CN115409880A - 工件数据配准方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种工件数据配准方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取工件的数模数据，并获取所述工件的点云数据；以所述数模数据的各个像素点为中心，截取得到各个第一像素块，并对所述各个第一像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征；以所述点云数据的各个像素点为中心，截取得到各个第二像素块，并对所述各个第二像素块沿所述坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第二二维图像特征；基于所述各个第一二维图像特征和所述各个第二二维图像特征，将所述数模数据与所述点云数据进行配准。本申请实施例能够提高配准效率。

Description

工件数据配准方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及焊接领域，具体涉及一种工件数据配准方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在各类自动化生产领域中，出于智能生产的需要，常常需要对工件的数模数据和点云数据进行配准。现有技术中，在采集得到三维的数模数据和点云数据后，通常采用ICP算法对二者进行配准。但ICP算法的采用依赖于大量的未知参数的适当条件，耗时耗力且不易成功配准，配准效率较低。

发明内容

本申请的一个目的在于提出一种工件数据配准方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高配准效率。

根据本申请实施例的一方面，公开了一种工件数据配准方法，所述方法包括：

获取工件的数模数据，并获取所述工件的点云数据；

以所述数模数据的各个像素点为中心，截取得到各个第一像素块，并对所述各个第一像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征；

以所述点云数据的各个像素点为中心，截取得到各个第二像素块，并对所述各个第二像素块沿所述坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第二二维图像特征；

基于所述各个第一二维图像特征和所述各个第二二维图像特征，将所述数模数据与所述点云数据进行配准。

根据本申请实施例的一方面，公开了一种工件数据配准装置，所述装置包括：

数据采集模块，配置为获取工件的数模数据，并获取所述工件的点云数据；

第一处理模块，配置为以所述数模数据的各个像素点为中心，截取得到各个第一像素块，并对所述各个第一像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征；

第二处理模块，配置为以所述点云数据的各个像素点为中心，截取得到各个第二像素块，并对所述各个第二像素块沿所述坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第二二维图像特征；

数据配准模块，配置为基于所述各个第一二维图像特征和所述各个第二二维图像特征，将所述数模数据与所述点云数据进行配准。

根据本申请实施例的一方面，公开了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述各种可选实现方式中提供的方法。

根据本申请实施例的一方面，公开了一种计算机程序介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述各种可选实现方式中提供的方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。

本申请实施例中，由于二维图像特征(包括数模数据的第一二维图像特征和点云数据的第二二维图像特征)是通过对三维的像素块沿预设的空间轴方向进行归一化处理得到的，因此本申请中的二维图像特征能够一定程度保留三维的像素块的图像信息，并且由于二维图像特征较之三维的像素块维度更少，因此基于二维图像特征对数模数据和点云数据进行配准时，在保证配准准确率的同时，提高了配准速度，从而提高了配准效率。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。

附图说明

通过参考附图详细描述其示例实施例，本申请的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。

图1示出了根据本申请一个实施例的工件数据配准方法的流程图。

图2示出了根据本申请一个实施例的焊接工件的数模数据的示意图。

图3示出了根据本申请一个实施例的根据图2实施例所得的数模像素块的示意图。

图4示出了根据本申请一个实施例的根据图3实施例所得的坐标系对齐的数模像素块的示意图。

图5示出了根据本申请一个实施例的根据图4实施例所得的第一像素块的示意图。

图6示出了根据本申请一个实施例的根据图5实施例所得的第一二维图像特征的示意图。

图7示出了根据本申请一个实施例的多层卷积结构的示意图。

图8示出了根据本申请一个实施例的工件数据配准在实际焊接场景中的应用流程示意图。

图9示出了根据本申请一个实施例的工件数据配准装置的框图。

图10示出了根据本申请一个实施例的电子设备硬件图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本申请的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本申请的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多示例实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的示例实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本申请的各方面变得模糊。

附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

本申请提供了一种工件数据配准方法，可以应用于智能焊接领域，对实际生产环境中焊接工件的点云数据与数模环境中焊接工件的数模数据进行配准，从而能够进一步服务于针对焊接工件的智能操作。

图1示出了本申请所提供工件数据配准方法的流程图，该方法的示例性执行主体为对工件进行焊接控制的终端，该方法包括：

步骤S110、获取工件的数模数据，并获取工件的点云数据；

步骤S120、以数模数据的各个像素点为中心，截取得到各个第一像素块，并对各个第一像素块沿预设的空间轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征；

步骤S130、以点云数据的各个像素点为中心，截取得到各个第二像素块，并对各个第二像素块沿空间轴方向进行归一化处理，得到各个第二二维图像特征；

步骤S140、基于各个第一二维图像特征和各个第二二维图像特征，将数模数据与点云数据进行配准。

本申请实施例中，工件的数模数据一般预先保存在终端的数据库中，通过读取数据库可以直接提取得到工件的数模数据。工件的点云数据可以通过摄像机拍摄扫描工件的方式得到。

针对工件的数模数据，终端对其各个像素点均进行如下处理：以所选取像素点为中心，截取数模数据，得到以所选取像素点为中心的第一像素块。进而对三维的第一像素块沿预设的空间轴方向进行归一化处理，将三维的第一像素块挤压为二维图像，得到对应的第一二维图像特征。

同理，针对工件的点云数据，终端对其各个像素点均进行如下处理：以所选取像素点为中心，截取点云数据，得到以所选取像素点为中心的第二像素块。进而对三维的第二像素块沿预设的空间轴方向进行归一化处理，将三维的第二像素块挤压为二维图像，得到对应的第二二维图像特征。

进而基于各个第一二维图像特征和各个第二二维图像特征，将对应于同一工件位置的数模数据的像素点与点云数据的像素点进行匹配，从而将数模数据与点云数据进行配准。

由此可见，本申请实施例中，由于二维图像特征(包括数模数据的第一二维图像特征和点云数据的第二二维图像特征)是通过对三维的像素块沿预设的空间轴方向进行归一化处理得到的，因此本申请中的二维图像特征能够一定程度保留三维的像素块的图像信息，并且由于二维图像特征较之三维的像素块维度更少，因此基于二维图像特征对数模数据和点云数据进行配准时，在保证配准准确率的同时，提高了配准速度，从而提高了配准效率。

下面主要对得到数模数据的第一二维图像特征的实施过程进行详细描述。

在一实施例中，以数模数据的各个像素点为中心，截取得到各个第一像素块，包括：

以数模数据的各个像素点为中心，按照预先配置的第一尺寸截取数模数据，得到各个数模像素块；

将各个数模像素块置于预先配置的空白像素块，得到各个第一像素块，其中，空白像素块的尺寸大于第一尺寸。

本实施例中，通过先截取数模数据得到数模像素块，再将数模像素块与空白像素块叠加的方式，得到第一像素块。

具体的，可以按照数模数据文件中的三维网格点读取顺序，依次选取数模数据的各个像素点。进而针对所选取像素点，以该像素点为中心，在数模数据中截取第一尺寸的区域范围，得到第一尺寸的数模像素块。

进而将数模像素块置于预先配置的空白像素块，从而将数模像素块与空白像素块进行叠加，得到该像素点对应的第一像素块。

需要说明的是，空白像素块中不包含任何像素点，或者说，空白像素块中的各个像素点的像素值均为0。与数模像素块叠加后，空白像素点中被叠加像素点的像素值变更为数模像素块中原像素点的像素值。并且，空白像素块的尺寸大于数模像素块的第一尺寸。即，将数模像素块与空白像素块进行叠加后，数模像素块相当于被包裹在空白像素块内部。

进一步需要说明的是，数模像素块的几何形状与空白像素块的几何形状可以相同，也可以不同。例如：在数模数据中截取第一尺寸的球形区域，得到球形的数模像素块。若空白像素块也为球形，则二者叠加后，相当于两个球形嵌套在一起。若空白像素块为正方体，则二者叠加后，相当于球形被包裹在正方体内部。

在一实施例中，基于数模数据的网格体积，配置第一尺寸。基于数模数据的像素点平均距离，配置空白像素块的尺寸。

本实施例中，得到数模数据的网格体积后，采用预设系数对网格体积进行调整，得到数模像素块的第一尺寸。

得到数模数据后，获取其中各个像素点的坐标，进而根据各个像素点的坐标计算得到像素点平均距离。得到像素点平均距离后，采用预设系数对像素点平均距离进行调整，得到空白像素块的尺寸。

优选的，将网格体积的二十分之一作为数模像素块的第一尺寸，将像素点平均距离的三倍作为空白像素块的尺寸。

在一实施例中，将各个数模像素块与空白像素块分别进行叠加，得到各个第一像素块，包括：

获取各个数模像素块的网格坐标系，并获取空白像素块的空间坐标系；

按照空间坐标系对网格坐标系进行旋转，得到坐标系对齐的各个数模像素块；

将坐标系对齐的各个数模像素块的中心与空白像素块的中心进行重叠，得到各个第一像素块。

本实施例中，在将数模像素块的中心与空白像素块的中心进行重叠之前，先对数模像素块的网格坐标系进行旋转，以与空白像素块的空间坐标系进行对齐。

具体的，数模像素块的网格坐标系，指的是数模像素块所在的三维坐标系。同理，空白像素块的空间坐标系，指的是空白像素块所在的三维坐标系。

记数模像素块的网格坐标系为XYZ，其中，X轴用于描述前后方向，Y轴用于描述左右方向，Z轴用于描述上下方向。记空白像素块的空间坐标系为JKL，J轴用于描述前后方向，K轴用于描述左右方向，L轴用于描述上下方向。

则对网格坐标系XYZ进行旋转，使得X轴与J轴平行，Y轴与K轴平行，Z轴与L轴平行，得到坐标系对齐的数模像素块。进而再将数模像素块的中心与空白像素块的中心进行重叠，得到对应的第一像素块。

在一实施例中，获取各个数模像素块的网格坐标系，包括：

获取各个数模像素块的最小特征值方向，并将最小特征值方向作为对应数模像素块的第一坐标轴方向；

在各个数模像素块的垂直于对应第一坐标轴方向的平面中，确定像素点最密集的方向，并将像素点最密集的方向作为对应数模像素块的第二坐标轴方向；

将各个数模像素块的既垂直于第一坐标轴方向又垂直于第二坐标轴方向的方向，作为对应数模像素块的第三坐标轴方向；

将各个数模像素块的中心作为坐标系原点，结合第一坐标轴方向、第二坐标轴方向和第三坐标轴方向，得到各个数模像素块的网格坐标系。

本实施例中，针对任一个数模像素块，可以采取主成分分析的方式，确定该数模像素块的最小特征值方向，即，确定其网格坐标系的第一坐标轴方向。

进而在该数模像素块的垂直于第一坐标轴方向的平面中，确定像素点最密集的方向，即，确定其网格坐标系的第二坐标轴方向。

由于网格坐标系中的三个坐标轴两两垂直，因此确定了第一坐标轴方向和第二坐标轴方向后，即可确定既垂直于第一坐标轴方向又垂直于第二坐标轴方向的第三坐标轴方向。进而将该数模像素块的中心作为坐标系原点，得到该数模像素块的网格坐标系。

在一实施例中，对各个第一像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征，包括：

对各个第一像素块沿第二坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征。

本实施例中，针对任一个数模像素块，确定该数模像素块的网格坐标系后，对该数模像素块沿第二坐标轴方向进行归一化处理，得到对应的第一二维图像特征。即，对该数模像素块，沿垂直于其最小特征值方向的平面中像素点最密集的方向，进行归一化处理。

在一实施例中，对各个第一像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征，包括：

计算各个第一像素块的各个像素点与对应第一像素块的中心之间的坐标距离；

基于坐标距离、对应第一像素块包含的像素点个数和对应第一像素块的尺寸，计算得到对应第一像素块的中心的第一位置数值；

沿坐标轴方向，对各个第一像素块包含的各个像素点的第一位置数值进行取均值处理，得到各个第一二维图像特征。

本实施例中，归一化处理的过程主要包括两部分：将数模数据的各个像素点的位置进行数值化处理，得到各个像素点的第一位置数据；沿预设的坐标轴方向对第一位置数据进行取均值处理。

具体的，针对任一个第一像素块，计算该第一像素块的各个像素点与该第一像素块的中心之间的坐标距离。进而基于得到的坐标距离、该第一像素块包含的像素点个数和该第一像素块的尺寸，将该第一像素块的中心的位置进行数值化处理，得到该第一像素块的中心的第一位置数值。

由于数模数据中的各个像素点均为对应的第一像素块的中心，因此通过这种方式，能够得到数模数据中的各个像素点的第一位置数值。

进而沿预设的坐标轴方向，对该第一像素块包含的各个像素点的第一位置数值进行取均值处理，得到该第一像素块对应的第一二维图像特征。

在一实施例中，根据如下公式计算得到第一像素块的中心的第一位置数值：

其中，x_jkl表示坐标(j，k，l)的像素点的第一位置数值，n_jkl表示该第一像素块中包含的像素点个数，h表示该第一像素块的边长，c_jkl表示该第一像素块的中心的坐标，p′_i表示第一像素块中的像素点p_i在JKL坐标系中的新坐标。

在一实施例中，根据如下公式对第一像素块包含的各个像素点的第一位置数值进行取均值处理：

x_kl＝Σ_ix_ikl/m_i

其中，x_kl表示沿J轴对像素点的第一位置数值进行归一化后得到的归一化数值，i表示J轴的坐标序号，x_ikl表示坐标(i，k，l)的像素点的第一位置数值，m_i表示第一像素块沿J轴的长度。

图2示出了本申请一实施例的焊接工件的数模数据的示意图。图3示出了根据图2实施例所得的数模像素块的示意图。图4示出了根据图3实施例所得的坐标系对齐的数模像素块的示意图。图5示出了根据图4实施例所得的第一像素块的示意图。图6示出了根据图5实施例所得的第一二维图像特征的示意图。

参见图2至图6，在一实施例中，得到图2所示的焊接工件的数模数据后，在其中任选一个像素点P，然后以预设半径R截取数模数据中以P点为中心的球形区域，得到图3所示的P点的数模像素块。

使用主成分分析法，确定P点的数模像素块的最小特征值方向，并将该最小特征值方向作为Z轴。然后在Z轴垂直的平面内，将像素点最密集的方向作为X轴，最后根据Z轴和X轴确定Y轴，建立得到图3所示的网格坐标系XYZ。

得到网格坐标系XYZ后，按照空白像素块的空间坐标系JKL对网格坐标系XYZ进行旋转，得到图4所示的坐标系对齐的数模像素块。然后再将坐标系对齐的数模像素块的中心P与空白像素块的中心进行重叠，得到图5所示的第一像素块。

得到第一像素块后，计算得到其中各个像素点在空间坐标系JKL下的第一位置数值。然后沿J轴对其中各个像素点的第一位置数值进行取均值处理，得到图6所示的KL平面内的第一二维图像特征。

下面主要对得到点云数据的第二二维图像特征的实施过程进行简要描述。

在一实施例中，以点云数据的各个像素点为中心，截取得到各个第二像素块，包括：

以点云数据的各个像素点为中心，按照预先配置的第二尺寸截取点云数据，得到各个点云像素块；

将各个点云像素块置于预先配置的空白像素块，得到各个第二像素块，其中，空白像素块的尺寸大于第二尺寸。

可以理解的，本实施例与截取得到第一像素块的实施例同理，故在此不再赘述本实施例的具体实施过程。

在一实施例中，基于点云数据的点云体积，配置第二尺寸。基于点云数据的像素点平均距离，配置空白像素块的尺寸。

可以理解的，本实施例与配置第一尺寸的实施例同理，故在此不再赘述本实施例的具体实施过程。

在一实施例中，将各个点云像素块与空白像素块分别进行叠加，得到各个第二像素块，包括：

获取各个点云像素块的点云坐标系，并获取空白像素块的空间坐标系；

按照空间坐标系对点云坐标系进行旋转，得到坐标系对齐的各个点云像素块；

将坐标系对齐的各个点云像素块的中心与空白像素块的中心进行重叠，得到各个第二像素块。

可以理解的，本实施例与将数模像素块与空白像素块进行叠加的实施例同理，故在此不再赘述本实施例的具体实施过程。

在一实施例中，获取各个点云像素块的点云坐标系，包括：

获取各个点云像素块的最小特征值方向，并将最小特征值方向作为对应点云像素块的第一坐标轴方向；

在各个点云像素块的垂直于对应第一坐标轴方向的平面中，确定像素点最密集的方向，并将像素点最密集的方向作为对应点云像素块的第二坐标轴方向；

将各个点云像素块的既垂直于第一坐标轴方向又垂直于第二坐标轴方向的方向，作为对应点云像素块的第三坐标轴方向；

将各个点云像素块的中心作为坐标系原点，结合第一坐标轴方向、第二坐标轴方向和第三坐标轴方向，得到各个点云像素块的点云坐标系。

可以理解的，本实施例与得到网格坐标系的实施例同理，故在此不再赘述本实施例的具体实施过程。

在一实施例中，对各个第二像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第二二维图像特征，包括：

对各个第二像素块沿第二坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第二二维图像特征。

可以理解的，本实施例与对第一像素块进行归一化处理的实施例同理，故在此不再赘述本实施例的具体实施过程。

在一实施例中，对各个第二像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第二二维图像特征，包括：

计算各个第二像素块的各个像素点与对应第二像素块的中心之间的坐标距离；

基于坐标距离、对应第二像素块包含的像素点个数和对应第二像素块的尺寸，计算得到对应第二像素块的中心的第二位置数值；

沿坐标轴方向，对各个第二像素块包含的各个像素点的第二位置数值进行取均值处理，得到各个第二二维图像特征。

可以理解的，本实施例与对第一像素块进行归一化处理的实施例同理，故在此不再赘述本实施例的具体实施过程。

下面主要对基于二维图像特征对数模数据与点云数据进行配准的实施过程进行详细描述。

在一实施例中，基于各个第一二维图像特征和各个第二二维图像特征，将数模数据与点云数据进行配准，包括：

选取目标数目的第一二维图像特征，生成第一特征向量，并选取目标数目的第二二维图像特征，生成第二特征向量；

计算第一特征向量和第二特征向量之间的向量距离；

基于向量距离，将数模数据与点云数据进行配准。

本实施例中，主要通过随机选取特征的方式，生成特征向量，进而基于特征向量之间的向量聚类，将数模数据与点云数据进行配准。

具体的，随机选取t个第一二维图像特征a，生成第一特征向量A＝[a1,a2,…,at]。同理，随机选取t个第二二维图像特征b，生成第二特征向量B＝[b1,b2,…,bt]。

计算第一特征向量A与第二特征向量B之间的向量距离，并将该向量距离与第一特征向量A对应的第一像素块、第二特征向量B对应的第二像素块关联记录。

不断重复“随机选取t个特征、生成特征向量、计算向量距离、将向量距离和像素块关联记录”这一过程，直到重复执行了预设次数，筛选出值最小的向量距离，并将与之关联记录的第一像素块的中心和第二像素块的中心确认为共同对应工件中的同一位置，从而完成数模数据与点云数据的配准。

在一实施例中，采用多层卷积结构对二维图像特征进行处理，从而提取得到对应的特征向量。

具体的，本实施例中，采用图7所示的多层卷积结构对各个第一二维图像特征和各个第二二维图像特征进行处理，得到各个第一特征向量和各个第二特征向量。其中，该多层卷积结构取材于3DmeshNet，不需要额外训练，可直接用于特征提取运算。

图8示出了本申请一实施例的工件数据配准在实际焊接场景中的应用流程示意图。

参见图8，本实施例中，为了完成焊接工件的目标任务，需要将焊接工件在实际生产环境中的焊缝与在数模环境中的焊缝进行配准。

为实现配准，采集模块通过读取数模环境中的数据，得到焊接工件的数模数据；通过摄像机拍摄实际生产环境中的焊接工件，得到焊接工件的点云数据。

预处理模块通过截取数据并对所得像素块进行归一化处理，得到数模数据中各个像素点对应的第一二维图像特征，并得到点云数据中各个像素点对应的第二二维图像特征。

特征提取模块基于多层卷积结构提取得到各个图像特征对应的特征向量，进而配准模块基于特征向量之间的向量距离对数模数据和点云数据进行配准，从而实现焊缝的匹配。

应用模块基于匹配到的焊缝，继续推进后续的焊缝焊接工序，完成焊接工件的目标任务。

图9示出了根据本申请一实施例的工件数据配准装置，所述装置包括：

数据采集模块210，配置为获取工件的数模数据，并获取所述工件的点云数据；

第一处理模块220，配置为以所述数模数据的各个像素点为中心，截取得到各个第一像素块，并对所述各个第一像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征；

第二处理模块230，配置为以所述点云数据的各个像素点为中心，截取得到各个第二像素块，并对所述各个第二像素块沿所述坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第二二维图像特征；

数据配准模块240，配置为基于所述各个第一二维图像特征和所述各个第二二维图像特征，将所述数模数据与所述点云数据进行配准。

在本申请的一示例性实施例中，所述第一处理模块配置为：

以所述数模数据的各个像素点为中心，按照预先配置的第一尺寸截取所述数模数据，得到各个数模像素块；

将所述各个数模像素块置于预先配置的空白像素块，得到所述各个第一像素块，其中，所述空白像素块的尺寸大于所述第一尺寸。

在本申请的一示例性实施例中，所述第一处理模块配置为：

获取所述各个数模像素块的网格坐标系，并获取所述空白像素块的空间坐标系；

按照所述空间坐标系对所述网格坐标系进行旋转，得到坐标系对齐的各个数模像素块；

将所述坐标系对齐的各个数模像素块的中心与所述空白像素块的中心进行重叠，得到所述各个第一像素块。

在本申请的一示例性实施例中，所述第一处理模块配置为：

获取所述各个数模像素块的最小特征值方向，并将所述最小特征值方向作为对应数模像素块的第一坐标轴方向；

在所述各个数模像素块的垂直于对应第一坐标轴方向的平面中，确定像素点最密集的方向，并将所述像素点最密集的方向作为对应数模像素块的第二坐标轴方向；

将所述各个数模像素块的既垂直于所述第一坐标轴方向又垂直于所述第二坐标轴方向的方向，作为对应数模像素块的第三坐标轴方向；

将所述各个数模像素块的中心作为坐标系原点，结合所述第一坐标轴方向、所述第二坐标轴方向和所述第三坐标轴方向，得到所述各个数模像素块的网格坐标系。

在本申请的一示例性实施例中，所述第一处理模块配置为：

对所述各个第一像素块沿所述第二坐标轴方向进行归一化处理，得到所述各个第一二维图像特征。

在本申请的一示例性实施例中，所述第一处理模块配置为：

计算所述各个第一像素块的各个像素点与对应第一像素块的中心之间的坐标距离；

基于所述坐标距离、对应第一像素块包含的像素点个数和对应第一像素块的尺寸，计算得到对应第一像素块的中心的第一位置数值；

沿所述坐标轴方向，对所述各个第一像素块包含的各个像素点的第一位置数值进行取均值处理，得到所述各个第一二维图像特征。

在本申请的一示例性实施例中，所述第二处理模块配置为：

以所述点云数据的各个像素点为中心，按照预先配置的第二尺寸截取所述点云数据，得到各个点云像素块；

将所述各个点云像素块置于预先配置的空白像素块，得到所述各个第二像素块，其中，所述空白像素块的尺寸大于第二尺寸。

在本申请的一示例性实施例中，所述第二处理模块配置为：

获取所述各个点云像素块的点云坐标系，并获取所述空白像素块的空间坐标系；

按照所述空间坐标系对所述点云坐标系进行旋转，得到坐标系对齐的各个点云像素块；

将所述坐标系对齐的各个点云像素块的中心与所述空白像素块的中心进行重叠，得到所述各个第二像素块。

在本申请的一示例性实施例中，所述第二处理模块配置为：

获取所述各个点云像素块的最小特征值方向，并将所述最小特征值方向作为对应点云像素块的第一坐标轴方向；

在所述各个点云像素块的垂直于对应第一坐标轴方向的平面中，确定像素点最密集的方向，并将所述像素点最密集的方向作为对应点云像素块的第二坐标轴方向；

将所述各个点云像素块的既垂直于所述第一坐标轴方向又垂直于所述第二坐标轴方向的方向，作为对应点云像素块的第三坐标轴方向；

将所述各个点云像素块的中心作为坐标系原点，结合所述第一坐标轴方向、所述第二坐标轴方向和所述第三坐标轴方向，得到所述各个点云像素块的点云坐标系。

在本申请的一示例性实施例中，所述第二处理模块配置为：

对所述各个第二像素块沿所述第二坐标轴方向进行归一化处理，得到所述各个第二二维图像特征。

在本申请的一示例性实施例中，所述第二处理模块配置为：

计算所述各个第二像素块的各个像素点与对应第二像素块的中心之间的坐标距离；

基于所述坐标距离、对应第二像素块包含的像素点个数和对应第二像素块的尺寸，计算得到对应第二像素块的中心的第二位置数值；

沿所述坐标轴方向，对所述各个第二像素块包含的各个像素点的第二位置数值进行取均值处理，得到所述各个第二二维图像特征。

在本申请的一示例性实施例中，所述数据配准模块配置为：

选取目标数目的第一二维图像特征，生成第一特征向量，并选取目标数目的第二二维图像特征，生成第二特征向量；

计算所述第一特征向量和所述第二特征向量之间的向量距离；

基于所述向量距离，将所述数模数据与所述点云数据进行配准。

下面参考图10来描述根据本申请实施例的电子设备30。图10显示的电子设备30仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图10所示，电子设备30以通用计算设备的形式表现。电子设备30的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元310、上述至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本说明书上述示例性方法的描述部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元310可以执行如图1中所示的各个步骤。

存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)3201和/或高速缓存存储单元3202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)3203。

存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204，这样的程序模块3205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备30也可以与一个或多个外部设备400(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备30交互的设备通信，和/或与使得该电子设备30能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口350进行。输入/输出(I/O)接口350与显示单元340相连。并且，电子设备30还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器360通过总线330与电子设备30的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备30使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。

在本申请的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述方法实施例部分描述的方法。

根据本申请的一个实施例，还提供了一种用于实现上述方法实施例中的方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如JAVA、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种工件数据配准方法，其特征在于，所述方法包括：

获取工件的数模数据，并获取所述工件的点云数据；

以所述数模数据的各个像素点为中心，截取得到各个第一像素块，并对所述各个第一像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征；

以所述点云数据的各个像素点为中心，截取得到各个第二像素块，并对所述各个第二像素块沿所述坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第二二维图像特征；

基于所述各个第一二维图像特征和所述各个第二二维图像特征，将所述数模数据与所述点云数据进行配准。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述数模数据的各个像素点为中心，截取得到各个第一像素块，包括：

以所述数模数据的各个像素点为中心，按照预先配置的第一尺寸截取所述数模数据，得到各个数模像素块；

将所述各个数模像素块置于预先配置的空白像素块，得到所述各个第一像素块，其中，所述空白像素块的尺寸大于所述第一尺寸。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述各个数模像素块置于预先配置的空白像素块，得到所述各个第一像素块，包括：

获取所述各个数模像素块的网格坐标系，并获取所述空白像素块的空间坐标系；

按照所述空间坐标系对所述网格坐标系进行旋转，得到坐标系对齐的各个数模像素块；

将所述坐标系对齐的各个数模像素块的中心与所述空白像素块的中心进行重叠，得到所述各个第一像素块。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述各个数模像素块的网格坐标系，包括：

获取所述各个数模像素块的最小特征值方向，并将所述最小特征值方向作为对应数模像素块的第一坐标轴方向；

在所述各个数模像素块的垂直于对应第一坐标轴方向的平面中，确定像素点最密集的方向，并将所述像素点最密集的方向作为对应数模像素块的第二坐标轴方向；

将所述各个数模像素块的既垂直于所述第一坐标轴方向又垂直于所述第二坐标轴方向的方向，作为对应数模像素块的第三坐标轴方向；

将所述各个数模像素块的中心作为坐标系原点，结合所述第一坐标轴方向、所述第二坐标轴方向和所述第三坐标轴方向，得到所述各个数模像素块的网格坐标系。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述各个第一像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征，包括：

对所述各个第一像素块沿所述第二坐标轴方向进行归一化处理，得到所述各个第一二维图像特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述各个第一像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征，包括：

计算所述各个第一像素块的各个像素点与对应第一像素块的中心之间的坐标距离；

基于所述坐标距离、对应第一像素块包含的像素点个数和对应第一像素块的尺寸，计算得到对应第一像素块的中心的第一位置数值；

沿所述坐标轴方向，对所述各个第一像素块包含的各个像素点的第一位置数值进行取均值处理，得到所述各个第一二维图像特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述各个第一二维图像特征和所述各个第二二维图像特征，将所述数模数据与所述点云数据进行配准，包括：

选取目标数目的第一二维图像特征，生成第一特征向量，并选取目标数目的第二二维图像特征，生成第二特征向量；

计算所述第一特征向量和所述第二特征向量之间的向量距离；

基于所述向量距离，将所述数模数据与所述点云数据进行配准。

8.一种工件数据配准装置，其特征在于，所述装置包括：

数据采集模块，配置为获取工件的数模数据，并获取所述工件的点云数据；

第一处理模块，配置为以所述数模数据的各个像素点为中心，截取得到各个第一像素块，并对所述各个第一像素块沿预设的坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第一二维图像特征；

第二处理模块，配置为以所述点云数据的各个像素点为中心，截取得到各个第二像素块，并对所述各个第二像素块沿所述坐标轴方向进行归一化处理，得到各个第二二维图像特征；

数据配准模块，配置为基于所述各个第一二维图像特征和所述各个第二二维图像特征，将所述数模数据与所述点云数据进行配准。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至7任一项所述的方法。

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