CN110966932A - 一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法 - Google Patents

一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法 Download PDF

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Abstract

一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，包括以下步骤：S1，标记点库的建立，过程如下：不开投影器，预扫描标记点，然后将扫描得到的标记点自动添加到标记点库；S2，物体扫描和标记点匹配，过程如下：S21，投影器投影结构光，摄像头捕捉获得物体当前帧三维轮廓点云数据；S22，识别当前帧视野中的标记点，与S1中得到的标记点库进行匹配；上述步骤匹配成功，则根据匹配结果得到当前帧到世界坐标系的转换关系，完成其三维点云拼接。本发明精确并灵活地进行扫描仪定位和三维点云数据拼接。

Description

一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法
技术领域
本发明属于三维扫描仪技术领域，特别涉及一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法。
背景技术
结构光三维扫描仪是一种利用投射结构光方法获取被测量物体三维信息的设备，目前广泛应用于工业产品检测、逆向设置、仿真、定位等领域。
在三维扫描过程中，为了得到被扫描物体的全方位三维数据，需要在被测量物体表面或者物体周围粘贴标记点，用于进行扫描仪定位和三维点云数据拼接。
现有技术中，运用标记点进行三维数据拼接的方法是，在扫描过程中同时获得标记点和被测物体三维轮廓点云，通过两个扫描帧之间的公共标记点，得到两次扫描拼合后的标记点集，并用同样的方式与下一帧扫描进行拼合，不断累积得到标记点库，从而对同时得到的三维点云进行拼接(如专利：200680014069.3)。这种拼接方法使用灵活，但定位精度较低，且随着扫描的不断推进容易出现累积误差，而且同时投射结构光扫描被测物体轮廓和标记点，当光条和标记点重合时二者容易交互影响，进一步降低扫描和定位精度。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，对基于标记点拼接的三维扫描技术进行优化，精确并灵活地进行扫描仪定位和三维点云数据拼接。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，包括以下步骤：
S1，标记点库的建立，过程如下：
不开投影器，预扫描标记点，然后将扫描得到的标记点自动添加到标记点库；
S2，物体扫描和标记点匹配，过程如下：
S21，投影器投影结构光，摄像头捕捉获得物体当前帧三维轮廓点云数据；
S22，识别当前帧视野中的标记点，与S1中得到的标记点库进行匹配；
上述步骤匹配成功，则根据匹配结果得到当前帧到世界坐标系的转换关系，完成其三维点云拼接。
进一步，所述步骤S1中，改变测量设备或被测物体的位置，得到两次不同角度的标记点数据，当两次测量拍摄到的公共标记点数至少为三个时，即可通过公共标记点的拓扑结构，将两帧的标记点拼接到同一坐标系下；重复以上操作，即可将多次拍摄到的标记点数据统一到同一世界坐标系下，建立标记点库。
再进一步，所述步骤S1中，预扫描通过多种双目视觉方法或摄影测量方法实现。
优选的，所述结构光为单条或多条激光。
所述标记点是编码标记点或非编码标记点。
所述步骤S1中，预扫描采用较长波段光，所述步骤S2中的物体扫描采用较短波段光。
所述步骤S1中，还包括：对扫描得到的标记点进行全局优化。
所述全局优化方法为：预扫描包括获取被扫描标记点在不同视角下的标记点数据，并在各视角进行数据重建和数据结构转换，再对转换后的标记点重建数据进行全局优化，最后得到的每个视角下标记点的全局最优解。
所述步骤S1中，采用光束平差方法对得到的标记点进行全局优化，实现能量函数最小化。
实现上述方法的设备为手持式激光三维扫描仪。
本发明的有益效果主要表现在：
1.事先进行标记点的获取，并进行全局优化，可以提高标记点的整体定位精度
2.相比现有技术在扫描过程中不断新建标记点库，事先建立标记点库可以减少扫描三维点云时的实时计算量，将运算放在GPU中进行，简化硬件需求；
3.预扫描方式灵活多样，可以根据需要选择多种双目视觉方法或摄影测量方法；
4.确立准确的标记点库后，扫描过程更容易实现单目跟踪，增加了扫描速度和仪器使用性。
5、预扫描采用较长波段激光，距离远范围大、更利于提高全局精度；物体扫描采用较短波段激光，距离近分辨率高、细节好。
附图说明
图1为基于已知标记点的结构光三维扫描方的流程图。
图2为本发明实施例中扫描得到的标记点进行全局优化的原理和效果示意图；其中，(a)是光束平差Bundle adjustment原理，(b)全局优化前：扫描中有累积误差的标记点库vs.全局优化后：均方根误差最小的标记点库；
图3为本发明实施例中的一种结构光三维扫描仪示意图，
图4为本发明实施例中的一种结构光三维扫描仪示意图；
图5为本发明实施例中的一种结构光三维扫描仪示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1～图5，一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，包括以下步骤：
S1，标记点库的建立，过程如下：
不开投影器，预扫描标记点，然后将扫描得到的标记点自动添加到标记点库；
S2，物体扫描和标记点匹配，过程如下：
S21，投影器投影结构光，摄像头捕捉获得物体当前帧三维轮廓点云数据；
S22，识别当前帧视野中的标记点，与S1中得到的标记点库进行匹配；
注意步骤S2中不添加新的标记点到标记点库；
上述步骤匹配成功，则根据匹配结果得到当前帧到世界坐标系的转换关系，完成其三维点云拼接。
在扫描过程中，为了得到被扫描物体的全方位三维数据，需要在被测量物体表面或者物体周围粘贴标记点，用于进行扫描仪定位和三维点云数据拼接。
在现有技术中，通用的利用标记点进行三维数据拼接的方法是：在扫描过程中投射激光，同时获得标记点和被测物体三维轮廓点云，通过两个扫描帧之间的公共标记点，得到两次扫描拼合后的标记点集，并用同样的方式与下一帧扫描进行拼合，不断累积得到标记点库，从而对同时得到的三维点云进行累积拼接。这种拼接方法适用于手持式三维扫描仪，灵活方便，但定位精度较低。更进一步的问题是，随着扫描的不断推进，这种歌累积获得标记点库的方法容易出现累积误差，而且不同的扫描路径累积的误差也不同，这样获得的标记点库就不够准确。另外，当出现光条和标记点重合的情形时，二者也容易交互影响，进一步降低扫描和定位精度。
本实施例的基于已知标记点的结构光三维扫描方法，进行步骤S1中全局优化的技术效果如图2所示。
所述步骤S1中，改变测量设备或被测物体的位置，得到两次不同角度的标记点数据，当两次测量拍摄到的公共标记点数至少为三个时，即可通过公共标记点的拓扑结构，将两帧的标记点拼接到同一坐标系下；重复以上操作，即可将多次拍摄到的标记点数据统一到同一世界坐标系下，建立标记点库。
所述步骤S1中，预扫描可以是通过多种双目视觉方法或摄影测量方法实现。
在本发明的一个实施例中，所述数模坐标系为CAD坐标系，标记点对齐到数模CAD坐标系时约束6个自由度，遵循3-2-1原则，对齐方法可以是PLP(Plane-Line-Point)对齐或RPS(Reference Point System)对齐等，计算得到的刚性RT变换矩阵可将扫描仪坐标系对齐到CAD坐标系。进一步地，在对齐到CAD坐标系的过程中，需要考虑到标记点厚度(即需要补偿得到曲面真实点)，这样才与实际相符。
所述步骤S1中，还包括：对扫描得到的标记点进行全局优化，全局优化过程如下：由于标记点库是通过不同视角标记点累积拼接而成，因此存在标记点拼接累积误差的问题。在相邻帧的拼接过程中，可以采用最优化对齐的拼接算法，减少两两误差；但是，两两误差最小并不意味着全局误差最小，所以还需要进行全局优化。
全局优化可通过以下步骤迭代实现：
1.计算每个标记点在所有视角下的重心；
2.求取每个视角下标记点到重心坐标的变换；
3.重复上述步骤直到算法收敛。
上述优化算法的有益效果是：减少全局误差，提高定位精度。
所述步骤S1采用光束平差方法对得到的标记点进行全局优化，实现能量函数最小化。
所述光束平差法是一种非线性最小化方法，以三维点重投影到二维图像的均方根误差最小作为目标函数，通过最小二乘原理进行求解，平摊标记点扫描中的累积误差。针对具体应用场景，光束平差法有不同收敛方法。目前常用的方法包括梯度下降法，牛顿法，高斯牛顿法，Levenber-Marquardt法等。
光束平差法的原理，以标记点P4、P6为例，相机在不同位置O1……Oi,Oi+1……等拍摄到多幅标记点图，根据上述方法，将不同位置拍摄图像的累积误差进行最小化。
所述步骤S2中，可以是通过本领域通用的双目视觉方法实现，也可以通过单目跟踪方法实现。
本发明技术方案在通过S1中所述的方法确立准确的标记点库后，扫描过程更容易实现单目跟踪。单目跟踪的过程如下：
1)在单个工作摄像头拍摄的图像中识别提取标记点的二维位置信息，根据之前设定数量帧中标记点的运动轨迹预判得到当前帧中的目标位置，再在目标位置周围搜索得出其对应标记点，建立当前帧中的标记点与原标记点库的初步匹配关系；
2)利用当前帧中的标记点与原标记点库的初步匹配关系计算出仪器当前相对坐标系到世界坐标的RT转换矩阵，根据该转换矩阵将标记点库中的对应标记点及其周边邻近标记点重投影到当前帧的二维图像平面坐标系中，对之前的初步匹配关系进行校验，如果整体误差大于系统设定的阀值，则剔除当前标记点集合中与标记点库对应的匹配度最差的标记点，重新迭代计算RT转换矩阵后再进行投影评估；
3)在获得仪器当前位置的RT转换矩阵后，在当前帧图像中提取激光投影轮廓并根据已标定好的摄像头与激光器所发射激光面的位置关系，将获得激光投影轮廓点在仪器坐标系下的相对三维坐标通过RT转换矩阵转换为世界坐标系下的三维坐标。
单目跟踪的优点是，简化硬件设备，增加扫描速度。
所述结构光为单条或多条激光。
所述步骤S1中，预扫描采用较长波段光，所述步骤S2中的物体扫描采用较短波段光。
在本发明的一个实施例中，实现上述方法的设备为手持式激光三维扫描仪，例如：
1.如图3所示的双目视觉式手持式激光三维扫描仪，包括两个深度摄像头、结构光投影器和控制电路板等。
2.如图4所示的带摄影测量功能的手持式激光三维扫描仪，包括两个深度摄像头、结构光投影器、和控制电路板(包括三维扫描模块和摄影测量模块)等，其中一个摄像头是既可以用于三维扫描也可以用于摄影测量的复用摄像头。
3.如图5所示的单目跟踪式手持式激光三维扫描仪，包括单个工作摄像头、辅助摄像头、结构光投影器和控制电路板等。

Claims (10)

1.一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1，标记点库的建立，过程如下：
不开投影器，预扫描标记点，然后将扫描得到的标记点自动添加到标记点库；
S2，物体扫描和标记点匹配，过程如下：
S21，投影器投影结构光，摄像头捕捉获得物体当前帧三维轮廓点云数据；
S22，识别当前帧视野中的标记点，与S1中得到的标记点库进行匹配；
上述步骤匹配成功，则根据匹配结果得到当前帧到世界坐标系的转换关系，完成其三维点云拼接。
2.如权利要求1所述的一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，其特征在于，所述步骤S1中，改变测量设备或被测物体的位置，得到两次不同角度的标记点数据，当两次测量拍摄到的公共标记点数至少为三个时，即可通过公共标记点的拓扑结构，将两帧的标记点拼接到同一坐标系下；重复以上操作，即可将多次拍摄到的标记点数据统一到同一世界坐标系下，建立标记点库。
3.如权利要求1或2所述的一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，其特征在于，所述步骤S1中，预扫描通过多种双目视觉方法或摄影测量方法实现。
4.如权利要求1或2所述的一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，其特征在于，所述结构光为单条或多条激光。
5.如权利要求1或2所述的一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，其特征在于，所述标记点是编码标记点或非编码标记点。
6.如权利要求1或2所述的一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，其特征在于，所述步骤S1中，预扫描采用较长波段光，所述步骤S2中的物体扫描采用较短波段光。
7.如权利要求1或2所述的一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，其特征在于，所述步骤S1中，还包括：对扫描得到的标记点进行全局优化。
8.如权利要求7所述的一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，其特征在于，所述全局优化方法为：
预扫描包括获取被扫描标记点在不同视角下的标记点数据，并在各视角进行数据重建和数据结构转换，再对转换后的标记点重建数据进行全局优化，最后得到的每个视角下标记点的全局最优解。
9.如权利要求8所述的一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，其特征在于，所述步骤S1中，采用光束平差方法对得到的标记点进行全局优化，实现能量函数最小化。
10.如权利要求1或2所述的一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法，其特征在于，实现上述方法的设备为手持式激光三维扫描仪。
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Application publication date: 20200407

Assignee: Hangzhou silidi Technology Co.,Ltd.

Assignor: Sikan Technology (Hangzhou) Co.,Ltd.

Contract record no.: X2022330000832

Denomination of invention: A 3d scanning method of structured light based on known marker points

Granted publication date: 20210706

License type: Common License

Record date: 20221223