[发明专利]条纹投影测量点云逐点加权配准方法、设备和介质

权利要求书

1.一种条纹投影测量点云逐点加权配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：基于条纹投影三维测量系统，对目标进行多视角测量，得到采样条纹图；

步骤2：基于采样得到的条纹图及三维测量系统标定信息，结合条纹图处理技术，求被测物体表面多视角三维点云；

步骤3：对采样条纹图进行代数运算，求得相位精度特征量；

步骤4：基于相位精度特征量构建与三维点云质量正相关的逐点加权因子；

步骤5：对多视角点云进行粗配准，得到精配准的位置初值；

步骤6：以位置初值与目标点云进行点云精配准，以最近点为点云匹配点，基于所构建的逐点加权因子，对点云匹配点对赋予不同权重，构建点云精配准目标函数；

步骤7：对点云精配准目标函数进行最小二乘运算，得到最优平移矩阵与最优旋转矩阵，对点云进行旋转平移位姿调整，迭代求解，实现点云逐点加权精配准；

所述步骤3中，表征相位精度的特征量为相位精度为

其中，A为条纹背景项，B为条纹对比度，f₁表示相位精度表征函数；

所述步骤4中的逐点加权因子ω_i的定义如下：

其中，为原点云的相位精度特征量，为目标点云的对应点的相位精度特征量，f₂表示逐点加权因子表征函数；

所述步骤6中，点云精配准目标函数为：

其中，和是源点云和目标点云中的对应点，R^*和t^*为原点云变换到目标点云的最优旋转平移矩阵，ω_i为该匹配点对的加权因子。

2.根据权利要求1所述的一种条纹投影测量点云逐点加权配准方法，其特征在于，所述步骤7中，计算点云配准最优平移矩阵t^*公式为：

定义：

其中，为匹配点对的加权因子的和，和是原点云和目标点云的加权平均值。

3.根据权利要求1所述的一种条纹投影测量点云逐点加权配准方法，其特征在于，所述步骤7中，计算点云配准最优旋转矩阵R^*过程为：

对矩阵C进行奇异值分解：

C＝U∑V^T

trace(RC)＝trace(RU∑V^T)＝trace(∑V^TRU)

当V^TRU为单位阵时，trace(RC)取最大值，即：

V^TR^*U＝I

R^*＝VU^T

通过对矩阵C的奇异值分解，求得点云配准最优旋转矩阵R^*。

4.一种计算机设备，其特征在于，包括电连接的存储器和处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算程序，所述处理器执行所述计算程序时，实现权利要求1-3中任意一项所述的方法的步骤。

5.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法的步骤。