CN107274376A - 一种工件三维点云数据平滑滤波方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种工件三维点云数据平滑滤波方法，利用Savitzky‑Golay算法对工件三维点云数据平滑滤波处理，算法采用灰度图与点云图像结合处理的方法，减少原始数据处理的数据量，提高数据的处理时间。利用多项式拟合的方法平滑点云数据，并保持点云的几何特征不变性。
Description
技术领域
本发明涉及一种工件三维点云数据处理的方法，具体说是一种工件三维点云数据平滑滤 波方法。可以结合机器人应用于工业领域，获取工件的相关信息，属于工业机器人视觉应用 领域。
背景技术
视觉系统配合机器人，成为“手眼系统”。在现代智能工业应用中，利用“手眼系统”代替产线工人完成生产线流水作业、产线装配，或者利用视觉系统完成物料的测量、质量检查等繁琐工作，提高机器人对环境的感知与应变能力，利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加 工质量，在一定程度上将人工从生产劳动中解放出来。
立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。 立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括移动机器人的自主导航系统，航空及遥感 测量，工业自动化系统等。
基于传感器获取三维信息的方法有很多种，主要分为主动式和被动式，工业领域一般采 用主动式三维方式获取深度信息，即通过打结构光或者光编码等方式获取立体深度信息，此 立体深度信息亦成为三维点云信息。
获取三维点云数据之后，需要对点云数据进行滤波处理。目前的点云滤波算法主要有： LIDAR数据形态学滤波算法、基于坡度变化的滤波算法等。LIDAR数据形态学滤波算法主要问 题是坡度阈值的人工选取和细节地形的方块效应，如果阈值设定太大，可能平滑掉噪声，同 时将工件的细节平滑处理，算法的普遍适用性很差。基于坡度变化的滤波算法原理是根据工 件轮廓确定最优的滤波函数，虽然算法简单，但是需要提前知道工件的轮廓变化信息以及设 定的窗口信息，算法适用性差。
发明内容
本发明的目的在于，克服现有技术存在的缺陷，提供一种工件三维点云数据平滑滤波方 法。本发明方法基于Savitzky-Golay滤波，消除原始数据的不光滑，提高点云处理数据的质 量，能更真实反映出物体的本来面貌。
本发明一种工件三维点云数据平滑滤波方法，包含以下步骤：
步骤1：采集工件的点云数据
基于工件的形状，选取一个视角，采集工件的三维轮廓点云数据。
步骤2:将采集的工件点云数据按照点的三维坐标值获取对应的灰度图，并将点云投影 到视平面上面。
步骤3：得到投影的灰度图，并对灰度图进行二值化阈值处理,得到二值图。
步骤4：对二值图进行开闭合运算。
步骤5：用Savitzky-Golay滤波去除图像的噪声
1)确定M和N的值。N表示领域内的点个数，M表示多项式的次数。N取值相同，M 值越小，平滑效果越好，但是为了确保滤波后的点云和原点云差别不大，一般取 M＝3。M相同，N越大，细节丢失越大，因此通过曲率的相关关系确定M和N 的值。
(1)利用M次样条插值计算点云的曲率Ci(i＝1,2,...,n)以及曲率导数 dCi(i＝1,2,...,n-1)，n表示点云的总数。
(2)令Nmax＝n/4,Nmin＝5；若满足(n/4)＜5，则N＝5，若点云数n小于5， 则结束处理。
(3)确定N的值；若某点的曲率值Ci＜Q1，那么可以认为这点和其领域点在一条 直线上，然后在其领域内寻找满足dCi＜Q2的点，确定点后，如果n1＞n2， 则N＝2n1+1；否则：N＝2n2+1，若某点的曲率值Ci＞Q1，则该点曲率变 化dCi在其领域内寻找满足或者的点，其 中其中Q，Q1，Q2为曲率分割阈值的经验值，如果n1＞n2，则N＝2n1+1； 否者：N＝2n2+1，确定N和M的值。n1表示曲率小于并接近Q2的点个数， n2表示曲率值大于并接近Q2的点个数。
2)确定N和M的值之后，用Savitzky-Golay滤波器去除图像的噪声
对任意点xi领域内的N个点用M阶多项式进行拟合，运用最小二乘则确定多 项式的系数，多项式在xi处的值是对应点的光滑值gi；N要大于多项式的 阶数M；由扫描数据xi拟合的M次多项式pi(x)表示为：
其中x表示N个点云中除了点xi外的任意一点。
假设对于任意xi都有xi+1-xi＝Δx，拟合多项式需要计算出(1-1)中 的系数bk，使其达到最优，即：
bk的系数的矩阵表达：
其他参数用向量表示为：
和
Y表示滤波值，yi，分别点i+n1、点i、点i+n2的滤波值。
由式(1-3)和(1-4)，式(1-2)可写为：
式(1-5)可以表示为：
ATAbk＝ATY (1-6)
因为ATA是正定矩阵，且存在逆矩阵，系数bk：
bk＝(ATA)-1ATY (1-7)
步骤6：用分水岭分割识别法进行区域分割识别，将图像区域划分成几个部分，获取最 大的区域，基于最大区域裁剪的彩色图，得到去噪后的彩色图。
步骤7：根据彩色图中的点反推算点云数据中个点的三维坐标值，得到去噪后的点云。
步骤8：判断点云数据中噪音情况，如果有，换视角，再次滤波，如果没有，输出结果，
本发明相较于其它算法的优点：
1.保持几何特征不变(算法滤波处理，采用拟合算法处理，去除图像中的噪声，保持工 件的几何特征不变)；
2.精度和速度比其它算子高；(基于灰度图，获取铸件的点云数据，数据运算量减少，加 快了数据的处理速度，采用拟合计算的方法，提供点云计算的精度。)
3.适用性强(数据拟合计算，适用于不同的铸件，适应性强)。
附图说明
图1是Savitzky-Golay算法的流程图。
图2是本发明工件三维点云数据平滑滤波方法程序框图。
图3是工件样本灰度图。
图4是Savitzky-Golay滤波前的效果图。
图5是Savitzky-Golay滤波后的效果图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明作进一步详细说明。
实施例，本发明以铁管铸件为工件，具体介绍本发明提出的工件三维点云数据平滑滤 波方法，如图2所示，具体实施过程如下：
步骤1：加载工件的点云数据，在vs2013软件平台上上利用vc读取铁管铸件的点云数据。
步骤2：择一个投影方向，调用pcl(point cloud library)点云算法库，采用贪婪投影 三角化方法，计算点云法向量，并将法向量和点云坐标放在一起，确定点云投影的角度和方向。
步骤3：加载灰度图，如图3。在vs2013软件平台上加载读取灰度图，并对灰度图进行二值化处理。
步骤4：用圆形结构对二值图像进行先膨胀后腐蚀的开合闭运算。以3为半径，创建圆形结构，利用圆形结构对二值图进行腐蚀处理，再利用圆形结构对腐蚀后的图像进行膨胀 处理，得到处理后的二值图，确定需要处理的数据区域。
步骤5：用Savitzky-Golay滤波去除图像的噪声。
采用Savitzky-Golay滤波首先需要确认几个参数：多项式的拟合次数M，点Xi领域内的总点数N，点Xi两边的点数n1和n2。为了使计算的精度和速度达到较好的水平， M一般取2,3，4。本实施例M＝3，
N不能设置太大，否则影响处理数据的速度，但又不能影响拟合的精度，且N 为基数，因此设置设N的值为47。
基于各方向上矢量值一致性原则，令n1＝n2。
确定N和M的值之后，用Savitzky-Golay滤波器去除图像的噪声：
对任意点xi领域内的N＝47个点用M＝3阶多项式进行拟合，运用最小二乘则 确定多项式的系数，多项式在xi处的值是对应点的光滑值gi。由扫描数据xi拟合的M＝3次多项式pi(x)可表示为：
假设对于任意xi都有xi+1-xi＝Δx，拟合多项式需要计算出(1-1)中 的系数bk，使其达到最优，即：
bk的系数的矩阵表达：
其他参数用向量表示为：
和
由式(1-3)和(1-4)，式(1-2)可写为：
式(1-5)可以表示为：
ATAbk＝ATY (1-6)
因为ATA是正定矩阵，且存在逆矩阵，系数bk：
bk＝(ATA)-1ATY (1-7)
图4滤波后的效果图为图5。
步骤6：用分水岭分割识别法进行区域分割识别，将图像区域划分成几个部分，获取最 大的区域，处理滤波后的图，获取最大有效区域。
步骤7：根据灰度图中的点反推算点云数据中个点的三维坐标值，得到去噪后的点云。 反求点云的三维坐标，获取去噪后的点云。
步骤8：判定去噪是否合格。如果合格，输出点云，如果不合格，则再次选择一个可以清 物体轮廓的角度，再次滤波。
表1体现了本文算法与常用的阈值滤波算法在时间上的比较。
表1
| 点云数据量 | 阈值滤波平均花费的时间(s) | 本文算法的平均花费的时间(s) |
| 19420 | 124 | 30 |
| 199013 | 508 | 131 |
| 798006 | 1250 | 240 |
| 1901580 | 33450 | 387 |
实验数据在CPU为3.0GHZ，内存为4G,系统为win7的PC上获取。
Claims (1)
1.一种工件三维点云数据平滑滤波方法，包含以下步骤：
步骤1.采集工件的点云数据
基于工件的形状，选取一个视角，采集工件的三维轮廓点云数据；
步骤2.将采集的工件点云数据按照点的三维坐标值获取对应的灰度图，并将点云投影到视平面上面；
步骤3.得到投影的灰度图，并对灰度图进行二值化阈值处理,得到二值图；
步骤4.对二值图进行开闭合运算；
步骤5.用Savitzky-Golay滤波去除图像的噪声
1)确定M和N的值,N表示领域内的点个数，M表示多项式的次数:
(1)利用M次样条插值计算点云的曲率Ci(i＝1,2,...,n)以及曲率导数dCi(i＝1,2,...,n-1)，n表示点云的总数；
(2)令Nmax＝n/4,Nmin＝5；若满足(n/4)＜5，则N＝5，若点云数n小于5，则结束处理；
(3)确定N的值；若某点的曲率值Ci＜Q1，那么可以认为这点和其领域点在一条直线上，然后在其领域内寻找满足dCi＜Q2的点，确定点后，如果n1＞n2，则N＝2n1+1；否则：N＝2n2+1；若某点的曲率值Ci＞Q1，则该点曲率变化dCi在其领域内寻找满足或者的点，其中Q，Q1，Q2为曲率分割阈值的经验值，如果n1＞n2，则N＝2n1+1；否则：N＝2n2+1；确定N和M的值；n1表示曲率小于并接近Q2的点个数，n2表示曲率值大于并接近Q2的点个数；
2)确定N和M的值之后，用Savitzky-Golay滤波器去除图像的噪声
对任意点xi领域内的N个点用M阶多项式进行拟合，运用最小二乘则确定多项式的系数，多项式在xi处的值是对应点的光滑值gi；N要大于多项式的阶数M；由扫描数据xi拟合的M次多项式pi(x)表示为：
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其中x表示N个点云中除了点xi外的任意一点；假设对于任意xi都有xi+1-xi＝Δx，Y表示滤波值，yi，分别点i-n1、点i、点i+n2的滤波值；
步骤6.用分水岭分割识别法进行区域分割识别，将图像区域划分成几个部分，获取最大的区域，基于最大区域裁剪的彩色图，得到去噪后的彩色图；
步骤7.根据彩色图中的点反推算点云数据中个点的三维坐标值，得到去噪后的点云；
步骤8.判断点云数据中噪音情况，如果有噪音，换视角，再次滤波，如果没有噪音，输出最后的点云数据。
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