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來高三維掃描軟件在版本13.1.1.0的拼接參數設置中新增加“模型關鍵坐標”命令，此功能可以大幅提升特征拼接效果，并且對引導機器人進行亂序抓取也具有重大意義。下面以剪子的特征匹配為例，著重介紹該參數的作用和使用方法。

（圖一）亂序疊放的剪子的三維數據模型

剪子的結構近似長條形，橫向寬度窄，表面材質具有高反光特性，且各剪子堆放在一起，彼此之間互相反光，增強了反光效應，給剪子數據匹配增加了諸多難點。

難點一

由于剪子結構特點和材質原因，采集到的點云數據大部分都不完整，丟失了很多特征，尤其是剪子的圓形手柄部位，而這恰恰又是剪子數據匹配依賴的重要特征。

（圖二）剪子圓形手柄部分三維數據

圖二中紅色區域為剪子的圓形手柄部分三維數據，是本項目需要匹配的重要特征模型。由于此處點云數據特征不足，圓形手柄部分匹配權重非常小，常規匹配方式的結果不能滿足抓取要求。

難點二

另一個難點是相似數據對特征匹配的干擾。單個剪子點云數據特征不足，且很多剪子亂序疊放，因此得到的點云數據會嚴重影響匹配算法的投票機制。在進行特征匹配時，模板模型可能會同時匹配上多個工件。下圖是剪子的點云數據匹配結果錯誤示例。

（圖三）點云數據匹配結果示例

“模型關鍵坐標”概念

面對如此復雜且數據不完整的點云數據，人眼可以相對容易識別出與模板數據最匹配的特征，但對于機器視覺而言，這是一個不小的挑戰。來高科技作為國內發展比較成熟的3D視覺企業，高精度的三維模型配準是我們所擅長的領域。

（圖四）選定關鍵點

對于類似高難度的特征匹配項目，來高科技提出“模型關鍵點”的創新技術方式。本項目案例，可以將剪子圓形手柄部分的中心設定為關鍵點。設置“模型關鍵坐標”后，可以實現模型特征的準確匹配。

（圖五）設置模型關鍵坐標

來高抓取軟件同步提供了該參數的設置模塊，并且還增加匹配率檢測和遮擋檢測等參數來助力機器人實現高難度場景的亂序抓取。

（圖六）來高抓取軟件

使用來高三維掃描儀及配套軟件，用戶可以智能快捷的實現機器人定位引導，并且支持自定義需要識別的工件。基于此，Techlego還提供了豐富的機器視覺算法接口，輔助用戶對三維智能檢測、三維智能識別及機器人自動化聯動控制等應用場景進行二次開發，提升整個項目的開發效率和適應性。

經典案例

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