CN110163797A - 一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法和装置，通过在转台上固定一个平面靶标，标定非线性模型；通过所述非线性模型将被测物体在多个测量视角下的点云坐标值统一至同一坐标系，完成多个测量视角下被测物体三维点云数据的拼接；同时还可以结合ICP迭代算法进行所述被测物体三维点云数据的精拼接。根据转台带动平面标定靶旋转获得的两个视角下的点云坐标值，求得旋转前后的相对位置关系，并以此推导出误差较小的标定非线性模型，而无需再次标定即可实现物体三维点云数据的拼接，该方法简单易操作，同时该模型精度较高、误差较小。

Description

一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法及装置
技术领域
本发明涉及光学三维面形测量与检测技术领域，尤其涉及一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法及装置。
背景技术
光学三维测量技术因为其测量精度高、测量速度快和利于自动化处理等优点，在工业自动化三维测量与检测、飞行器设计与制造、医疗辅助诊断、安防领域的三维人脸识别和数字孪生等领域受到广泛的重视和应用。无论是基于面结构光扫描的双目三维测量技术还是基于线激光扫描的三维测量技术都存在单次测量遮挡的问题，无法在单视角下一次性获得完整的三维点云数据，无法满足行业需求。因此，如何在多视角下测量三维面形点云数据并进行拼接，从而实现一个物体完整面形三维数据的测量成为一个重要的研究方向。
近年来，国内外对于多视角点云数据拼接配准方法也进行了大量的研究。Besl于1992年提出的迭代最近点(ICP)算法是一个性能优越的拼接配准算法，也成为了应用最广泛的精拼接配准算法。但是，此算法需要不同视角下三维点云数据之间的相对位姿关系作为初始值来进行优化处理，初值求解不当直接导致拼接失败。因此需要求解初值的粗拼接(也称初始拼接)技术来有效地解决这个问题。Silva等采用遗传算法和度量准则来寻找特征点实现初始拼接，但计算量大且效率很低。后来通过在物体表面人为粘贴标记点作为特征点实现粗拼接，但粘贴标记点不但会损害被测物体表面，而且标记点粘贴位置的三维面形数据成为孔洞状态，这势必影响三维面形点云数据测量的完整性。一些学者通过提取待测物体的表面轮廓线等方法来进行拼接，这要求待测物体具有比较明显的特征，降低拼接算法的鲁棒性。还有一些学者简单的利用旋转平台，获得被测物体不同角度的面形信息，通过构建转台坐标系和转台转角的关系进行粗拼接配准，但转台坐标系的标定过程复杂，容易引入误差。
发明内容
本发明的目的之一至少在于，针对如何克服上述现有技术存在的问题，提供一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法及装置，通过转台带动平面标定靶获得两个视角下的靶标图像即可拟合出两个视角下坐标值的相对位置关系，根据所述相对位置关系标定好相应的非线性模型，在保证转台与双目视角测量仪器无相对运动的情况下系统无须再次标定即可完成被测物体的拼接。
为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：
一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法，包括：
在转台上固定一个平面靶标，控制转台带动平面靶标旋转预定角，并求得所述平面靶标旋转前后的相对位置关系，并基于所述相对位置关系标定非线性模型；
基于所述预定角与被测物体的形状选取多个测量视角，将被测物体固定在转台上随着转台依次旋转至所述多个测量视角，得到被测物体在多个测量视角下的点云坐标值；基于所述非线性模型对得到的被测物体在多个测量视角下的点云坐标值进行处理，以实现被测物体三维点云数据的拼接。
优选的，上述标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法中，所述预定角为0～90度的任意角，且所述多个测量视角的角度值为预定角的整数倍。
优选的，上述标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法中，所述相对位置关系包括旋转前后的相对旋转矩阵和相对平移向量。
优选的，上述标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法中，所述非线性模型为：
其中，n为正整数，Xwn为转台旋转到(n-1)×θ度时双目结构光三维测量设备测量的点云坐标值，表示旋转(n-1)*θ度时旋转前后对应的旋转矩阵，表示旋转(n-2)*θ度旋转前后的旋转矩阵，Rx表示旋转台旋转θ度旋转前后对应的旋转矩阵，Tx表示旋转台旋转θ度旋转前后所对应的相对平移向量。
优选的，上述标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法中，利用所述非线性模型将得到的多个测量视角下被测物体的点云坐标值转换到同一个坐标系，从而完成被测物体三维点云数据的拼接。
优选的，上述标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法还包括：当完成被测物体三维点云数据的拼接后，运用ICP迭代算法提高被测物体三维点云数据的拼接精度。
一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的装置，包括：
转台，用于固定被测物体，并基于控制器的控制带动被测物体向多个测量视角进行旋转；
双目视觉测量仪器，用于获取被测物体跟随转台转动至多个测量视角时的点云坐标值，并传输所述点云坐标值至控制器；
控制器，用于标定非线性模型；并控制转台带动被测物体旋转至多个测量视角；接收双目视觉测量仪器测得的被测物体多个测量视角的点云坐标值；并利用所述非线性模型对被测物体多个测量视角的点云坐标值进行处理，并完成被测物体三维点云数据的拼接；并运用ICP迭代算法进行所述被测物体三维点云数据的二次拼接。
一种用于标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的控制器，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果：。
通过在转台上固定平面靶标，并利用转动一次平面靶标特征点旋转前后的相对位置关系(相对旋转矩阵和平移向量)推导统一坐标的公式(即标定好的非线性模型)；其次，保持标定后的转台与双目视角测量仪器无相对运动，通过转台带动被测物体旋转完成物体不同表面位置的三维点云数据测量，最后基于标定好的非线性模型将不同视角下点云数据转换到同一个坐标系，完成点云的拼接。
附图说明
图1是根据本发明示例性实施例的一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法流程图。
图2是根据本发明示例性实施例的不同视角下的双目结构光三维测量设备对物体三维数据的测量原理图。
图3是根据本发明示例性实施例的两个视角点云数据的坐标关系示意图。
图4是根据本发明示例性实施例的转台转角与位姿关系的非线性标定原理图。
图5是根据本发明示例性实施例的旋转被测物体获取点云坐标值示意图。
图6是根据本发明示例性实施例的控制器结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，以使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1示出了根据本发明示例性实施例的一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法。该实施例的方法主要包括：
在转台上固定一个平面靶标，控制转台带动平面靶标旋转预定角，并求得所述平面靶标旋转前后的相对位置关系(由双目结构光三维测量设备拍摄旋转前后的图像，再由张正友标定算法计算得出)，并基于所述相对位置关系标定非线性模型；
基于所述预定角与被测物体的形状选取多个测量视角，将被测物体固定在转台上随着转台依次旋转至所述多个测量视角，得到被测物体在多个测量视角下的点云坐标值；基于所述非线性模型对得到的被测物体在多个测量视角下的点云坐标值进行处理，以实现被测物体三维点云数据的拼接。
本发明进行点云坐标值(点云坐标值也就是测量数据是很多点组成的，所以称为点，每个点都是由三个值构成，也就是在我们说的欧式坐标系(x,y,z)轴方向上的值)拼接的原理在于：如图2所示，当通过转台带动物体转动来获得物体不同位置面形数据时，由于双目结构光三维测量设备测量点云数据都是以双目结构光三维测量设备中的一个相机光心为坐标原点建立坐标系所获得的数据，那么不同视角下由于相机光心坐标发生改变，导致测得的点云坐标值所属坐标系不同，需要通过坐标变换将这些测得的点云坐标值统一到同一个坐标系下，才能完成点云数据的匹配(拼接)。
由图3所示，首先我们在转台上固定一个平面靶标(平面标定靶上固定有特征点，且特征点在靶标坐标系中的数值相同)，接着，控制旋转平台(转台)带动平面靶标旋转预定角θ度，旋转过程中保持平面靶标与转台的相对位置不变，旋转前后由标定靶确定的世界坐标Ow1-Xw1Yw1Zw1和Ow2-Xw2Yw2Zw2分别和双目结构光三维测量设备坐标系(坐标原点通常定义在双目结构光三维测量设备左相机光心所在位置)Oc-XcYcZc之间的位置关系如公式(1)和(2)所示：
Xc＝R1*Xw1+T1 (1)
Xc＝R2*Xw2+T2 (2)
式中，Xw1、Xw2分别表示旋转前后的世界坐标系Ow1-Xw1Yw1Zw1和Ow2-Xw2Yw2Zw2。
由公式(1)和(2)可得：
其中，为旋转前后两个世界坐标系Ow1-Xw1Yw1Zw1和Ow2-Xw2Yw2Zw2之间的相对旋转矩阵，记为
为旋转前后两个世界坐标系Ow1-Xw1Yw1Zw1和Ow2-Xw2Yw2Zw2之间的平移向量，记为
至此可以得到旋转前后由标靶确定的两个世界坐标系的相对位置关系：
Xw1＝Rx*Xw2+Tx (6)
以下将两个视角的位置关系扩展到多个视角并建立转台转角和位置关系之间的非线性模型。为了方便描述，以下简化到二维图中进行表述，如图4所示。从公式(6)和(7)可推导出旋转预定角的整数倍角度时坐标系与第一次坐标系之间的非线性关系为，
由于转台均匀旋转，故转台从0度转到θ度、从θ度转到2θ度…从(n-1)*θ度转到n*θ度，它们两两之间由标靶确定的世界坐标系的位置关系均相同。故可以通过转台旋转θ度，两个世界坐标系之间的位置关系，推导出转台旋转2θ度的世界坐标的位置关系，如公式(7)所示
Xw1＝Rx*Rx*Xw3+Rx*Tx+Tx (7)
进而推导出转台旋转n*θ度世界坐标系的位置关系，如公式(8)所示：
其中，n为正整数，Xwn为转台旋转到(n-1)×θ度时由标靶确定的世界坐标系，表示旋转(n-1)*θ度两个世界坐标系即旋转(n-1)*θ度时的世界坐标系与不旋转0度时所在的世界坐标系之间对应的旋转矩阵，表示旋转(n-2)*θ度与旋转0度时两个世界坐标系所对应的旋转矩阵，Rx表示旋转台旋转θ度，两个世界坐标系所对应的旋转矩阵，Tx表示旋转台旋转θ度与旋转0度两个世界坐标系所对应的平移矢量。图4中，位置3处虚线所画的坐标系Ow3-Xw3Yw3Zw3即为转台旋转2θ度虚拟出的标靶确定的世界坐标系。
至此，我们通过固定平面靶标进行推导得到了标定好的非线性模型(即公式8)，利用该非线性模型我们即可得到任意物体固定在转台上旋转预定角的整数倍前后得到三维点云的位置关系，进而将它们统一到一个坐标系中。
接着拆除平面靶标，保持旋转台与双目结构光三维测量设备之间得相对位置固定不变。将待测物体放置于旋转台上，并根据用平面靶标进行非线性模型的标定选取的预定角确定多个测量视角，如图5所示。在实际操作中该预定角可以在0～90度进行任意取值，但是选取过小的预定角会因为标定非线性模型的难度增加带来较大的误差，选取较大的预定角在被测物体形状比较复杂时，也会增加较大误差。因此，在本实例中，我们选取30度作为预定角，接着选取预定角的整数倍角度作为测量视角：即30度、60度、90度…。该测量视角的个数可以根据被测物体形状的复杂程度进行确定，但满足测量视角是预定角的整数倍。例如：当我们将预定角设置为被测物体为形状单一的球体时，即可选取三个测量视角(60度、150度、270度)，此时，三个测量视角即可完成拼接。当物体形状比较复杂时，则可以根据30的整数倍得到12个测量视角进行测量，从而完成对被测物体的拼接。将被测物体固定在转台上随着转台依次旋转至所述多个测量视角，通过双目视角测量仪器得到被测物体在多个测量视角下被测物体的点云坐标值，接着由控制器利用标定好的非线性模型对双目视角测量仪器测得的多个测量视角下被测物体的点云坐标值进行处理，将其统一至同一坐标系，从而实现不同视角下物体不同表面三维点云数据的拼接。当对拼接精度有更高要求时，还可以结合ICP迭代算法进行数据融合，进而通过精拼接得到被测物体360°的完整点云数据。
进一步的，本发明示例性实施例的一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的装置，包括：
转台，用于固定被测物体，并基于控制器的控制带动被测物体向多个测量视角进行旋转；
双目结构光三维测量设备，用于获取被测物体跟随转台转动至多个测量视角时的点云坐标值，并传输所述点云坐标值至控制器；
控制器，用于标定非线性模型；并控制转台带动被测物体旋转至多个测量视角；接收双目结构光三维测量设备测得的被测物体多个测量视角的点云坐标值；并利用所述非线性模型对被测物体多个测量视角的点云坐标值进行处理，并完成被测物体三维点云数据的拼接；并运用ICP迭代算法进行所述被测物体三维点云数据的二次拼接。
图6示出了根据本发明示例性实施例的控制器，即电子设备310(例如具备程序执行功能的计算机服务器)，其包括至少一个处理器311，电源314，以及与所述至少一个处理器311通信连接的存储器312和输入输出接口313；所述存储器312存储有可被所述至少一个处理器311执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器311执行，以使所述至少一个处理器311能够执行前述任一实施例所公开的方法；所述输入输出接口313可以包括显示器、键盘、鼠标、以及USB接口，用于输入输出数据；电源314用于为电子设备310提供电能。
本领域技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
当本发明上述集成的单元以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明具体实施方式的详细说明，而非对本发明的限制。相关技术领域的技术人员在不脱离本发明的原则和范围的情况下，做出的各种替换、变型以及改进均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的方法，其特征在于，所述包括：
在转台上固定一个平面靶标，控制转台带动平面靶标旋转预定角，并求得所述平面靶标旋转前后的相对位置关系，并基于所述相对位置关系标定非线性模型；
基于所述预定角与被测物体的形状选取多个测量视角，将被测物体固定在转台上随着转台依次旋转至所述多个测量视角，得到被测物体在多个测量视角下的点云坐标值；基于所述非线性模型对得到的被测物体在多个测量视角下的点云坐标值进行处理，以实现被测物体三维点云数据的拼接。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定角为0～90度的任意角，且所述多个测量视角的角度值为预定角的整数倍。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相对位置关系包括旋转前后的相对旋转矩阵和相对平移向量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述非线性模型为：
其中，n为正整数，Xwn为转台旋转到(n-1)×θ度时双目结构光三维测量设备测量的点云坐标值，表示旋转(n-1)*θ度时旋转前后对应的旋转矩阵，表示旋转(n-2)*θ度旋转前后的旋转矩阵，Rx表示旋转台旋转θ度旋转前后对应的旋转矩阵，Tx表示旋转台旋转θ度旋转前后所对应的相对平移向量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述非线性模型将得到的多个测量视角下被测物体的点云坐标值转换到同一个坐标系，从而完成被测物体三维点云数据的拼接。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：当完成被测物体三维点云数据的拼接后，运用ICP迭代算法提高被测物体三维点云数据的拼接精度。
7.一种标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的装置，其特征在于，包括：
转台，用于固定被测物体，并基于控制器的控制带动被测物体向多个测量视角进行旋转；
双目结构光三维测量设备，用于获取被测物体跟随转台转动至多个测量视角时的点云坐标值，并传输所述点云坐标值至控制器；
控制器，用于标定非线性模型；并控制转台带动被测物体旋转至多个测量视角；接收双目结构光三维测量设备测得的被测物体多个测量视角的点云坐标值；并利用所述非线性模型对被测物体多个测量视角的点云坐标值进行处理，并完成被测物体三维点云数据的拼接；并运用ICP迭代算法进行所述被测物体三维点云数据的二次拼接。
8.一种用于标定转台位姿关系实现任意角点云拼接的控制器，其特征在于，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110738739A (zh) * 2019-10-22 2020-01-31 同济大学 一种面向机器人装配的数字孪生系统的构建系统
CN111024022A (zh) * 2019-12-27 2020-04-17 来高科技(天津)有限公司 一种基于双轴转台的扫描方法
CN111047631A (zh) * 2019-12-04 2020-04-21 广西大学 一种基于单Kinect加圆盒的多视角三维点云配准方法
CN111461981A (zh) * 2020-03-30 2020-07-28 北京百度网讯科技有限公司 点云拼接算法的误差估计方法和装置
CN112833791A (zh) * 2021-02-02 2021-05-25 浙江大学 一种自旋转线结构光扫描系统时空标定方法
CN113532311A (zh) * 2020-04-21 2021-10-22 广东博智林机器人有限公司 点云拼接方法、装置、设备和存储设备
CN113763570A (zh) * 2020-06-01 2021-12-07 武汉海云空间信息技术有限公司 隧道点云高精度快速自动拼接方法
WO2022134939A1 (zh) * 2020-12-24 2022-06-30 上海智能制造功能平台有限公司 一种人体数字化测量装置的数据拼接及系统标定方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105953747A (zh) * 2016-06-07 2016-09-21 杭州电子科技大学 结构光投影全视角三维成像系统及方法
CN107121062A (zh) * 2016-12-07 2017-09-01 苏州笛卡测试技术有限公司 一种机器人三维扫描装置及方法
US20180101932A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-12 The Boeing Company System and method for upsampling of sparse point cloud for 3d registration
WO2018136262A1 (en) * 2017-01-20 2018-07-26 Aquifi, Inc. Systems and methods for defect detection
CN108592787A (zh) * 2018-03-19 2018-09-28 上海交通大学 3d旋转扫描系统的转轴标定方法与系统
CN109029284A (zh) * 2018-06-14 2018-12-18 大连理工大学 一种基于几何约束的三维激光扫描仪与相机标定方法
CN109064400A (zh) * 2018-07-25 2018-12-21 博众精工科技股份有限公司 三维点云拼接方法、装置及系统
CN109118545A (zh) * 2018-07-26 2019-01-01 深圳市易尚展示股份有限公司 基于旋转轴和双目摄像头的三维成像系统标定方法及系统
CN109323656A (zh) * 2018-11-24 2019-02-12 上海勘察设计研究院(集团)有限公司 一种用于点云配准的新型标靶及其提取算法
CN109410322A (zh) * 2018-10-23 2019-03-01 北京旷视科技有限公司 三维对象建模方法、装置及电子设备
CN109509226A (zh) * 2018-11-27 2019-03-22 广东工业大学 三维点云数据配准方法、装置、设备及可读存储介质

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105953747A (zh) * 2016-06-07 2016-09-21 杭州电子科技大学 结构光投影全视角三维成像系统及方法
US20180101932A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-12 The Boeing Company System and method for upsampling of sparse point cloud for 3d registration
CN107121062A (zh) * 2016-12-07 2017-09-01 苏州笛卡测试技术有限公司 一种机器人三维扫描装置及方法
WO2018136262A1 (en) * 2017-01-20 2018-07-26 Aquifi, Inc. Systems and methods for defect detection
CN108592787A (zh) * 2018-03-19 2018-09-28 上海交通大学 3d旋转扫描系统的转轴标定方法与系统
CN109029284A (zh) * 2018-06-14 2018-12-18 大连理工大学 一种基于几何约束的三维激光扫描仪与相机标定方法
CN109064400A (zh) * 2018-07-25 2018-12-21 博众精工科技股份有限公司 三维点云拼接方法、装置及系统
CN109118545A (zh) * 2018-07-26 2019-01-01 深圳市易尚展示股份有限公司 基于旋转轴和双目摄像头的三维成像系统标定方法及系统
CN109410322A (zh) * 2018-10-23 2019-03-01 北京旷视科技有限公司 三维对象建模方法、装置及电子设备
CN109323656A (zh) * 2018-11-24 2019-02-12 上海勘察设计研究院(集团)有限公司 一种用于点云配准的新型标靶及其提取算法
CN109509226A (zh) * 2018-11-27 2019-03-22 广东工业大学 三维点云数据配准方法、装置、设备及可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
位洪军: "单线激光扫描三维测量技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110738739A (zh) * 2019-10-22 2020-01-31 同济大学 一种面向机器人装配的数字孪生系统的构建系统
CN111047631A (zh) * 2019-12-04 2020-04-21 广西大学 一种基于单Kinect加圆盒的多视角三维点云配准方法
CN111047631B (zh) * 2019-12-04 2023-04-07 广西大学 一种基于单Kinect加圆盒的多视角三维点云配准方法
CN111024022A (zh) * 2019-12-27 2020-04-17 来高科技(天津)有限公司 一种基于双轴转台的扫描方法
CN111461981A (zh) * 2020-03-30 2020-07-28 北京百度网讯科技有限公司 点云拼接算法的误差估计方法和装置
CN111461981B (zh) * 2020-03-30 2023-09-01 北京百度网讯科技有限公司 点云拼接算法的误差估计方法和装置
CN113532311A (zh) * 2020-04-21 2021-10-22 广东博智林机器人有限公司 点云拼接方法、装置、设备和存储设备
CN113763570A (zh) * 2020-06-01 2021-12-07 武汉海云空间信息技术有限公司 隧道点云高精度快速自动拼接方法
CN113763570B (zh) * 2020-06-01 2024-05-10 武汉海云空间信息技术有限公司 隧道点云高精度快速自动拼接方法
WO2022134939A1 (zh) * 2020-12-24 2022-06-30 上海智能制造功能平台有限公司 一种人体数字化测量装置的数据拼接及系统标定方法
CN112833791A (zh) * 2021-02-02 2021-05-25 浙江大学 一种自旋转线结构光扫描系统时空标定方法
CN112833791B (zh) * 2021-02-02 2021-11-19 浙江大学 一种自旋转线结构光扫描系统时空标定方法

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