一种基于机器人视觉的复杂异形曲面三维分割方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于机器人视觉的复杂异形曲面三维分割方法及系统，在通过三维激光相机获取到异形曲面工件的点云数据后，首先基于直通滤波的方法对点云数据进行工作范围内的点云预处理，剔除大量无关背景点云，然后采取体素网格下采样的方法对剩余点云做稀疏化处理从而进一步加快点云分割的速率，最后基于KPConv的方法对包含了机械手末端的曲面点云做实例分割，在Kernel Points点云卷积核的基础上设计了一种局部依赖于点与点之间几何特征关系的新卷积方法，增强了局部点特征提取能力，综合KPConv的可变形卷积核与局部点云特征提取能力，具有效率和准确度高，且分割效果好的优点。