“点云预处理”常见问题

本节介绍“点云预处理”流程中的常见问题及其可能原因、解决方案。

点云质量差

  • 问题现象

    点云预处理后,点云质量较差。

  • 可能原因

    • 相机曝光相关参数设置不合理。

    • 现场光照较强,干扰相机采集图像。

    • 料筐侧壁反光,导致点云质量差。

  • 解决方法

    • 根据工件实际情况设置合理的相机曝光参数。对于高反光工件,建议在Mech-Eye Viewer中将激光编码模式设置为反光物体。该参数位于专家大师可见级别下。

    • 对工位进行遮光,避免强光直接照射工位。

      preprocessing shading
    • 推荐使用不反光的料筐,如侧壁镂空料筐。

背景点云未被去除

  • 问题现象

    点云预处理后,背景点云未被去除,影响后续工件识别结果。如下图所示,背景点云被误识别为工件。

    preprocessing misidentification
  • 可能原因

    点云预处理相关参数设置不合理,导致背景点云未被去除。

  • 解决方法

    1. 适当调小“点过滤”分组中的法向与竖直方向最大夹角,用于去除工件和背景点云之间粘连的点云,同时需尽量保证工件自身点云完整。

      preprocessing remove stuck point clouds
    2. 调节“通过聚类去除噪声”分组下的参数。

      参数 调节说明

      聚类半径

      一般保持默认即可。如果调大该值,可将更远距离的点云聚类为一簇点云,但可能导致步骤运行时间变长。

      类的最小点数

      该参数值应大于噪声点云点数,并小于工件点云点数。

      类的最大点数

      该参数值应大于工件点云点数。如果待去除的背景点云点数较多,可令该参数值小于背景点云点数。

      上述参数调节完成后,即可将背景点云去除,即下图中的白色点云。

      preprocessing remove white point clouds

      如果无法通过点云聚类方式去除背景点云,可尝试在“工件选择与识别”流程中开启使用深度学习辅助识别功能。

点云中存在噪声

  • 问题现象

    原始点云中存在噪声。

  • 解决方法

    可通过调节“通过聚类去除噪声”分组中的类的最小点数,去除噪声点云。

    preprocessing remove noise point clouds

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