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CN111127312B - 一种复杂物体点云提取圆的方法及扫描装置 - Google Patents

一种复杂物体点云提取圆的方法及扫描装置 Download PDF

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CN111127312B CN201911355611.7A CN201911355611A CN111127312B CN 111127312 B CN111127312 B CN 111127312B CN 201911355611 A CN201911355611 A CN 201911355611A CN 111127312 B CN111127312 B CN 111127312B
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Abstract

本发明公开了一种复杂物体点云提取圆的方法，包括以下步骤：先对复杂物体点云进行可视化，人工选取切片参考平面的数据点，利用平面拟合的方法获得参考切片平面的特征向量；利用两个间距为δ的切片平面对复杂物体点云进行切片，获得三维切面点云，其中两个切片平面分别与参考切片平面平行；在采用投影法将三维切面点云转换为二维切面点云；最后根据二维切面点云提取圆并计算圆参数。本发明将一定范围的数据整合到较小的范围内，从而将处理三维数据的问题转化到处理二维数据的问题，减小了数据搜索范围，简化了计算，提高了效率。

Description

一种复杂物体点云提取圆的方法及扫描装置
技术领域
本发明涉及三维扫描技术领域，尤其涉及一种复杂物体点云提取圆的方法及扫描装置。
背景技术
现有的工业尺寸检测的方式一般是采用CCD/CMOS图像传感器进行图像采集，而使用该方式需要考量多方因素，如光源、镜头选择、传感器选型、安装布置、自动化集成、环境因素考量、工件状态变化等等。任何一个方面出现偏差都会影响成像质量，从而影响成像结果。且工业零件为三维部件，针对深孔类零件在参数检测存在的困难，利用双目相机三维成像，双目视觉三维重建是计算机视觉领域重要的研究内容之一,在精密测量、机器人导航、虚拟现实等方面均得到了广泛的应用,对三维真实感建模具有非常重要的现实意义与理论研究价值。
三维扫描所得文件称为点云数据。它是由大量的坐标点所组成，根据扫描仪的性质、扫描参数和被扫描物体的大小，点云文件所包含点可从几百个点到几百万。目前在传感器技术与工业检测需求的双重驱动下，三维扫描设备在硬件以及点云数据处理方面取得了巨大进步，但同时也面临着挑战。
点云数据在扫描的过程中，对于较大的物体，扫描设备无法一次性扫描到物体全貌，导致三维数据散乱。而点云切片技术可以将空间离散点转化为点云切片，将一定范围的数据整合到较小的范围内，从而将处理三维数据的问题转化到处理二维数据的问题，即进行降维处理，减小了数据搜索范围，使某些在三维空间难以处理的问题变得简单。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种复杂物体点云提取圆的方法，将三维数据转化为二维数据，简化数据处理。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
提供一种复杂物体点云提取圆的方法，包括以下步骤：
S1、对复杂物体点云进行可视化，人工选取切片参考平面的数据点，利用平面拟合的方法获得参考切片平面的特征向量；
S2、利用两个间距为δ的切片平面对复杂物体点云进行切片，获得三维切面点云，其中两个切片平面分别与参考切片平面平行；
S3、采用投影法将三维切面点云转换为二维切面点云；
S4、根据二维切面点云提取圆并计算圆参数。
接上述技术方案，所述步骤S1中平面拟合方法为总体最小二乘法，参考切片平面的特征向量A、B、C、D满足：
其中，A、B、C为平面方程系数，D为常数项。
接上述技术方案，所述步骤S2中两个切片平面的间距δ为点云密度的一定倍数。
接上述技术方案，所述点云密度的计算过程为：
S21、随机选取复杂物体点云中的n个点，记为点(P0,…,Pi,…,Pn)；
S22、对于选取的任一点Pi，在复杂物体点云内搜索与Pi距离最近的m个点，并分别计算m个点到Pi的距离；
S23、计算点云密度，计算公式为：
其中，ρ为点云密度，为随机选取的第i个点与距离改点最近的m个点中第k个点之间的距离。
接上述技术方案，所述步骤S4中的圆参数包括圆心和半径。
接上述技术方案，所述步骤S5中的根据二维切面点云提取圆的步骤如下：
S41、将二维切面点云平移到第一象限中；
S42、对二维切面点云数据进行取整处理；
S43、对取整处理后的二维切面点云数据进行霍夫变换，初步计算圆参数；
S44、根据初步计算的圆参数，获取圆的原始二维切面点云；
S45、根据获取的圆的二维切面点云，利用最小二乘法进行圆拟合，并计算圆参数。
接上述技术方案，复杂物体点云通过复杂物体点云扫描装置扫描获得，该复杂物体点云扫描装置包括底座，所述底座上设置有旋转机构、控制机构和支撑杆，所述支撑杆上设置有双目相机机构，所述旋转机构和双目相机机构均与所述控制机构连接。
接上述技术方案，所述双目相机机构包括安装架和双目相机，二者之间通过舵机连接，所述安装架固定于所述支撑杆上，安装高度可以调节，所述舵机与所述控制机构连接。
接上述技术方案，所述旋转机构包括旋转模块和驱动模块，所述旋转模块包括旋转平台，所述旋转平台下方中心设置有转动轴，所述转动轴上设置有从动轮，所述转动轴通过轴承固定与所述底座上，所述驱动模块包括电机，所述电机固定与所述底座上，其输出轴上设置有主动轮，所述主动轮通过皮带和所述从动轮连接。
本发明还提供了一种计算机存储介质，其内存储有可被计算机处理器执行的计算机程序，该计算机程序执行上述技术方案的复杂物体点云提取圆的方法。
本发明产生的有益效果是：本发明提供的一种复杂物体点云提取圆的方法，通过人工选择参考切片平面对复杂物体点云进行切片，并将特征轮廓的三维点云通过投影方法转换为二维点云，再进行圆提取。本发明将一定范围的数据整合到较小的范围内，从而将处理三维数据的问题转化到处理二维数据的问题，减小了数据搜索范围，简化了计算，提高了效率。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明的复杂物体点云圆提取方法的流程图；
图2是本发明的二维点云圆提取方法的流程图；
图3是本发明的复杂物体点云扫描装置示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明提供一种复杂物体点云提取圆的方法，包括以下步骤：
S1、对复杂物体点云进行可视化，人工选取切片参考平面的数据点，利用平面拟合的方法获得参考切片平面的特征向量；
S2、利用两个间距为δ的切片平面对复杂物体点云进行切片，获得三维切面点云，其中两个切片平面分别与参考切片平面平行；
S3、采用投影法将三维切面点云转换为二维切面点云；
S4、根据二维切面点云提取圆并计算圆参数。
本发明的方法，将一定范围的数据整合到较小的范围内，从而将处理三维数据的问题转化到处理二维数据的问题，减小了数据搜索范围，简化了计算，提高了效率。
进一步地，步骤S1中平面拟合方法为总体最小二乘法，参考切片平面的矩阵特征向量A、B、C、D满足：
其中，A、B、C为平面方程系数，D为常数项。当在平面中加入异常点时，使用总体最小二乘法的平面拟合方法可得到更为精确的数值。
进一步地，步骤S2中两个切片平面的间距δ为点云密度的一定倍数。一般为4-8倍。
进一步地，点云密度的计算过程为：
S21、随机选取复杂物体点云中的n个点，记为点(P0,…,Pi,…,Pn)；
S22、对于选取的任一点Pi，在复杂物体点云内搜索与Pi距离最近的m个点，并分别计算m个点到Pi的距离；
S23、计算点云密度，计算公式为：
其中，ρ为点云密度，为随机选取的第i个点与距离改点最近的m个点中第k个点之间的距离。
进一步地，步骤S4中的圆参数包括圆心和半径。
进一步地，如图2所示，步骤S5中的根据二维切面点云提取圆的步骤如下：
S41、将二维切面点云平移到第一象限中；
S42、对二维切面点云数据进行取整处理，即保留数据整数部分，可以简化数据处理；
S43、对取整处理后的二维切面点云数据进行霍夫变换，初步计算圆参数；
S44、根据初步计算的圆参数，获取圆的原始二维切面点云；
S45、根据获取的圆的二维切面点云，利用最小二乘法进行圆拟合，并计算圆参数。
如图3所示，提供一种复杂物体点云扫描装置，用于获取复杂物体点云，包括底座1，底座1上设置有旋转机构2、控制机构3和支撑杆4，支撑杆4上设置有双目相机机构5，旋转机构2和双目相机机构5均与控制机构3连接。
进一步地，双目相机机构5包括安装架52和双目相机51，二者之间通过舵机53连接，安装架52固定于支撑杆4上，安装高度可以调节，舵机53与控制机构3连接。
进一步地，旋转机构2包括旋转模块和驱动模块，旋转模块包括旋转平台21，旋转平台下方中心设置有转动轴，转动轴上设置有从动轮22，转动轴通过轴承23固定与底座1上，驱动模块包括电机24，电机24固定与底座1上，其输出轴上设置有主动轮25，主动轮25通过皮带26和从动轮22连接。
本发明还提供了一种计算机存储介质，其内存储有可被计算机处理器执行的计算机程序，该计算机程序执行上述技术方案的复杂物体点云提取圆的方法。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种复杂物体点云提取圆的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对复杂物体点云进行可视化，人工选取切片参考平面的数据点，利用平面拟合的方法获得参考切片平面的特征向量；
S2、利用两个间距为的切片平面对复杂物体点云进行切片，获得三维切面点云，其中两个切片平面分别与参考切片平面平行；且两个切片平面的间距为点云密度的倍数；
S3、采用投影法将三维切面点云转换为二维切面点云；
S4、根据二维切面点云提取圆并计算圆参数；
所述步骤S1中平面拟合方法为总体最小二乘法，参考切片平面的特征向量满足：
（1）
其中，为平面方程系数，为常数项；
所述步骤S4中的根据二维切面点云提取圆的步骤如下：
S41、将二维切面点云平移到第一象限中；
S42、对二维切面点云数据进行取整处理；
S43、对取整处理后的二维切面点云数据进行霍夫变换，初步计算圆参数；
S44、根据初步计算的圆参数，获取圆的原始二维切面点云；
S45、根据获取的圆的二维切面点云，利用最小二乘法进行圆拟合，并计算圆参数。
2.根据权利要求1所述的复杂物体点云提取圆的方法，其特征在于，所述点云密度的计算过程为：
S21、随机选取复杂物体点云中的n个点，记为点；
S22、对于选取的任一点，在复杂物体点云内搜索与距离最近的m个点，并分别计算m个点到的距离；
S23、计算点云密度，计算公式为：
（2）
其中，为点云密度，为随机选取的第i个点与距离该点最近的m个点中第k个点之间的距离。
3.根据权利要求1所述的复杂物体点云提取圆的方法，其特征在于，所述步骤S4中的圆参数包括圆心和半径。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的复杂物体点云提取圆的方法，其特征在于, 复杂物体点云通过复杂物体点云扫描装置扫描获得，该复杂物体点云扫描装置包括底座，所述底座上设置有旋转机构、控制机构和支撑杆，所述支撑杆上设置有双目相机机构，所述旋转机构和双目相机机构均与所述控制机构连接。
5.根据权利要求4所述的复杂物体点云提取圆的方法，其特征在于，所述双目相机机构包括安装架和双目相机，二者之间通过舵机连接，所述安装架固定于所述支撑杆上，安装高度可以调节，所述舵机与所述控制机构连接。
6.根据权利要求4所述的复杂物体点云提取圆的方法，其特征在于，所述旋转机构包括旋转模块和驱动模块，所述旋转模块包括旋转平台，所述旋转平台下方中心设置有转动轴，所述转动轴上设置有从动轮，所述转动轴通过轴承固定与所述底座上，所述驱动模块包括电机，所述电机固定与所述底座上，其输出轴上设置有主动轮，所述主动轮通过皮带和所述从动轮连接。
7.一种计算机存储介质，其特征在于，其内存储有可被计算机处理器执行的计算机程序，该计算机程序执行如权利要求1-3中任一项所述的复杂物体点云提取圆的方法。
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