[发明专利]基于点云数据处理技术的球、圆柱、椭圆锥模型识别方法在审
| 申请号： | 201710621191.7 | 申请日： | 2017-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN107424189A | 公开（公告）日： | 2017-12-01 |
| 发明（设计）人： | 孔德明;田小强;沈阅 | 申请（专利权）人： | 深圳前海倍思拓技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/60 | 分类号： | G06T7/60 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙)11265 | 代理人： | 刘阳 |
| 地址： | 518054 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于点云数据处理技术的球、圆柱、椭圆锥模型识别方法，包括以下步骤利用高精度三维扫描仪对球、圆柱和椭圆锥模型进行扫描并获取球、圆柱和椭圆锥模型的点云数据；利用Delaunay网格划分方法对所得到的球、圆柱和椭圆锥模型的点云数据进行处理，进而获取球、圆柱和椭圆锥模型点云数据的不规则三角网格模型，即TIN(TriangulatedIrregular Network)网格模型；利用最小二乘拟合方法对获得的球、圆柱和椭圆锥模型TIN网格模型上的各空间点最近邻域点集内的各个点进行计算，进而获得球、圆柱、椭圆锥模型点云数据内各空间点的最近邻域平面法向量在法向量空间内的分布规律。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据处理 技术 圆柱 椭圆 模型 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于点云数据处理技术的球、圆柱、椭圆锥模型识别方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤一：利用高精度三维扫描仪对标准的球、圆柱、椭圆锥模型进行扫描并获取球、圆柱、椭圆锥模型的点云数据；步骤二：利用Delaunay网格划分方法对步骤一中所得到的球、圆柱、椭圆锥模型的点云数据进行处理，获取球、圆柱、椭圆锥模型点云数据的不规则三角网格模型，即，TIN网格模型；步骤三：利用最小二乘拟合方法对步骤二中所获得的球、圆柱、椭圆锥模型TIN网格模型上的各空间点最近邻域点集内的各个点进行计算，获得球、圆柱、椭圆锥模型点云数据内各空间点的最近邻域平面法向量在法向量空间内的分布规律；步骤四：利用高精度扫描仪对被测模型进行高精度扫描，获取被测模型的点云数据，利用Delaunay网格划分方法对得到的被测模型的点云数据进行处理，获取被测模型的不规则三角网格模型，利用最小二乘拟合方法对获得的被测模型TIN网格模型上的各空间点最近邻域点集内的各个点进行计算，获得被测模型点云数据内各空间点的最近邻域平面法向量在法向量空间内的分布规律；步骤五：将步骤四中获得的被测模型点云数据内各空间点的最近邻域平面法向量在法向量空间内的分布规律与步骤三中获得的球、圆柱、椭圆锥模型点云数据内各空间点的最近邻域平面法向量在法向量空间内的分布规律进行对比，实现对被测模型的识别。
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