CN101063967B - 点云自动修剪系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种点云自动修剪系统，其包括应用服务器、多个使用者端计算机及点云获取装置。该应用服务器包括点云汇入模块、点云修剪模块及存储模块。上述点云修剪模块包括点云重叠区域计算子模块、重叠区域网格化子模块及重叠点移除子模块。本发明还提供一种点云自动修剪方法，其包括如下步骤：汇入点云；计算点云的重叠区域；将点云重叠区域网格分组化；移除点云中相重叠的点，得到无重叠点的点云；及存储无重叠点的点云。利用本发明所提供的点云自动修剪系统及方法，可自动快速地完成点云中重叠部分的修剪，且修剪效果较佳。

Description

点云自动修剪系统及方法

技术领域

本发明涉及一种点云自动修剪系统及方法。

背景技术

提高和保证产品质量，是企业活动中的重要内容。为了提高和保证产品质量，对产品实施检验是必不可少的，通过检验活动提供产品及其制造过程的质量信息，按照这些信息对产品的制造过程实施控制及进行修正和补偿活动，使废次品与返修品率降到最低程度，保证产品质量形成过程的稳定性及其产出产品的一致性。同时，日渐增多且急迫的检验需求要求企业能够快速、准确地实施产品的检验。

早期对于受测对象的检验，一般采用特定的检验仪器，经人工比对后确定检测值，如此既费时又耗资，使生产周期增长，生产成本增加，且基于人工确定的信息，经常包含有人的误差的影响。近年来，随着计算机硬件性能的提高及价格的降低，计算机在受测对象检验活动中被大量的引入，因而提高了检验的速度和准确性。其做法一般是使用扫描机台扫描受测对象，获得由多个三维离散点组成的点的集合，一般称之为点云，将点云资料汇入计算机，执行相应软件对点云资料进行处理，比如量测点云，色阶比对等，从而实现对受测对象的检验。2003年11月19日公开的中国第1456975号专利发明有一种自动扫描量测数据分析处理系统和方法，该系统包括有一自动扫描量测子系统，用于根据实体对象的点云数据来量测实体对象并获得量测尺寸，该发明可自动实现对实体对象的量测，并将量测值与设计值进行对比以指导生产。

但是，在实际应用中，尚有另外的需求。目前扫描机台扫描受测对象后获得的点云大都存在重叠区域，有时还存在较多的杂点、干扰点，如此会影响点云处理速度，以及点云的后续处理，如点云过滤、色阶比对等，导致对受测对象的检验出现一定的误差。而关于修剪点云重叠部分的当前技术中，都只有手动修剪而尚未有自动修剪，这样不仅费时费力，而且修剪结果也不美观。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种点云自动修剪系统，其可自动快速地完成点云中重叠部分的修剪，且修剪效果较佳。

鉴于以上内容，还有必要提供一种点云自动修剪方法，其可自动快速地完成点云中重叠部分的修剪，且修剪效果较佳。

一种点云自动修剪系统，其包括应用服务器、多个使用者端计算机及点云获取装置。所述的应用服务器用于从上述点云获取装置中汇入同一个受测对象的多个点云，并对上述点云进行修剪处理以得到无重叠点的点云，其包括：点云汇入模块，用于从上述点云获取装置中汇入同一个受测对象的多个点云，并使其在上述使用者端计算机提供的图形处理界面中生成并且显示上述点云形成的图像；及点云修剪模块，用于对上述点云中的重叠点进行修剪。该点云修剪模块包括：点云重叠区域计算子模块，用于计算各点云的重叠区域；重叠区域网格化子模块，用于将各点云重叠区域网格分组化；及重叠点移除子模块，用于修剪上述网格组内的重叠点，将基准点云中不在重叠区域中的点过滤掉，并将基准点云中的在重叠区域中的点根据其标识填入相应的网格组内，比较被修剪点云中的当前点与重叠区域网格组内的基准点云中的各个点之间距离以判断是否符合移除条件，该移除条件是指该当前点与被比较点的X轴坐标差值的平方加Y轴坐标差值的平方加Z轴坐标差值的平方之和小于用户自定义公差的平方，若被修剪点云中的当前点符合移除条件，则将其移除。

一种点云自动修剪方法，该方法包括以下步骤：(a)从一个点云获取装置中汇入同一个受测对象的多个点云，并使其在使用者端计算机提供的图形处理界面中生成并且显示上述点云形成的图像；(b)计算各点云的重叠区域；(c)将上述计算出的各点云重叠区域部分以一定的分组数目及分组组间距进行网格分组化；及(d)以上述各点云中的一个点云作为基准点云；将基准点云中不在重叠区域中的点过滤掉，并将基准点云中的在重叠区域中的点根据其标识填入相应的网格组内；比较被修剪点云中的当前点与重叠区域网格组内的基准点云中的各个点之间距离以判断是否符合移除条件，该移除条件是指该当前点与被比较点的X轴坐标差值的平方加Y轴坐标差值的平方加Z轴坐标差值的平方之和小于用户自定义公差的平方；及若被修剪点云中的当前点符合移除条件，则将其移除。

利用本发明，可以对点云中的重叠点进行自动修剪，从而可以为快速准确的检验产品提供保障，并减少误差的产生。

附图说明

图1是本发明点云自动修剪系统较佳实施方式的硬件架构图。

图2是本发明点云自动修剪系统较佳实施方式中应用服务器的功能模块图。

图3是图2所示点云修剪模块的功能子模块图。

图4是本发明点云自动修剪方法较佳实施方式的作业流程图。

图5是图4所示点云自动修剪方法较佳实施方式中步骤S22计算点云重叠区域的具体实施流程图。

图6是图4所示点云自动修剪方法较佳实施方式中步骤S24将点云重叠区域网格分组化的具体实施流程图。

图7是图4所示点云自动修剪方法较佳实施方式中步骤S26移除点云中相重叠的点的具体实施流程图。

具体实施方式

如图1所示，是本发明点云自动修剪系统较佳实施方式的硬件架构图。该系统包括点云获取装置6、应用服务器7、网络4及多个使用者端计算机5。

其中分布式分布的多个使用者端计算机5利用网络4与应用服务器7相连，网络4可以是一企业内部网(Intranet)，也可以是互联网(Internet)或其它类型的通讯网络。

点云获取装置6与应用服务器7相连，用于获取多次扫描同一个受测对象得到的多个点云数据。在本较佳实施方式中，该点云获取装置6是一个扫描测量机台，其通过扫描同一个受测对象获取多个点云数据。

应用服务器7用于从点云获取装置6中汇入同一个受测对象的多个点云数据，并对上述多个点云的重叠部分进行修剪处理，以获得无重叠点的点云。

使用者端计算机5提供图形处理界面，该图形处理界面能够生成并显示应用服务器7汇入的点云数据组成的图像，并获取及显示对点云进行修剪后的结果。

如图2所示，是本发明点云自动修剪系统较佳实施方式中应用服务器的功能模块图。应用服务器7包括点云汇入模块10、点云修剪模块20及存储模块30。

其中，点云汇入模块10用于从点云获取装置6中汇入同一个受测对象的多个点云数据，并使其在使用者端计算机5提供的图形处理界面中生成并且显示上述点云数据形成的图像。

点云修剪模块20用于对所汇入的同一个受测对象的多个点云中的重叠部分进行修剪以获得一个没有重叠点的点云。通常同一个受测对象会被扫描多次，每一次扫描产生一个点云数据，因而对于同一个受测对象，用户会得到两个或三个以上的点云数据。当点云汇入模块10汇入同一个受测对象的两个点云数据时，例如点云1和点云2，点云修剪模块20以其中一个点云为基准，对另一个点云进行自动修剪，以便获得一个没有重叠点的点云。当点云汇入模块10汇入同一个受测对象的三个以上点云数据时，例如点云1、点云2及点云3时，点云修剪模块20对点云的修剪则以循环的方式进行，例如先以点云1为基准，修剪点云2中与点云1相重叠的点，然后再以修剪后的点云2为基准，修剪点云3中与修剪后的点云2相重叠的点，最后再以修剪后的点云3为基准，修剪点云1中与修剪后的点云3相重叠的点，循环结束最终得到无重叠点的点云。本较佳实施方式以同一个受测对象的两个点云1和2的重叠区域的修剪为例进行介绍，其中以点云1为基准点云，对点云2进行修剪。

存储模块30用于存储上述经过修剪后的无重叠点的点云。

如图3所示，是图2所示点云修剪模块的功能子模块图。该点云修剪模块20包括点云重叠区域计算子模块210、重叠区域网格化子模块211及重叠点移除子模块212。

其中，点云重叠区域计算子模块210用于计算点云1和点云2的最大、最小区域点，及根据该点云1和点云2的最大、最小区域点计算点云1与点云2的重叠区域即点云1和点云2的交集的最大、最小区域点。其中，点云汇入模块10汇入的每一个点云数据均为多个离散点的三维坐标，故通过比较点云1中的点云数组pPt中所有点坐标的方式可求得点云1中的最小区域点ptMin1(x，y，z)的三维坐标及最大区域点ptMax1(x，y，z)的三维坐标，从而确定了由上述点云1的最大、最小区域点坐标组成的点云1所在的立方体区域；同理可求得点云2中的最小区域点ptMin2(x，y，z)的三维坐标及最大区域点ptMax2(x，y，z)的三维坐标，从而确定了由上述点云2的最大、最小区域点坐标组成的点云2所在的立方体区域。根据上述求得的点云1所在立方体区域与点云2所在立方体区域求取点云1和点云2交集的最小区域点坐标及最大区域点坐标，从而确定点云1和点云2交集所在的立方体区域，即点云1与点云2的重叠区域部分。若上述点云1所在立方体区域与点云2所在的立方体区域交集为空，则表明点云1与点云2不重叠，不需进行修剪。

重叠区域网格化子模块211用于将上述计算出的点云1与点云2的重叠区域部分以一定的分组数目及分组组间距进行网格分组化，并将基准点云1中的位于重叠区域部分中的点的标识根据其坐标填入到网格相应的组内。其中，重叠区域网格化子模块211分别计算点云1与点云2的重叠区域部分的X轴、Y轴、Z轴方向的分组数目nGX，nGY，nGZ，从而求得最大组数dTemp＝nGX*nGY*nGZ，由于该最大组数是一个恒定的值，例如若dTemp＝50*50*50，其在X，Y，Z三轴的数目一样多，且若产品是长方体形状，则会造成X轴内一个组内很多点而Y，Z轴大部分是空，因而此分组方法不够优化，故需根据上述求得的最大组数dTemp及用户根据实际情况在程序中设定的一个组数nMaxGroup求得优化后的分组数目nGX’，nGY’及nGZ’。根据点云1和点云2重叠区域的最大、最小区域点坐标及上述计算出的各优化分组数目计算各分组组间距。根据计算出的各优化分组数目及各分组组间距确定一个网格分组化的区域。

重叠点移除子模块212用于将与基准点云1中的点相重叠的点云2中的点移除。其中，循环基准点云1中的每个点，将点云1中位于重叠区域外的点过滤掉，并将点云1位于点云重叠区域中的点的标识根据其坐标填入到网格的对应组内。循环点云2中的每一个点，判断点云2中的当前点a是否位于点云1与点云2的重叠区域内，若当前点a不位于该重叠区域内，则对该当前点a不予处理，若当前点a位于点云1与点云2的重叠区域内，则根据该点云2中当前点a的坐标分别确定其在X轴、Y轴、Z轴方向的组数nX、nY、nZ，从而确定其位于重叠区域网格的第(nX、nY、nZ)组内。根据nX、nY、nZ分别求出该第(nX、nY、nZ)组的X方向前面一组nFX，X方向后面一组nPX，Y方向前面一组nFY，Y方向后面一组nPY，Z方向前面一组nFZ，Z方向后面一组nPZ。比较当前点a与由nX，nFX，nPX，nY，nFY，nPY，nZ，nFZ，nPZ组成的共3*3*3＝27组三维空间组中的点云1中的点之间的距离，若当前点a与被比较点之间的距离满足使当前点a移除的条件时，则将该当前点a移除，所述当前点a的移除条件为：当前点a与被比较点的X轴坐标差值的平方加Y轴坐标差值的平方加Z轴坐标差值的平方之和小于用户自定义公差fTo1的平方。上述比较的优化先后顺序为先将点云2的当前点a与其所在第(nX、nY、nZ)组内点云1中的所有点之间距离进行比较，若当前点a与位于第(nX、nY、nZ)组内的点云1中的任一点之间的距离满足移除条件时，则认为该当前点a与点云1中的点重叠，故将其移除，若当前点a与第(nX、nY、nZ)组内的点云1中的任一点都不满足移除条件，则比较当前点a与位于第(nX、nY、nZ)组的X方向前面一组(nFX、nY、nZ)、X方向后面一组(nPX、nY、nZ)、Y方向前面一组(nX、nFY、nZ)、Y方向后面一组(nX、nPY、nZ)、Z方向前面一组(nX、nY、nFZ)、Z方向后面一组(nX、nY、nPZ)等中点云1中的点之间的距离，若存在使当前点a满足移除条件的点云1中的点时，则将该当前点a移除；将点云2中的点按上述步骤循环一遍后就会得到点云1与点云2互不重叠的点云。

如图4所示，是本发明点云自动修剪方法较佳实施方式的作业流程图。本较佳实施方式以一个受测对象存在两个点云即点云1和点云2为例进行介绍，其中点云1为基准点云，对点云2进行修剪而得到无重叠点的点云。首先，点云汇入模块10从点云获取装置6中汇入同一个受测对象的两个点云即点云1和点云2，并使其在使用者端计算机5提供的图形处理界面中生成并且显示上述点云1和点云2形成的图像(步骤S20)。点云重叠区域计算子模块210计算点云1和点云2的最大、最小区域点，并根据该点云1和点云2的最大、最小区域点计算点云1与点云2的重叠区域即点云1和点云2的交集的最大、最小区域点(步骤S22)。重叠区域网格化子模块211将上述计算出的点云1与点云2的重叠区域部分以一定的分组数目及分组组间距进行网格分组化(步骤S24)。重叠点移除子模块212过滤基准点云1中位于重叠区域以外的点，并将基准点云1中的位于重叠区域部分中的点的标识根据其坐标填入到网格相应的组内，通过循环点云2中的每一个点并计算点云2中的每一个点与基准点云1位于重叠区域中的被比较点之间的距离，然后将与点云1中的点相重叠的点云2中的点移除以得到点云1与点云2互不重叠的点云(步骤S26)。存储模块30存储上述经过修剪后的无重叠点的点云(步骤S28)。

如图5所示，是图4所示点云自动修剪方法较佳实施方式中步骤S22计算点云的重叠区域的具体实施流程图。因点云汇入模块10汇入的点云数据均为多个离散点的三维坐标，故点云重叠区域计算子模块210通过比较点云1中的点云数组pPt中所有点坐标的方式可求得点云1中的最小区域点ptMin1的三维坐标(ptMin1.x，ptMin1.y，ptMin1.z)及最大区域点ptMax1的三维坐标(ptMax1.x，ptMax1.y，ptMax1.z)，从而确定了由(ptMin1.x，ptMin1.y，ptMin1.z)、(ptMin1.x，ptMin1.y，ptMax1.z)、(ptMin1.x，ptMax1.y，ptMin1.z)、(ptMin1.x，ptMax1.y，ptMax1.z)、(ptMax1.x，ptMax1.y，ptMax1.z)、(ptMax1.x，ptMax1.y，ptMin1.z)、(ptMax1.x，ptMin1.y，ptMax1.z)、(ptMax1.x，ptMin1.y，ptMin1.z)组成的点云1所在立方体区域，同理可求得点云2中的最小区域点ptMin2的三维坐标(ptMin2.x，ptMin2.y，ptMin2.z)及最大区域点ptMax2的三维坐标(ptMax2.x，ptMax2.y，ptMax2.z)，从而确定了由(ptMin2.x，ptMin2.y，ptMin2.z)、(ptMin2.x，ptMin2.y，ptMax2.z)、(ptMin2.x，ptMax2.y，ptMin2.z)、(ptMin2.x，ptMax2.y，ptMax2.z)、(ptMax2.x，ptMax2.y，ptMax2.z)、(ptMax2.x，ptMax2.y，ptMin2.z)、(ptMax2.x，ptMin2.y，ptMax2.z)、(ptMax2.x，ptMin2.y，ptMin2.z)组成的点云2所在立方体区域(步骤S220)。根据上述点云1所在立方体区域与点云2所在的立方体区域求取上述点云1与点云2的交集的最小区域点坐标(fMinB[0]，fMinB[1]，fMinB[2])及最大区域点坐标(fMaxB[0]，fMaxB[1]，fMaxB[2])。其中fMinB[0]的求取过程如下：将ptMin1.x与ptMin2.x进行比较，若ptMin1.x小于ptMin2.x，则fMinB[0]＝ptMin2.x-fTo1，否则fMinB[0]＝ptMin1.x-fTo1，fTo1为用户自定义公差，同理fMinB[1]及fMinB[2]也可求得。fMaxB[0]的求取过程如下：将ptMax1.x与ptMax2.x进行比较，若ptMax1.x大于ptMax2.x，则fMaxB[0]＝ptMax2.x+fTo1，否则fMaxB[0]＝ptMax1.x+fTo1，同理fMaxB[1]与fMaxB[2]也可求得(步骤S222)。判断上述点云1所在立方体区域与点云2所在的立方体区域的交集否为空(步骤S224)。若为空，即若fMinB[0]＞＝fMaxB[0]、fMinB[1]＞＝fMaxB[1]或fMinB[2]＞＝fMaxB2]中有一种情况发生时，则表明点云1与点云2的交集为空，则程序结束。若上述点云1所在立方体区域与点云2所在的立方体区域的交集不为空，则根据上述计算出的交集最小区域点坐标(fMinB[0]，fMinB[1]，fMinB[2])及最大区域点坐标(fMaxB[0]，fMaxB[1]，fMaxB[2])确定一个交集立方体区域，即点云1与点云2的重叠区域部分(步骤S226)。

如图6所示，是图4所示点云自动修剪方法较佳实施方式中步骤S24将点云重叠区域网格分组化的具体实施流程图。重叠区域网格化子模块211分别计算点云1与点云2的重叠区域部分的X轴、Y轴、Z轴方向的分组数目，例如X轴的分组数目nGX就等于fMaxB[0]与fMinB[0]的差值除以公差fTo1，同理Y轴的分组数目nGY与Z轴的分组数目nGZ也可求出(步骤S240)。根据上述各分组数目可求得最大组数dTemp＝nGX*nGY*nGZ，由于该最大数组是一个恒定的值，例如若dTemp＝50*50*50，其在X，Y，Z三轴的数目一样多，且若产品是长方体形状，则会造成X轴内一个组内很多点而Y，Z轴大部分是空，因而此分组方法不够优化，故需优化分组数目，分组数目的优化方法如下：由于用户根据实际情况在程序中已设定一个组数nMaxGroup，利用公式 $\sqrt[n]{\mathrm{dTemp}}=\mathrm{nMaxGroup},$ 求得n，然后计算出系数因数 $\mathrm{fK}=\sqrt[n]{\frac{\mathrm{dTemp}}{\mathrm{nMaxGroup}}},$ 最后求得优化后的分组数目nGX’＝nGX/fK，nGY’＝nGY/fK及nGZ’＝nGZ/fK(步骤S242)。根据重叠区域的最大、最小区域点坐标及优化后的分组数目分别计算各分组组间距fStepX，fStepY及fStepZ，其中fStepX＝(fMaxB[0]-fMinB[0])/nGX’*1.001，fStepY＝(fMaxB[1]-fMinB[1])/nGY’*1.001，fStepZ＝(fMaxB[2]-fMinB[2])/nGZ’*1.001(步骤S244)。根据上述计算出的各优化分组数目及各分组组间距将重叠区域网格分组化(步骤S246)。

如图7所示，是图4所示点云自动修剪方法较佳实施方式中步骤S26移除点云中相重叠的点的具体实施流程图。重叠点移除子模块212循环基准点云1中的每个点，将点云1中位于重叠区域外的点过滤掉，并将点云1中位于点云重叠区域中的点的标识根据其坐标填入到网格的对应组内(步骤S260)。重叠点移除子模块212循环点云2中的每一个点，判断点云2中的当前点a是否位于点云1与点云2的重叠区域内，若当前点a不位于该重叠区域内，则对该当前点a不予处理，若当前点a位于点云1与点云2的重叠区域内，则根据该点云2中当前点a的坐标分别确定其在X轴、Y轴、Z轴方向的组数nX、nY、nZ，从而确定其位于重叠区域网格的第(nX、nY、nZ)组内，其中nX＝(fPt[0]-fMinB[0])/fStepX，nY＝(fPt[1]-fMinB[1])/fStepY，nZ＝(fPt[2]-fMinB[2])/fStepZ，上述fPt[0]、fPt[1]、fPt[2]为点云2中当前点a的三维坐标(步骤S262)。根据该当前点a所在网格的第(nX、nY、nZ)组求取该当前点a的空间四周待比较点所在的网格组数，即该第(nX、nY、nZ)组的X方向前面一组nFX，X方向后面一组nPX，Y方向前面一组nFY，Y方向后面一组nPY，Z方向前面一组nFZ，Z方向后面一组nPZ，其中nFX计算过程如下：若nX＞0，则nFX＝nX-1，否则nFX＝0，nFY，nFZ求取方法与nFX相同，nPX的计算过程如下：若nX＜nGX-1，则nPX＝nX+1，否则nPX＝nGX-1，nPY，nPZ的求取方法与nPX相同(步骤S264)。将该当前点a与待比较点进行距离计算，即比较当前点a与由nX，nFX，nPX，nY，nFY，nPY，nZ，nFZ，nPZ组成的共3*3*3＝27组三维空间组中的点云1中的点之间的距离，若当前点a与被比较点之间的距离满足使当前点a移除的条件时，则将该当前点a移除，所述当前点a的移除条件为：当前点a与被比较点的X轴坐标差值的平方加Y轴坐标差值的平方加Z轴坐标差值的平方之和小于用户自定义公差fTo1的平方(步骤S266)。上述比较的优化先后顺序为先将点云2的当前点a与其所在第(nX、nY、nZ)组内点云1中的所有点之间距离进行比较，若当前点a与位于第(nX、nY、nZ)组内的点云1中的任一点之间的距离满足移除条件时，则认为该当前点a与点云1中的点重叠，故将其移除，若当前点a与第(nX、nY、nZ)组内的点云1中的任一点都不满足移除条件，则比较当前点a与位于第(nX、nY、nZ)组的X方向前面一组(nFX、nY、nZ)、X方向后面一组(nPX、nY、nZ)、Y方向前面一组(nX、nFY、nZ)、Y方向后面一组(nX、nPY、nZ)、Z方向前面一组(nX、nY、nFZ)、Z方向后面一组(nX、nY、nPZ)等中点云1中的点之间的距离，若存在使当前点a满足移除条件的点云1中的点时，则将该当前点a移除(步骤S268)。将点云2中的点按上述步骤循环一遍后就会得到点云1与点云2互不重叠的点云(步骤S270)。

所述点云自动修剪方法还适用于一个受测对象存在三个以上的点云的重叠区域的修剪，其是采用循环的方式，以两个点云为步长进行修剪，每两个点云之间的修剪步骤均同较佳实施方式所述，例如若一个受测对象存在三个点云即点云1，点云2和点云3，则可以点云1为基准，修剪点云2中与点云1相重叠的点，然后以修剪后的点云2为基准，修剪点云3中与修剪后的点云2相重叠的点，最后再以修剪后的点云3为基准，修剪点云1中与修剪后的点云3相重叠的点。

本发明所提供的点云自动修剪系统及方法所有的修剪步骤均可自动记录在应用服务器7中，因此对于批量产品点云的修剪而言，可直接调用上述记录全自动修剪，速度极为快捷，此外，本发明还适用于单个点云中存在的杂点、干扰点的修剪去除等。

Claims (11)

1.一种点云自动修剪系统，其包括应用服务器、使用者端计算机及点云获取装置，其特征在于：

所述的应用服务器用于从上述点云获取装置中汇入同一个受测对象的多个点云，并对上述点云进行修剪处理以得到无重叠点的点云，其包括：

点云汇入模块，用于从上述点云获取装置中汇入同一个受测对象的多个点云，并使其在上述使用者端计算机提供的图形处理界面中生成并且显示上述点云形成的图像；及

点云修剪模块，用于对上述点云中的重叠点进行修剪，其包括：

点云重叠区域计算子模块，用于计算各点云的重叠区域；

重叠区域网格化子模块，用于将各点云重叠区域网格分组化；及

重叠点移除子模块，用于修剪上述网格组内的重叠点，将基准点云中不在重叠区域中的点过滤掉，并将基准点云中的在重叠区域中的点根据其标识填入相应的网格组内，比较被修剪点云中的当前点与重叠区域网格组内的基准点云中的各个点之间距离以判断是否符合移除条件，该移除条件是指该当前点与被比较点的X轴坐标差值的平方加Y轴坐标差值的平方加Z轴坐标差值的平方之和小于用户自定义公差的平方，若被修剪点云中的当前点符合移除条件，则将其移除。

2.如权利要求1所述的点云自动修剪系统，其特征在于，所述计算各点云重叠区域是指计算受测对象的各点云的最大、最小区域点，及根据计算出的各点云的最大、最小区域点计算各点云之间交集的最大、最小区域点以确定各点云的重叠区域部分。

3.如权利要求1所述的点云自动修剪系统，其特征在于，所述网格分组化是指将上述计算出的各点云重叠区域部分以一定的分组数目及分组组间距进行网格分组。

4.如权利要求1所述的点云自动修剪系统，其特征在于，所述修剪网格组内的重叠点是指将受测对象的多个点云中位于上述网格组内相重叠的点移除以得到无重叠点的点云。

5.如权利要求4所述的点云自动修剪系统，其特征在于，所述应用服务器还包括存储模块，用于存储上述经过修剪的无重叠点的点云。

6.如权利要求1所述的点云自动修剪系统，其特征在于，所述重叠点移除子模块还用于当汇入同一受测对象的两个点云时，以其中一个点云作为基准点云来修剪另一个点云；

当汇入同一受测对象的三个以上点云时，以第一个点云为基准点云修剪第二个点云，以修剪后的第二个点云为基准点云修剪第三个点云，依次类推，直至以修剪后的最后一个点云为基准点云修剪第一个点云。

7.一种点云自动修剪方法，其特征在于，其包括如下步骤：

从一个点云获取装置中汇入同一个受测对象的多个点云，并使其在使用者端计算机提供的图形处理界面中生成并且显示上述多个点云形成的图像；

计算上述各点云的重叠区域；

将上述各点云重叠区域部分以一定的分组数目及分组组间距进行网格分组化；

以上述各点云中的一个点云作为基准点云；

将基准点云中不在重叠区域中的点过滤掉，并将基准点云中的在重叠区域中的点根据其标识填入相应的网格组内；

比较被修剪点云中的当前点与重叠区域网格组内的基准点云中的各个点之间距离以判断是否符合移除条件，该移除条件是指该当前点与被比较点的X轴坐标差值的平方加Y轴坐标差值的平方加Z轴坐标差值的平方之和小于用户自定义公差的平方；及

若被修剪点云中的当前点符合移除条件，则将其移除。

8.如权利要求7所述的点云自动修剪方法，其特征在于，该方法还包括如下步骤：

存储上述修剪后的无重叠点的点云。

9.如权利要求7所述的点云自动修剪方法，其特征在于，所述计算上述各点云的重叠区域的步骤包括：

计算受测对象的各点云的最大、最小区域点；

根据计算出的各点云的最大、最小区域点计算各点云之间交集的最大、最小区域点；及

根据交集的最大、最小区域点确定各点云的重叠区域部分。

10.如权利要求7所述的点云自动修剪方法，其特征在于，所述网格分组化的步骤包括：

分别计算各点云重叠区域的X轴、Y轴、Z轴方向的分组数；

分别计算上述X轴、Y轴、Z轴方向的分组组间距；及

根据上述计算出的分组数及分组组间距将各点云重叠区域部分进行网格分组。

11.如权利要求7所述的点云自动修剪方法，其特征在于，该方法还包括：

当汇入同一受测对象的两个点云时，以其中一个点云为基准修剪另一个点云；及

当汇入同一受测对象的三个以上点云时，以第一个点云为基准修剪第二个点云，以修剪后的第二个点云为基准修剪第三个点云，依次类推，直至以修剪后的最后一个点云为基准修剪第一个点云。

Images