浙江漢振智能技術有限公司
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一、引言點云濾波，是對點云數據處理的常用功能。相機采集的圖像，受限于拍攝條件、光照、物件表面反光及補光角度等原因，會導致攝像頭成像質量下降，進而導致在進行點云重建時會包含一些噪點。包括飛點、彌散點、甚至是憑空出現的點，因此若需要得到高質量點云，可以選擇對點云數據進行一次濾波，提升數據質量。當然提高質量手段有很多，從環境上調優光照、調整拍攝角度，從拍攝上進行HDR、參數調整，或從算法上調整等，本文將先基于點云濾波展開討論。二、濾波原理本文講述濾波方法為基于鄰域的濾波。顧名思義就是會計算每個點與周圍
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摘要：針對化纖外觀缺陷檢測使用基于深度學習的語義分割方法，總結了自2014年以來基于深度學習的典型語義分割方法，并在此基礎上應用到化纖外觀檢測項目上，取得了不錯的效果。01化纖外觀缺陷檢測背景化纖作為紡織制造的原料，由化纖生產企業進入下游紡織企業前會收卷形成絲餅，但在絲餅生產中會有不同程度的損傷，如產生油污、毛絲、絆絲、斷絲等表面缺陷，這些缺陷會直接造成下游紡織企業生產的產品質量不高。油污會影響織物的外觀以及上色；毛絲會使織造效率降低，同時使織物表面產生瑕疵；絆絲不僅會影響化纖的包裝外觀，而且在
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當一個算法實現之后，需要集成到產品中去，這時就要面臨性能問題。在實際工程應用中，除采用降低算法的復雜度去解決性能問題外，通常也會選擇優化代碼以及良好運用硬件等方式。接下來將針對在不改動算法情況下，對純工程方面做性能優化的技術作一個介紹。1.流程優化對初始算法進行流程優化主要有：A.避免算法執行過程中的重復操作及冗余計算。B.避免算法中循環語句內部有過多依賴和跳轉。C.定點化：定點化的思想是將浮點型運算轉換為整型運算，具體做法是將數據乘上一個很大的數后，將所有運算轉為整型計算，例如某個乘法只關心小
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01引言精度作為評價工業級3D相機重要的性能指標之一，主要分為精密度和準確度。在VDI/VDE2634Part2中，主要分為球直徑的探測誤差、球心距的測量誤差、標準平板的平面測量誤差及拼接誤差來描述3D相機的精度。02球直徑探測誤差將具有漫反射的標準球分別置于三維空間內至少10個不同的位置并進行測量。對每次獲得的點云進行小二乘球面擬合得到直徑Dm，注意擬合過程中多可濾除0.3%的數據點。探測誤差Ep=|Dm-Dr|，其中Dr為校準值，Dm為測量值。注意：選擇標準球時，球直徑D應為測量空間內體對角
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【引言】在工業上的抓取作業中，多數情況下會有：待檢測物體類型單一、物體模型表面紋理較少、工件散亂且密集、金屬表面（油污、反光）影響成像效果等作業環境上的特殊性條件存在。針對不同的應用場景及作業需求，需要有的放矢地選擇一種合適的位姿估計方案，以提高后續機器人的抓取成功率及作業的整體效率。現階段，針對剛性物體的位姿估計方法，大致可以歸為以下三類：1基于模板匹配2基于3D描述符（描述子）3基于學習（神經網絡/endtoend）一、基于模板匹配的方式在可能的三維空間區域中，將待檢測物的三維模型進行不同視
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摘要：在工業場景中，尤其在3C電子、半導體等行業的微小零件自動化在線檢測與測量過程中，如何評價或選擇一款合適的3D工業相機非常重要，本文將介紹其中關鍵的兩項評判標準：成像精度與成像速度。1．引言工業級3D相機，即可在高溫、粉塵、振動等復雜惡劣環境下穩定工作的3D相機，長時間使用后測量結果仍然在可接受范圍內，數據準確。雙目結構光3D相機由于其精度高、成像速度快等優勢，*有較高的增長，尤其是在3C電子、半導體等行業的微小零件自動化在線檢測與測量。在此類行業應用中，如何評價或選擇一款合適的3D工業相機
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概要:在機器視覺項目和標準軟件的研發過程中，如何提高大數量級點云和復雜3D模型的渲染速度，一直是軟件開發人員的關注重點。本文將介紹漢振智能如何利用LOD技術，提高3D軟件的交互性，大幅減少3D渲染所占用的計算機資源，以及更快更有效率地展示模型和點云的數據。一、LOD技術簡介細節層次（LevelsofDetail，簡稱LOD）模型的概念，普遍認為當物體覆蓋屏幕較小區域時，可以使用該物體描述較粗的模型，并給出了一個用于可見面判定算法的幾何層次模型，以便對復雜場景進行快速繪制。1982年，Rubin結
