[发明专利]一种三维点云匹配方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明提供了一种三维点云匹配方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取RGB‑D相机生成的工件的三维点云信息；对所述三维点云信息进行预处理，以提高三维点云的质量；获取多个对应所述工件不同姿态的点云模板；以多线程并行处理的方式，采用ICP匹配算法用多个所述点云模板分别对所述三维点云进行匹配；根据各点云模板与所述三维点云的匹配效果获取工件姿态识别结果；从而提高利用RGB‑D相机的三维点云进行工件姿态识别时的准确性和效率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种三维点云匹配方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

目前，一些工业机器人上会设置相机来获取视觉信息，以便对产线上的工件六自由度姿态进行识别，从而有利于提高工业机器人的智能化程度。其中，RGB-D相机是工业机器人上常用的相机，其可以获取工件的深度图根据深度图生成工件的三维点云，工业机器人可用得到的三维点云与预设的工件点云模板进行匹配，从而识别工件的姿态。

RGB-D相机的优势在于价格低廉，有利于降低工业机器人整体价格，但存在点云距离信息不准确、帧与帧之间点云抖动严重、点云易缺失等缺点，使获得的三维点云质量较低，不利于进行特征点匹配。为此，一般会使用ICP（Iterative Closest Point）匹配算法对RGB-D的三维点云进行匹配，但是，ICP匹配算法要求匹配模板的初始位置与被匹配工件差异较小，而由于工件可在流水线上随意摆放，模板位置相对捕捉物件位置不确定，容易导致ICP算法误匹配或陷入局部最优解，导致匹配失败，无法正确识别物件位姿。另外，由于物件在流水线上动态行走，需要保证识别算法的时效性。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本申请实施例的目的在于提供一种三维点云匹配方法、装置、电子设备和存储介质，可提高利用RGB-D相机的三维点云进行工件姿态识别时的准确性和效率。

第一方面，本申请实施例提供一种三维点云匹配方法，用于对工件的姿态进行识别，包括步骤：

A1.获取RGB-D相机生成的工件的三维点云信息；

A2.对所述三维点云信息进行预处理，以提高三维点云的质量；

A3.获取多个对应所述工件不同姿态的点云模板；

A4.以多线程并行处理的方式，采用ICP匹配算法用多个所述点云模板分别对所述三维点云进行匹配；

A5.根据各点云模板与所述三维点云的匹配效果获取工件姿态识别结果。

所述的三维点云匹配方法中，步骤A2中，对所述三维点云信息进行的的预处理包括带通滤波处理、体速滤波处理、移除离散点处理、补全缺失点云处理、高斯滤波处理中的至少一项。

所述的三维点云匹配方法中，步骤A3包括：

获取所述工件的原始点云模板；

使所述原始点云模板绕不同轴向旋转多个角度，以生成多个对应所述工件不同姿态的点云模板。

所述的三维点云匹配方法中，步骤A4包括：

在CUDA程序中生成多个GPU匹配线程；

在各GPU匹配线程中分别用各点云模板与预处理后的三维点云进行匹配；

获取各GPU匹配线程的匹配分数。

第一种实施方式中，步骤A5包括：

获取匹配效果最佳的点云模板；

提取所述匹配效果最佳的点云模板的姿态角度作为工件姿态角度的识别结果。

第二种实施方式中，步骤A5包括：