[发明专利]一种复杂物体点云提取圆的方法及扫描装置

说明书

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。

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,…,P_i,…,P_n)；

S22、对于选取的任一点P_i，在复杂物体点云内搜索与P_i距离最近的m个点，并分别计算m个点到P_i的距离；

S23、计算点云密度，计算公式为：