[发明专利]基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法

说明书

本发明基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法属于逆向工程领域，涉及一种基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法。该方法首先通过激光结合双目视觉的方式，获取代表被测物表面信息的点云数据。求解每个点云区域上的四条边界，识别点云数据中的重叠区域，并判断点云重叠区域的左、右边界方向向量的夹角。以扫描点云区域中的点作为基准，求解扫描点云区域的坐标点到点云重叠区域的左、右边界垂线的方向向量，根据向量积的大小，去除重叠区域中扫描点云区域的冗余数据。本方法不需要先建立拓扑结构，以及计算点云的密度等信息来删除多余的点云，提高了冗余数据去除的效率，并保证了点云数据的局部信息的准确性。

技术领域

本发明属于逆向工程领域，涉及一种基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法。

背景技术

随着航空事业的不断发展，对于大型航空零部件的生产要求越来越高，由于逆向工程技术具有操作简单，实时获取，方便分析等特点，所以发展针对飞机零件的逆向建模技术迫在眉睫。点云数据的获取作为逆向工程的第一步，其获取的方式尤为重要。

针对零件逆向重建技术中点云获取的方法，国内外诸多学者开展了结合数字化测量的获取点云数据研究，如激光跟踪仪在线测量法、iGPS在线测量法、三坐标测量法等，但目前这些方法操作复杂，对使用者要求较高，测量时间较长。在应用视觉测量技术对大型航空零件表面进行点云数据的获取时，由于扫描范围和相机视场的限制，完成一个零件的数据采集，需要进行多视数据拼接。拼接之后相邻两次测量的点云数据需要具有一定的重叠区域，以保证采集数据的完整性。由于这些重叠区域的点云密度远远大于其他区域，这样便形成了冗余数据。这些冗余数据使整个点云图像分布不均，影响曲面重构等后续处理工作，并会对重建精度造成影响，因此去除冗余数据对整个逆向建模的过程尤为重要。

针对冗余数据的去除，西安工程大学的黄文明等人，在《光学学报》第37卷第7期《保留几何特征的散乱点云简化方法》一文中提出了一种保留几何特征的简化方法，该方法以点云中的数据点为球心构建包围球,并在包围球中查找数据点的K邻域；随后构造一个非负函数用于度量重建曲面在各点处的曲率,进而提取并保留点云中的特征点；最后根据法向量的内积阈值对包围球中的非特征点进行适度简化。但该方法需要先建立拓扑结构，并通过计算点云的曲率、密度等信息来删除多余的点云，具有计算量大，效率低，无法保证原始扫描数据信息等问题。

发明内容

本发明为了解决现有多视数据拼接下大型航空平板类零件点云数据处理过程中的局限性，发明了一种基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法。针对冗余点云数据去除过程中需要先建立拓扑结构，并通过计算点云的曲率、密度等信息来删除多余的点云，计算量大，效率低，无法保证原始扫描数据信息等问题，通过对获取的点云数据进行区域划分，按照扫描线的方向拟合点云数据，实现点云重叠区域冗余数据的快速、高精度去除。克服了现有点云重叠区域冗余数据去除过程中计算量大，效率低，无法保证原始扫描数据信息等问题，具有广泛的应用前景。

本发明采用的技术方案是一种基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法，其特征是，该方法首先通过激光结合双目视觉的方式，利用左、右摄像机1、2拍摄激光发射器3在被测物5上形成的辅助激光条纹6，获取代表被测物5表面信息的点云数据；其次求解每个点云区域上的四条边界，识别点云数据中的重叠区域9，并判断点云重叠区域的左、右边界10、11方向向量的夹角；最后以扫描点云区域Ⅰ7中的点作为基准，求解扫描点云区域Ⅱ8的坐标点到点云重叠区域的左、右边界垂线的方向向量根据向量积的大小，去除重叠区域9中扫描点云区域Ⅱ8的冗余数据；方法的具体步骤如下：

第一步，获取点云数据

安装测量设备，打开辅助激光发射器3并照射被测物5，在开始采集之后，打开转台4带动激光发射器3转动，使激光扫描被测物5。然后，整体平移左右摄像机1、2的位置，进行多次拍摄，保证被测物5形面信息的完整性。通过信息采集系统采集到辅助激光光条6图像之后，需要对激光光条6的中心线进行提取，利用光条图像中心灰度重心提取的方法，其原理如下