專利名稱：基于多個標(biāo)志點自動識別的點云數(shù)據(jù)拼接方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于反求工程領(lǐng)域中的點云數(shù)據(jù)拼合技術(shù)，具體涉及到一種基于多坐標(biāo)點自動識別的點云數(shù)據(jù)的拼接方法。
背景技術(shù)：
研究與實現(xiàn)的是在反求工程中的數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括點云的處理，三維空間識別，多視點云的拼接，點云的優(yōu)化處理等，這一部分的處理決定了三維點云數(shù)據(jù)的精度與質(zhì)量。CAD模型建立的前提就是具備完整的高質(zhì)量三維點云數(shù)據(jù)，三維點云數(shù)據(jù)的完整性和精度很大程度上決定了 CAD模型所能達到的數(shù)據(jù)質(zhì)量。常規(guī)三維檢測與轉(zhuǎn)換過程中得到的只是單個的點云數(shù)據(jù)，完整數(shù)據(jù)模型需要多幅點云的拼接和處理，其精度也主要依賴于三維點 云的拼接系統(tǒng)這一環(huán)節(jié)的處理。三維點云拼接與處理不僅僅是承上啟下的作用，而且直接決定了三維重構(gòu)的成功與質(zhì)量，因此，這一部分的處理在反求工程中是非常關(guān)鍵和重要的一部分。反求工程三維檢測中，常需要把物體表面分成多個局部相互重疊的子區(qū)域，從多個角度獲取零件不同方位的表面信息，以完成對整個物體模型的測量。從各個視覺分塊測量得到多個獨立的點云，稱為多視點云。由于在測量不同的區(qū)域時，都是在測量位置對應(yīng)的局部坐標(biāo)系下進行的，多次測量所對應(yīng)的局部坐標(biāo)系是不一致的，必須把各次測量對應(yīng)的局部坐標(biāo)系統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系，并消除兩次測量間的重疊部分，以得到被測物體表面的完整數(shù)據(jù)，此處理過程即為多視點云的拼接。根據(jù)獲得的多視角點云數(shù)據(jù)，可以采取直接點集配準的方法，拼接點云數(shù)據(jù)。多視標(biāo)簽定位點云拼接方法一般包括點位法、固定球法、平面法等。目前這些方法采用的原理都是一種簡單、實用的多視點云拼接算法，即基于三基準點的拼合算法。具體做法是根據(jù)每個測量位置至少可以看見三個標(biāo)志點的原則，在待測物體相對平坦的表面以及標(biāo)定平板上貼一些大小合適的測量專用標(biāo)簽，這樣在每塊測量數(shù)據(jù)中，分別測量指定的三個基準點，記為A、B、C。基準點的布置原則是①基準點必須是在兩次測量中都可以測到的點指定的基準點既可以是人工設(shè)定的，也可以是測量對象固有的，但必須是能夠在測量數(shù)據(jù)點集中準確識別、匹配和定位的點伽、B、C三點不能共線，應(yīng)避免Λ ABC成為狹長三角形，其包圍面積應(yīng)盡可能大，以減少測量誤差對變換的影響。分別以兩次測量所得基準點的坐標(biāo)值建立坐標(biāo)系，通過坐標(biāo)平移和旋轉(zhuǎn)變換，就實現(xiàn)了坐標(biāo)系統(tǒng)一。理論上說，只要知道兩塊點云數(shù)據(jù)中對應(yīng)的3個標(biāo)志點就可進行拼接，但在實際點云數(shù)據(jù)拼接中，由于存在測量誤差，兩塊點云數(shù)據(jù)中的標(biāo)志點的相對位置不可能完全一致，因此得到的變換矩陣將導(dǎo)致被變換物體變形。目前還有很多方法是采用三點定位組合變換。ICP方法可以多次迭代求取，進一步滿足精度的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。P. Bsel和D. McKay等人在文獻“A method for registration of3-D shapes”中提出了 ICP算法(Iterative Closet Point Algorithm),它是首先找到與對象點集中的每一個點在參考點集中的一個距離最近的點，建立一種點對點映射關(guān)系，然后使用最小二乘法計算最優(yōu)坐標(biāo)變換。但實際應(yīng)用中，很多情況下都缺乏明確對應(yīng)關(guān)系，因此尋找點集每個點對點的映射關(guān)系是比較困難的，使得計算速度跟不上，實際應(yīng)用起來很不方便。Besl和Mckay 1992年提出了快速最近點迭代ICP算法，迭代地最小化兩個點集之間的平均距離，可以較好地解決6個自由度的數(shù)據(jù)點和模型匹配的問題，不過速度也比較慢，本身不能保證收斂到全局(甚至局部)最小值，并且需要為算法提供一個合理的剛體變換的初始猜測。國內(nèi)目前也已經(jīng)在開展點云數(shù)據(jù)拼接方法的研究，并初步取得一些成果。例如，東南大學(xué)達飛鵬等人，在文獻“三維掃描系統(tǒng)中點云拼接用標(biāo)志點匹配方法”中，提出了一種能夠?qū)c云拼接標(biāo)志點進行快速匹配的方法。采用動態(tài)分層處理和預(yù)估處理。標(biāo)志點數(shù)據(jù)實現(xiàn)方式采用線性鏈表，同時采用數(shù)組存儲必要的信息，具有明顯的計算效率。浙江大學(xué)方慧等人，在文獻“三維點云數(shù)據(jù)獲取用的基準體及點云合成方法”中，提供了一種利用基準體來確定轉(zhuǎn)臺的中心轉(zhuǎn)軸，根據(jù)計算得到的中心轉(zhuǎn)軸拼接局部三維點云，并合成為完整的三維點云圖像的方法。為了避免在實際點云數(shù)據(jù)拼接中，由于兩塊點云數(shù)據(jù)中的標(biāo)志點的相對位置不完全一致，致使得到的變換矩陣引起被變換物體變形，并針對實際測量情況，以提高運算速度，達到實用要求為目的，本發(fā)明提供了一種基于多個標(biāo)志點自動識別的點云數(shù)據(jù)拼接方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種運算速度較快，拼接精度較高的多視點云拼接時多個標(biāo)志點自動識別的運算方法。一種基于多個標(biāo)志點自動識別的點云數(shù)據(jù)拼接方法，包括如下步驟
步驟I:首先讀入兩塊點云數(shù)據(jù)，設(shè)置目標(biāo)圖與待拼接圖，初始化點云拼接數(shù)據(jù)；
步驟2 :根據(jù)標(biāo)志點的空間幾何關(guān)系采取特征搜索與識別算法，由程序自動找出對應(yīng)標(biāo)志點對，若標(biāo)志點對大于3對，則將其分別存入矩陣A、B，否則不能進行拼接，如果搜索過程結(jié)束后仍然沒有解，那么適宜采用遞歸的方法進行搜索，從外到內(nèi)開展搜索，在搜索并識別出標(biāo)志特征點后結(jié)束；
權(quán)利要求
1.一種基于多個標(biāo)志點自動識別的點云數(shù)據(jù)拼接方法，其特征在于包括如下步驟 步驟I:首先讀入兩塊點云數(shù)據(jù)，設(shè)置目標(biāo)圖與待拼接圖，初始化點云拼接數(shù)據(jù)； 步驟2 :根據(jù)標(biāo)志點的空間幾何關(guān)系采取特征搜索與識別算法，由程序自動找出對應(yīng)標(biāo)志點對，若標(biāo)志點對大于3對，則將其分別存入矩陣A、B，否則不能進行拼接，如果搜索過程結(jié)束后仍然沒有解，那么適宜采用遞歸的方法進行搜索，從外到內(nèi)開展搜索，在搜索并識別出標(biāo)志特征點后結(jié)束；aIl a2l aM ,^li hi -hi I ^ Φ ±5aSI]β η α2 a^s LPinhn L h hi hi -,。 令^ + + + U可縛線性方程亂AXs=IalCi=LJ) ^ . hJ' .—' 4= ι —ιΓ 令三維變換矩陣T3d= [J1 J2 J3 Al，則有AT3d=B ；假設(shè) X/滿足 I I AJCjHj I I2= min | | AX1Hi | |2 (i=l，2，3，4)， 則稱Xi1為方程組AXi=匕的最小二乘解，此方程組的最小二乘通解為 X1=A+B1+ (I=A+A) V, nC1 ； 方程組中長度最小的解即為Xi=A+IDi,是唯一解，可稱作極小二乘解其中A+是A的廣義逆，將求出的極小二乘解合并可求得T3d= [Z1 J2 J3 14]，并能夠使得最小二乘目標(biāo)函數(shù)最小，即T3d= A+ B ； 步驟3 :根據(jù)T3d= A+B，求出T3d，其中，； 步驟4 :將一塊點云數(shù)據(jù)經(jīng)過T3d坐標(biāo)變換，加入另一塊點云數(shù)據(jù)中，3D坐標(biāo)變換矩陣1U iIa hi : iW可甬132 ,2J ilM褒示.從變換功縫上貨，Ti!}可分為4個子矩 hi hi %3 *_____________Λ__ M % ' iM.陣-.其φ，Lc in i=廣主比5IH- ■切幾兩變ft:L1JI hi [i41 i42 i43]產(chǎn)生平移變換；[ 14 24 34]產(chǎn)生投影變換；[ 44]產(chǎn)生整體比例變換；由于采用的坐標(biāo)變換是剛性變換，故有[ 14 tu 34Γ=
r, [ 44] = [1 0]，若點P在第一塊點云數(shù)據(jù)中的坐標(biāo)為A=C^i,J^1,Z1, D，則在第二塊點云數(shù)據(jù)中的坐標(biāo)為々2= (Ζ2，72，Α，I)，則兩者關(guān)系可表不為PlT3D=P2 ; 步驟5 :若拼接未完，轉(zhuǎn)為第一步，拼接完成消除重疊點，拼接結(jié)束。
2.如權(quán)利要求I所述的基于多個標(biāo)志點自動識別的點云數(shù)據(jù)拼接方法，其特征在于所述步驟2中的標(biāo)志點為4個或4個以上,標(biāo)志點對越多,拼接精度越高。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于多個標(biāo)志點自動識別的點云數(shù)據(jù)拼接方法，在實際點云數(shù)據(jù)拼接中，由于存在測量誤差，兩塊點云數(shù)據(jù)中的標(biāo)志點的相對位置不可能完全一致，因此得到的變換矩陣將導(dǎo)致被變換物體變形。為求得最佳的拼接效果，從實際應(yīng)用的角度出發(fā)，針對點云數(shù)據(jù)巨大散亂的特點，為了提高靈活性和精度，實現(xiàn)點云拼接的自動化，考慮在輸入標(biāo)志點首先控制在一定精度范圍的前提下，應(yīng)取盡可能多的標(biāo)志點作為標(biāo)志點群，在前面自動搜索識別算法的基礎(chǔ)上，自動對準標(biāo)志點，實現(xiàn)特征群目標(biāo)函數(shù)最小二乘拼接的算法，通過三維空間中的多個點求解轉(zhuǎn)換矩陣，計算方法簡單，拼接精度也比較高。
文檔編號G06F17/16GK102831101SQ20121026583
公開日2012年12月19日 申請日期2012年7月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月30日
發(fā)明者余東滿, 史增芳, 李曉靜, 楊峰, 蘇靜, 高志華, 張玉華, 王笛, 戶燕會, 孫育竹 申請人:河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院