【3D智能工具云课堂】3D点云滤波工具

供稿:LMI Technologies

  • 关键词:乐姆迈,3D点云滤波工具
  • 摘要:内置点云滤波是一款强大的工具,可生成检测所需要的“干净清晰的”图像数据以及(或)分割特征。此功能常出现在2D视觉系统中,现在应用于3D视觉解决方案,结合过滤的2D亮度和3D高度数据,可以得到非常准确的结果。

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内置点云滤波是一款强大的工具,可生成检测所需要的“干净清晰的”图像数据以及(或)分割特征。此功能常出现在2D视觉系统中,现在应用于3D视觉解决方案,结合过滤的2D亮度和3D高度数据,可以得到非常准确的结果。


Gocator®中的点云滤波工具

滤波工具提供了几种可应用于点云数据的常见视觉处理算法,以及输出点云数据子集的两个“裁剪”算法,可让用户预处理扫描数据,获得更多可重复测量。

surface filter.jpg

点云滤波算法用于滤除噪声及去除干扰,对目标物进行更准确的3D扫描

(左图是原始图像,右图是过滤后的图像)


用户可以根据需要简单设置点云数据功率工具的参数 - 包括区域、作为数据输出的亮度和高度图对比、要链接在一起的滤波算法数量、滤波算法类型、内核大小(数据点数量)及更多。

  • 开运算

  • 闭运算

  • 腐蚀

  • 膨胀

  • 形态梯度

  • Sobel量级

  • 拉普拉斯

  • 高斯


sobel视图对比.png

左图为2D视图(Sobel量级),右图为3D视图(Sobel量级)


可以按任意顺序一次启用最多七个滤波算法。工具中的滤波算法链接在一起,任何点云或特征工具都可以使用生成的过滤点云数据作为输入。现有的本机工具可使用该工具过滤后的数据,得到最终测量数据。

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链接式滤波算法.png


3D扫描使用的三种链接式滤波算法,从左到右依次是闭运算,腐蚀和Sobel量级


在Gocator® 中的点云滤波工具中输入扫描数据,按任意顺序执行多个数据处理步骤,生成一个新的、更干净清晰或分割的点云数据作为输出,然后应用在测量中。该工具可同时使用2D亮度和3D高度数据,使定位和零件识别更简单、更准确,提高了整体测量的可重复性。


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发布时间:2020年7月13日 9:35  人气:   审核编辑(王静 )
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