定架；
传动杆，其设置在所述传动轴的输出端，所述传动杆的末端连接有升降板，且升降板的一端连接有升降杆，所述升降杆的外部套设有支撑杆；
活塞杆，其连接在所述升降杆的下方，所述活塞杆的下方固定有密封头，且活塞杆的左右两侧均设有限位块，所述活塞杆的外部套设有活塞气筒，且活塞气筒的一侧设有出气管，所述出气管的输出端连接有清洗孔；
固定板，其固定在所述升降杆的上方，所述固定板的上方设有缓冲橡胶，且缓冲橡胶的外部套设有缓冲弹簧，所述缓冲弹簧的上方连接有撑板，且撑板的上方安装有识别器。
优选的，所述识别器还设有：
显示器支架，其安装在所述识别器的左右两侧，所述识别器与显示器支架的连接处设有翻转轴，所述识别器的内部设有摄像头；
翻转电机，其安装在所述翻转轴的输入端。
优选的，所述装置壳体还设有：
滑板，其安装在所述装置壳体顶部靠后侧；
物品放置板，其安装在所述装置壳体的上方靠前侧，所述物品放置板的内部穿设有下压杆，且下压杆的外表面上部套设有复位弹簧，所述复位弹簧的上方固定有下压板；
侧翼杆，其连接在所述下压杆的左右两侧，所述侧翼杆的末端连接有限位杆，所述侧翼杆与限位杆和下压杆的连接处均设有连接转轴；
夹持端部，其固定在所述限位杆的内侧，所述限位杆与物品放置板的连接处设有连接弹性件；
安装底板，其设置在所述限位杆的下方。
优选的，所述装置壳体还设有：
储物抽屉，其安装在所述装置壳体的前端，所述储物抽屉实现在装置壳体上滑动移动，且储物抽屉设有两组。
优选的，所述滑板实现在装置壳体上滑动移动，所述下压板通过复位弹簧与物品放置板弹性连接，所述下压杆依次贯穿于物品放置板和安装底板的内部，且侧翼杆分别通过连接转轴与限位杆和下压杆实现转动结构，并且限位杆通过连接弹性件与物品放置板弹性连接，同时限位杆沿物品放置板的圆心等距均匀分布。
优选的，所述显示器支架与撑板相互垂直，且识别器通过翻转轴、翻转电机与显示器支架实现转动。
优选的，所述涡杆和涡轮相互啮合，且涡轮与传动轴键连接，并且传动轴与传动杆键连接。
优选的，所述撑板通过缓冲橡胶、缓冲弹簧与固定板弹性连接，且固定板与升降杆相互垂直。
优选的，所述活塞杆通过密封头与活塞气筒实现活塞运动，且活塞杆与升降杆固定连接，并且升降杆与升降板销接，所述活塞气筒通过出气管与清洗孔相互连通。
优选的，所述基于深度学习的三维点云特征识别方法，包括以下步骤：
S1：将物品放置在物品放置板的下压板上方，向下按压待识别物品，限位杆对待识别物品进行夹持固定；
S2：启动升降电机，升降电机通过涡杆涡轮转动，带动撑板向上移动，使识别器裸露在装置壳体上方；
S3：启动翻转电机驱动翻转轴进行转动，对识别器进行翻转，使识别器上的摄像头与物品高度相互匹配；
S4：开启识别器对物品进行识别，识别器内部安装的传感器组能够对物品的三维数据进行获取，并且通过点云方式进行形式转化；构成点云阵坐标，并将数据传输至数据处理模块进行数据分析显示；
S5：转化后的三维模型可通过识别器的显示屏进行展示。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
1、本发明通过设置的涡杆和涡轮传动结构，转动的涡轮能够通过传动轴带动传动杆进行转动，从而带动升降杆在支撑杆的内部进行升降移动，从而对显示器支架进行升降控制，当识别器不使用时，可将识别器收入装置壳体的内部，避免识别器的表面积灰，同时可便于对识别器进行保护；
2、本发明通过设置的翻转电机能够驱动翻转轴进行转动，从而带动识别器在显示器支架上进行转动，对识别器进行水平翻转，并配合涡杆、涡轮传动对识别器进行收纳，使用更加方便；
3、本发明通过在升降杆的下端设置活塞杆，活塞杆能够在升降杆的带动下在活塞气筒内进行活塞运动，从而在识别器向内收纳时，升降杆向下移动，带动活塞杆在活塞气筒字移动，从而可将活塞气筒内的空气向外挤出，瞬间挤出的空气由出气管向外排出，通过清洗孔向外喷出，对装置壳体上端面进行清洁；
4、本发明通过设置的下压板能够在复位弹簧的配合下，使下压杆向下移动，从而通过连接转轴带动侧翼杆向上转动的同时改变限位杆与侧翼杆之间的角度，对物品进行夹持，避免物品发生移位导致识别器识别失败，利用识别物品的重量可快速对识别物品进行夹持固定。
附图说明
图1为本发明主视结构示意图；
图2为本发明装置底板的内部结构示意图；
图3为本发明支撑杆的剖视结构示意图；
图4为本发明图2中A处局部放大结构示意图；
图5为本发明物品放置板的结构示意图；
图6为本发明涡杆与涡轮连接处的俯视结构示意图。
图中：1、装置壳体；2、清洗孔；3、滑板；4、物品放置板；5、下压杆；6、限位杆；7、储物抽屉；8、翻转轴；9、显示器支架；10、识别器；11、撑板；12、固定架；13、升降电机；14、涡杆；15、涡轮；16、传动杆；17、升降板；18、支撑杆；19、升降杆；20、翻转电机；21、出气管；22、活塞气筒；23、密封头；24、限位块；25、活塞杆；26、缓冲橡胶；27、缓冲弹簧；28、固定板；29、连接弹性件；30、复位弹簧；31、下压板；32、夹持端部；33、安装底板；34、侧翼杆；35、连接转轴；36、传动轴。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1和图5所示，一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，包括：滑板3，其安装在装置壳体1顶部靠后侧；物品放置板4，其安装在装置壳体1的上方靠前侧，物品放置板4的内部穿设有下压杆5，且下压杆5的外表面上部套设有复位弹簧30，复位弹簧30的上方固定有下压板31；侧翼杆34，其连接在下压杆5的左右两侧，侧翼杆34的末端连接有限位杆6，侧翼杆34与限位杆6和下压杆5的连接处均设有连接转轴35；夹持端部32，其固定在限位杆6的内侧，限位杆6与物品放置板4的连接处设有连接弹性件29；安装底板33，其设置在限位杆6的下方，滑板3实现在装置壳体1上滑动移动，下压板31通过复位弹簧30与物品放置板4弹性连接，下压杆5依次贯穿于物品放置板4和安装底板33的内部，且侧翼杆34分别通过连接转轴35与限位杆6和下压杆5实现转动结构，并且限位杆6通过连接弹性件29与物品放置板4弹性连接，同时限位杆6沿物品放置板4的圆心等距均匀分布，储物抽屉7，其安装在装置壳体1的前端，储物抽屉7实现在装置壳体1上滑动移动，且储物抽屉7设有两组，通过设置的下压板31能够在复位弹簧30的配合下，使下压杆5向下移动，从而通过连接转轴35带动侧翼杆34向上转动的同时改变限位杆6与侧翼杆34之间的角度，对物品进行夹持，避免物品发生移位导致识别器10识别失败，利用识别物品的重量可快速对识别物品进行夹持固定。
如图2、图4和图6所示，本发明提供一种技术方案：一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，包括：装置壳体1，装置壳体1的内部安装有升降电机13，且升降电机13的输出端连接有涡杆14，涡杆14的左右两侧均设有涡轮15，且涡轮15的内部穿设有传动轴36，传动轴36的前后两端均连接有固定架12，涡杆14和涡轮15相互啮合，且涡轮15与传动轴36键连接，并且传动轴36与传动杆16键连接；传动杆16，其设置在传动轴36的输出端，传动杆16的末端连接有升降板17，且升降板17的一端连接有升降杆19，升降杆19的外部套设有支撑杆18；固定板28，其固定在升降杆19的上方，固定板28的上方设有缓冲橡胶26，且缓冲橡胶26的外部套设有缓冲弹簧27，缓冲弹簧27的上方连接有撑板11，且撑板11的上方安装有识别器10，撑板11通过缓冲橡胶26、缓冲弹簧27与固定板28弹性连接，且固定板28与升降杆19相互垂直；通过设置的涡杆14和涡轮15传动结构，转动的涡轮15能够通过传动轴36带动传动杆16进行转动，从而带动升降杆19在支撑杆18的内部进行升降移动，从而对显示器支架9进行升降控制，当识别器10不使用时，可将识别器10收入装置壳体1的内部，避免识别器10的表面积灰，同时可便于对识别器10进行保护，显示器支架9，其安装在识别器10的左右两侧，识别器10与显示器支架9的连接处设有翻转轴8，识别器10的内部设有摄像头；翻转电机20，其安装在翻转轴8的输入端，显示器支架9与撑板11相互垂直，且识别器10通过翻转轴8、翻转电机20与显示器支架9实现转动，通过设置的翻转电机20能够驱动翻转轴8进行转动，从而带动识别器10在显示器支架9上进行转动，对识别器10进行水平翻转，并配合涡杆14、涡轮15传动对识别器10进行收纳，使用更加方便。
如图2和图3所示，一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，包括：活塞杆25，其连接在升降杆19的下方，活塞杆25的下方固定有密封头23，且活塞杆25的左右两侧均设有限位块24，活塞杆25的外部套设有活塞气筒22，且活塞气筒22的一侧设有出气管21，出气管21的输出端连接有清洗孔2；活塞杆25通过密封头23与活塞气筒22实现活塞运动，且活塞杆25与升降杆19固定连接，并且升降杆19与升降板17销接，活塞气筒22通过出气管21与清洗孔2相互连通，通过在升降杆19的下端设置活塞杆25，活塞杆25能够在升降杆19的带动下在活塞气筒22内进行活塞运动，从而在识别器10向内收纳时，升降杆19向下移动，带动活塞杆25在活塞气筒22字移动，从而可将活塞气筒22内的空气向外挤出，瞬间挤出的空气由出气管21向外排出，通过清洗孔2向外喷出，对装置壳体1上端面进行清洁。
如图1-6所示，一种基于深度学习的三维点云特征识别方法，包括以下步骤：
S1：将物品放置在物品放置板4的下压板31上方，向下按压待识别物品，限位杆6对待识别物品进行夹持固定；
S2：启动升降电机13，升降电机13通过涡杆14涡轮15转动，带动撑板11向上移动，使识别器10裸露在装置壳体1上方；
S3：启动翻转电机20驱动翻转轴8进行转动，对识别器10进行翻转，使识别器10上的摄像头与物品高度相互匹配；
S4：开启识别器10对物品进行识别，识别器10内部安装的传感器组能够对物品的三维数据进行获取，并且通过点云方式进行形式转化；构成点云阵坐标，并将数据传输至数据处理模块进行数据分析显示；
S5：转化后的三维模型可通过识别器10的显示屏进行展示。
该基于深度学习的三维点云特征识别装置及方法的工作原理：首先，将物品放在下压板31上，下压板31向下压动下压杆5，并且复位弹簧30同步向内压缩，下压杆5下滑时带动侧翼杆34向下移动，此时限位杆6同步向下移动，在连接弹性件29的拉动下，逐渐靠近物品放置板4，限位杆6与侧翼杆34之间的夹角减小，夹持端部32向内靠近物品，对物品进行夹持；其次，启动升降电机13，升降电机13驱动涡杆14进行转动，从而带动两组涡轮15进行反向转动，涡轮15通过传动轴36带动传动杆16同步转动，传动杆16推动升降杆19在支撑杆18的内部向上移动，从而推动固定板28向上移动，通过撑板11推动显示器支架9向上移动，直至撑板11与装置壳体1的上端面相互重合；再其次，升降杆19向上移动的同时，拉动活塞杆25在活塞气筒22内向上移动，空气通过出气管21进入活塞气筒22内部；然后，启动翻转电机20，翻转电机20驱动翻转轴8进行转动，从而带动识别器10在显示器支架9上进行转动，对识别器10进行水平翻转，此时识别器10与物品相互平行，可对物品进行识别；最后，启动升降电机13进行反向转动，从而可使识别器10重新进入装置壳体1的内部，此时升降杆19向下移动，推动活塞杆25在活塞气筒22内向下移动，将活塞气筒22内的空气向外挤出，瞬间挤出的空气由出气管21向外排出，通过清洗孔2向外喷出，对装置壳体1上端面进行清洁。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，其特征在于，包括：
装置壳体（1），所述装置壳体（1）的内部安装有升降电机（13），且升降电机（13）的输出端连接有涡杆（14），所述涡杆（14）的左右两侧均设有涡轮（15），且涡轮（15）的内部穿设有传动轴（36），所述传动轴（36）的前后两端均连接有固定架（12）；
传动杆（16），其设置在所述传动轴（36）的输出端，所述传动杆（16）的末端连接有升降板（17），且升降板（17）的一端连接有升降杆（19），所述升降杆（19）的外部套设有支撑杆（18）；
活塞杆（25），其连接在所述升降杆（19）的下方，所述活塞杆（25）的下方固定有密封头（23），且活塞杆（25）的左右两侧均设有限位块（24），所述活塞杆（25）的外部套设有活塞气筒（22），且活塞气筒（22）的一侧设有出气管（21），所述出气管（21）的输出端连接有清洗孔（2）；
固定板（28），其固定在所述升降杆（19）的上方，所述固定板（28）的上方设有缓冲橡胶（26），且缓冲橡胶（26）的外部套设有缓冲弹簧（27），所述缓冲弹簧（27）的上方连接有撑板（11），且撑板（11）的上方安装有识别器（10）。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，其特征在于：所述识别器（10）还设有：
显示器支架（9），其安装在所述识别器（10）的左右两侧，所述识别器（10）与显示器支架（9）的连接处设有翻转轴（8），所述识别器（10）的内部设有摄像头；
翻转电机（20），其安装在所述翻转轴（8）的输入端。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，其特征在于：所述装置壳体（1）还设有：
滑板（3），其安装在所述装置壳体（1）顶部靠后侧；
物品放置板（4），其安装在所述装置壳体（1）的上方靠前侧，所述物品放置板（4）的内部穿设有下压杆（5），且下压杆（5）的外表面上部套设有复位弹簧（30），所述复位弹簧（30）的上方固定有下压板（31）；
侧翼杆（34），其连接在所述下压杆（5）的左右两侧，所述侧翼杆（34）的末端连接有限位杆（6），所述侧翼杆（34）与限位杆（6）和下压杆（5）的连接处均设有连接转轴（35）；
夹持端部（32），其固定在所述限位杆（6）的内侧，所述限位杆（6）与物品放置板（4）的连接处设有连接弹性件（29）；
安装底板（33），其设置在所述限位杆（6）的下方。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，其特征在于：所述装置壳体（1）还设有：
储物抽屉（7），其安装在所述装置壳体（1）的前端，所述储物抽屉（7）实现在装置壳体（1）上滑动移动，且储物抽屉（7）设有两组。
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，其特征在于：所述滑板（3）实现在装置壳体（1）上滑动移动，所述下压板（31）通过复位弹簧（30）与物品放置板（4）弹性连接，所述下压杆（5）依次贯穿于物品放置板（4）和安装底板（33）的内部，且侧翼杆（34）分别通过连接转轴（35）与限位杆（6）和下压杆（5）实现转动结构，并且限位杆（6）通过连接弹性件（29）与物品放置板（4）弹性连接，同时限位杆（6）沿物品放置板（4）的圆心等距均匀分布。
6.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，其特征在于：所述显示器支架（9）与撑板（11）相互垂直，且识别器（10）通过翻转轴（8）、翻转电机（20）与显示器支架（9）实现转动。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，其特征在于：所述涡杆（14）和涡轮（15）相互啮合，且涡轮（15）与传动轴（36）键连接，并且传动轴（36）与传动杆（16）键连接。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，其特征在于：所述撑板（11）通过缓冲橡胶（26）、缓冲弹簧（27）与固定板（28）弹性连接，且固定板（28）与升降杆（19）相互垂直。
9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的三维点云特征识别装置，其特征在于：所述活塞杆（25）通过密封头（23）与活塞气筒（22）实现活塞运动，且活塞杆（25）与升降杆（19）固定连接，并且升降杆（19）与升降板（17）销接，所述活塞气筒（22）通过出气管（21）与清洗孔（2）相互连通。
10.一种基于深度学习的三维点云特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将物品放置在物品放置板（4）的下压板（31）上方，向下按压待识别物品，限位杆（6）对待识别物品进行夹持固定；
S2：启动升降电机（13），升降电机（13）通过涡杆（14）涡轮（15）转动，带动撑板（11）向上移动，使识别器（10）裸露在装置壳体（1）上方；
S3：启动翻转电机（20）驱动翻转轴（8）进行转动，对识别器（10）进行翻转，使识别器（10）上的摄像头与物品高度相互匹配；
S4：开启识别器（10）对物品进行识别，识别器（10）内部安装的传感器组能够对物品的三维数据进行获取，并且通过点云方式进行形式转化；构成点云阵坐标，并将数据传输至数据处理模块进行数据分析显示；
S5：转化后的三维模型可通过识别器（10）的显示屏进行展示。
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