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來高三維掃描軟件在版本13.1.1.0的拼接參數(shù)設置中新增加“模型關鍵坐標”命令，此功能可以大幅提升特征拼接效果，并且對引導機器人進行亂序抓取也具有重大意義。下面以剪子的特征匹配為例，著重介紹該參數(shù)的作用和使用方法。

（圖一）亂序疊放的剪子的三維數(shù)據(jù)模型

剪子的結構近似長條形，橫向寬度窄，表面材質具有高反光特性，且各剪子堆放在一起，彼此之間互相反光，增強了反光效應，給剪子數(shù)據(jù)匹配增加了諸多難點。

難點一

由于剪子結構特點和材質原因，采集到的點云數(shù)據(jù)大部分都不完整，丟失了很多特征，尤其是剪子的圓形手柄部位，而這恰恰又是剪子數(shù)據(jù)匹配依賴的重要特征。

（圖二）剪子圓形手柄部分三維數(shù)據(jù)

圖二中紅色區(qū)域為剪子的圓形手柄部分三維數(shù)據(jù)，是本項目需要匹配的重要特征模型。由于此處點云數(shù)據(jù)特征不足，圓形手柄部分匹配權重非常小，常規(guī)匹配方式的結果不能滿足抓取要求。

難點二

另一個難點是相似數(shù)據(jù)對特征匹配的干擾。單個剪子點云數(shù)據(jù)特征不足，且很多剪子亂序疊放，因此得到的點云數(shù)據(jù)會嚴重影響匹配算法的投票機制。在進行特征匹配時，模板模型可能會同時匹配上多個工件。下圖是剪子的點云數(shù)據(jù)匹配結果錯誤示例。

（圖三）點云數(shù)據(jù)匹配結果示例

“模型關鍵坐標”概念

面對如此復雜且數(shù)據(jù)不完整的點云數(shù)據(jù)，人眼可以相對容易識別出與模板數(shù)據(jù)最匹配的特征，但對于機器視覺而言，這是一個不小的挑戰(zhàn)。來高科技作為國內發(fā)展比較成熟的3D視覺企業(yè)，高精度的三維模型配準是我們所擅長的領域。

（圖四）選定關鍵點

對于類似高難度的特征匹配項目，來高科技提出“模型關鍵點”的創(chuàng)新技術方式。本項目案例，可以將剪子圓形手柄部分的中心設定為關鍵點。設置“模型關鍵坐標”后，可以實現(xiàn)模型特征的準確匹配。

（圖五）設置模型關鍵坐標

來高抓取軟件同步提供了該參數(shù)的設置模塊，并且還增加匹配率檢測和遮擋檢測等參數(shù)來助力機器人實現(xiàn)高難度場景的亂序抓取。

（圖六）來高抓取軟件

使用來高三維掃描儀及配套軟件，用戶可以智能快捷的實現(xiàn)機器人定位引導，并且支持自定義需要識別的工件?；诖?，Techlego還提供了豐富的機器視覺算法接口，輔助用戶對三維智能檢測、三維智能識別及機器人自動化聯(lián)動控制等應用場景進行二次開發(fā)，提升整個項目的開發(fā)效率和適應性。

經(jīng)典案例

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