CN101234023A - 颅面形态测量装置以及测量颅面形态的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种颅面形态测量装置，包括座椅，其特点是还包括激光三维扫描仪、旋转台、支架、滑块、滑轨，滑轨安放在工作室的地面，滑块上的U型槽与滑轨配合，卡放在滑轨上并可沿滑轨作360°移动，滑块上方正中固连一支架，支架上固连一旋转台，激光三维扫描仪放置在旋转台上，座椅固定在滑轨圆心处的地面上，面对滑轨的0刻度位置。本发明还公开了利用上述颅面形态测量装置测量颅面形态的方法，通过激光三维扫描仪获取颅面部图像数据，合成颅面三维数据模型，再对三维数据模型进行测量，实现了非接触性测量。

Description

颅面形态测量装置以及测量颅面形态的方法

技术领域

本发明涉及一种颅面形态测量装置，还涉及用该装置测量颅面形态的方法。

背景技术

颅面部形态是人体上最为复杂的形态区域，颅面部畸形及上下牙列的矫治，最终表现为颅面部形态改变。

参照图3。文献“申请号/公开号为200510021748.0/CN1742676的中国发明专利”公开了一种人颅面三维测量器及其测量方法。该测量器包括垂直测量尺1、三组水平尺4，7，9、三个连接件2，10，11、两组滑动件3和5、两组水平千分尺6和8和医用细针，三组水平尺4，7，9卡于垂直测量尺1上并可上下移动。用此三维测量器测量颅面的方法，是通过滑动测量器上的不同构件确定测量器定位点，从垂直测量尺和水平尺上读出人颅面部任意一点的三维测量数值，采用三维数字(X，Y，Z)表达颅面部任意点的三维测量数值。该三维测量器属于接触式测量装置，且不方便使用；该测量方法得到的是颅面部点的三维坐标值，用于颅面部形态分析的线距和角度则需要经手工计算，且无法完成面部曲面最短路径的测量。

发明内容

为了克服现有技术接触式测量误差大、效率低的不足，本发明提供一种颅面形态测量装置，利用激光三维扫描仪获取颅面部三维数据模型，实现非接触式测量。

本发明还提供利用上述颅面形态测量装置测量颅面形态的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种颅面形态测量装置，包括座椅，其特点是还包括激光三维扫描仪、旋转台、支架、滑块、滑轨，滑轨安放在工作室的地面，滑块上的U型槽与滑轨配合，卡放在滑轨上并可沿滑轨作360°移动，滑块上方正中固连一支架，支架上固连一旋转台，激光三维扫描仪放置在旋转台上，座椅固定在滑轨圆心处的地面上，面对滑轨的0刻度位置。

一种利用上述颅面形态测量装置测量颅面形态的方法，其特点是包括以下步骤：

(a)被测量者端坐在座椅上，调节座椅高度，使得被测量者颅面部与激光三维扫描仪处于同一水平面上，移动滑块到滑轨的0度刻度线位置、左侧面45度刻度线位置以及右侧面45度刻度线位置，用激光三维扫描仪进行扫描，获得三副颅面形态的图像数据；

(b)采用激光三维扫描仪自带软件Rapidform2004对获得的三副颅面形态的图像数据进行处理，拼接合成为一个完整的颅面部形态三维数据模型；

(c)对于颅面形态直线距离，将两点的三维坐标(x1、y1、z1)和(x2、y2、z2)代人欧式距离测量计算公式：

$D=\sqrt{{(x_1-x_2)}^2+{(y_1-y_2)}^2+{(z_1-z_2)}^2},$

即得到两点的直线距离D；

(d)对于颅面形态弧长，首先创建一个先进先出的空队列Queue，将起点v_start放入队列Queue中，并标记其在队列中，如果队列Queue为空，则停止；否则，从队列Queue中取出队首节点v_i，遍历节点v_i的所有邻接点v_j，比较v_j到起点的路径长度与起点经过v_i到v_j的路径长度，如果v_j到起点的路径长度小于起点经过v_i到v_j的路径长度，则更新v_j的最短路径长度路径和上一节点；并判断该点是否在队列中，若不在将该点加入到队列中，从终点出发，取得其最短路径的长度值，通过回溯找到该点到起点的最短路径即弧长；

(e)对于颅面形态角度，将三点的三维坐标(x1、y1、z1)、(x2、y2、z2)和(x3、y3、z3)代人欧式距离测量计算公式，分别计算出三点两两间的距离D₁、D₂和D₃，根据余弦定理，求出三点夹角的余弦值α，通过反余弦公式，得到三点的夹角值；

(f)对于颅面形态的比例，将四点的三维坐标(x1、y1、z1)、(x2、y2、z2)、(x3、y3、z3)和(x4、y4、z4)代人欧式距离测量计算公式，计算出其中两对点的距离，得到一组直线距离D₁和D₂，计算这组直线距离的比例因子τ，得到颅面形态的的比例值，即 $\mathrm{\τ}=\frac{D_1}{D_2}.$

本发明的有益效果是：由于采用激光三维扫描仪获取颅面部三维数据模型，实现了非接触式测量。颅面形态测量装置测量颅面形态的方法，通过鼠标拾取，就可方便得到颅面任意点的三维坐标值，以Farkas颅面部直接测量法为准则，通过配置测量项文件，顺序拾取测量特征点的方法，实现对所有测量项的自动测量，测量误差小于3mm，并且提高了测量效率。

下面结合附图和实施例对本发明作详细说明。

附图说明

图1是本发明颅面形态测量装置结构示意图。

图2是本发明测量颅面形态的方法流程图。

图3是背景技术人颅面三维测量器结构示意图。

1-垂直测量尺，2-第一连接件，3-第一组滑动件，4-第一水平尺，5-第二组滑动件，6-第一组水平千分尺，7-第二水平尺，8-第二组水平千分尺，9-第三水平尺，10-第二连接件，11-第三连接件，12-医用细针，21-激光三维扫描仪，22-旋转台，23-支架，24-滑块，25-滑轨，26-座椅。

具体实施方式

实施例1。参照图1，本发明包括激光三维扫描仪21、旋转台22、支架23、滑块24、滑轨25和座椅26。滑轨25安放在一个3×6m的工作室，要求地面平整、光洁。滑轨25的内径为2m、外径为2.4m、高为0.2m；滑块24是与滑轨25配合的U型块，卡放在滑轨25上并可沿滑轨作360°移动；滑块24固连一支架23，支架23上固连一旋转台22，激光三维扫描仪21放置在旋转台22上，座椅26固定在滑轨25圆心处的地面上，面对滑轨25的0刻度线位置，且其高度可以调节，以保证不同的人颅面处于同一个垂直高度。滑轨25圆周侧面有刻度线。激光三维扫描仪21的数据存储在存储卡上，通过计算机处理，获得完整的颅面形态。计算机的配置要求：CPU Celeron2.0、512M内存、80G硬盘、Windows XP操作系统、带USB接口。

实施例2。参照图2，采用实施例1颅面形态测量装置测量颅面形态的方法，具体操作步骤如下：

整理被测量者的头发，使颅面部和耳朵完全露出无遮挡。对其眉毛和鬓角处的头发等部位进行抹粉，或戴一个深色的头套，以防止这些部位吸收激光，形成镂空，戴眼镜者必须摘下眼镜，戴帽者必须脱下帽子。

被测量者端坐在座椅26上，根据被测量者颅面部所处的水平高度，上下调节座椅26的高度，使得被测量者颅面部与激光三维扫描仪2 1处于同一水平面上，保持头位为自然姿位。首先将滑块24滑动到滑轨25的0度刻度线位置，保持被测量者静止状态，激光三维扫描仪21采用保质扫描Fine方式进行扫描，获得被测量者颅面形态的正面数据；被测量者保持不动，将滑块24滑动到滑轨25的左侧面45度刻度线位置，采用相同的扫描方式，获得被测量者颅面形态的左侧45度数据；再将滑块滑动到滑轨25的右侧面45度刻度线位置进行同样扫描，获得被测量者颅面形态的左侧45度数据，至此获得三副颅面形态的图像数据。

采用激光三维扫描仪自带软件Rapidform2004对扫描获得的三副颅面形态的图像数据进行处理，删除那些与所需人脸图像以外的多余部分以及一些边缘噪声点，使图像整体分辨率归一化。将处理后三副图像数据进行拼接合成为一个完整的颅面部形态三维数据模型。

依据Farkas颅面部形态表面直接测量法选择测量项目，完成对颅面形态的直线距离测量、弧长测量、角度测量和比例测量。本实施例选择129项测量项进行测量，其中直线距离60项、两点间最短曲面距离17项、角度测量4项，比例指数48项。这129项测量项涉及颅面解剖结构特征点52个，其中面部正中矢状面上的点12个，左右对称的点40个。

确定一个所有特征点的拾取顺序，在颅面形态三维数据模型上按顺序依次拾取所有特征点，存储到一个特征点数组中，这样数组的每一个索引值和一个特定的特征点对应起来。在拾取过程中，如果出现某一个特征点选择位置不准确或顺序错误，可将该点从数组中删除重新拾取。

根据特征点的索引值和特征点的对应关系，配置测量项配置文件。根据测量项的类型，对所有测量项进行分类，分为直线距离、弧长、角度和比例测量项，在具体测量项前面用不同的符号标明，如直线距离项用<distance>，弧长项用<arc>，角度项用<angle>，比例项用<scale>，遇到这些标识符，表明其后是对应的测量项，直到遇到下一个类型的标识符；对于具体的测量项，采用测量项对应特征点的名称和该特征点的索引值组合起来表示，如测量项<item name＝″sn-gn″index1＝″5″index2＝″12″></item>，表示sn点即鼻下点，是特征点数组中的第5个点，gn点即颏下点，是特征点数组中的第12个点，sn-gn表示这两点间的测量，根据其所属的测量类型，从数组中取出这两个点进行相应的测量。

对这四类测量所采用的方法分别为：

直线距离的测量：就是三维空间中两点间的欧氏距离。设两个特征点p₁和p₂，它们的三维坐标分别以(x1、y1、z1)和(x2、y2、z2)表示，将这两点的三维坐标代人欧式距离测量计算公式： $D=\sqrt{{(x_1-x_2)}^2+{(y_1-y_2)}^2+{(z_1-z_2)}^2}$ 中，经过计算即得到两点的直线距离D。

弧长测量：弧长测量转化为如何求出一个三角网格模型上任意两点间的最短路径问题。目前在三角网格模型上求解最短路径的算法，按精度可分为精确的最短路径算法和近似最短路径算法两类。由于本发明采用激光三维扫描仪采集数据，能够获得非常致密的面部软组织模型，采用近似最短路径算法即可获得很高的精度，无需采用在时间和空间上都要耗费很高代价的精确最短路径算法。

弧长的测量采用faster shortest path algorithm算法来求解，faster shortest pathalgorithm算法简称FSPA算法。算法基本思想：由三角形网格模型上的节点和边的长度来生成一个带权图，然后采用FSPA法动态计算该带权图上任意两点之间的最短距离来得到最初近似最短路径。算法中随时记录和修改每个点到初始点的最短距离，以及它到初始点最短路径的前一顶点，这样回溯得到整个路径。

在弧长测量中，由三角形网格模型上的节点和边长来生成带权图，然后采用FSPA法动态计算图上任意两点之间的最短距离来得到最初近似最短路径。求取过程如下：

(1)创建一个先进先出的空队列Queue。将所有在节点集合中的节点v，设置其到起点的最短路径长度为一个很大的值，相当于无穷大，标记该点不在队列中，且其没有上一个节点；

(2)将起点v_start放入队列Queue中，标记其在队列中；

(3)如果队列Queue为空，则停止；否则，从队列Queue中取出队首节点v_i，遍历节点v_i的所有邻接点v_j，比较v_j到起点的路径长度与起点经过v_i到v_j的路径长度，如果v_j到起点的路径长度小于起点经过v_i到v_j的路径长度，则更新v_j的最短路径长度路径和上一节点；并判该点是否在队列中，若不在将该点加入到队列中。

(4)继续循环(3)直到队列为空，此时已不存在可以优化的最短路径了。

(5)从终点出发，取得其最短路径的长度值，通过回溯找到该点到起点的最短路径。

角度测量：根据三个特征点p₁、p₂和p₃的三维坐标(x1、y1、z1)、(x2、y2、z2)和(x3、y3、z3)测量p₁、p₂和p₃的夹角α，将三点的三维坐标(x1、y1、z1)、(x2、y2、z2)和(x3、y3、z3)代人欧式距离测量计算公式，分别计算出三点两两间的距离D₁、D₂和D₃，以D₁代表p₁和p₂两点间的直线距离，D₂为p₂和p₃两点间的直线距离，D₃代表p₂和p₃两点间的直线距离，根据余弦定理，将这三个距离代人到余弦定理公式： $\cos \mathrm{\&alpha;}=\frac{D_1^2+D_2^2-D_3^2}{2D_1{D}_2}$ 中，由此可求得三点夹角的余弦值α，通过反余弦公式 $\mathrm{\&alpha;}={\cos }^{-1}\frac{D_1^2+D_2^2-D_3^2}{2D_1{D}_2},$ 得到三点的夹角值。

比例测量：比例测量主要是计算两个空间直线距离的比例。将四点的三维坐标(x1、y1、z1)、(x2、y2、z2)、(x3、y3、z3)和(x4、y4、z4)代人欧式距离测量计算公式，计算出其中两对点的距离，得到一组直线距离D₁和D₂，计算这组直线距离的比例因子τ来得到测量的比例值，即 $\mathrm{\&tau;}=\frac{D_1}{D_2}.$

读取测量项配置文件，进行逐条解析测量。首先解析到的是测量类型，如遇到<distance>，表明它的子项是直线距离的测量项，循环解析它的子项，从其子项中解析到要测量的点对的索引，根据索引从特征点数组中取出点对，根据测量项类型调用相应的函数，完成该项测量，直到该类测量的所有子项都已测量完成；解析下一个测量类型，进行相同的操作，直到配置文件中所有的测量类型和测量项都已经测量完毕，至此完成了颅面形态的测量。

Claims (3)

1、一种颅面形态测量装置，包括座椅，其特征在于：还包括激光三维扫描仪、旋转台、支架、滑块、滑轨，滑轨安放在工作室的地面，滑块上的U型槽与滑轨配合，卡放在滑轨上并可沿滑轨作360°移动，滑块上方正中固连一支架，支架上固连一旋转台，激光三维扫描仪放置在旋转台上，座椅固定在滑轨圆心处的地面上，面对滑轨的0刻度位置。

2、根据权利要求1所述颅面形态测量装置，其特征在于：所述的滑轨圆周侧面有刻度线。

3、一种利用权利要求1所述颅面形态测量装置测量颅面形态的方法，其特征在于包括以下步骤：

(a)被测量者端坐在座椅上，调节座椅高度，使得被测量者颅面部与激光三维扫描仪处于同一水平面上，移动滑块到滑轨的0度刻度线位置、左侧面45度刻度线位置以及右侧面45度刻度线位置，用激光三维扫描仪进行扫描，获得三副颅面形态的图像数据；

(b)采用激光三维扫描仪自带软件Rapidform2004对获得的三副颅面形态的图像数据进行处理，拼接合成为一个完整的颅面部形态三维数据模型；

(c)对于颅面形态直线距离，将两点的三维坐标(x1、y1、z1)和(x2、y2、z2)代人欧式距离测量计算公式：

$D=\sqrt{{(x_1-x_2)}^2+{(y_1-y_2)}^2+{(z_1-z_2)}^2},$

即得到两点的直线距离D；

(d)对于颅面形态弧长，首先创建一个先进先出的空队列Queue，将起点v_start放入队列Queue中，并标记其在队列中，如果队列Queue为空，则停止；否则，从队列Queue中取出队首节点v_i，遍历节点v_i的所有邻接点v_j，比较v_j到起点的路径长度与起点经过v_i到v_j的路径长度，如果v_j到起点的路径长度小于起点经过v_i到v_j的路径长度，则更新v_j的最短路径长度路径和上一节点；并判断该点是否在队列中，若不在将该点加入到队列中，从终点出发，取得其最短路径的长度值，通过回溯找到该点到起点的最短路径即弧长；

(e)对于颅面形态角度，将三点的三维坐标(x1、y1、z1)、(x2、y2、z2)和(x3、y3、z3)代人欧式距离测量计算公式，分别计算出三点两两间的距离D₁、D₂和D₃，根据余弦定理，求出三点夹角的余弦值α，通过反余弦公式，得到三点的夹角值；

(f)对于颅面形态的比例，将四点的三维坐标(x1、y1、z1)、(x2、y2、z2)、(x3、y3、z3)和(x4、y4、z4)代人欧式距离测量计算公式，计算出其中两对点的距离，得到一组直线距离D₁和D₂，计算这组直线距离的比例因子τ，得到颅面形态的的比例值，即 $\mathrm{\&tau;}=\frac{D_1}{D_2}.$

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