Halcon双目结构光定位(2)-三维模板匹配及按照点云高度排序

上一讲提到了点云模型的调平和去噪，下一步就是进行三维点云模板匹配。

一.三维物体模板匹配

1.模板图像

2.模板匹配

我们上一讲中输出的筛选过的点云模型，有连接在一起的部分，连通域拆分是无法拆解的。
三维物体的模板匹配，就是看目标点云与模板之间重合的采样点的比例，占比越高，得分越高。
将输入的点云图与模板各个面做匹配，自动拆分各个模块的点云，输出每个物料的匹配得分以及位姿(Pose)
这里注意:如果匹配输出的Pose与物料数目不相同，调整最小得分参数
得分设置的小技巧:例如我的项目是六面空间物体的抓取，则得分不会超过1/6.不要设置过高，否则将会漏掉一部分物体。

    find_surface_model (SFM, ObjectModel3DSceneReduced, 0.05, 0.3, 0.15, 'true', 'num_matches', 10, Pose, Score, SurfaceMatchingResultID)

二.点云排序

无序抓取过程中，机器抓手会受到很多干扰，所以对于在平台上抓取物料的项目，按点云模型高度从上到下抓取是一个很好的选择。
将上一步模板匹配得到的物料位姿，分别以x,y,z,Rx,Ry,Rz放置在六个数组中。
-
对’Rz’数组进行排序，分别从高到低将点云位姿写到一个数组中
这样就实现了物料点云从高到低排序。
为了直观显示，将第一步创建的匹配模板，仿射到点云位置处。
最后介绍一种写数组的手法

*将CPose 数组的第一个元素写进 Data_x数组Data_x:=[Data_x,CPose[0]]

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