基于三维重构的现场快速识别与定位方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010900368.9 (22)申请日 2020.08.31 (71)申请人 江苏理工学院 地址 213001 江苏省常州市中吴大道1801 号 (72)发明人 韩冰源贝绍轶汪伟杭卫星 崔方方仇娇慧杜伟徐文文 (74)专利代理机构 常州佰业腾飞专利代理事务 所(普通合伙) 32231 代理人 陈红桥 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06T 17/00(2006.01) G06F 111/04(2020。

2、.01) (54)发明名称 基于三维重构的现场快速识别与定位方法 (57)摘要 本发明提供基于三维重构的现场快速识别 与定位方法， 该方法包括以下步骤： 多维在线约 束条件下损伤区域的智能化测量， 采集汽车大型 汽车零件的图像信息， 并对图像信息进行预处 理， 识别出图像中汽车大型汽车零件的轮廓位 置， 根据轮廓位置获取汽车大型汽车零件图像， 在图像信息中对汽车大型汽车零件图像求补集， 获取感兴趣区域； 获取感兴趣区域内灰度值较高 的亮点， 计算亮点在感兴趣区域内的像素占比； 该基于三维重构的现场快速识别与定位方法， 可 提高汽车大型汽车零件的修复精度、 修复效率和 修复后零件性能， 突破特殊。

3、环境或无法拆卸零件 现场增材修复的关键瓶颈， 提高系统整体的传输 记录的速度和稳定度， 具有广泛的使用前景。 权利要求书1页 说明书4页 CN 112084578 A 2020.12.15 CN 112084578 A 1.基于三维重构的现场快速识别与定位方法， 其特征在于： 该方法包括以下步骤： S1： 多维在线约束条件下损伤区域的智能化测量， 采集汽车大型汽车零件的图像信息， 并对图像信息进行预处理， 识别出图像中汽车大型汽车零件的轮廓位置， 根据轮廓位置获 取汽车大型汽车零件图像， 在图像信息中对汽车大型汽车零件图像求补集， 获取感兴趣区 域； 获取感兴趣区域内灰度值较高的亮点， 计算亮。

4、点在感兴趣区域内的像素占比； S2： 金属零部件缺损模型的现场三维重构， 搭建用于对工业现场数据库进行实时读写 的云端数据库； 基于Unity3D建模软件， 创建工业现场的三维静态场景模型； 基于云端数据 库， 重构工业现场的三维实时动态模型和绘制3D分析图表； 构建用于实现三维可视化的用 户交互界面； 基于用户交互界面， 展现三维静态场景模型、 三维实时动态模型以及3D分析图 表， 从而实现汽车大型汽车零件的三维可视化； S3： 损伤区域的快速自主识别定位， 在宽带光波长范围内， 以一级闪耀波长为中心的1 级光谱序列峰值波长偏移量与衍射角之间近似呈线性关系， 随着衍射角度的增加， 峰值波 长。

5、向长波方向偏移并逐渐变大； 通过识别出此时的衍射光谱峰值波长可得到对应的闪耀光 栅旋转角度变化， 此旋转角即表征了物体实际角位移， 即实现汽车大型汽车零件对汽车大 型汽车零件的识别。 2.根据权利要求1所述的基于三维重构的现场快速识别与定位方法， 其特征在于： 获取 灰度图像中的两个峰值， 对两个峰值求灰度均值， 将灰度图像中高于灰度均值的像素灰度 设置为 “1” ， 将灰度图像中低于灰度均值的像素灰度设置为 “0” ， 获取二值化图像。 3.根据权利要求1所述的基于三维重构的现场快速识别与定位方法， 其特征在于： 定义 在拍摄图像中， 轮廓位置与冶炼炉的圆心距离为R； 定义以冶炼炉的圆心为圆。

6、心且以R+D为 半径的圆为检测圆； 在图像信息内对冶炼炉图像与检测员图像求补集， 补集为感兴趣区域。 4.根据权利要求1所述的基于三维重构的现场快速识别与定位方法， 其特征在于： 于所 述云端数据库， 重构工业现场的三维实时动态模型包括： 建立Unity3D建模软件与所述云端 数据库之间的通信连接， 实时读取所述云端数据库中的工业现场模型数据； 将所述工业现 场模型数据分割成预设个数的分割块； 计算获得所述分割块的顶点数组和贴图数组， 从而 绘制与每一个所述分割块对应的三角形网格； 根据所述三角形网格重构获得工业现场的三 维实时动态模型。 5.根据权利要求1所述的基于三维重构的现场快速识别与定。

7、位方法， 其特征在于： 所述 现场快速识别与定位方法采用非接触式的三维激光扫描仪。 权利要求书 1/1 页 2 CN 112084578 A 2 基于三维重构的现场快速识别与定位方法 技术领域 0001 本发明涉及汽车零部件再制造技术领域， 具体涉及修复路径规划方向的基于三维 重构的现场快速识别与定位方法。 背景技术 0002 汽车零部件再制造是以废旧汽车零件再生资源利用为目标， 通过产品化的生产组 织方式， 对可再用的总成、 零部件运用先进的再制造加工技术、 严格的质量控制和系统的利 用管理， 使废旧零件形成再生资源得到高质量再生的生产过程和充分利用的系统性工程活 动。 但是目前对损伤关键零。

8、部件和结构件损伤后现场修复存在效率较低、 修复过程难以精 确控制、 修复件精度和质量不高等问题。 发明内容 0003 为解决现有技术中汽车零件的修复精度较低的缺陷， 提出基于三维重构的现场快 速识别与定位方法、 基于闭环反馈的路径规划方法、 电弧熔敷智能增材修复方法和基于超 声冲击的形性一体化调控方法， 旨在提高修复精度、 修复效率和修复后零件性能， 突破特殊 环境或无法拆卸零件现场增材修复的关键瓶颈。 0004 为实现以上目的， 本发明通过以下技术方案予以实现： 基于三维重构的现场快速 识别与定位方法， 该方法包括以下步骤： 0005 S1： 多维在线约束条件下损伤区域的智能化测量， 采集汽。

9、车大型汽车零件的图像 信息， 并对图像信息进行预处理， 识别出图像中汽车大型汽车零件的轮廓位置， 根据轮廓位 置获取汽车大型汽车零件图像， 在图像信息中对汽车大型汽车零件图像求补集， 获取感兴 趣区域； 获取感兴趣区域内灰度值较高的亮点， 计算亮点在感兴趣区域内的像素占比； 0006 S2： 金属零部件缺损模型的现场三维重构， 搭建用于对工业现场数据库进行实时 读写的云端数据库； 基于Unity3D建模软件， 创建工业现场的三维静态场景模型； 基于云端 数据库， 重构工业现场的三维实时动态模型和绘制3D分析图表； 构建用于实现三维可视化 的用户交互界面； 基于用户交互界面， 展现三维静态场景模。

10、型、 三维实时动态模型以及3D分 析图表， 从而实现汽车大型汽车零件的三维可视化； 0007 S3： 损伤区域的快速自主识别定位， 在宽带光波长范围内， 以一级闪耀波长为中心 的1级光谱序列峰值波长偏移量与衍射角之间近似呈线性关系， 随着衍射角度的增加， 峰值 波长向长波方向偏移并逐渐变大； 通过识别出此时的衍射光谱峰值波长可得到对应的闪耀 光栅旋转角度变化， 此旋转角即表征了物体实际角位移， 即实现汽车大型汽车零件对汽车 大型汽车零件的识别。 0008 优选的， 获取灰度图像中的两个峰值， 对两个峰值求灰度均值， 将灰度图像中高于 灰度均值的像素灰度设置为 “1” ， 将灰度图像中低于灰度均。

11、值的像素灰度设置为 “0” ， 获取 二值化图像。 0009 优选的， 定义在拍摄图像中， 轮廓位置与冶炼炉的圆心距离为R； 定义以冶炼炉的 说明书 1/4 页 3 CN 112084578 A 3 圆心为圆心且以R+D为半径的圆为检测圆； 在图像信息内对冶炼炉图像与检测员图像求补 集， 补集为感兴趣区域。 0010 优选的， 于所述云端数据库， 重构工业现场的三维实时动态模型包括： 建立 Unity3D建模软件与所述云端数据库之间的通信连接， 实时读取所述云端数据库中的工业 现场模型数据； 将所述工业现场模型数据分割成预设个数的分割块； 计算获得所述分割块 的顶点数组和贴图数组， 从而绘制与。

12、每一个所述分割块对应的三角形网格； 根据所述三角 形网格重构获得工业现场的三维实时动态模型。 0011 优选的， 所述现场快速识别与定位方法采用非接触式的三维激光扫描仪。 0012 本发明提供的基于三维重构的现场快速识别与定位方法。 具备以下有益效果： 该 基于三维重构的现场快速识别与定位方法， 可提高汽车大型汽车零件的修复精度、 修复效 率和修复后零件性能， 突破特殊环境或无法拆卸零件现场增材修复的关键瓶颈， 提高系统 整体的传输记录的速度和稳定度， 具有广泛的使用前景。 具体实施方式 0013 以下对本发明的优选实施例进行说明， 应当理解， 此处所描述的优选实施例仅用 于说明和解释本发明，。

13、 并不用于限定本发明。 0014 实施例 0015 基于三维重构的现场快速识别与定位方法， 该方法包括以下步骤： 0016 S1： 多维在线约束条件下损伤区域的智能化测量， 采集汽车大型汽车零件的图像 信息， 并对图像信息进行预处理， 识别出图像中汽车大型汽车零件的轮廓位置， 根据轮廓位 置获取汽车大型汽车零件图像， 在图像信息中对汽车大型汽车零件图像求补集， 获取感兴 趣区域； 获取感兴趣区域内灰度值较高的亮点， 计算亮点在感兴趣区域内的像素占比； 0017 S2： 金属零部件缺损模型的现场三维重构， 搭建用于对工业现场数据库进行实时 读写的云端数据库； 基于Unity3D建模软件， 创建工。

14、业现场的三维静态场景模型； 基于云端 数据库， 重构工业现场的三维实时动态模型和绘制3D分析图表； 构建用于实现三维可视化 的用户交互界面； 基于用户交互界面， 展现三维静态场景模型、 三维实时动态模型以及3D分 析图表， 从而实现汽车大型汽车零件的三维可视化； 0018 S3： 损伤区域的快速自主识别定位， 在宽带光波长范围内， 以一级闪耀波长为中心 的1级光谱序列峰值波长偏移量与衍射角之间近似呈线性关系， 随着衍射角度的增加， 峰值 波长向长波方向偏移并逐渐变大； 通过识别出此时的衍射光谱峰值波长可得到对应的闪耀 光栅旋转角度变化， 此旋转角即表征了物体实际角位移， 即实现汽车大型汽车零件。

15、对汽车 大型汽车零件的识别。 0019 获取灰度图像中的两个峰值， 对两个峰值求灰度均值， 将灰度图像中高于灰度均 值的像素灰度设置为 “1” ， 将灰度图像中低于灰度均值的像素灰度设置为 “0” ， 获取二值化 图像。 0020 定义在拍摄图像中， 轮廓位置与冶炼炉的圆心距离为R； 定义以冶炼炉的圆心为圆 心且以R+D为半径的圆为检测圆； 在图像信息内对冶炼炉图像与检测员图像求补集， 补集为 感兴趣区域。 0021 于所述云端数据库， 重构工业现场的三维实时动态模型包括： 建立Unity3D建模软 说明书 2/4 页 4 CN 112084578 A 4 件与所述云端数据库之间的通信连接， 。

16、实时读取所述云端数据库中的工业现场模型数据； 将所述工业现场模型数据分割成预设个数的分割块； 计算获得所述分割块的顶点数组和贴 图数组， 从而绘制与每一个所述分割块对应的三角形网格； 根据所述三角形网格重构获得 工业现场的三维实时动态模型。 0022 现场快速识别与定位方法采用非接触式的三维激光扫描仪。 0023 需要说明的是， 基于三维重构的现场快速识别与定位时， 首先在多维在线约束条 件下损伤区域的智能化测量， 采集汽车大型汽车零件的图像信息， 并对图像信息进行预处 理， 识别出图像中汽车大型汽车零件的轮廓位置， 根据轮廓位置获取汽车大型汽车零件图 像， 在图像信息中对汽车大型汽车零件图像。

17、求补集， 获取感兴趣区域； 获取感兴趣区域内灰 度值较高的亮点， 计算亮点在感兴趣区域内的像素占比； 然后金属零部件缺损模型的现场 三维重构， 搭建用于对工业现场数据库进行实时读写的云端数据库； 基于Unity3D建模软 件， 创建工业现场的三维静态场景模型； 0024 基于云端数据库， 重构工业现场的三维实时动态模型和绘制3D分析图表； 构建用 于实现三维可视化的用户交互界面； 基于用户交互界面， 展现三维静态场景模型、 三维实时 动态模型以及3D分析图表， 从而实现汽车大型汽车零件的三维可视化； 0025 最后损伤区域的快速自主识别定位， 在宽带光波长范围内， 以一级闪耀波长为中 心的1级。

18、光谱序列峰值波长偏移量与衍射角之间近似呈线性关系， 随着衍射角度的增加， 峰 值波长向长波方向偏移并逐渐变大； 通过识别出此时的衍射光谱峰值波长可得到对应的闪 耀光栅旋转角度变化， 此旋转角即表征了物体实际角位移， 即实现汽车大型汽车零件对汽 车大型汽车零件的识别。 0026 基于实时动态分割重构的三维可视化系统还包括网络通信数据读取文件 0027 模块和三维实时动态渲染优化模型， 其中， 0028 网络通信数据读取文件模块， 用于连接云端实时数据库模块10与三维静态场景模 型创建模块20、 三维实时动态模型创建模块30和三维体数据可视化模块40之间的数据通信 接口； 三维实时动态渲染优化模型。

19、， 与三维实时动态模型创建模块30连接， 用于对三维实时 动态模型进行优化和渲染。 0029 具体地， 本实施例的网络通信数据读取文件模块主要包括连接三维实时动态模型 渲染优化系统与数据库间的接口文件和连接三维体数据可视化系统与数据库间的接口文 件。 0030 三维实时动态模型创建模块30包括： 通信连接建立单元， 用于建立Unity 3D建模 软件与云端数据库之间的通信连接； 0031 数据读取单元， 与云端数据库模块连接， 用于实时读取云端数据库中的工业现场 模型数据； 分割单元， 与数据读取单元连接， 用于将工业现场模型数据分割成预设个数的分 割块； 绘制单元， 与分割单元连接， 用于计。

20、算获得分割块的顶点数组和贴图数组， 从而绘制 与每一个分割块对应的三角形网格； 0032 重构单元， 与绘制单元连接， 用于根据三角形网格重构获得工业现场的三维实时 动态模型三维体数据可视化模块40包括： 0033 坐标转换单元， 用于将工业现场模型数据的数据坐标系变换至屏幕坐标系； 0034 采样单元， 与坐标转换单元连接， 用于对与工业现场模型数据对应的图像序列进 说明书 3/4 页 5 CN 112084578 A 5 行等距采样； 0035 分析图表绘制单元， 与采样单元连接， 用于根据等距采样过程获取的颜色信息和 透明度信息， 绘制3D分析图表， 并渲染出与工业现场模型数据对应的云图。

21、、 分布图和趋势 图。 0036 本发明实施例提供的基于实时动态分割重构的三维可视化系统， 通过搭建用于对 工业现场数据库进行实时读写的云端数据库,基于Unity 3D建模软件， 创建工业现场的三 维静态场景模型,基于云端数据库， 重构工业现场的三维实时动态模型和绘制3D分析图表, 构建用于实现三维可视化的用户交互界面以及基于用户交互界面， 展现三维静态场景模 型、 三维实时动态模型以及3D分析图表， 从而实现工业现场的三维可视化， 解决了传统工业 监控软件对工业现场数据监控不全面不直观的技术问题， 通过基于实时获得的工业现场数 据， 可生成三维实时动态模型和3D分析图表， 并基于静态场景模型。

22、以更为直观的方式展现 数据的变化情况， 对工业现场工况进行全方位地实时监测， 实现了对工业现场可测对象的 3D可视化， 具有实时性， 易操作性， 高兼容性， 直观性， 适用于对工业现场进行数据监测。 0037 最后应说明的是： 以上所述仅为本发明的优选实施例而已， 并不用于限制本发明， 尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明， 对于本领域的技术人员来说， 其依然可 以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改， 或者对其中部分技术特征进行等同替换。 凡在本发明的精神和原则之内， 所作的任何修改、 等同替换、 改进等， 均应包含在本发明的 保护范围之内。 说明书 4/4 页 6 CN 112084578 A 6 。