[发明专利]基于全局测量场和层级图优化的大型飞机点云拼接方法

说明书

本发明公开了一种基于全局测量场和层级图优化的大型飞机点云拼接方法，属于航空制造技术领域。该大型飞机点云拼接方法包括：在大型飞机的周围设置多个站点和标靶点，使用扫描仪在每个站点上扫描大型飞机结构点云数据，并记录扫描到的标靶点；通过任意三个不共线站点的位置构建全局测量场，将每个站点的大型飞机结构点云数据通过对应的标靶点匹配到全局测量场中，完成大型飞机结构点云数据的粗拼接；将粗拼接的大型飞机结构点云数据通过层级图优化提高拼接精度。本发明采用基于全局测量场和层级图优化的“由粗到精”两阶段实现大型飞机大规模多视点云快速拼接，最大程度地消除转站累积拼接误差，从而获得整机外形高精度点云数据。

技术领域

本发明属于航空制造技术领域，具体而言，涉及一种基于全局测量场和层级图优化的大型飞机点云拼接方法。

背景技术

大型飞机翼身尺寸大，如运-20：机身长度47m、翼展50m、高度15m，无法通过单站扫描得到整个飞机外形3D数据。为了获得完整型面数据，通常要将翼根型面分成上下壁板和前后缘，布置多个站点扫描，最后将扫描获取的大规模多视点云数据拼接转化到全局坐标系下。大型飞机多视点云拼接时会产生累积拼接误差，降低整机型面扫描精度；且目前拼接过程中采用局部搜索的优化策略极易陷入局部极小，效率低下的问题；同时单一阶段的全局拼接技术不能达到大型飞机外形拼接的精度要求。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于全局测量场和层级图优化的大型飞机点云拼接方法，具有速度快、精度高、效果好的特点。

为实现上述技术目的，本发明所采用的技术方案为：一种基于全局测量场和层级图优化的大型飞机点云拼接方法，具体包括以下步骤：

S1、在大型飞机的周围设置多个站点和标靶点，使用扫描仪在每个站点上扫描大型飞机结构点云数据，并记录扫描到的标靶点；

S2、采用内外存协同的大规模点云数据多分辨率调度模型，动态层次化组织步骤S1扫描得到的大型飞机结构点云数据；

S3、通过任意三个不共线站点的位置构建全局测量场，将每个站点的大型飞机结构点云数据通过对应的标靶点匹配到全局测量场中，完成大型飞机结构点云数据的粗拼接；

S4、将粗拼接的大型飞机结构点云数据通过层级图优化提高拼接精度。

进一步地，步骤S2包括如下子步骤：

S201、根据扫描得到的大型飞机结构点云数据的总量设置八叉树的基础层数，再根据OBB碰撞检测算法设定最小外包围盒，将最小外包围盒划分成对应八叉树基础层数的子外包围盒，并计算每个子外包围盒的坐标位置；

S202、将扫描得到的大型飞机结构点云数据分批次读入，并根据大型飞机结构点云数据的坐标放入对应的子外包围盒的八叉树叶节点中，若八叉树叶节点中的点云数量超过设定的存储点数阈值，则以当前叶节点为父节点，生成下一层新的叶节点，并将当前叶节点内的所有点云分配给下一层；完成每一个批次的处理，保存一次数据，直到所有点云最终落入八叉树的叶节点当中；最后遍历叶节点，删除空节点，若其父节点的八个子节点全为空，也进行删除；

S203、使用一个线程去读取选择的八叉树节点对应的外存中的大型飞机结构点云数据，使用另一个单独的进程去处理内存中已经存储的需要进行拼接的大型飞机结构点云数据。

进一步地，步骤S3包括如下子步骤：