基于双目3D视觉多尺度特征融合的PCB焊点点云配准方法

本发明公开了一种基于双目3D视觉多尺度特征融合的PCB焊点点云配准方法，具体为：搭建双目3D视觉采集平台对PCB扫描获取高精度点云数据；对PCB点云数据进行预处理，提升点云质量；利用Cloudcompare软件对点云数据分块，并构建双目焊点点云配准数据集；设计并搭建基于多尺度特征提取的迭代最近点PCB焊点点云配准模型；采样PointNet++模型进行多尺度特征提取；确定基板和焊点的交界线，并采用w‑FPS方法对焊点和基板进行高效采样，优化特征提取结果；采用基于KD‑tree的动态阈值筛选策略快速剔除低信噪比点对，进行ICP配准；完成配准，记录配准结果并基于评价指标对模型配准性能评估；Open3d对配准结果进行可视化。本发明显著提高了PCB焊点点云的配准精度和效率，具有较强的实际应用价值。