CN113269673A - 一种基于标准球架的三维点云拼接方法 - Google Patents

一种基于标准球架的三维点云拼接方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于标准球架的三维点云拼接方法，本分明通过标准球架为中间媒介，实现对测量视场区域内各局部坐标系的统一，消除了多视场拼接带来的累积误差；同时在点云精确配准过程中利用具有特征约束的球面点云构造虚拟重叠区域，提供了更精确地对应点对，并结合改进的迭代最近点算法，利用权函数优化求解拼接点云之间的转换关系，减少点云中较大的噪声影响，实现高精度三维点云拼接。

Description

一种基于标准球架的三维点云拼接方法
技术领域
本发明属于三维点云拼接领域，具体涉及一种基于标准球架的三维点云拼接方法。
背景技术
随着科学技术和工业的迅速发展，在逆向工程、产品数字化检测、形貌3D测绘等一系列要求下催生了对实体快速三维形貌测量的需求。随着三维测量技术的不断发展，其在航天航空领域、汽车工业领域、复杂自由曲面模具成型领域的应用也越来越广泛，人们对三维形貌的测量精度、测量速度和测量视场范围的要求也越来越高，高精度、大视场的三维测量技术成为现在目前的研究热点和难点。
在物体的三维轮廓测量中无论采用哪一种方式，由于受到被测物结构的限制、测量仪器工作范围的限制，往往通过一次测量无法实现对物体整体三维轮廓的测量，需要对被测物进行多方位多角度测量，为了获得物体正确的整体外部形貌，就需要通过点云拼接技术，将测量的单场数据拼接在一起获得被测物表面的整体数据点云，同时点云拼接属于三维测量过程中的数据处理阶段，各个局部点云数据之间的拼接精度也直接影响着整体的测量精度。因此点云拼接技术是三维形貌测量中的关键过程，也是实现对物体完整三维轮廓重构的重要处理步骤。
发明内容
本发明的目的在于克服上述不足，提供一种基于标准球架的三维点云拼接方法，以标准球架作为中间媒介，将多个单场测量数据转换到统一坐标系中，避免了多视场拼接的累积误差；通过构造特征球面的方式，提高各测量点云数据间的重叠度，降低了拼接误差，实现了高效、高精度的三维点云拼接。
为了达到上述目的，本分明包括以下步骤：
S1，固定测量设备组合的空间位置，使测量设备的测量视场内至少能够拍摄到三个标准球；
S2，测量设备测量球架上每个标准球的球面点云数据，拟合球面获得每个标准球的球心坐标，以此来建立球架坐标系；
S3，计算标准球点云的曲率，并提取标准球球面的点云；
S4，通过距离约束，分割出不同的球面，并建立球心距离矩阵，建立不同球的对应关系；
S5，通过不同球的对应关系的将球体中心对齐，完成对来自同一标准球的对应点云拼接；
S6，利用拟合的球心坐标和已知半径特征构造连续球面，通过迭代最近点算法完成球面点云精确拼接。
测量设备为结构光测头或三坐标测量机。
S4中，在分割出不同的球面之后，确定两片点云中来自同一个标准球的球面对应关系。
通过建立球心距离矩阵来寻找对应关系，球心距离矩阵M：
Figure BDA0003040061620000021
矩阵M中的每个元素都是两个球心之间的距离，如果M矩阵的某一行和另一片点云球心距离矩阵的某一行有至少三个相等的元素，则改组数据对应的两个球来自同一个标准球。
S6中，通过采用球面任意部分测量点拟合的方法计算球面中心，同时测量球体半径作为约束条件提高构造精度，然后根据球面的中心和半径来构造整个球面，球面方程为：
(xsi-x0)2+(ysi-y0)2+(zsi-z0)2＝r2
式中：xsi,ysi,zsi为球上点的坐标，x0,y0,z0为球心坐标，r为球的半径；
预先测量球面目标半径，将球体半径作为特征约束设为已知参数，通过最小化以下函数求解x0,y0,z0；
Figure BDA0003040061620000031
r＝constant
式中：n为拟合点个数；
用任意一对球面中心和半径来构造一个完整的球面，构造的表面与其它测量点云具有重叠区域。
S6中，通过迭代最近点算法完成球面点云精确拼接的具体方法如下：
利用求取的对应点对，通过四元数法求解旋转矩阵R和平移向量T，目标函数是：
Figure BDA0003040061620000032
或者，通过最小化下面的方程来求解：
Figure BDA0003040061620000033
式中：qi为拼接点云中第i个拼接点，
Figure BDA0003040061620000034
为虚拟重叠区域与其相对应的点，nj为每个点云中配准点个数，m为目标个数，N为所有配准点的总数，||·||为欧式范数，ρj为第j个点云的权重，ρj的值是在[0,1]；
Figure BDA0003040061620000035
式中：uj为第j个点云的目标拟合半径与其实际半径之间的偏差。
与现有技术相比，本分明通过标准球架为中间媒介，实现对测量视场区域内各局部坐标系的统一，消除了多视场拼接带来的累积误差；同时在点云精确配准过程中利用具有特征约束的球面点云构造虚拟重叠区域，提供了更精确地对应点对，并结合改进的迭代最近点算法，利用权函数优化求解拼接点云之间的转换关系，减少点云中较大的噪声影响，实现高精度三维点云拼接。
附图说明
图1为本发明的简化示意图；
图2为本发明的三维点云拼接方法流程图；
图3为实施例中拼接结果示意图，其中，(a)理论数据，(b)为拼接后数据；
其中，1a为第一台结构光测头，1b为第二台结构光测头，2为标准球架。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
本发明包括以下步骤：
步骤一，固定测量设备组合的空间位置，并保证其在测量过程中的相对位置不变；测量设备数量为两个或两个以上，可根据测量空间范围自由选取；测量设备不局限于结构光测头，也可以是三坐标测量机或其他测量设备，同时还需要选取适应视场范围的标准球架，完成点云拼接。
步骤二，通过高精度设备(如三坐标机)测量球架上每个标准球的球面点云数据，拟合球面获得每个标准球的球心坐标，以此来建立球架坐标系；通过高精度测量方式建立球架坐标系，以该坐标系为中间媒介，实现不同坐标系的数据统一。
步骤三，每个测量设备对应的测量视场内都会拍摄到三个或三个以上标准球，通过计算点云的曲率将球面点云提取出来；
步骤四，通过距离约束，分割出不同的球面，并建立球心距离矩阵，用以建立不同球的对应关系；在分割出不同的球面之后，还需要确定两片点云中来自同一个标准球的球面对应关系。通过建立球心距离矩阵来寻找对应关系，球心距离矩阵M：
Figure BDA0003040061620000051
矩阵M中的每个元素都是两个球心之间的距离，如果M矩阵的某一行和另一片点云球心距离矩阵的某一行有三个或三个以上相等的元素，这对应的这两个球来自同一个标准球。
步骤五，球面中心粗配准，通过将拟合后的球体中心对齐，完成对来自同一标准球的对应点云拼接；
步骤六，利用球心拟合坐标和已知半径特征构造连续球面，通过改进的迭代最近点(ICP)算法完成球面点云精确拼接。
拟合连续球面的目的就是构造虚拟重叠区域，通过采用球面任意部分测量点拟合的方法计算球面中心，同时测量球体半径作为约束条件提高构造精度，然后根据球面的中心和半径来构造整个球面，球面方程为：
(xsi-x0)2+(ysi-y0)2+(zsi-z0)2＝r2
式中：(xsi,ysi,zsi)——为球上点的坐标；x0,y0,z0——为球心坐标；r——球的半径。
预先测量球面目标半径，将球体半径作为特征约束设为已知参数，通过最小化以下函数求解x0,y0,z0:
Figure BDA0003040061620000052
r＝constant
式中：n——拟合点个数。
最小化方程是一个非线性问题，用Levenberg-Marquardt算法求解。然后用任意一对球面中心和半径来构造一个完整的球面，构造的表面与其它测量点云具有重叠区域。
通过改进的迭代最近点(ICP)算法完成球面点云精确拼接，利用求取的对应点对，通过四元数法求解旋转矩阵R和平移向量T，目标函数是：
Figure BDA0003040061620000061
或者，可以通过最小化下面的方程来求解：
Figure BDA0003040061620000062
式中：qi——拼接点云中第i个拼接点；
Figure BDA0003040061620000063
——虚拟重叠区域与其相对应的点；nj——为每个点云中配准点个数；m——目标个数；N——所有配准点的总数；||·||——欧式范数；ρj——第j个点云的权重,它的值是在[0,1]，主要取决于拼接点云的测量精度。
Figure BDA0003040061620000064
式中：uj——第j个点云的目标拟合半径与其实际半径之间的偏差。权重ρj主要用于提高拼接的稳定性，拼接点云中的一些较大误差的影响可以通过一个小的权重来减少。
如图1所示，固定第一台结构光测头1a和第二台结构光测头1b的空间位置，保证其在测量过程中的空间位置不变，并根据视场范围选取合适结构与尺寸的标准球架2。
将标准球架放在三坐标机上进行触点式高精度测量，并拟合出每个标准球的球心坐标，注意在测量过程中固定球架的位置不动，保证球架坐标系建立的准确性。
第一台结构光测头1a和第二台结构光测头1b向标准球架2投射预设图案，获取三维点云数据，并作点云去噪等预处理。
随后，将两个视场的实测点云进行如图2所示的点云拼接过程。
a)识别实测点云中的球面点云：通过曲率特征提取球面点云；
b)将实测球面点云分割为不同的球：在球面点云中随机抽取一点qi，用点qi和它的邻域点云拟合球面求出球心位置，将三个标准球分开；
c)识别不同的标准球：通过建立球心矩阵确定理论球面点云和实测球面点云中来自同一个标准球的对应关系；
d)球心粗对齐：通过将拟合后的球体中心对齐拼接来自同一标准球的对应点云。
e)构造虚拟球面：将球体半径设为一直参数作为约束条件来构造虚拟球面。
f)选择对应的点对：理论球面点云P作为固定点云。实测球面点云Q中的每个点qi分别连接到对应的拟合球面中心Oj(j＝1,2,3)。连线与球面Sj(j＝1,2,3)在qi'处相交，视为qi的对应点。
采用四元数法求解旋转矩阵R和平移向量T。
实施例：为了验证本发明方法的可行性，搭建平台，按照上述步骤实施实验，拼接结果如图3所示。对所示结果进行统计，结果如表1至表5所示。
表1理论球心距
Figure BDA0003040061620000071
表2拼接后的球心距
Figure BDA0003040061620000072
表3视场a内的球心距及误差
Figure BDA0003040061620000073
Figure BDA0003040061620000081
表4视场b内的球心距误差
Figure BDA0003040061620000082
表5相邻视场球心距误差
Figure BDA0003040061620000083
结论为：以表3、表4中每个视场中的球心距误差作为整个系统的测量误差，计算各视场内球心距的平均误差评估测量误差，整个系统的平均误差为0.01906mm。以表5中不同视场之间的球心距误差作为拼接精度的累计误差(包含测量误差和拼接误差)，计算不同视场球心距误差的平均值来评估拼接的累计误差，整个系统平均拼接累计误差为：0.043347mm。由此可得验证实验的拼接精度可达0.024287mm。

Claims (6)

1.一种基于标准球架的三维点云拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，固定测量设备组合的空间位置，使测量设备的测量视场内至少能够拍摄到三个标准球；
S2，测量设备测量球架上每个标准球的球面点云数据，拟合球面获得每个标准球的球心坐标，以此来建立球架坐标系；
S3，计算标准球点云的曲率，并提取标准球球面的点云；
S4，通过距离约束，分割出不同的球面，并建立球心距离矩阵，建立不同球的对应关系；
S5，通过不同球的对应关系的将球体中心对齐，完成对来自同一标准球的对应点云拼接；
S6，利用拟合的球心坐标和已知半径特征构造连续球面，通过迭代最近点算法完成球面点云精确拼接。
2.根据权利要求1所述的一种基于标准球架的三维点云拼接方法，其特征在于，测量设备为结构光测头或三坐标测量机。
3.根据权利要求1所述的一种基于标准球架的三维点云拼接方法，其特征在于，S4中，在分割出不同的球面之后，确定两片点云中来自同一个标准球的球面对应关系。
4.根据权利要求1所述的一种基于标准球架的三维点云拼接方法，其特征在于，通过建立球心距离矩阵来寻找对应关系，球心距离矩阵M：
Figure FDA0003040061610000011
矩阵M中的每个元素都是两个球心之间的距离，如果M矩阵的某一行和另一片点云球心距离矩阵的某一行有至少三个相等的元素，则改组数据对应的两个球来自同一个标准球。
5.根据权利要求1所述的一种基于标准球架的三维点云拼接方法，其特征在于，S6中，通过采用球面任意部分测量点拟合的方法计算球面中心，同时测量球体半径作为约束条件提高构造精度，然后根据球面的中心和半径来构造整个球面，球面方程为：
(xsi-x0)2+(ysi-y0)2+(zsi-z0)2＝r2
式中：xsi,ysi,zsi为球上点的坐标，x0,y0,z0为球心坐标，r为球的半径；
预先测量球面目标半径，将球体半径作为特征约束设为已知参数，通过最小化以下函数求解x0,y0,z0；
Figure FDA0003040061610000021
r＝constant
式中：n为拟合点个数；
用任意一对球面中心和半径来构造一个完整的球面，构造的表面与其它测量点云具有重叠区域。
6.根据权利要求1所述的一种基于标准球架的三维点云拼接方法，其特征在于，S6中，通过迭代最近点算法完成球面点云精确拼接的具体方法如下：
利用求取的对应点对，通过四元数法求解旋转矩阵R和平移向量T，目标函数是：
Figure FDA0003040061610000022
或者，通过最小化下面的方程来求解：
Figure FDA0003040061610000023
式中：qi为拼接点云中第i个拼接点，
Figure FDA0003040061610000024
为虚拟重叠区域与其相对应的点，nj为每个点云中配准点个数，m为目标个数，N为所有配准点的总数，||·||为欧式范数，ρj为第j个点云的权重，ρj的值是在[0,1]；
Figure FDA0003040061610000031
式中：uj为第j个点云的目标拟合半径与其实际半径之间的偏差。
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