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三维点云的两步校准法及其应用研究

         
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针对具有平面特征的工件的位姿识别,提出了一种三维点云两步校准法.首先,对三维点云进行多次随机抽样,每次抽取3个点并计算其所构成平面的单位法向量;经多次抽样后,得到一个平面单位法向量集合,采用密度聚类算法提取主平面的单位法向量,并根据主平面单位法向量与目标向量的轴角变换关系实现点云的倾斜度校正.然后,先将点云投影至主平面,再将各点的高度映射为主平面内的灰度,得到点云灰度图;再利用图像模板匹配算法获取点云在主平面内投影的平移量和旋转角,经平移和旋转后实现点云位姿的最终校准.将所提出的三维点云两步校准法应用于高压输电线塔塔座自动焊接系统,以识别塔座的位姿信息,并与基于采样一致性法识别的塔座位姿信息进行对比.结果表明,相比于采样一致性法,所提出的两步校准法既提高了工件位姿的识别精度,又缩短了约76％的耗时.研究结果可为具有平面特征的工件的位姿快速校准及识别提供参考.三维点云两步校准法在先进制造业中具有广阔的应用前景.

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