一种基于3D点云的物体厚度测量方法与流程

本发明涉及计算机视觉相关，尤其涉及一种基于3d点云的物体厚 度测量方法。

背景技术：

1、工业生产的质量管理中，测量非常重要，可以从技术上保证生产的标准和 质量。而加工产品中最重要的环节之一就是检测机械零件的尺寸，其检测结果 对产品的质量以及零件的装配与加工都非常重要。

2、当前测量常规零件尺寸的主要手段是利用轮廓仪、激光测量仪或者游标卡 尺等测量工具，不但成本非常昂贵，还存在操作复杂、精度低等缺陷。机器视 觉的发展解决了这些问题，机器视觉在工业上应用领域广阔，核心功能包括： 测量、检测、识别、定位等，并拥有精确度高、速度快、稳定性高等优势。

3、目前绝大多数机器视觉技术都是基于2d图像进行检测的，但是利用2d图 像往往很难检测出物体的厚度，因此需要使用3d视觉技术，3d视觉还处于起 步阶段，许多应用程序都在使用3d表面重构，包括导航、工业检测、逆向工程、 测绘、物体识别、测量与分级等，但精度问题限制了3d视觉在很多场景的应用。

4、现有技术中的测量方法：

5、方案1：将待测量物体放置在基准平面上，利用3d结构光技术生成点云， 在基准平面上拟合平面，计算待检测区域相对于基准平面的段差即为物体厚度。

6、方案2：利用3d结构光技术生成物体上下表面点云数据，在下表面待测量 区域拟合平面，计算上表面待测量区域至该平面的段差即为物体厚度。

7、上述方案的缺点：

8、1、鲁棒性低，数据跳动较大；

9、2、只能测量平坦物体的厚度，无法准确测量翘曲物体的实际厚度。

10、有鉴于上述的缺陷，本设计人积极加以研究创新，以期创设一种基于3d点 云的物体厚度测量方法，使其更具有产业上的利用价值。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于3d点云的物体厚度测 量方法。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于3d点云的物体厚度测量方法，依次包括以下步骤：

4、步骤1、已知标志点的厚度为d0，提取物体上表面和下表面的标志点轮廓， 提取上表面和下表面的标志点轮廓内的三维点云信息，并利用上表面和下表面 标志点点云信息分别拟合平面，即为平面1和平面2；

5、步骤2、在测量厚度的区域设置roi，并提取roi中的三维点云信息；

6、步骤3、计算上表面roi中每个点至平面1的距离，并求平均值为d1；

7、步骤4、计算下表面roi中每个点至平面2的距离，并求平均值为d2；

8、步骤5、根据公式d＝d0+d1-d2，d即为roi区域的厚度。

9、作为本发明的进一步改进，步骤1中，通过bolb分析算法提取物体上表 面和下表面的标志点轮廓。

10、作为本发明的进一步改进，步骤3中，若目标roi区域在平面1上方，则 d1为正，否则为负。

11、作为本发明的进一步改进，步骤4中，若目标roi区域在平面2上方，则 d2为正，否则为负。

12、借由上述方案，本发明至少具有以下优点：

13、1、本发明可以准确测量翘曲物体的实际厚度；

14、2、本发明可以增加系统测量的鲁棒性，减小数据跳动。

15、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术 手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附 图详细说明如后。

技术特征：

1.一种基于3d点云的物体厚度测量方法，其特征在于，依次包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于3d点云的物体厚度测量方法，其特征在于，所述步骤1中，通过bolb分析算法提取物体上表面和下表面的标志点轮廓。

3.如权利要求1所述的一种基于3d点云的物体厚度测量方法，其特征在于，所述步骤3中，若目标roi区域在平面1上方，则d1为正，否则为负。

4.如权利要求1所述的一种基于3d点云的物体厚度测量方法，其特征在于，所述步骤4中，若目标roi区域在平面2上方，则d2为正，否则为负。

技术总结
本发明涉及一种基于3D点云的物体厚度测量方法，依次包括以下步骤：步骤1、提取物体上表面和下表面的标志点轮廓，提取上表面和下表面的标志点轮廓内的三维点云信息，并利用上表面和下表面标志点点云信息分别拟合平面，即为平面1和平面2；步骤2、在测量厚度的区域设置ROI，并提取ROI中的三维点云信息；步骤3、计算上表面ROI中每个点至平面1的距离，并求平均值为d1；步骤4、计算下表面ROI中每个点至平面2的距离，并求平均值为d2；步骤5、根据公式d＝d0+d1‑d2，d即为ROI区域的厚度。本发明可以准确测量翘曲物体的实际厚度；本发明可以增加系统测量的鲁棒性，减小数据跳动。

技术研发人员：王磊,周坤,周剑
受保护的技术使用者：苏州深浅优视智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13