【技術實現步驟摘要】
本說明書涉及計算機視覺，特別涉及一種基于3d點云與模型輪廓的精配準方法和系統。
技術介紹
1、隨著3d掃描技術的進步，三維點云數據已廣泛應用于工程、建筑、自動駕駛等領域。然而，點云數據的高精度配準仍然面臨許多技術挑戰，尤其是在處理復雜形狀和大規模數據時。當前的點云配準技術存在幾個主要問題。首先，點云數據的高維度和復雜性導致配準算法的計算量巨大，尤其在處理大規模點云時，傳統方法往往無法在合理的時間內完成任務，效率低下。其次，由于點云數據受環境噪聲和傳感器誤差影響，直接對原始點云進行配準往往無法達到高精度，尤其是在存在復雜表面（如凹陷、不規則邊緣等）的物體表面時，傳統算法難以有效捕捉這些細節，導致配準精度下降。
2、因此，希望提供一種基于3d點云與模型輪廓的精配準方法和系統，在保證高效計算的同時，提高了配準精度，尤其在面對復雜形狀、噪聲干擾和傳感器誤差時，具有更強的魯棒性和適應性。
技術實現思路
1、本說明書一個或多個實施例提供一種基于3d點云與模型輪廓的精配準方法。所述方法包括：獲取拍攝物料的預設配準精度；獲取所述拍攝物料的多個目標點位的原始點云數據；對所述原始點云數據進行初步處理，獲取目標層點云圖；基于所述目標層點云圖，確定所述目標層點云圖的內輪廓數據；確定所述內輪廓數據中的多個目標特征點；基于所述多個目標特征點，將所述拍攝物料與預設模型輪廓進行配準，確定第一配準結果；響應于所述第一配準結果的點云配準精度大于或等于所述預設配準精度，將所述第一配準結果確定為第二配準結果；
2、本說明書一個或多個實施例提供一種基于3d點云與模型輪廓的精配準系統，所述系統包括數據獲取模塊，被配置為：獲取拍攝物料的預設配準精度；獲取所述拍攝物料的多個目標點位的原始點云數據；數據分析模塊，被配置為：對所述原始點云數據進行初步處理，獲取目標層點云圖；基于所述目標層點云圖，確定所述目標層云點圖目標層點云圖的內輪廓數據；確定所述內輪廓數據中的多個目標特征點；基于所述多個目標特征點，將所述拍攝物料與預設模型輪廓進行配準，確定第一配準結果；響應于所述第一配準結果的點云配準精度大于或等于所述預設配準精度，將所述第一配準結果確定為第二配準結果；結果糾偏模塊，被配置為：響應于所述第一配準結果的點云配準精度小于所述預設配準精度，對所述第一配準結果執行至少一次糾偏迭代，得到迭代配準結果；響應于所述迭代配準結果的點云配準精度大于或等于所述預設配準精度，結束所述糾偏迭代，將所述迭代配準結果確定為所述第二配準結果。
3、本說明書一個或多個實施例提供一種基于3d點云與模型輪廓的精配準裝置，所述裝置包括至少一個處理器以及至少一個存儲器，所述至少一個存儲介質用于存儲計算機指令；所述至少一個處理器用于執行所述計算機指令中的至少部分指令以實現上述實施例所述的基于3d點云與模型輪廓的精配準方法。
4、本說明書一個或多個實施例提供一種計算機可讀存儲介質。所述存儲介質存儲計算機指令，當所述計算機指令被計算機執行時，實現上述實施例所述的基于3d點云與模型輪廓的精配準方法。
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1.一種基于3D點云與模型輪廓的精配準方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取拍攝物料的預設配準精度包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述拍攝物料的多個目標點位的原始點云數據包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：
5.一種基于3D點云與模型輪廓的精配準系統，其特征在于，包括：
6.如權利要求5所述的系統，其特征在于，所述數據獲取模塊進一步被配置為：
7.如權利要求6所述的系統，其特征在于，所述數據獲取模塊進一步被配置為：
8.如權利要求5所述的系統，其特征在于，還包括：
9.一種基于3D點云與模型輪廓的精配準裝置，包括處理器，其特征在于，所述裝置包括至少一個處理器以及至少一個存儲器；
10.一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲計算機指令，當計算機讀取存儲介質中的計算機指令后，計算機執行如權利要求1~4任一項所述的基于3D點云與模型輪廓的精配準方法。
【技術特征摘要】
1.一種基于3d點云與模型輪廓的精配準方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取拍攝物料的預設配準精度包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述拍攝物料的多個目標點位的原始點云數據包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：
5.一種基于3d點云與模型輪廓的精配準系統，其特征在于，包括：
6.如權利要求5所述的系統，其特征在于，所述數據獲取模塊進一...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王培智，潘銘洪，王偉昌，王繼文，
申請(專利權)人：安徽工布智造工業科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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