[发明专利]视觉系统中用于3D点云匹配的杂波评分系统及方法

说明书

本发明提供一种使用视觉系统处理器将表示模型的第一三维(3D)点云图像与表示目标的第二3D点云图像对准的方法和系统。为所述第一3D点云图像与第二3D点云图像的可能对准建立合格总分。为所述第一3D点云图像与第二3D点云图像的至少一种对准估计覆盖分数，使得所述覆盖分数描述第一3D点云图像中的期望特征存在于第二3D点云图像中的量。估计杂波分数，使得杂波分数描述了第二3D点云中的无关特征。将所述总分计算为所述覆盖分数和所述杂波分数之间的差。

技术领域

本发明涉及用于在成像场景中对准和检查对象的机器视觉系统及其相关方法。

背景技术

机器视觉系统，在本文也称为“视觉系统”，其用于在制造环境中执行多种任务。一般来说，视觉系统由一个或多个具有图像传感器(或“成像器”)的二维(2D)相机组成，该图像传感器获取包含制造中的对象的场景灰度或者彩色图像。能够对对象的2D图像进行分析，以提供数据/信息给用户以及相关的制造工艺。2D相机产生的数据通常由一个或多个视觉系统处理器(其能够是专用的)中的视觉系统、或者在通用计算机(例如，PC、笔记本、平板电脑或智能手机)内实例化的一个或多个软件应用程序的一部分来分析和处理。

常见的视觉系统任务包括对准和检查。在对准任务中，视觉系统工具，如可从内蒂克郡(Natick)、马尔迈松市(MA)的康耐视公司购买的公知的系统，将场景的2D图像中的特征与经训练的(使用实际或合成模型)2D图案进行比较，并且确定2D成像场景中的2D图案的存在/不存在以及姿态。该信息能够用在随后的检查(或其它的)操作中，以搜索缺陷和/或执行其它操作，如部分拒绝。

利用视觉系统的特定任务为，基于经训练的三维(3D)模型形状于运行期间对3D目标形状进行对准。3D相机能够基于各种技术-例如，激光位移传感器(分析器)、立体相机、声纳、激光或者激光雷达测距相机、以及各种其它被动或主动测距技术。此类相机产生深度图像，其中产生图像像素阵列(通常表征为沿着正交x和y轴的位置)，对于每一像素，还包含第三(高度)维度(通常表征为沿着垂直于x-y平面的z轴)。替代地，此类相机能够产生成像对象的点云表示。点云为空间中的3D点的集合，其中每一点i能够表示为(X_i,Y_i,Z_i)。点云能够表示完整的3D对象，这包括对象的背面和侧面、顶面和底面。3D点(X_i,Y_i,Z_i)表示对象对相机为可见的空间中的位置。在这种表示中，空的空间表示没有点存在。

通过比较，3D深度图像表示Z(x,y)类似于2D图像表示I(x,y)，其中深度或高度Z取代图像中的位置x、y处的亮度/强度I。深度图像专门表示直接面向相机的对象正面，因为仅有单一深度与任一点位置x、y关联。深度图像通常不能表示对象的背面或侧面、顶面或底面。深度图像通常具有每一位置(x,y)处的数据，即使该相机没有此类位置处的信息。有时，相机图像数据在某些位置处通过包括“丢失像素”标签直接表示不存在信息。“丢失像素”能够意味着图像中的该位置处的成像条件很差，或者其能够意味着对象中的该位置处存在孔。3D深度图像有时能够使用常规2D图像处理技术来处理，其中高度维度Z被亮度/强度I所取代，并且以特殊的方式来处理丢失像素或者将它们忽略。

作为进一步的背景，在3D的深度图像表示和3D点云表示之间转换3D图像能够通过适当的技术来完成，但是并非没有信息损失和/或精度损失。一些3D相机能够在获取图像时(同时)直接产生3D点云图像或3D深度图像。一旦获取图像，即使在来自能够产生任一表示的相机的表示之间转换图像也可能导致精度的损失。因此，当由相机以该相应模式获取时，3D点云或者深度图像是最精确的。