[发明专利]基于标定板特征点提取的点云拼接精度评估方法及系统

说明书

本发明提供一种基于标定板特征点提取的点云拼接精度评估方法，对单图像成像质量和多图拼接精度评估，包括：步骤1，在待测区域布置圆点标定纸，且每张圆点标定纸上的各个圆点的直径及圆心距为定值；步骤2，布置测量机器人，使待测区域在测量机器人上的相机的视域内；步骤3，相机对待测区域进行拍摄，从拍摄到的图片中提取出圆点点云数据，得到圆点点云的圆心坐标，进一步得到圆心距，并进行精度评估。本发明还提供了一种基于标定板特征点坐标提取的点云精度评估系统。本发明提出了适用于建筑实测实量场景的精度评估方法，从三维点云数据的成像质量及拼接算法精度完备的评估了测量精度。

技术领域

本发明涉及一种点云拼接精度评估方法及系统，具体涉及一种基于标定板特征点提取的点云拼接精度评估方法及系统。

背景技术

在建筑施工阶段，由于人工作业效率限制，实测实量工人只能对数据进行部分采集，采集方式多凭经验及感觉，虽有操作技术规范，但实际上难以严格按本实施。这样无论建筑数据类型还是数据采集方法，都难以评估及保证实测实量结果的精度。建筑实测实量机器人基于高精度视觉传感系统，对建筑施工阶段的室内数据进行三维重建，通过测量算法处理三维点云数据，从而得到各个待测指标。由于测量机器人采集到的建筑数据近乎全采样，可以通过对建筑点云数据的评测算法量化评估测量结果。

该测量结果的精度取决于点云数据的成像质量和拼接效果。成像质量包括径向和空间距离示值误差，目前多采用扫描仪配合球型标靶的装置评估该示值误差。但建筑测量空间过大，球型标靶的尺寸较小成本较高，且难以配合在墙面、天花板等数据对象上。另一方面，拼接效果的精度评估目前基本由点云处理软件得出，该拼接精度等于两两待拼接点云的最近点平均间距。但由于墙面点云拼接最重要的是平面是否重合，即评估两平面点云的法向量误差，这种以最近点间距均值评估平面的拼接精度意义不大。另外，由于建筑场景的测量对象都是大视野平面，仅拼接重叠的点云数量就很大，最近点并不是匹配点，即使最近点间距近乎零也不能保证匹配精度很高。

发明内容

鉴于此，本发明提供了一种基于标定板特征点提取的点云拼接精度评估方法，所述点云拼接精度评估方法用于对单图像成像质量或多图拼接精度评估，包括以下步骤：

步骤1，在待测区域布置圆点标定纸，且每张圆点标定纸上的各个圆点的直径及圆心距为定值；

步骤2，布置测量机器人，使待测区域在所述测量机器人上的相机的视域内；

步骤3，所述相机对待测区域进行拍摄，从拍摄到的图片中提取出圆点点云数据，得到圆点点云的圆心坐标，进一步得到圆心距，并进行精度评估。

作为本发明进一步的改进，所述点云精度评估方法在评估单图像成像质量时，步骤1的方法具体为：取一房间的阴角，在该阴角的每面墙一定区域贴上圆点标定纸，各面墙的圆点标定纸上的各个圆点大小一致且均匀排布，在所有圆点标定纸上选取至少7条待测圆心距。

作为本发明进一步的改进，选取7条待测圆心距，其中：3条待测圆心距分别是平行于三面墙的平行线，3条待测圆心距分别是平行于三面墙的对角线，1条待测圆心距是平行于整个房间的对角线且该圆心距不小于房间对角线长度的1/3。

作为本发明进一步的改进，步骤3的方法具体为：所述相机对每个位置拍摄至少3幅图，每幅图至少有6个圆点的点云数据，每幅图至少有3组空间圆心距数据，同时所述相机对7条待测圆心距进行拍摄得到每条待测圆心距的测量值，从相机拍摄的图中提取出圆点点云并拟合圆心坐标，根据拟合出的圆心坐标计算空间圆心间距，并进行精度评估。

作为本发明进一步的改进，在进行精度评估时，包括特征标靶重复性、空间重复性和空间距离示值误差的计算，其中：

根据式(1)计算特征标靶重复性：

其中，