CN108981605A - 物体三维纹理特征的检测方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物体三维纹理特征的检测方法及其系统，包括以下步骤：激光器发射出激光束，并记录激光束的发射时刻；将激光束发射至物体的相对表面上，所述激光束在物体的相对表面上反射并形成激光回波信号，接收该激光回波信号，并记录激光回波信号的接收时刻；根据接收的激光回波信号，将该激光回波信号转化为电信号；根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度；根据激光束的发射时刻、激光回波信号的接收时刻及脉冲强度，通过整理计算得出物体的相对表面的灰度值，并输出该灰度值。本发明能有效地提取物体相对表面的整体性貌特征和纹理细节，不受环境照明因素的影响，实用性强。

Description

物体三维纹理特征的检测方法及其系统

技术领域

本发明涉及物体整体形貌纹理细节的检测技术领域，具体涉及一种物体三维纹理特征的检测方法及其系统。

背景技术

近年来，随着人工智能及自动驾驶技术的不断发展，三维空间环境检测技术精度及稳定性越来越高，但传统的检测设备所获取的数据一般为三维空间坐标，而不能获取被测物体的材质光学特性，无法检测物体表面的反射率、物体表面形貌和纹理细节，因此传统设备检测的数据不利于人眼观察及计算机进一步的处理，进而影响计算机服务器对数据处理结果的准确性。

传统获得纹理特征信息的设备一般为雷达与相机的组合，但该设备中需要将图像的纹理特征信息与三维空间坐标数据进行复杂的配准算法，才能进一步获取物体的纹理特征信息，影响处理模块的工作效率，进而降低特征提取数据的准确性，且相机只能在光照的条件下才能正常工作，具有一定的局限性，实用性较差。

发明内容

本发明的目的在于改进现有技术的缺陷，提供一种物体三维纹理特征的检测方法及其系统，本发明能有效地提取物体相对表面的整体形貌特征和纹理细节，不受环境照明因素的影响，实用性强。

其技术方案如下：

物体三维纹理特征的检测方法，包括以下步骤：

激光器发射出激光束，并记录激光束的发射时刻；

将激光束发射至物体的相对表面上，所述激光束在物体的相对表面上反射并形成激光回波信号，接收该激光回波信号，并记录激光回波信号的接收时刻；

根据接收的激光回波信号，将该激光回波信号转化为电信号，并获取该电信号；

根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度，并获取该脉冲强度；

根据激光束的发射时刻、激光回波信号的接收时刻及脉冲强度，通过整理计算得出物体的相对表面的灰度值，并输出该灰度值。

物体三维纹理特征的检测方法，还包括以下步骤：

根据激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻，通过计算得出目标距离；所述目标距离为激光器的发射点到物体的相对表面的距离。

物体三维纹理特征的检测方法，还包括以下步骤：

根据脉冲强度及目标距离，通过拟合计算得出物体相对表面的反射率，并输出该反射率；

根据输出的反射率，根据该反射率计算得出灰度值，该灰度值与脉冲强度相对应。

物体三维纹理特征的检测方法，还包括以下步骤：

在激光器发射出激光束后，对激光束进行准直处理，将准直处理后的激光束发射至物体的相对表面上，发射的所述激光束的数量至少具有一束。

物体三维纹理特征的检测方法，还包括以下步骤：

所述激光束发射至物体的相对表面时，物体相对表面的纹理特征对激光束进行反射调制，使激光束具有对应的纹理特征信息，并将该激光束及对应的纹理特征信息形成激光回波信号。

物体三维纹理特征的检测方法，还包括以下步骤：

物体相对表面的纹理特征在对激光束进行反射调制时，还获取激光束在水平面上的投影与水平线方向上的夹角，该夹角为偏航角；激光束的发射方向与水平面的夹角，该夹角为俯仰角；根据所述偏航角、俯仰角及目标距离，计算得出与灰度值对应的三维空间坐标数据。

物体三维纹理特征的检测方法，还包括以下步骤：

将获取到具有灰度值的三维空间坐标数据组合成灰度点云，再通过图像算法整理对该灰度点云进行处理，所述图像算法整理包括有降噪处理、边缘检测处理、几何形状的拟合处理、物体识别处理及物体的定位追踪处理。

还包括有数据标定表，所述数据标定表具有距离数据、反射率数据及脉冲强度数据；该数据标定表通过距离数据、反射率数据表示为：相同反射率数据的物体在不同距离数据上的标定、相同距离数据的物体在不同反射率数据上的标定；

根据与电信号对应的脉冲强度及目标距离，在数据标定表上得出与脉冲强度及所述距离对应的反射率数据，并输出该反射率。

对所述电信号进行的数字化识别，该数字化识别为：通过对电信号进行模数转换，使电信号转换为数字信号，并识别出该数字信号的脉冲强度。

物体纹理特征的检测系统，包括激光器、时间数字转换器、准直器、接收系统、光电探测器、模数转换器、处理模块；

激光器，用于发射出激光束；

时间数字转换器，用于记录激光束的发射时刻；用于记录激光回波信号的接收时刻；用于将激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻输送至处理模块；

准直器，用于对激光器发射的激光束进行准直处理；

接收系统，用于获取在相对表面上反射形成的激光回波信号，并将激光回波信号输送至光电探测器；

光电探测器，用于将获取到的激光回波信号转化为电信号，并将电信号输送至模数转换器；

模数转换器，用于根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度；

处理模块：用于接收激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻；用于计算出目标距离；用于根据数据标定表得出与脉冲强度及所述距离对应的反射率数据，并得到反射率；用于根据反射率计算得出灰度值；用于计算与灰度值对应的三维空间坐标数据；用于对灰度值进行检测点数据的组合处理，并形成灰度值点云；用于对灰度值点云进行图像算法整理。

下面对本发明的优点或原理进行说明：

1、物体三维纹理特征的检测方法，包括以下步骤：激光器发射出激光束，并记录激光束的发射时刻；将激光束发射至物体的相对表面上，所述激光束在物体的相对表面上反射并形成激光回波信号，接收该激光回波信号，并记录激光回波信号的接收时刻；根据接收的激光回波信号，将该激光回波信号转化为电信号，并获取该电信号；根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度，并获取该脉冲强度；根据激光束的发射时刻、激光回波信号的接收时刻及脉冲强度，通过整理计算得出物体的相对表面的灰度值，并输出该灰度值；

本发明的方法所涉及激光器发出的激光束能够扫描物体的相对表面，并获取经物体反射后的激光回波信号的脉冲强度；所述激光回波信号的脉冲强度还包括有物体相对表面的反射率；物体相对表面的反射率可以通过目标距离去反演得到；将物体相对表面的反射率数字化识别成点云灰度值，有助于处理模块识别不同物体及相同物体上不同材质的边界，进而可以简化点云的相关处理算法，提高对纹理特征信息的检测效率，且激光雷达发射的激光束不受环境光照的影响，实用性强。

2、物体纹理特征的检测系统在检测目标距离的同时检测物体灰度点云的信息，通过目标距离能够计算得出灰度值的三维空间坐标数据；三维空间坐标数据的点与灰度值高度对应，避免了传统的检测设备中的图像与三维空间坐标数据进行额外的点云配准算法的步骤，进一步提高了三维空间坐标数据与对应灰度值匹配的准确性。

3、拟合计算得出物体相对表面的反射率，通过输出的反射率的变化能够反映出物体相对表面上的不同材质的变化，还能够识别物体的整体形貌及几何形状，以便于应用在汽车自动驾驶、家具的装修设计、消费电子的技术领域中。

4、从激光器发射出的激光束具有发散角，当测量的物体越远时，激光能量也就越分散，检测的分辨率也越低，而通过准直处理能够有效地减小激光束的发散角，使激光束具有更好的方向性；

针对所具有发散角的不同，对激光束进行有针对性地准直处理，能使得准直激光束具有良好的激光束质量，使激光束扫描物体相对表面的分辨率更高，有助于检测更远的物体，提高了激光扫描物体相对表面中纹理特征的检测系统的检测性能。

5、该激光束扫描物体相对表面，激光束在相对表面发生反射时，物体相对表面的纹理特征参与调制该激光束，使得激光束在相对表面上不同的点上具有不同的反射率，即所形成的激光回波具有不同的能量；该接收系统获取激光回波信号，通过模数转换器将激光回波信号转化电信号，并对电信号进行数字识别，进而得到激光束的脉冲强度，通过反演计算得到被扫描物体的反射率，并以灰度形式在计算机中再现物体的具有三维空间坐标数据的纹理特征信息；由于物体三维纹理特征检测方法采用主动激光扫描，不受各种恶劣环境光照的影响。

6、通过目标距离、偏航角及俯仰角，计算得出对应灰度值的三维空间坐标数据，物体三维纹理特征的检测方法不仅能得到具有形貌细节及纹理特征信息，还能直接得到三维空间坐标数据，避免了相机与雷达的组合而对图像数据进行复杂的配准算法处理，进一步提高了检测效率；

所述灰度值及该灰度值对应的三维空间坐标数据均为同一激光回波信号通过不同的处理和计算得到，灰度值的获取过程与三维空间坐标的获取过程相对独立，两个获取过程仅通过“同一时间获得”这一特征而紧密对应起来；不同的灰度值及其三维空间坐标数据的获取过程有时间先后顺序。

7、根据图像算法整理对物体的相对表面的灰度值进行处理，该降噪处理将一部分误差较大的灰度值矫正或删除，进一步提高灰度值的准确性；该边缘检测处理能够将各纹理特征信息的灰度值进行划分，使物体的形状轮廓显示得更加清楚；还能够多次对同一物体的相对表面进行检测，将每次检测计算得出的灰度值的进行拟合，该多次检测适用于数据精度要求更高的物体；图像算法整理还能够对物体进行定位追踪，由于物体灰度值的准确，所定位追踪的对象更加精准，能够广泛应用于机械制造、仪器仪表、建筑和土木工程、文化遗产保护、游戏开发及其他相关行业。

8、所述数据标定表具有距离数据、反射率数据及脉冲强度数据，该距离数据与激光器的发射点到物体相对表面上的距离相对应；通过电信号计算出的脉冲强度、激光器的发射点到物体相对表面上的距离，能够根据数据标定表中对应的距离数据及脉冲强度数据得出的反射率数据，进而得出与该电信号相对的反射率；通过快速查找数据标定表能够得出对应的反射率，进一步简化了处理模块的运算，使物体三维纹理特征的检测方法更加便捷；

如应用于车辆贴附的薄膜标签，三维空间坐标数据无法显示具体的薄膜标签，而物体三维纹理特征的检测方法能够根据薄膜标签的反射率及车体的反射率的不同，进而能够准确判断出该车辆上的薄膜标签的具体位置，甚至能够在足够分辨率条件下判断出薄膜标签上印刷的内容。

9、对所述电信号进行的数字化识别，该数字化识别为：通过对电信号进行模数转换，使电信号转换为数字信号，并识别出该数字信号的脉冲强度；通过数字化识别有利于将电信号转换为对应具体的脉冲强度的参数，为后续处理模块对反射率的具体数值的计算提供参数。

10、物体纹理特征的检测系统，包括激光器、时间数字转换器、准直器、接收系统、光电探测器、模数转换器、处理模块；激光器，用于发射出激光束；时间数字转换器，用于记录激光束的发射时刻；用于记录激光回波信号的接收时刻；用于将激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻输送至处理模块；准直器，用于对激光器发射的激光束进行准直处理；接收系统，用于获取在相对表面上反射形成的激光回波信号，并将激光回波信号输送至光电探测器；光电探测器，用于将获取到的激光回波信号转化为电信号，并将电信号输送至模数转换器；模数转换器，用于根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度；处理模块：用于接收激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻；用于计算出目标距离；用于根据数据标定表得出与脉冲强度及所述距离对应的反射率数据，并得到反射率；用于根据反射率计算得出灰度值；用于计算与灰度值对应的三维空间坐标数据；用于对灰度值进行检测点数据的组合处理，并形成灰度值点云；用于对灰度值点云进行图像算法整理。

附图说明

图1是本发明实施例物体三维纹理特征的检测方法的流程框图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例进行详细说明。

如图1所示，物体三维纹理特征的检测方法，包括以下步骤：激光器发射出激光束，并记录激光束的发射时刻；将激光束发射至物体的相对表面上，所述激光束在物体的相对表面上反射并形成激光回波信号，接收该激光回波信号，并记录激光回波信号的接收时刻；根据接收的激光回波信号，将该激光回波信号转化为电信号，并获取该电信号；根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度，并获取该脉冲强度；根据激光束的发射时刻、激光回波信号的接收时刻及脉冲强度，通过整理计算得出物体的相对表面的灰度值，并输出该灰度值。

物体三维纹理特征的检测方法，还包括以下步骤：根据脉冲强度及目标距离，通过拟合计算得出物体相对表面的反射率，并输出该反射率；根据输出的反射率，根据该反射率计算得出灰度值，该灰度值与脉冲强度相对应；所述激光束发射至物体的相对表面时，物体相对表面的纹理特征对激光束进行反射调制，使激光束具有对应的纹理特征信息，并将该激光束及对应的纹理特征信息形成激光回波信号。

物体三维纹理特征的检测方法，还包括以下步骤：在激光器发射出激光束后，对激光束进行准直处理，将准直处理后的激光束发射至物体的相对表面上，发射的所述激光束的数量至少具有一束。

根据激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻，通过计算得出目标距离；所述目标距离为激光器的发射点到物体的相对表面的距离；所述发射点为激光器的激光束的发射孔径；所述激光束的发射孔径为激光器发射光路的孔径光阑及其位置。

物体三维纹理特征的检测方法，还包括以下步骤：将获取到具有灰度值的三维空间坐标数据组合成灰度点云，再通过图像算法整理对该灰度点云进行处理，所述图像算法整理包括有降噪处理、边缘检测处理、几何形状的拟合处理、物体识别处理及物体的定位追踪处理。

还包括有数据标定表，所述数据标定表具有距离数据、反射率数据及脉冲强度数据；该数据标定表通过距离数据、反射率数据表示为：相同反射率数据的物体在不同距离数据上的标定、相同距离数据的物体在不同反射率数据上的标定；根据与电信号对应的脉冲强度及目标距离，在数据标定表上得出与脉冲强度及所述距离对应的反射率数据，并输出该反射率。

物体相对表面的纹理特征在对激光束进行反射调制时，还获取激光束在水平面上的投影与水平线方向上的夹角，该夹角为偏航角；激光束的发射方向与水平面的夹角，该夹角为俯仰角；根据所述偏航角、俯仰角及目标距离，计算得出与灰度值对应的三维空间坐标数据。

对所述电信号进行的数字化识别，该数字化识别为：通过对电信号进行模数转换，使电信号转换为数字信号，并识别出该数字信号的脉冲强度。

所述物体的相对表面，是指激光束在物体上的入射点及其附近小块区域，一般为物体被激光束覆盖的检测区域。

所述物体的相对表面的纹理特征为真实存在的纹理特征；纹理特征信息为物体的相对表面的纹理特征反射调制，使激光束具有的纹理特征信息。

根据获取的脉冲强度及目标距离，通过拟合计算得出物体相对表面的反射率，该拟合计算的算法为：

该数据标定表如下，

其中，d为目标距离，单位为米，d₁＝1，d₂＝2，...,d_n＝n；A为脉冲强度；R为反射率，x＝1,2,...,n；y＝1,2,...,m，该反射率为百分率；A₁₁为A₁₁(d₁，R₁)；A_nm为A_nm(d_n，R_m)，A_nm表示为物体相对表面在目标距离为d_n、反射率为R_n的脉冲强度。

根据如下公式可计算出灰度值：

G＝(255+1)*R-1,

其中，d为目标距离，c为光速，t₁为激光束的发射时刻，t₂为激光回波信号的接收时刻，G为灰度值。

目标距离d_x不为整数时，通过线性插值法计算：

物体纹理特征的检测系统测得一组数据，距离d_u、脉冲强度A_uv；

根据距离d_u，确定脉冲强度A_uv在[d_x，d_x+1]之间；

将距离d_u为的竖线与R_y中的下标“_y”横线的每一个交点的脉冲强度计算出来，计算公式：

A_uy＝A_xy+(A_x+1，y-A_xy)*a，

式中，a为d_u与d_x的相对距离，1-a为d_u与d_x+1的相对距离，0＜a＜1；

将A_uv与A_uy进行比较，确定A_uv中的下标“v”位置介于A_uy与A_u，y+1之间，即A_uv介于R_y与R_y+1之间；

再根据如下公式计算出A_uv对应的反射率：

R_v＝R_y+(R_y+1-R_y)*b，

式中，设b为A_uv与A_uy的相对距离，1-b为A_uv与A_u，y+1的相对距离，则0＜b＜1，R_v为A_uv对应的反射率。

处理模块计算与灰度值对应的三维空间坐标数据如下：

式中，x₀为三维空间坐标中的水平方向，y₀为三维空间坐标中竖直向上的方向，z₀为三维空间坐标中与水平方向处于同一平面且与水平方向垂直的方向；d目标距离；为俯仰角，θ为偏航角。

物体纹理特征的检测系统，包括激光器、时间数字转换器、准直器、接收系统、光电探测器、模数转换器、处理模块；激光器，用于发射出激光束；时间数字转换器，用于记录激光束的发射时刻；用于记录激光回波信号的接收时刻；用于将激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻输送至处理模块；准直器，用于对激光器发射的激光束进行准直处理；接收系统，用于获取在相对表面上反射形成的激光回波信号，并将激光回波信号输送至光电探测器；光电探测器，用于将获取到的激光回波信号转化为电信号，并将电信号输送至模数转换器；模数转换器，用于根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度；处理模块：用于接收激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻；用于计算出目标距离；用于根据数据标定表得出与脉冲强度及所述距离对应的反射率数据，并得到反射率；用于根据反射率计算得出灰度值；用于计算与灰度值对应的三维空间坐标数据；用于对灰度值进行检测点数据的组合处理，并形成灰度值点云；用于对灰度值点云进行图像算法整理。

本实施例具有如下优点：

1、物体三维纹理特征的检测方法，包括以下步骤：激光器发射出激光束，并记录激光束的发射时刻；将激光束发射至物体的相对表面上，所述激光束在物体的相对表面上反射并形成激光回波信号，接收该激光回波信号，并记录激光回波信号的接收时刻；根据接收的激光回波信号，将该激光回波信号转化为电信号，并获取该电信号；根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度，并获取该脉冲强度；根据激光束的发射时刻、激光回波信号的接收时刻及脉冲强度，通过整理计算得出物体的相对表面的灰度值，并输出该灰度值；

本发明的方法所涉及激光器发出的激光束能够扫描物体的相对表面，并获取经物体反射后的激光回波信号的脉冲强度；所述激光回波信号的脉冲强度还包括有物体相对表面的反射率；物体相对表面的反射率可以通过目标距离去反演得到；将物体相对表面的反射率数字化识别成点云灰度值，有助于处理模块识别不同物体及相同物体上不同材质的边界，进而可以简化点云的相关处理算法，提高对纹理特征信息的检测效率，且激光雷达发射的激光束不受环境光照的影响，实用性强。

2、物体纹理特征的检测系统在检测目标距离的同时检测物体灰度点云的信息，通过目标距离能够计算得出灰度值的三维空间坐标数据；三维空间坐标数据的点与灰度值高度对应，避免了传统的检测设备中的图像与三维空间坐标数据进行额外的点云配准算法的步骤，进一步提高了三维空间坐标数据与对应灰度值匹配的准确性。

3、拟合计算得出物体相对表面的反射率，通过输出的反射率的变化能够反映出物体相对表面上的不同材质的变化，还能够识别物体的整体形貌及几何形状，以便于应用在汽车自动驾驶、家具的装修设计、消费电子的技术领域中。

4、从激光器发射出的激光束具有发散角，当测量的物体越远时，激光能量也就越分散，而通过准直处理能够有效地减小激光束的发散角，使激光束具有更好的方向性；

针对所具有发散角的不同，对激光束进行有针对性地准直处理，能使得准直激光束具有良好的激光束质量，使激光束扫描物体相对表面的分辨率更高，有助于检测更远的物体，提高了激光扫描物体相对表面中纹理特征的检测系统的检测性能。

5、该激光束扫描物体相对表面，激光束在相对表面发生反射时，物体相对表面的纹理特征参与调制该激光束，使得激光束在相对表面上不同的点上具有不同的反射率，即所形成的激光回波具有不同的能量；该接收系统获取激光回波信号，通过模数转换器将激光回波信号转化电信号，并对电信号进行数字识别，进而得到激光束的脉冲强度，通过反演计算得到被扫描物体的反射率，并以灰度形式在计算机中再现物体的具有三维空间坐标数据的纹理特征信息；由于物体三维纹理特征检测方法采用主动激光扫描，不受各种恶劣环境光照的影响。

6、通过目标距离、偏航角及俯仰角，计算得出对应灰度值的三维空间坐标数据，物体三维纹理特征的检测方法不仅能得到具有形貌细节及纹理特征信息，还能直接得到三维空间坐标数据，避免了相机与雷达的组合而对图像数据进行复杂的配准算法处理，进一步提高了检测效率；

所述灰度值及该灰度值对应的三维空间坐标数据均为同一激光回波信号通过不同的处理和计算得到，灰度值的获取过程与三维空间坐标的获取过程相对独立，两个获取过程仅通过“同一时间获得”这一特征而紧密对应起来；不同的灰度值及其三维空间坐标数据的获取过程有时间先后顺序。

7、根据图像算法整理对物体的相对表面的灰度值进行处理，该降噪处理将一部分误差较大的灰度值矫正或删除，进一步提高灰度值的准确性；该边缘检测处理能够将各纹理特征信息的灰度值进行划分，使物体的形状轮廓显示得更加清楚；还能够多次对同一物体的相对表面进行检测，将每次检测计算得出的灰度值的进行拟合，该多次检测适用于数据精度要求更高的物体；图像算法整理还能够对物体进行定位追踪，由于物体灰度值的准确，所定位追踪的对象更加精准，能够广泛应用于机械制造、仪器仪表、建筑和土木工程、文化遗产保护、游戏开发及其他相关行业。

8、所述数据标定表具有距离数据、反射率数据及脉冲强度数据，该距离数据与激光器的发射点到物体相对表面上的距离相对应；通过电信号计算出的脉冲强度、激光器的发射点到物体相对表面上的距离，能够根据数据标定表中对应的距离数据及脉冲强度数据得出的反射率数据，进而得出与该电信号相对的反射率；通过快速查找数据标定表能够得出对应的反射率，进一步简化了处理模块的运算，使物体三维纹理特征的检测方法更加便捷；

如应用于车辆贴附的薄膜标签，三维空间坐标无法显示具体的薄膜标签，而物体三维纹理特征的检测方法能够根据薄膜标签的反射率及车体的反射率的不同，进而能够准确判断出该车辆上的薄膜标签的具体位置，甚至能够在足够分辨率条件下判断出薄膜标签上印刷的内容。

9、对所述电信号进行的数字化识别，该数字化识别为：通过对电信号进行模数转换，使电信号转换为数字信号，并识别出该数字信号的脉冲强度；通过数字化识别有利于将电信号转换为对应具体的脉冲强度的参数，为后续处理模块对反射率的具体数值的计算提供参数。

10、物体纹理特征的检测系统，包括激光器、时间数字转换器、准直器、接收系统、光电探测器、模数转换器、处理模块；激光器，用于发射出激光束；时间数字转换器，用于记录激光束的发射时刻；用于记录激光回波信号的接收时刻；用于将激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻输送至处理模块；准直器，用于对激光器发射的激光束进行准直处理；接收系统，用于获取在相对表面上反射形成的激光回波信号，并将激光回波信号输送至光电探测器；光电探测器，用于将获取到的激光回波信号转化为电信号，并将电信号输送至模数转换器；模数转换器，用于根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度；处理模块：用于接收激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻；用于计算出目标距离；用于根据数据标定表得出与脉冲强度及所述距离对应的反射率数据，并得到反射率；用于根据反射率计算得出灰度值；用于计算与灰度值对应的三维空间坐标数据；用于对灰度值进行检测点数据的组合处理，并形成灰度值点云；用于对灰度值点云进行图像算法整理。

以上仅为本发明的具体实施例，并不以此限定本发明的保护范围；在不违反本发明构思的基础上所作的任何替换与改进，均属本发明的保护范围。

Claims (10)

1.物体三维纹理特征的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

激光器发射出激光束，并记录激光束的发射时刻；

将激光束发射至物体的相对表面上，所述激光束在物体的相对表面上反射并形成激光回波信号，接收该激光回波信号，并记录激光回波信号的接收时刻；

根据接收的激光回波信号，将该激光回波信号转化为电信号，并获取该电信号；

根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度，并获取该脉冲强度；

根据激光束的发射时刻、激光回波信号的接收时刻及脉冲强度，通过整理计算得出物体的相对表面的灰度值，并输出该灰度值。

2.如权利要求1所述物体三维纹理特征的检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

根据激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻，通过计算得出目标距离；所述目标距离为激光器的发射点到物体的相对表面的距离。

3.如权利要求1所述物体三维纹理特征的检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

根据脉冲强度及目标距离，通过拟合计算得出物体相对表面的反射率，并输出该反射率；

根据输出的反射率，根据该反射率计算得出灰度值，该灰度值与脉冲强度相对应。

4.如权利要求1所述物体三维纹理特征的检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

在激光器发射出激光束后，对激光束进行准直处理，将准直处理后的激光束发射至物体的相对表面上，发射的所述激光束的数量至少具有一束。

5.如权利要求1至4中任一项所述物体三维纹理特征的检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

所述激光束发射至物体的相对表面时，物体相对表面的纹理特征对激光束进行反射调制，使激光束具有对应的纹理特征信息，并将该激光束及对应的纹理特征信息形成激光回波信号。

6.如权利要求5所述物体三维纹理特征的检测方法，其特征在于，物体相对表面的纹理特征在对激光束进行反射调制时，还获取激光束在水平面上的投影与水平线方向上的夹角，该夹角为偏航角；激光束的发射方向与水平面的夹角，该夹角为俯仰角；根据所述偏航角、俯仰角及目标距离，计算得出与灰度值对应的三维空间坐标数据。

7.如权利要求6所述物体三维纹理特征的检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

将获取到具有灰度值的三维空间坐标数据组合成灰度点云，再通过图像算法整理对该灰度点云进行处理，所述图像算法整理包括有降噪处理、边缘检测处理、几何形状的拟合处理、物体识别处理及物体的定位追踪处理。

8.如权利要求1至4中任一项所述物体三维纹理特征的检测方法，其特征在于，还包括有数据标定表，所述数据标定表具有距离数据、反射率数据及脉冲强度数据；该数据标定表通过距离数据、反射率数据表示为：相同反射率数据的物体在不同距离数据上的标定、相同距离数据的物体在不同反射率数据上的标定；

根据与电信号对应的脉冲强度及目标距离，在数据标定表上得出与脉冲强度及所述距离对应的反射率数据，并输出该反射率。

9.如权利要求8所述物体三维纹理特征的检测方法，其特征在于，对所述电信号进行的数字化识别，该数字化识别为：通过对电信号进行模数转换，使电信号转换为数字信号，并识别出该数字信号的脉冲强度。

10.物体纹理特征的检测系统，其特征在于，包括激光器、时间数字转换器、准直器、接收系统、光电探测器、模数转换器、处理模块；

激光器，用于发射出激光束；

时间数字转换器，用于记录激光束的发射时刻；用于记录激光回波信号的接收时刻；用于将激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻输送至处理模块；

准直器，用于对激光器发射的激光束进行准直处理；

接收系统，用于获取在相对表面上反射形成的激光回波信号，并将激光回波信号输送至光电探测器；

光电探测器，用于将获取到的激光回波信号转化为电信号，并将电信号输送至模数转换器；

模数转换器，用于根据获取的电信号，对电信号进行数字化识别，得出与电信号对应的脉冲强度；

处理模块：用于接收激光束的发射时刻及激光回波信号的接收时刻；用于计算出目标距离；用于根据数据标定表得出与脉冲强度及所述距离对应的反射率数据，并得到反射率；用于根据反射率计算得出灰度值；用于计算与灰度值对应的三维空间坐标数据；用于对灰度值进行检测点数据的组合处理，并形成灰度值点云；用于对灰度值点云进行图像算法整理。