CN111223048A - 一种3d视觉点云数据拼接的方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种3D视觉点云数据拼接的方法，将待拍照的物体划分为若干个拍照区域，进行空间坐标系的零点标定作为参考点；分别对各个拍照区域的点云数据进行采集，并过滤干扰数据；将通过3D视觉采集到点云数据的位置转换成空间坐标系中的位置；将同一拍照区域各个方向的点云数据进行组合成区域点云数据，将各个区域点云数据进行组合成拍照物体的点云数据；进行拍照物体的点云数据去重处理。以此可以实现对物体拍照进行三维拼接，有效克服因拍照范围有限而不能将物体在图像中直观地反映出整个工件的局限，而且可以避免出现图像重叠或者缺漏的现象。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种3D视觉点云数据拼接的方法及其系统。
背景技术
在工业生产当中，通常需要工件拍照进行检测。对于一些尺寸较大的工件，由于相机的拍照范围有限，单次拍照不能覆盖整个工件，往往需要进行多次拍照。然而，进行多次拍照而获取的图像并不能直观地反映出整个工件，而且多次拍照的位置掌握不好容易出现图像重叠或者缺漏的情况。而且随着技术的发展，2D的图像已经不能满足对工件检测的要求。因此，行业内亟需一种能解决上述问题的方案。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足而提供一种3D视觉点云数据拼接的方法及其系统。本发明的目的可以通过如下所述技术方案来实现。
一种3D视觉点云数据拼接的方法，包括：
将待拍照的物体划分为若干个拍照区域，进行空间坐标系的零点标定作为参考点；
分别对各个拍照区域的点云数据进行采集，并过滤干扰数据；
将通过3D视觉采集到点云数据的位置转换成空间坐标系中的位置；
将同一拍照区域各个方向的点云数据进行组合成区域点云数据，将各个区域点云数据进行组合成拍照物体的点云数据；
进行拍照物体的点云数据去重处理。
进一步地，将待拍照的物体划分为若干个拍照区域，包括：
将待拍照的物体划分为A区域、B区域、C区域、D区域及E区域；其中，A区域对应XY平面，B区域对应XZ平面，C区域对应YZ平面，D区域对应XZ平面，E区域对应YZ平面；
在A区域中，沿着空间坐标系的X方向和Y方向移动，并以空间坐标系的Z正方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集；
在B区域中，沿着空间坐标系的X方向和Z方向移动，并以空间坐标系的Y正方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集；
在C区域中，沿着空间坐标系的Y方向和Z方向移动，并以空间坐标系的X负方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集；
在D区域中，沿着空间坐标系的X方向和Z方向移动，并以空间坐标系的Y负方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集；
在E区域中，沿着空间坐标系的Y方向和Z方向移动，并以空间坐标系的X正方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集。
进一步地，分别对各个区域的3D视觉的点云数据进行采集，其中，对一区域进行采集的过程具体包括：
在该区域内选取拍照距离，保持拍照方向不变，设定在各个方向上的移动距离及拍照移动范围；
按预设的移动距离，在拍照移动范围内选取拍照点进行拍照采集点云数据；
记录拍照点在空间坐标系中的位置PRw(XRw,YRw,ZRw)；
将该区域内不同方向获取的点云数据存储在对应方向的数组内。
进一步地，过滤干扰数据，包括：
根据拍照物体设定基于3D视觉空间坐标系下获取点云数据的区域范围，其中X方向的区域范围为(-a，a)，Y方向的区域范围为(-b，b),Z方向的区域范围为(-c，c)；
对每次拍照采集的点云数据的位置进行判断，若在获取点云数据的区域范围则存储，若超出获取点云数据的区域范围则过滤。
进一步地，将通过3D视觉采集到点云数据的位置转换成空间坐标系中的位置，包括：
获取点云数据相对于3D视觉坐标系中的位置PV(Xi,Yi,Zi)，及拍照点在空间坐标系中的相对位置PRw(XRw,YRw,ZRw)；
将点云数据转换成在空间坐标系中的位置PC＝PRw+PV＝(XRw+Xi,YRw+Yi,ZRw+Zi)；
根据拍摄点的移动，记录各个拍摄点的点云数据在空间坐标系中的位置，其中，在X方向上移动n次后的位置X＝XRw+Xi+n×d，d为在X方向上的移动距离；在Y方向上移动n次后的位置Y＝Y1Rw+Yi+n×e，e为在Y方向上的移动距离；在Z方向上移动n次后的位置Z＝ZRw+Zi+n×f,f为在Z方向上的移动距离。
进一步地，将同一拍照区域各个方向的点云数据进行组合成区域点云数据，将各个区域点云数据进行组合成拍照物体的点云数据，包括：
在M区域中，将M区域各个方向上的点云数据进行组合成M区域点云数据；
若M区域涉及X方向移动，则将每次沿X方向移动的拍照点获取的点云数据记为CPX[i],将X方向上所有拍照数据记为CPMX＝CPMX[1]+CP[2]MX…….+CP[n]MX；
若涉及Y方向移动，则将每次沿Y方向移动的拍照点获取的点云数据记为CPY[j]，将Y方向上所有拍照数据记为CPMY＝CP[1]MY+CP[2]MY…….+CP[m]MY；
若涉及Z方向移动，则将每次沿Z方向移动的拍照点获取的点云数据记为CPZ[z]，将Y方向上所有拍照数据记为CPMz＝CP[1]Mz+CP[2]Mz…….+CP[z]Mz；
组合成M区域内所有点云数据CPM；
其中，M区域表示A区域、B区域、D区域或E区域中的任一区域；
将各个区域点云数据进行组合成拍照物体的点云数据CP＝CPA+CPB+CPC+CPD+CPE。
进一步地，进行拍照物体的点云数据去重处理，包括：
获取拍照物体的点云数据CP，取出第一个点云数据，分别与其余的点云数据比较X、Y及Z的值，若X、Y及Z的值均相等，则为相同的点云数据，去掉相同的点云数据；
继续取出下一个点云数据进行去重处理，直至所有点云数据均完成去重处理。
一种计算机可读存储设备，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行以实现上述的3D视觉点云数据拼接的方法。
一种移动终端，包括：
处理器，适于执行程序指令；
存储设备，适于存储程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行以实现上述的3D视觉点云数据拼接的方法。
一种3D视觉点云数据拼接的系统，包括服务器；
服务器包括处理器和存储设备；
处理器，适于执行程序指令；
存储设备，适于存储程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行以实现上述的3D视觉点云数据拼接的方法。
与现有技术比，本发明的有益效果：
本发明研发了一种3D视觉点云数据拼接的方法及其系统，将物体划分为若干个拍照区域进行拍照采集对应的点云数据，将采集到的点云数据过滤干扰后进行转换成空间坐标系的位置，根据该位置将点云数据拼接成整个拍照物体的点云数据，并进行去重处理，以此可以实现对物体拍照进行三维拼接，有效克服因拍照范围有限而不能将物体在图像中直观地反映出整个工件的局限，而且可以避免出现图像重叠或者缺漏的现象。
附图说明
图1为本发明实施例中拍照物体拍照区域划分的示意图。
图2为本发明实施例中A区域拍照的示意图。
图3为本发明实施例中B区域拍照的示意图。
图4为本发明实施例中的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合具体实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，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。基于本发明中的实施例，本领域普通的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它实施例，都属于本发明的保护范围。
一种3D视觉点云数据拼接的方法，如图4所示，包括：
在使用前需进行拍照环境的搭建，主要包括移动机构、工控机、3D相机、图像软件系统、移动机构运动控制系统等的搭建。其中移动机构可以是机器人、XYZ桁架加旋转机构或XY轴桁架加机器人。移动机构主要功能是将3D相机移动到工件的各个方向以及调整相机的角度，相机镜头分别要垂直于五个面，且相机距离每个面0.5-1.5米。以XY两轴桁架加机器人的移动机构为例，桁架负责3D相机X方向和Y方向的移动，机器人负责3D相机Z方向的移动和挑战3D相机的角度。移动机构桁架尺寸根据工件大小设计，X轴和Y轴运动范围大于工件尺寸1米左右。移动机构由专用的运动控制系统控制。
将待拍照的物体划分为若干个拍照区域。对于包括汽车、钣金柜、木箱等等在内的常见工件，可以将其作为一立方模型里划分若干个拍照区域，作为优选地，本实施例中将立方体的五个面分别划分为A区域、B区域、C区域、D区域及E区域五个拍照区域，如图1所示，A区域对应XY平面，B区域对应XZ平面，C区域对应YZ平面，D区域对应XZ平面，E区域对应YZ平面。由此来完成整个工件三维图像的拼接。若只需要获取工件的局部图像，只需选择对其中的区域进行拍照。此外，根据实际需求，也可以按立方体的层数进行拍照区域的划分，或者在立方体同一面划分多个拍照区域，在此不作限制。
具体地，在A区域中，沿着空间坐标系的X方向和Y方向移动，并以空间坐标系的Z正方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集。在B区域中，沿着空间坐标系的X方向和Z方向移动，并以空间坐标系的Y正方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集。在C区域中，沿着空间坐标系的Y方向和Z方向移动，并以空间坐标系的X负方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集。在D区域中，沿着空间坐标系的X方向和Z方向移动，并以空间坐标系的Y负方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集。在E区域中，沿着空间坐标系的Y方向和Z方向移动，并以空间坐标系的X正方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集。
进行空间坐标系的零点标定作为参考点，以便更好地记录点云数据的位置信息，同时也可以更好地与移动机构进行配合。比如采用XY两轴桁架移动机构，首先需要标定空间坐标系的零点，为了方便计算，将空间坐标系零点和XY两轴桁架机构零点设置为同一个点，以此零点标记作为移动机构的零点和整个三维空间坐标系的零点，空间坐标系为W1，空间坐标系零点为P0(0，0，0)。
随后便可根据空间坐标系明确各个拍照区域的分布，进而可以分别对各个拍照区域的点云数据进行采集。确定拍照区域，在该区域内选取拍照距离，保持拍照方向不变，设定在各个方向上的移动距离及拍照移动范围，按预设的移动距离，在拍照移动范围内选取拍照点进行拍照采集点云数据，记录拍照点在空间坐标系中的位置PRw(XRw,YRw,ZRw)，将该区域内不同方向获取的点云数据存储在对应方向的数组内。其中，可以根据该区域移动距离及拍照移动范围来设定需移动的次数，当移动次数小于设定次数则在该方向上继续移动拍照，若当移动次数超出设定次数则在停止方向上的移动拍照，从另一方向继续进行移动拍照，直至该区域拍照完成。
以A区域点点云数据采集为例，如图2所示，通过控制移动机构使对准A区域，调整机器人姿态，并使3D相机距离工件表面1米左右。机器人保持姿态和位置不变，移动机构分别沿空间坐标系W1的X方向和Y方向移动拍照，移动机构每次到达拍照点，图像软件系统先获取移动机构和机器人基于空间坐标系W1的位置PRw(XRw,YRw,ZRw)，然后再将沿X方向每次拍照获取点云数据存储到数组CPAX[i]，沿Y方向每次拍照获取点云数据存储到数组CPAX[j]。B区域、C区域、D区域、E区域和A区域类似，比如如图3所示B区域，与A区域的区别在于空间坐标系移动方向不同，在此不再赘叙。此时获得的是基于3D视觉坐标系下的点云数据。
为了提高拼图质量，需要过滤掉空间中的干扰点，通过限定3D相机X方向、Y方向、Z方向的区域范围，过滤掉区域以外的点云数据，只获取区域内的点云数据。在3D视觉软件系统上，通过3D视觉参数设置界面，设置3D相机拍照获取点云数据的范围，X、Y、Z范围分别为X(-a，a)，Y(-b,b)，Z(-c,c)。过滤干扰数据时，根据拍照物体设定基于3D视觉空间坐标系下获取点云数据的区域范围，对每次拍照采集的点云数据的位置进行判断，若在获取点云数据的区域范围则存储，若超出获取点云数据的区域范围则过滤。
过滤干扰数据以后，需要基于3D视觉坐标系下的点云数据转换到空间坐标系W1，然后再进行数据组合。将通过3D视觉采集到点云数据的位置转换成空间坐标系中的位置时，获取点云数据相对于3D视觉坐标系中的位置PV(Xi,Yi,Zi)，及拍照点在空间坐标系中的相对位置PRw(XRw,YRw,ZRw)。将点云数据转换成在空间坐标系中的位置PC＝PRw+PV＝(XRw+Xi,YRw+Yi,ZRw+Zi)。根据拍摄点的移动，记录各个拍摄点的点云数据在空间坐标系中的位置，其中，在X方向上移动n次后的位置X＝XRw+Xi+n×d，d为在X方向上的移动距离；在Y方向上移动n次后的位置Y＝Y1Rw+Yi+n×e，e为在Y方向上的移动距离；在Z方向上移动n次后的位置Z＝ZRw+Zi+n×f,f为在Z方向上的移动距离。
也即，当移动机构分别沿X方向移动n次，沿Y方向移动m次时，3D点云数据相对空间坐标系W1的转换关系为X＝XRw+Xi+n×d；Y＝Y1Rw+Yi+m×e；Z＝ZRw+Zi。当移动机构分别沿X方向移动n次时，沿Z方向移动m次时，3D点云数据相对空间坐标系W1的转换关系为：X＝XRw+Xi+n×d，Y＝Y1Rw+Yi，Z＝ZRw+Zi+m×f。当移动机构分别沿Y方向移动n次时，沿Z方向移动m次时，3D点云数据相对空间坐标系W1的转换关系为：X＝XRw+Xi，Y＝Y1Rw+Yi+n×e，Z＝ZRw+Zi+m×f。以此，按照上述转换关系，依次对A、B、C、D、E五个区域的数据进行转换。
完成转换后，将同一拍照区域各个方向的点云数据进行组合成区域点云数据，将各个区域点云数据进行组合成拍照物体的点云数据。在M区域中，将M区域各个方向上的点云数据进行组合成M区域点云数据。若M区域涉及X方向移动，则将每次沿X方向移动的拍照点获取的点云数据记为CPX[i],将X方向上所有拍照数据记为CPMX＝CPMX[1]+CP[2]MX…….+CP[n]MX；若涉及Y方向移动，则将每次沿Y方向移动的拍照点获取的点云数据记为CPY[j]，将Y方向上所有拍照数据记为CPMY＝CP[1]MY+CP[2]MY…….+CP[m]MY；若涉及Z方向移动，则将每次沿Z方向移动的拍照点获取的点云数据记为CPZ[z]，将Y方向上所有拍照数据记为CPMz＝CP[1]Mz+CP[2]Mz…….+CP[z]Mz。组合成M区域内所有点云数据CPM；其中，M区域表示A区域、B区域、D区域或E区域中的任一区域。将各个区域点云数据进行组合成拍照物体的点云数据CP＝CPA+CPB+CPC+CPD+CPE。
以A区域为例说明，其中A区域涉及X方向和Y方向的移动。3D相机X方向移动每次拍照获取点云数据为CPX[i]，X方向所有拍照数据为：CPAX＝CPAX[1]+CP[2]AX…….+CP[n]AX
3D相机Y方向移动每次拍照获取点云数据为CPY[j]，Y方向所有拍照数据为：CPAY＝CP[1]AY+CP[2]AY…….+CP[m]AY
A区域所有拍照点云数据为：CPA＝CPAX+CPAY
B、C、D、E区域所有拍照获取点云数据方式与A区域相同，区别在于移动方向不同，通过上述方式进行组合结果分别为CPB、CPC、CPD、CPE。整个工件点云数据为CP,则所有点云数据为：CP＝CPA+CPB+CPC+CPD+CPE。
获取拍照物体的点云数据CP后，进行点云数据去重复处理。取出第一个点云数据，分别与其余的点云数据比较X、Y及Z的值，若X、Y及Z的值均相等，则为相同的点云数据，去掉相同的点云数据。继续取出下一个点云数据进行上述去重处理，直至所有点云数据均完成去重处理。通过点云数据去重处理后，得到了整个工件拼接完成的点云数据，3D点云数据拼接完成。
另外，本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序指令可以存储于一计算机可读取存储介质或存储设备中，该程序指令在执行时，执行上述方法的步骤；而前述存储介质或存储设备包括但不限于：ROM、RAM、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
因此相应地，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储设备，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现所述3D视觉点云数据拼接的方法。
进一步地，本发明还配套提供了一种相应的移动终端、系统来实现上述3D视觉点云数据拼接的方法，具体为：
一种移动终端，包括：
处理器，适于执行程序指令；
存储设备，适于存储程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行以实现所述的3D视觉点云数据拼接的方法。
一种3D视觉点云数据拼接的系统，包括服务器；服务器包括处理器和存储设备；
处理器，适于执行程序指令；
存储设备，适于存储程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行以实现所述的支持ETL任务调度可视化的方法。
以上借助具体实施例对本发明做了进一步描述，但是应该理解的是，这里具体的描述，不应理解为对本发明的实质和范围的限定，本领域内的普通技术人员在阅读本说明书后对上述实施例做出的各种修改，都属于本发明所保护的范围。
Claims (10)
1.一种3D视觉点云数据拼接的方法，其特征在于，包括：
将待拍照的物体划分为若干个拍照区域，进行空间坐标系的零点标定作为参考点；
分别对各个拍照区域的点云数据进行采集，并过滤干扰数据；
将通过3D视觉采集到点云数据的位置转换成空间坐标系中的位置；
将同一拍照区域各个方向的点云数据进行组合成区域点云数据，将各个区域点云数据进行组合成拍照物体的点云数据；
进行拍照物体的点云数据去重处理。
2.根据权利要求1所述的一种3D视觉点云数据拼接的方法，其特征在于，将待拍照的物体划分为若干个拍照区域，包括：
将待拍照的物体划分为A区域、B区域、C区域、D区域及E区域；其中，A区域对应XY平面，B区域对应XZ平面，C区域对应YZ平面，D区域对应XZ平面，E区域对应YZ平面；
在A区域中，沿着空间坐标系的X方向和Y方向移动，并以空间坐标系的Z正方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集；
在B区域中，沿着空间坐标系的X方向和Z方向移动，并以空间坐标系的Y正方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集；
在C区域中，沿着空间坐标系的Y方向和Z方向移动，并以空间坐标系的X负方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集；
在D区域中，沿着空间坐标系的X方向和Z方向移动，并以空间坐标系的Y负方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集；
在E区域中，沿着空间坐标系的Y方向和Z方向移动，并以空间坐标系的X正方向为拍照方向进行3D视觉的点云数据的采集。
3.根据权利要求1所述的一种3D视觉点云数据拼接的方法，其特征在于，分别对各个区域的3D视觉的点云数据进行采集，其中，对一区域进行采集的过程具体包括：
在该区域内选取拍照距离，保持拍照方向不变，设定在各个方向上的移动距离及拍照移动范围；
按预设的移动距离，在拍照移动范围内选取拍照点进行拍照采集点云数据；
记录拍照点在空间坐标系中的位置PRw(XRw,YRw,ZRw)；
将该区域内不同方向获取的点云数据存储在对应方向的数组内。
4.根据权利要求1所述的一种3D视觉点云数据拼接的方法，其特征在于，过滤干扰数据，包括：
根据拍照物体设定基于3D视觉空间坐标系下获取点云数据的区域范围，其中X方向的区域范围为(-a，a)，Y方向的区域范围为(-b，b),Z方向的区域范围为(-c，c)；
对每次拍照采集的点云数据的位置进行判断，若在获取点云数据的区域范围则存储，若超出获取点云数据的区域范围则过滤。
5.根据权利要求1所述的一种3D视觉点云数据拼接的方法，其特征在于，将通过3D视觉采集到点云数据的位置转换成空间坐标系中的位置，包括：
获取点云数据相对于3D视觉坐标系中的位置PV(Xi,Yi,Zi)，及拍照点在空间坐标系中的相对位置PRw(XRw,YRw,ZRw)；
将点云数据转换成在空间坐标系中的位置PC＝PRw+PV＝(XRw+Xi,YRw+Yi,ZRw+Zi)；
根据拍摄点的移动，记录各个拍摄点的点云数据在空间坐标系中的位置，其中，在X方向上移动n次后的位置X＝XRw+Xi+n×d，d为在X方向上的移动距离；在Y方向上移动n次后的位置Y＝Y1Rw+Yi+n×e，e为在Y方向上的移动距离；在Z方向上移动n次后的位置Z＝ZRw+Zi+n×f,f为在Z方向上的移动距离。
6.根据权利要求1所述的一种3D视觉点云数据拼接的方法，其特征在于，将同一拍照区域各个方向的点云数据进行组合成区域点云数据，将各个区域点云数据进行组合成拍照物体的点云数据，包括：
在M区域中，将M区域各个方向上的点云数据进行组合成M区域点云数据；
若M区域涉及X方向移动，则将每次沿X方向移动的拍照点获取的点云数据记为CPX[i],将X方向上所有拍照数据记为CPMX＝CPMX[1]+CP[2]MX…….+CP[n]MX；
若涉及Y方向移动，则将每次沿Y方向移动的拍照点获取的点云数据记为CPY[j]，将Y方向上所有拍照数据记为CPMY＝CP[1]MY+CP[2]MY…….+CP[m]MY；
若涉及Z方向移动，则将每次沿Z方向移动的拍照点获取的点云数据记为CPZ[z]，将Y方向上所有拍照数据记为CPMz＝CP[1]Mz+CP[2]Mz…….+CP[z]Mz；
组合成M区域内所有点云数据CPM；
其中，M区域表示A区域、B区域、D区域或E区域中的任一区域；
将各个区域点云数据进行组合成拍照物体的点云数据CP＝CPA+CPB+CPC+CPD+CPE。
7.根据权利要求1所述的一种3D视觉点云数据拼接的方法，其特征在于，进行拍照物体的点云数据去重处理，包括：
获取拍照物体的点云数据CP，取出第一个点云数据，分别与其余的点云数据比较X、Y及Z的值，若X、Y及Z的值均相等，则为相同的点云数据，去掉相同的点云数据；
继续取出下一个点云数据进行去重处理，直至所有点云数据均完成去重处理。
8.一种计算机可读存储设备，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1至7任意一项所述的3D视觉点云数据拼接的方法。
9.一种移动终端，其特征在于，包括：
处理器，适于执行程序指令；
存储设备，适于存储程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行以实现权利要求1至7任意一项所述的3D视觉点云数据拼接的方法。
10.一种3D视觉点云数据拼接的系统，其特征在于，包括服务器；
服务器包括处理器和存储设备；
处理器，适于执行程序指令；
存储设备，适于存储程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行以实现权利要求1至7任意一项所述的3D视觉点云数据拼接的方法。
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