(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221072015 3.8 (22)申请日 2022.06.23 (71)申请人 佛山市南海区广工大 数控装备协同 创新研究院 地址 528000 广东省佛山市南海区狮山 镇 南海软件科技园创智港A座四楼 (72)发明人 魏登明　杨海东　李泽辉　 (74)专利代理 机构 佛山市禾才知识产权代理有 限公司 4 4379 专利代理师 刘羽波　陈嘉琦 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/24(2022.01) G06V 20/64(2022.01) (54)发明名称 一种工件投影轮廓提取方法、 装置及相关设 备 (57)摘要 本发明提供了一种工件投影轮廓提取方法、 装置及相关设备， 包括以下步骤： 获取工件目标 三维姿态数据， 并根据三维姿态数据预设初始姿 态三维点云； 通过运用三维旋转变换对工件目标 进行姿态 矫正， 根据初始姿态 三维点云矫正后获 得矫正三维点云； 根据矫正三维点云通过投影轮 廓特征提取算法进行工件投影轮廓提取， 生成特 征矩阵的特征样本矩阵； 通过PCA算法对投影轮 廓提取的特征矩阵进行降维处理， 得到特征向量 矩阵； 能够实现最大限度保存工件的全局特征， 运算效率高， 且能够保证工件特征信息完整度较 高， 有效地减少特征矩阵中的冗余信息， 对提高 目标识别的性能具有重大意义。 本发 明轮廓特征 提取效果好， 运算效率高， 目标识别的性能高， 适 用范围广。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115100425 A 2022.09.23 CN 115100425 A 1.一种工件投影 轮廓提取 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取工件目标三维姿态数据， 并根据所述 三维姿态数据预设初始姿态三维点云； 通过运用三维旋转变换对所述工件目标进行姿态矫正， 根据所述初始姿态三维点云矫 正后获得矫 正三维点云； 根据所述矫正三维点云通过投影轮廓特征提取算法进行工件投影轮廓 提取， 生成特征 矩阵的特 征样本矩阵； 通过PCA算法对投影 轮廓提取的所述特 征矩阵进行降维处 理， 得到特 征向量矩阵。 2.如权利要求1所述的工件投影轮廓 提取方法， 其特征在于， 所述获取工件目标三维姿 态数据， 并根据所述 三维姿态数据预设初始姿态三维点云具体包括以下子步骤： 运用PEMSPNC算法计算出工件目标的三维姿态角( α, β, θ )， 并根据所述三维姿态角预设 初始姿态三维点云P。 3.如权利要求2所述的工件投影轮廓 提取方法， 其特征在于， 所述通过运用三维旋转变 换对所述工件目标进 行姿态矫正， 根据所述初始姿态三 维点云矫正后获得矫正三 维点云具 体包括以下子步骤： 运用三维旋转变换对工件目标进行姿态矫正， 绕MCS坐标中Xm轴旋转‑α角， Ym轴旋转‑β 角， Zm轴旋转‑θ角， 矫正使得探测工件的三维姿态角度均为0 °,根据所述初始姿态三维点云 P进行姿态矫 正后的获得矫 正三维点云P ′。 4.如权利要求3所述的工件投影轮廓 提取方法， 其特征在于， 所述根据 所述矫正三维点 云通过投影轮廓特征提取算法进 行工件投影轮廓提取， 生成特征矩阵的特征样本矩阵具体 包括以下子步骤： 将所述矫正三维点云P ′， 分别投影至XY坐标平面， 投影图像记为PXY； 计算所述投影图像PXY的质心分别为OXY； 以所述OXY为起点沿X轴正向的射线为极轴， 通过计算所述投影图像PXY中任一点pi与OXY 的距离ri及极轴的夹角 θi,记pi的坐标为(ri, θi)， 其中， θi∈[‑π, π ])； 以OXY为起点， 以角度Δ为间隔在[ ‑π, π]范围内划分角度区间， 划分角度区间的数目为 K， 其中， Δ的范围为(0.5 °,5°)； 统计落在θk内的点与所述OXY的距离， 按照降序 排列， 得到最大距离值max作 为投影轮廓 向量的第k个值， 具体公式(1)如下： 5.如权利要求4所述的工件投影轮廓提取方法， 其特征在于， 所述通过PCA算法对投影 轮廓提取的所述特 征矩阵进行降维处 理， 得到特 征向量矩阵具体包括以下子步骤： 对特征矩阵XMN进行中心化处 理， 计算特 征矩阵XMN的协方差矩阵CMN； 通过SVD分解协 方差矩阵CMN得到特征向量ei和对应的特征值λi， 并将计算得到的λi进行 降序排序， 其中， i ＝1,2,3…N； 根据计算得到的λi计算协方差矩阵CMN中每个变量的贡献率θi和累计贡献率Θr， 其中， i ＝1,2,3…N； 根据设定的累计贡献率限度和求出的协方差前r列矩阵的所述累计贡献率Θr， 选取所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115100425 A 2述特征向量矩阵的维度r； 其中r≤N； 选取按降序排序的λi前r个特征值对应的ei组合成目标的投影矩阵ZNr相乘得到降维后 的所述特 征向量矩阵YMr， 其中， i＝1,2,3…N。 6.一种工件投影 轮廓提取装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取工件目标三维姿态数据， 并根据所述三维姿态数据预设初始姿态 三维点云； 矫正模块， 用于通过运用三维旋转变换对所述工件目标进行姿态矫正， 根据所述初始 姿态三维点云矫 正后获得矫 正三维点云； 提取模块， 用于根据 所述矫正三维点云通过投影轮廓特征提取算法进行工件投影轮廓 提取， 生成特 征矩阵的特 征样本矩阵； 处理模块， 用于通过PCA算法对投影轮廓提取的所述特征矩阵进行降维处理， 得到特征 向量矩阵。 7.如权利要求6所述的工件投影轮廓 提取装置， 其特征在于， 所述获取模块包括获取单 元； 所述获取单元， 用于运用PEMSPNC算法计算出工件 目标的三维姿态角( α, β, θ )， 并根据 所述三维姿态角预设初始姿态三维点云P。 8.如权利要求7所述的工件投影轮廓 提取装置， 其特征在于， 所述矫正模块还包括矫正 单元； 所述矫正单元， 用于运用三维旋转变换对工件目标进行姿态矫正， 绕MCS坐标中Xm轴旋 转‑α角， Ym轴旋转‑β角， Zm轴旋转‑θ角， 矫正使得探测工件的三维姿态角度均为0 °,根据所述 初始姿态三维点云P进行姿态矫 正后的获得矫 正三维点云P ′。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所 述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至5中 任意一项所述的工件投影 轮廓提取 方法中的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至5中任意一项 所述的工件投影轮 廓提取方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115100425 A 3