基于3D点云的卫生陶瓷坯型识别系统设计与实现

2022-07-28 01:42张洪波邓先瑞母景琴
唐山师范学院学报 2022年3期
关键词:卫生陶瓷唐山决策树

张洪波,詹 胜,高 伟,邓先瑞,母景琴

基于3D点云的卫生陶瓷坯型识别系统设计与实现

张洪波1,詹 胜2,高 伟1,邓先瑞1,母景琴1

(1. 唐山师范学院 计算机科学系,河北 唐山 063000;2. 唐山师范学院 数学与计算科学学院,河北 唐山 063000)

提出了一种基于3D点云数据的卫生陶瓷坯型识别系统。该系统首先通过结构光3D相机获取点云图像,然后通过对点云图像进行预处理、分割和特征提取等步骤构建基于卫生陶瓷坯的特征信息库,最后将待测试型号的陶瓷坯与特征库信息进行比对,完成对其型号的识别。通过实验测试,该系统对卫生陶瓷用品具有较高的识别率,可以满足工厂实际生产的需要。

点云;卫生陶瓷坯;型号识别系统

我国是全球最大的卫生陶瓷生产与消费国[1]。目前,国内一些卫生陶瓷生产厂家为提高生产的智能化水平,引进了智能喷釉机器人[2],采用机器人喷釉首要解决的问题是如何识别卫生陶瓷坯的型号。但当前卫生陶瓷坯型号识别系统普遍采用CCD面阵相机进行采样,无论是灰度相机还是彩色相机,对光照环境要求苛刻,需要建立暗室才能提高识别的准确率,而建立暗室既增加了初装成本,又增加了后期维护的成本,而且增大了系统的物理体积,挤占了生产现场的空间。

3D点云就是基于目标物表面特征形成的一组离散空间点集[3]。点云数据包含3D坐标、法向和目标物表面颜色、纹理等特征信息,对目标物的识别与测量提供了更为准确的信息。基于点云数据存在数量大且无规则、数据密度高且不均匀的特点,所以点云数据的处理过程需要经过去噪、简化、拼接、光顺、参数化、变形、渲染等阶段处理[4]。本文采用3D扫描技术获得陶瓷坯体的点云数据,对点云数据进行处理,建立陶坯表面的3D模型,并对陶瓷坯体器型进行识别,识别结果用于指导喷釉机器人进行喷釉作业。该文的研究成果不仅克服现有图像处理系统对光照适应弱的缺点,还可为提高卫生陶瓷生产线的智能化水平提供理论和技术支撑。

1 卫生陶瓷坯型号识别系统的设计

1.1 系统的整体设计思路

该识别系统主要分成两大功能模块,即卫生陶瓷坯型特征库构建模块和卫生陶瓷坯型智能识别模块。卫生陶瓷坯型特征库构建的工作流程为:首先通过深度相机获取卫生陶瓷坯的点云数据,接着完成对点云数据的预处理、分割、特征提取等工作,形成不同型号卫生陶瓷坯的特征信息,最后将其加入到特征信息库,以备识别系统比对识别。卫生陶瓷坯型智能识别的工作流程为:首先通过深度相机获取待识别卫生陶瓷坯的点云数据,接着对点云数据进行预处理、分割、特征提取,然后根据提取到的特征与原有特征库中信息进行比对,最终确定卫生陶瓷型号信息。整个处理过程可参见图1。

图1 卫生陶瓷坯识别系统设计流程图

1.2 系统数据结构的设计

整个系统以卫生陶瓷坯上表面和侧面的点云数据作为输入,计算上表面和侧面的外观几何特征存储在特征库中供识别和可视化过程调用。存储特征需要用到卫生陶瓷坯的长度、宽度和高度,座圈的长度和宽度,安装孔眼的数量,以及是否有盖板等几何参数。可视化过程需要用到坯型名称、特征名称等字符串,如表1所示。

1.3 特征库表的设计

所有坯型的特征提取后需要存储到特征库表,特征库表是整个软件的数据中心,为了访问快速,将上表面最小外接矩形的长宽比、侧面最小外接矩形的长宽比、座圈最小外接矩形的长宽比,以及是否有挡板标志和坯型名称五个字段存储后台特征库表中,如表2所示,该表作为全局数据源长久保存。

表1 系统所需参数表

表2 特征库参数表

1.4 软件的整体界面设计

将该模块软件界面分成左中右三部分,左部分为上表面和侧表面的操作面板,中间四个黑窗口为点云和二维图像显示窗口,分为左上窗口、右上窗口、左下窗口、右下窗口,右边部分为上表面特征显示和下表面特征显示以及输入型号保存部分。界面功能划分参见图2所示。

1.5 卫生陶瓷坯型号判别算法设计

为了提高信息比对的效率,系统中采用决策树算法[5]进行类型判别。表3列举了四种坯型的特征参数值,根据表3构造的决策树如图3所示。

表3 四种坯型特征参数信息表

图2 系统界面设计

图3 依据表3数据生成的决策树

给定一种型号,识别的过程只需要从树根到叶子节点走一条分支路径,识别的时间复杂度取决于树的深度,识别的速度。在图3所示决策树中,只需要判断R1、R3和NUM三个特征就可比对出产品型号。随着特征库表数据量的增加,决策树也会发生相应的变化,如果随着数据增多,决策树出现冗余就会对其进行剪枝操作,保证识别达到最快速度。

2 卫生陶瓷坯型型号识别系统的实现

2.1 系统开发环境

系统采用Ubuntu 20.04.2 LTS操作系统,Qt Creator 4.11.1软件平台采用C++语言和python语言进行开发,并调用开发库PCL 1.10.0和OpenCV 4.5.3库。PCL库是大型跨平台生活的动态,做好学生思想政治工作,双向关怀与引导,使学生能顺利完成实践教学。

图4 软件界面结果显示图

[1] 教育部.普通高等学校本科专业目录[EB/OL].(2021-03- 01)[2021-03-09].https://www.sohu.com/a/454934360_350650.

[2] 教育部.普通高等学校本科专业类教学质量国家标准[S].教育部高等学校教学指导委员会.2018.

[3] 刘帅.中等职业院校经管类专业创新型实践教学模式构建研究[D].长春:长春师范大学,2018:14.

[4] 纪照华.全日制工程硕士实践教学模式研究[D].天津:天津大学,2016:11.

[5] 郝晓蕊.社会体育专业实践教学模式改革研究[J].武汉体育学院学报,2011,45(12):98-100.

[6] 高文.知识的组织与表征——现代教学模式建构的基本要素之一[J].外国教育资料,2000,29(4):24-27.

[7] 艾小平.立足教师教育实践教学的“四元多维”模式研究[D].武汉:华中师范大学,2017:10.

[8] 郭明.CBL教学模式的实践应用及效果研究[J].唐山师范学院学报,2020,42(3):117-119.

The Design and Implementation of Sanitary Ware Parison Recognition System Based on 3D Point Cloud

ZHANG Hong-bo1, ZHAN Sheng2, GAO Wei1, DENG Xian-rui1, MU Jing-qin1

(1. Department of Computer Science, Tangshan Normal University, Tangshan 063000, China; 2. Department of Mathematics and Information Sciences, Tangshan Normal University, Tangshan 063000, China)

A new sanitary ware parison recognition system based on 3D point cloud data is proposed in this paper. Firstly, the point cloud image was acquired by the structured light 3D camera. Then, the database with the feature of sanitary ware parison was constructed by the steps of preprocessing, segmenting and extracting. Finally, comparing the model to be tested with the feature of database information, we can complete the identification of the model.Through the experimental test, this system has a high recognition rate for sanitary ware and meet the needs of the actual production.

point cloud; sanitary ware parison; model recognition system

TP311.1

A

1009-9115(2022)03-0063-03

10.3969/j.issn.1009-9115.2022.03.017

唐山市科技计划项目(18130208a),唐山师范学院校级项目(2018C01)

2021-12-01

2022-03-17

张洪波(1981-),女,满族,河北遵化人,硕士,讲师,研究方向为计算机程序设计。

(责任编辑、校对:何胜保)

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