22-08-2019 дата публикации
Номер: DE102019104310A1
Die vorliegende Erfindung nimmt bei einem unter Verwendung eines Sichtsystems erfassten Bild Kante für Kante eine dynamische Gewichtung zwischen einer Punkt-zu-Ebene-Metrik und einer Punkt-zu-Kante-Metrik vor. Dadurch kann eine angewandte ICP-Technik bei einer Vielfalt von Objektgeometrien und/oder -okklusionen wesentlich robuster sein. Ein hier vorliegendes System und Verfahren stellt eine Energiefunktion bereit, welche minimiert wird, um für die Verwendung beim Ausrichten von 3D-Laufzeitbilddaten eines Objekts mit 3D-Modellbilddaten in Frage kommende 3D-Posen zu generieren. Da Normale viel präziser als Kanten sind, ist, sofern möglich, die Verwendung der Normalen wünschenswert. In manchen Anwendungsfällen, wie etwa bei Ebenen, stellen jedoch Kanten Informationen zu relativen Richtungen bereit, die aus Normalen nicht gewonnen werden können. Daher wird durch das System und Verfahren eine Normaleninformationsmatrix definiert, welche die Richtungen darstellt, in denen ausreichende Informationen gegeben sind. Die Durchführung von (z. B.) einer Hauptkomponentenanalyse („principle component analysis“, PCA) auf Basis dieser Matrix stellt eine Grundlage für die verfügbaren Informationen bereit. The present invention dynamically weights between a point-to-plane metric and a point-to-edge metric in an edge-by-edge captured image using a vision system. As a result, an applied ICP technique can be much more robust with a variety of object geometries and / or occlusions. A present system and method provides an energy function that is minimized to generate candidate 3D poses for use in aligning 3D runtime image data of an object with 3D model image data. Since normals are much more precise than edges, it is desirable to use the normals where possible. However, in some applications, such as planes, edges provide information on relative directions that can not be obtained from normals. Therefore, the system and method defines a normal information matrix representing the directions ...
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