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申请/专利权人：广州市文睿科学仪器有限公司

摘要：本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种夹钳的位置确定方法及系统。该方法包括：获取三维点云图像，确定待测数据点，获取不同倾斜角度所对应过待测数据点的二维点云图像；根据每两个相距最近的数据点的待分析直线进行斜率特征分析，确定二维点云图像的对称性，根据对称性，确定最优角度；根据每个平面中数据点的数量，确定数量影响因子，根据数量影响因子和对称性，对最优角度下的每个二维点云图像和平行平面进行特征提取，获得关键特征点；根据关键特征点与预设标准特征点进行对比，确定夹钳的位置信息。本发明能够有效提取关键特征点，保证位置信息的准确性与时效性，准确、高效地对夹钳进行实时定位。

主权项：1.一种夹钳的位置确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取竖直放置的夹钳的三维点云图像，以竖直方向对应的坐标轴作为固定轴，以所述三维点云图像中任一数据点作为待测数据点，过待测数据点调整固定轴上的倾斜角度，获取不同倾斜角度所对应过待测数据点的二维点云图像；连接所述二维点云图像上所有相距最近的数据点，得到每两个相距最近的数据点的待分析直线，根据所有待分析直线的斜率特征，确定所述二维点云图像的对称性，平行于所述二维点云图像获取至少两个平行平面，根据所述二维点云图像和所有所述平行平面的对称性，确定所述倾斜角度的筛选度；调整所述倾斜角度，根据所有倾斜角度的筛选度选择最优角度；根据每个二维点云图像和平行平面中所有数据点的数量，确定数量影响因子，根据所述数量影响因子和对称性，对最优角度下的每个二维点云图像和平行平面进行特征提取，获得关键特征点；根据所述关键特征点与预设标准特征点进行对比，确定夹钳的位置信息；所述根据所有待分析直线的斜率特征，确定所述二维点云图像的对称性，包括：计算所有待分析直线的斜率的和值的绝对值作为斜率和值；计算所有待分析直线的斜率的绝对值的方差作为斜率混乱度；根据所述斜率和值和所述斜率混乱度确定所述二维点云图像的对称性；所述斜率和值与所述二维点云图像的对称性呈负相关关系，所述斜率混乱度与所述二维点云图像的对称性呈负相关关系，所述二维点云图像的对称性为归一化的数值；其中，计算斜率和值和斜率混乱度的乘积的反比例归一化值作为对称性；所述根据所述二维点云图像和所有所述平行平面的对称性，确定所述倾斜角度的筛选度，包括：计算所述二维点云图像和所有所述平行平面的对称性的均值作为对应倾斜角度的筛选度；所述根据每个二维点云图像和平行平面中所有数据点的数量，确定数量影响因子，包括：计算所述二维点云图像和所有平行平面中所有数据点的数量的和值作为影响总数量；计算任一二维点云图像和平行平面中数据点的数量与影响总数量的比值作为数量影响因子；所述根据所有倾斜角度的筛选度选择最优角度，包括：将所述筛选度的最大值所对应的倾斜角度作为最优角度；所述根据所述数量影响因子和对称性，对最优角度下的每个二维点云图像和平行平面进行特征提取，获得关键特征点，包括：基于SIFT特征提取算法提取每个二维点云图像和平行平面的初始特征点；任选某一初始特征点作为待分析特征点，在最优角度下的每个二维点云图像和平行平面中，确定与待分析特征点所处平面相距最近的平面为相邻平面；在相邻平面上，确定与待分析特征点在三维空间中相距最近的初始特征点作为相邻特征点；连接待分析特征点和相邻特征点得到特征直线，计算所述特征直线的长度的反比例归一化值作为待分析特征点的特征因子；计算所述数量影响因子和对称性的乘积的归一化值作为筛选因子；计算所述筛选因子和所述特征因子的乘积作为筛选系数；根据所述筛选系数从所述初始特征点中筛选出关键特征点；所述根据所述关键特征点与预设标准特征点进行对比，确定夹钳的位置信息，包括：基于SIFT3D特征提取算法对所述关键特征点进行特征分析，确定每个关键特征点的特征描述子；基于模型匹配算法对所述特征描述子和预设描述子进行匹配，获得所述夹钳的位置信息，其中所述位置信息包括偏移距离和偏移方向。

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