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扩展高斯图像聚类的缺失点云配准
吴庆华
1,2,*
蔡琼捷思
1,2
黎志昂
1,2
刘嘉程
1,2
作者单位
摘要
1
湖北省现代制造质量工程重点实验室,湖北武汉430064
2
湖北工业大学 机械工程学院,湖北武汉430064
针对局部缺失点云配准时精度不高和收敛过慢等问题,提出了一种基于扩展高斯图像聚类的快速点云配准算法。通过将点云映射到扩展高斯图像中进行聚类后逆映射实际点云获取待配准的子点云,进而规避局部缺失带来的干扰;此外,为提高计算效率和配准精度,采用距离-曲率描述子查询对应点对进行奇异值分解进行粗配准,并结合迭代最近点精配准算法实现点云配准过程。实验结果表明,该算法对于局部缺失点云具有较高精度(均方误差相对于结合ICP的传统算子FPFH降低了近17.9%),且相比其它算法有一定的速度优势(耗时相对于结合ICP的SHOT算子加速了近32.5%)。该算法可以有效的运用在局部缺失点云的位姿识别中,从而可以被广泛地应用于工业现场中三维物体的快速识别定位。
机器视觉
点云配准
扩展高斯图像
距离-曲率描述子
缺失点云
machine vision
point cloud registration
extended Gaussian image
distance-curvature descriptor
losing point cloud
PDF全文
Full Text
光学 精密工程
2021, 29(5): 1199
机器视觉
双频曲线拟合线结构光条纹中心提取方法
下载:861次
吴庆华
1,2,*
周阳
1,2
李子奇
1,2
蔡琼捷思
1,2
万偲
1,2
作者单位
摘要
1
湖北工业大学机械工程学院, 湖北 武汉 430068
2
现代制造与质量工程湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430068
提出了一种双频曲线拟合的亚像素中心提取方法。首先采用二次阈值法自动分割光条区域,利用灰度重心法获取光条纹中心初始位置,然后用移动直线拟合初始位置得到光条曲线的局部法线,最后在法线方向上进行双频曲线拟合,得到光条纹中心的亚像素坐标。实验结果表明,该方法能消除部分高频噪声的影响。相比Steger法,该方法提取的条纹中心均方根误差小于0.1 pixel,速度约是其26倍,可适用于多种材质表面光条纹中心的提取,为工业应用中的激光条纹中心提取提供参考。
机器视觉
条纹中心提取
双频曲线拟合
线结构光
PDF全文
Full Text
激光与光电子学进展
2020, 57(14): 141502
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