CN107481282B - 体积测算方法、装置及用户终端 - Google Patents

Abstract

本发明提供的一种体积测算方法、装置及用户终端，涉及测量技术领域。所述方法包括：获取待测物体的三维点云模型；构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知；将所述测试空间均分为多个预设衡量体；获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数；根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。在不损坏待测物体的同时提高测试精准度，对具有复杂曲面的待测物体也能进准的测算出其体积。运用价值高。

Description

体积测算方法、装置及用户终端

技术领域

本发明涉及测量技术领域，具体而言，涉及一种体积测算方法、装置及用户终端。

背景技术

无论是体积、质量还是密度，都是物体的属性标签。体积、质量及密度也就成了认识物体的一个重要参数。自古就有很多测量物体体积、质量及密度的方法。以体积测量为例，古有阿基米德利用溢出的水的体积算出了皇冠体积，如今有通过尺寸对物体进行体积测算。但这些方法都具有各自的短板，应用范围窄。使用溢出水算体积不适用于对一些珍贵文物以及易溶于水的物质的体积进行厕所。利用物体尺寸对物体进行体积测算，对于具有复杂曲面的物体测算而言测算精度不高。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例采用的技术方案如下：

本发明实施例提供一种体积测算方法。所述方法包括：获取待测物体的三维点云模型；构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知；将所述测试空间均分为多个预设衡量体；获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数；根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。

本发明实施例还提供一种体积测算装置。所述装置包括：获取模块、构建模块、划分模块、统计模块及计算模块。其中，获取模块，用于获取待测物体的三维点云模型；构建模块，用于构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知；划分模块，用于将所述测试空间均分为多个预设衡量体；统计模块，用于获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数；计算模块，用于根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。

本发明实施例还提供一种用户终端。所述用户终端包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：获取待测物体的三维点云模型；构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知；将所述测试空间均分为多个预设衡量体；获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数；根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。

与现有技术相比，本发明提供的一种体积测算方法、装置及用户终端。其中，所述方法包括：获取待测物体的三维点云模型；构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知；将所述测试空间均分为多个预设衡量体；获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数；根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。无需接触即可测量到待测物体的体积。同时测试精准度高，对具有复杂曲面的待测物体也能进准的测算出其体积。运用价值高。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明较佳实施例提供的用户终端的方框示意图。

图2示出了本发明实施例提供的体积测算方法的步骤流程图。

图3为图2中步骤S101的子步骤流程图。

图4示出了本发明实施例提供的体积测算装置的功能模块示意图。

图5为图4中获取模块的功能子模块示意图。

图标：100-用户终端；111-存储器；112-存储控制器；113-处理器；114-外设接口；115-采集单元；116-输入输出单元；200-体积测算装置；201-获取模块；2011-采集子模块；2012-过滤子模块；2013-分离子模块；202-划分模块；203-构建模块；204-统计模块；205-计算模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

图1示出本发明较佳实施例提供的用户终端100的方框示意图。用户终端100可以是，但不限于是移动终端设备、电脑、手持设备(测量体积的专用设备)、可穿戴设备等，例如可以包括智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、车载电脑、个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)、台式电脑等等。所述用户终端100包括体积测算装置200、存储器111、存储控制器112、处理器113、外设接口114、采集单元115及输入输出单元116。

所述存储器111、存储控制器112、处理器113、外设接口114、采集单元115及输入输出单元116各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述体积测算装置200包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器111中或固化在所述用户终端100的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器113用于执行所述存储器111中存储的可执行模块，例如所述体积测算装置200所包括的软件功能模块及计算机程序等。

其中，所述存储器111可以是，但不限于，随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)等。其中，存储器111用于存储程序(包括操作系统程序)，处理器113在接收到执行指令后，执行所述程序。所述处理器113以及其他可能的组件对存储器111的访问可在所述存储控制器112的控制下进行。

所述处理器113可能是一种集成电路芯片，具有对信号的处理能力。上述的处理器113可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器113也可以是任何常规的处理器113等。

所述外设接口114将各种输入/输出装置(例如采集单元115、输入输出单元116)耦合至所述处理器113以及所述存储器111。在一些实施例中，外设接口114，处理器113以及存储控制器112可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。

所述采集单元115用于采集待测物体的图像信息。在本实施例中，所述采集单元115可以是三维立体相机，当采集到待测物体的图像信息后直接输出三维点云模型；所述采集单元115还可以是普通摄像头用于直接采集待测物体的图像信息。例如，采集单元115可以是，但不限于是是双目立体相机、结构光立体相机、光度立体相机、TOF立体相机及单目相机。

所述输入输出单元116用于提供给用户输入数据实现用户与所述用户终端100的交互。所述输入输出单元116可以是，但不限于，虚拟键盘、语音输入电路等。

应当理解的是，图1所示的结构仅为用户终端100的结构示意图，所述用户终端100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

第一实施例

请参考图2，图2为本发明较佳实施例提供的一种体积测算方法的流程图。体积测算方法包括以下步骤：

步骤S101，获取待测物体的三维点云模型。

在本实施例中，三维点云模型可以用于对具有复杂曲面的实体进行重构。可选地，当采集单元115为普通摄像头时，可以从采集单元115获取待测物体的图像数据，以便根据所述图像数据获取三维点云模型，可选的，如图3所示，步骤S101可以包括以下子步骤：

子步骤S1011，处理采集到的待测物体的图像数据，以获得初始点云模型。

在本实施例中，通过立体匹配获取采集到的所述待测物体的所述图像数据的深度信息。根据所述深度信息进行三维重建以获得所述初始点云模型。

在其他实施例中，当采集单元115为三维立体相机时，可以通过采集单元115直接获取被采集的待测物体的初始点云模型。

子步骤S1012，对所述初始点云模型进行过滤优化。

在本实施例中，由于采集或校准误差，使用采集单元115采集到的三维点云数据往往含有许多噪点和离群点。除此之外，采样点的分布也极不均匀，在尖锐特征处容易出现采样过疏导致数据缺失，点的法向信息存在大量错误。由于曲面重建对这些噪声很敏感。因此对初始点云模型需要通过鲁棒的点云数据的去噪去除噪点及离群点。再通过均匀重采样、法向估算对初始点云模型进行优化。

子步骤S1013，从过滤优化后的所述初始点云模型中分离出所述三维点云模型。

在本实施例中，在采集待测物体的图像数据时，很容易将背景物体(例如，托举待测物体的承台)采集到，使得获得的初始点云模型包括了场景物体模型，若直接使用初始点云模型就会造成很大的误差。

可选地，首先可以通过将过滤优化后的所述初始点云模型按照预定方向进行分层处理，获得多层初始点云模型层，例如，沿重力方向自上而下或自下而上的将所述初始点云模型等间距的划分为多个初始点云模型层。其次，计算每一层所述初始点云模型层的体积，例如，可以通过分别构建外切于每一层所述初始点云模型层的体积已知的测量层；根据所述测量层计算内切于所述测量层的所述初始点云模型层的体积，具体地，可以将测量层均匀划分为多个体积已知的预设形状，统计每个测量层内的初始点云模型层所占的预设形状的个数，进而获取每个初始点云模型层的体积。再次，从置于最外侧所述初始点云模型层开始，依次根据每一个所述初始点云模型层及对应的相邻的下一层初始点云模型层，计算所述下一层初始点云模型层与所述初始点云模型层之间的比值，作为每一层所述初始点云层对应的比值。最后，根据所述每一层所述初始点云模型层对应的比值，从所述初始点云模型中分离出所述三维点云模型，具体地，将每一层初始点云模型层对应的比值与预设置的阈值仅需比较，当对应的比值大于预设置的阈值时，则可以认定从该层初始点云模型层的相邻下一层初始点云模型层开始往下的所有初始点云模型层均为场景物体模型，即将场景物体模型从初始点云模型中删除以获得三维点云层模型。需要说明的是，由于待测物体中相邻两层的体积比例很接近，而场景模型中每一层的体积比待测物体每一层体积大很多。

步骤S102，将所述三维点云模型划分为多层所述三维点云模型层。

在本实施例中，按照预定方向，等间距将所述三维点云模型划分为多层所述三维点云模型层。可选地，可以是沿着重力方向等间距将将所述三维模型划分为多层所述三维点云模型层，也可以是沿着水平方向等间距将将所述三维模型划分为多层所述三维点云模型层。使用者可以通过输入输出单元116输入指令进行选择。

步骤S103，构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知。

在本实施例中，在所述三维点云模型外侧构建体积已知的测试空间，用于容纳所述三维点云模型。可选地，可以构建一个外切于所述三维点云模型的测试空间。具体的，测试空间可以是规则的长方体空间。可选地，可以是构建多层与三维点云模型层对应的测试空间层，多个测试空间层组成测试空间。每个所述测试空间层体积已知，且每个测试空间层外切于对应的三维点云模型层，需要说明的是，测试空间层可以使规则的长方体空间层，使在构建的同时即可获取测试空间层的体积。

步骤S104，将所述测试空间均分为多个预设衡量体。

在本实施例中，测试空间可以正好的被均分为多个预设衡量体。预设衡量体的体积可以根据测试空间的体积设置，预设衡量体的形状可以根据测试空间的形状选定，以使测试空间可以正好的均分为多个预设衡量体。例如，测试空间为体积为8立方厘米的正方体，则预设衡量体可以是体积为1的正方体。测试空间可以被均分为8个预设衡量体。需要说明的是，当测试空间包括多个测试空间层时，可以根据每个测试空间层的体积和形状选择适合的对应与该测试空间层的预设衡量体，将该测试空间层均匀的划分为多个对应的预设衡量体。可以是根据多层测试空间层组成的测试空间的体积及形状选择适合的预设衡量体对测试空间进行均匀划分。

步骤S105，获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数。

在本实施例中，在所述测试空间外侧选取作为种子点的预设衡量体。具体地，可选择与测试空间外侧的一个侧面接触的预设衡量体作为种子点，也可以选择与测试空间外侧的一个棱接触的所有预设衡量体作为种子点。统计种子点与所述三维点云模型边缘接触的预设衡量体之间的预设衡量体的总个数。可选地，让每个种子点开始从外向内进行区域增长，直至生长到与该种子点对应的所述三维点云模型边缘接触的预设衡量体，统计包括每个种子点在内的种子点生长过程中穿过的所有预设衡量的个数。根据叠加每个种子点的对应的个数，以获得总个数。可选地，当测试空间由多层测试空间层组成时，分别在每一层测试空间层外侧选取作为种子点的预设衡量体。具体地，可选择与测试空间层外侧的一个侧面接触的预设衡量体作为种子点，也可以选择与测试空间层外侧的一个棱接触的所有预设衡量体作为种子点。分别将每个测试空间层位于该测试空间层外侧的作为种子点的预设衡量体与对应所述三维点云模型层边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的第一个数，以获得所述总个数，可以是将每一层测试空间层对应的第一个数叠加，以获得总个数。

步骤S106，根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。

在本实施例中，根据所述总个数、所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体的个数及预设比例因子，计算第二个数。具体地，获取三维点云模型边缘接触的所述预设衡量体的个数，根据预设比例因子及三维点云模型边缘接触的所述预设衡量体的个数获得待减去的预设衡量体的个数，根据总个数与待减去的预设衡量体的个数获得最终三维点云模型在测试空间中未占的预设衡量体的第二个数。增加了鲁棒性。可选地，当测试空间由多层测试空间层组成时，分别获取与每个测试空间层对应的三维点云模型层边缘接触的所述预设衡量体的个数，根据预设比例因子及每个测试空间层对应的三维点云模型层边缘接触的所述预设衡量体的个数获得待每个测试空间层对应的减去的预设衡量体的个数，根据每个测试空间层对应的第一个数与每个测试空间层对应的待减去的预设衡量体的个数获得对应的三维点云模型在该测试空间层中未占的预设衡量体的第三个数，将每一层测试空间层对应的第三个数叠加获得第二个数。根据所述第二个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。可选地，在测试空间的体积中减去第二个数与预设衡量体的体积的乘积，以获得待测物体的体积。可选地，当测试空间由多层测试空间层组成时，用每一层测试空间的体积减去对应的第三个数与预设衡量体的体积的乘积，以获得与该测试空间层对应的三维点云模型层的体积，将所有三维点云层的体积叠加，以获得待测物体的体积。以实现对具有复杂曲面的待测物体体积的测试，精度高。

第二实施例

请参照图4，图4为本发明实施例提供的体积测算装置200的功能模块示意图。所述体积测算装置200包括：获取模块201、构建模块203、划分模块202、统计模块204及计算模块205。

获取模块201，用于获取待测物体的三维点云模型。

在本发明实施例中，所述步骤S101可以由获取模块201执行。如图5所示，获取模块201包括以下子模块：

采集子模块2011，用于处理采集到的待测物体的图像数据，以获得初始点云模型。

在本发明实施例中，所述子步骤S1011可以由采集子模块2011执行。

过滤子模块2012，用于对所述初始点云模型进行过滤优化。

在本发明实施例中，所述子步骤S1012可以由过滤子模块2012执行。

分离子模块2013，用于从过滤优化后的所述初始点云模型中分离出所述三维点云模型。

在本发明实施例中，所述子步骤S1013可以由分离子模块2013执行。可选地，分离子模块2013执行步骤S1013的方式为将过滤优化后的所述初始点云模型按照预定方向进行分层处理，获得多层初始点云模型层；分别计算所述初始点云模型层的体积；从置于最外侧所述初始点云模型层开始，依次根据每一层所述初始点云模型层及对应的相邻的下一层初始点云模型层，获取每一层所述初始点云模型层对应的比值；根据所述每一层所述初始点云模型层对应的比值，从所述初始点云模型中分离出所述三维点云模型。

划分模块202，用于将所述三维点云模型划分为多层所述三维点云模型层。

在本发明实施例中，所述步骤S102可以由划分模块202执行。

构建模块203，用于构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知。

在本发明实施例中，所述步骤S103可以由构建模块203执行。

划分模块202，还用于将所述测试空间均分为多个预设衡量体。

在本发明实施例中，所述步骤S104可以由划分模块202执行。

统计模块204，用于获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数。

在本发明实施例中，所述步骤S105可以由统计模块204执行。

计算模块205，用于根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。

在本发明实施例中，所述步骤S106可以由计算模块205执行。

综上所述，本发明提供的一种体积测算方法、装置及用户终端。所述方法包括：获取待测物体的三维点云模型；构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知；将所述测试空间均分为多个预设衡量体；获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数；根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。测试精准度提高，对具有复杂曲面的待测物体也能进准的测算出其体积。运用价值高。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种体积测算方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待测物体的三维点云模型；

将所述三维点云模型划分为多层三维点云模型层；

构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知；所述测试空间包括多个测试空间层；所述构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间包括：构建分别外切于每一层所述三维点云模型层的测试空间层，其中，每个所述测试空间层体积已知；将所述测试空间均分为多个预设衡量体；

获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数；所述获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数包括：分别获取位于每层所述测试空间层外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的第一个数，以获得所述总个数；

根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。

2.如权利要求1所述的体积测算方法，其特征在于，所述获取待测物体的三维点云模型的步骤包括：

处理采集到的待测物体的图像数据，以获得初始点云模型；

对所述初始点云模型进行过滤优化；

从过滤优化后的所述初始点云模型中分离出所述三维点云模型。

3.如权利要求2所述的体积测算方法，其特征在于，所述从过滤优化后的所述初始点云模型中分离出所述三维点云模型的步骤包括：

将过滤优化后的所述初始点云模型按照预定方向进行分层处理，获得多层初始点云模型层；

分别计算每一层所述初始点云模型层的体积；

从置于最外侧所述初始点云模型层开始，依次根据每一层所述初始点云模型层及对应的相邻的下一层初始点云模型层，计算每一层所述初始点云模型层对应的比值；

根据所述每一层所述初始点云模型层对应的比值，从所述初始点云模型中分离出所述三维点云模型。

4.如权利要求2所述的体积测算方法，其特征在于，所述处理采集到的待测物体的图像数据的步骤包括：

通过立体匹配获取采集到的所述待测物体的所述图像数据的深度信息；

根据所述深度信息进行三维重建以获得所述初始点云模型。

5.如权利要求1所述的体积测算方法，其特征在于，根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积的步骤包括：

根据所述总个数、所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体的个数及预设比例因子，计算第二个数；

根据所述第二个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。

6.一种体积测算装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待测物体的三维点云模型；

划分模块，用于将所述三维点云模型划分为多层三维点云模型层；

构建模块，用于构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知；所述测试空间包括多个测试空间层；所述构建模块具体用于，构建分别外切于每一层所述三维点云模型层的测试空间层，其中，每个所述测试空间层体积已知；

所述划分模块，用于将所述测试空间均分为多个预设衡量体；

统计模块，用于获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数；所述统计模块具体用于，分别获取位于每层所述测试空间层外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的第一个数，以获得所述总个数；

计算模块，用于根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。

7.如权利要求6所述的体积测算装置，其特征在于，所述获取模块包括：

采集子模块，用于处理采集到的待测物体的图像数据，以获得初始点云模型；

过滤子模块，用于对所述初始点云模型进行过滤优化；

分离子模块，用于从过滤优化后的所述初始点云模型中分离出所述三维点云模型。

8.如权利要求7所述的体积测算装置，其特征在于，所述分离子模块执行从过滤优化后的所述初始点云模型中分离出所述三维点云模型的方式包括：

将过滤优化后的所述初始点云模型按照预定方向进行分层处理，获得多层初始点云模型层；

分别计算所述初始点云模型层的体积；

从置于最外侧所述初始点云模型层开始，依次根据每一层所述初始点云模型层及对应的相邻的下一层初始点云模型层，获取每一层所述初始点云模型层对应的比值；

根据所述每一层所述初始点云模型层对应的比值，从所述初始点云模型中分离出所述三维点云模型。

9.一种用户终端，其特征在于，所述用户终端包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获取待测物体的三维点云模型；

将所述三维点云模型划分为多层三维点云模型层；

构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间，其中，所述测试空间的体积已知；所述测试空间包括多个测试空间层；所述构建用于容纳所述三维点云模型的测试空间包括：构建分别外切于每一层所述三维点云模型层的测试空间层，其中，每个所述测试空间层体积已知；

将所述测试空间均分为多个预设衡量体；

获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数；所述获取位于所述测试空间外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的总个数包括：分别获取位于每层所述测试空间层外侧的作为种子点的预设衡量体与所述三维点云模型边缘的所述预设衡量体之间的预设衡量体的第一个数，以获得所述总个数；

根据所述总个数、所述预设衡量体的体积及所述测试空间的体积，获取所述待测物体的体积。

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