三维匹配 [HALCON 算子参考 / 版本 23.05.0.0]

三维匹配

本章概述了 HALCO 中可用的不同三维匹配方法。

正如其名，盒子查找器可用于在三维数据中定位盒状对象。因此，find_box_3dfind_box_3dFindBox3dFindBox3dFindBox3dfind_box_3d 算子无需对象的模型作为输入，只需指定待定位盒子的尺寸即可。由此可获取抓取点的姿态，这在箱内拾取应用中尤为实用。


( 1)	( 2)

(1) 3D输入数据（场景）， (2) 发现的实例，包括抓取点。

请注意，在使用基于表面的匹配时存在多种不同的方法。有关何时以及如何使用这些方法的详细说明、提示、技巧和故障排除指南，请参阅技术说明 基于表面的匹配。


( 1)	( 2)	( 3)

(1) 待搜索的三维模型， (2) 三维输入数据（场景）， (3) 匹配结果。

当场景中某个对象可能以不同变形状态出现时，可使用可变形表面模型来定位该对象。如果 find_deformable_surface_modelfind_deformable_surface_modelFindDeformableSurfaceModelFindDeformableSurfaceModelFindDeformableSurfaceModelfind_deformable_surface_model 算子检测到此类对象的实例，即可获取包含对应变形状态和姿态的对象模型。


( 1)	( 2)	( 3)	( 4)

(1) 三维对象模型， (2) 待检索的三维输入数据（场景）， (3) 转换为匹配姿态后的模型， (4) 变形后的对象模型。

基于形状的匹配技术通过在二维图像中搜索三维 CAD 模型的实例，而非直接在三维点云中进行搜索。为此，目标对象的边缘需在图像中清晰可见，且使用的相机需预先完成校准。最终，对象姿态由 find_shape_model_3dfind_shape_model_3dFindShapeModel3dFindShapeModel3dFindShapeModel3dfind_shape_model_3d 算子计算并返回。


( 1)	( 2)	( 3)

(1) 三维形状模型， (2) 输入图像， (3) 找到的形状模型，投影到图像中。

基于深度学习的三维抓取点检测技术，可识别三维场景中任意对象的抓取点。更多详情请参阅三维匹配 / 三维抓取点检测一章。


( 1)	( 2)	( 3)	( 4)

(1) 二维输入图像（强度图像）， (2) 三维场景（由 XYZ-图像生成）， (3) 在二维输入图像上可视化估计的抓取点， (4) 在三维场景中以姿态形式可视化估计的抓取点。