CN113776452A - 一种圆柱形筒体的圆度测量方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种圆柱形筒体的圆度测量方法及装置，所述方法包括：获取圆柱形筒体的三维点云数据；对三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据；对预处理后的三维点云数据进行搬正使圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述目标轴是预设的；对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得圆柱形筒体的中心轴线方程；根据测量位置的坐标以及圆柱形筒体的中心轴线方程，获得测量位置所在截面的圆度；其中，测量位置为圆柱形筒体上的一点。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法及装置，提高了圆柱形筒体的圆度测量的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及测量技术领域，具体涉及一种圆柱形筒体的圆度测量方法及装置。
背景技术
目前，罐式集装箱是一种安装于紧固外部框架内的不锈钢压力容器，通常用于化工、食品饮料、能源等物流领域，具备经济实惠、快捷安全的特点。
罐式集装箱为双壳体结构，如图1所示，罐式集装箱包括框架1、外筒体2、内筒3、真空绝热层4、阀门仪表箱5、支撑装置6等结构。其中内筒体外表面采用多层铝箔和玻璃纤维纸进行缠绕构成多层绝热层，内筒体与外筒体之间设置8个支撑装置，外筒体与内筒体之间为夹层，夹层采用真空技术处理成为高真空状态。罐式集装箱内筒体采用钢板卷圆成形焊接，因与外筒体进行套装，故对其圆度、直线度等工艺尺寸要求较高。内筒体和外筒体及封头的制造应严格符合GB150.4-2011《压力容器第4部分制造、检验和验收》的规定，其中在外压容器组焊完成后，还应检查壳体的圆度。现有技术中，壳体圆度的检查多采用内弓形或外弓形样板，上述方法为人工测量方式，作业效率低、可靠性差且容易出错。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明实施例提供一种圆柱形筒体的圆度测量方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
一方面，本发明提出一种圆柱形筒体的圆度测量方法，包括：
获取圆柱形筒体的三维点云数据；
对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据；
对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述目标轴是预设的；
对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程；
根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度；其中，所述测量位置为所述圆柱形筒体上的一点。
另一方面，本发明提供一种圆柱形筒体的圆度测量装置，包括：
获取单元，用于获取圆柱形筒体的三维点云数据；
预处理单元，用于对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据；
搬正单元，用于对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述目标轴是预设的；
轴线拟合单元，用于对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程；
测量单元，用于根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度；其中，所述测量位置为所述圆柱形筒体上的一点。
再一方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一实施例所述圆柱形筒体的圆度测量方法的步骤。
又一方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述圆柱形筒体的圆度测量方法的步骤。
本发明实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法及装置，能够获取圆柱形筒体的三维点云数据，对三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据，对预处理后的三维点云数据进行搬正使圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据，对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得圆柱形筒体的中心轴线方程，根据测量位置的坐标以及圆柱形筒体的中心轴线方程，获得测量位置所在截面的圆度，提高了圆柱形筒体的圆度测量的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1是现有技术中罐式集装箱的结构示意图。
图2是本发明一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的流程示意图。
图3是本发明另一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的流程示意图。
图4是本发明一实施例提供的预处理后的三维点云数据示意图。
图5是本发明另一实施例提供的切片后的椭圆截面示意图。
图6是本发明再一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的流程示意图。
图7是本发明一实施例提供的圆柱形筒体的中心轴线示意图。
图8是本发明又一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的流程示意图。
图9是本发明一实施例提供的圆度计算的示意图。
图10是本发明还一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的流程示意图。
图11是本发明一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置的结构示意图。
图12是本发明另一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置的结构示意图。
图13是本发明再一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置的结构示意图。
图14是本发明又一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置的结构示意图。
图15是本发明还一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置的结构示意图。
图16是本发明一实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
本发明实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的执行主体包括但不限于计算机。
图2是本发明一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的流程示意图，如图2所示，本发明实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法，包括：
S201、获取圆柱形筒体的三维点云数据；
具体地，通过三维激光扫描仪对罐式集装箱的内筒体进行扫描，可以获得内筒体的三维点云数据。计算机可以获取内筒体的三维点云数据，作为圆柱形筒体的三维点云数据。
其中，将三维激光扫描仪正置于内筒体中心整体扫描或者间距设定距离进行多站扫描并依据内筒体的特征点进行拼接，从而获得内筒体的完整三维点云数据。三维点云数据为内筒体顶点三维坐标，能够复现内筒体的几何形态，内筒体的中轴线呈水平状态。预先设置扫描仪测量精度达到或优于10m处2mm；扫描时，扫描距离≥30m。
S202、对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据；
具体地，所述计算机在获取圆柱形筒体的三维点云数据之后，会对所述圆柱形筒体的三维点云数据进行预处理，以去除所述三维点云数据中的体外孤点、内部杂点、噪声点等数据，使三维点云数据有序排列，获得预处理后的三维点云数据。
例如，三维点云数据的预处理可以采用体素滤波、统计滤波、高斯滤波、基于权重局部优化投影(WLOP)简化算法、DoN算法等算法，根据实际需要进行设置，本发明实施例不做限定。在剔除内部杂点时，也可以采用手工剔除杂点。
S203、对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述目标轴是预设的；
具体地，所述计算机在获得预处理后的三维点云数据之后，由于预处理后的三维点云数据所构成的圆柱形筒体的中心轴线与任何一个坐标轴都不平行，为了方便后续数据处理，所述计算机会对预处理后的三维点云数据进行搬正，获得搬正后的三维点云数据，搬正后的三维点云数据所构成的圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行。其中，所述目标轴是预设的，会设置所述三维点云数据所属坐标系的一个坐标轴，坐标目标轴，并且垂直于所述目标轴可以截取圆柱形筒体的椭圆截面。
S204、对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程；
具体地，所述计算机在获得搬正后的三维点云数据之后，可以对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，拟合出所述圆柱形筒体的中心轴线方程。
S205、根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度；其中，所述测量位置为所述圆柱形筒体上的一点。
具体地，可以在所述圆柱形筒体上选择测量位置，测量所述测量位置所在待测截面的圆度。所述计算机可以基于所述测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度。可理解的是，测量位置所在的待测截面为圆形截面。
本发明实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法，能够获取圆柱形筒体的三维点云数据，对三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据，对预处理后的三维点云数据进行搬正使圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据，对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得圆柱形筒体的中心轴线方程，根据测量位置的坐标以及圆柱形筒体的中心轴线方程，获得测量位置所在待测截面的圆度，提高了圆柱形筒体的圆度测量的准确性。此外，由于测量过程减少了人工干扰，提高了测量效率。
图3是本发明另一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的流程示意图，如图3所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，所述对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行包括：
S301、沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得s个平行的椭圆截面；其中，s为大于等于2的正整数；
具体地，所述计算机沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，可以获得s个平行的椭圆截面，每个椭圆截面上的预处理后的三维点云数据可以拟合出椭圆方程。其中，s为大于等于2的正整数，s的具体数值根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。
由于圆柱体的斜截面是椭圆，对如图4所示的预处理后的三维点云数据，沿X轴作垂直于X轴的截面，截面与圆柱形筒体相交，使得到的斜截面都是椭圆截面，椭圆截面沿圆柱形筒体中心轴线方向的投影为圆，椭圆截面上的椭圆长轴为2a，短轴为2b；圆柱形筒体的圆柱半径为r。通过几何关系可知圆柱半径r与椭圆截面上的椭圆短半轴b相等，即：r＝b，那么该椭圆截面与圆柱形筒体的圆柱底面的夹角θ可以表示为：
如图4所示，三维激光扫描仪扫描获取的圆柱形筒体的三维点云数据置于三维坐标系中，圆柱形筒体的中心轴线方向与X轴有一定夹角，并不完成重合，不利于后期三维点云数据的计算，故需要进行搬正处理。
S302、对每个椭圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得对应的椭圆方程；
具体地，所述计算机可以采用多元非线性回归函数对每个椭圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得每个椭圆截面对应的椭圆方程。
其中，椭圆方程可以表示为Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+1＝0，A、B、C、D和E为椭圆方程的系数，可以通过曲线拟合获得A、B、C、D和E的具体数值。
S303、根据每个椭圆方程以及夹角计算公式，计算获得每个椭圆截面与所述目标轴的夹角；其中，所述夹角计算公式是预设的；
具体地，每个椭圆截面与所述目标轴存在夹角，所述计算机可以根据每个椭圆截面对应的椭圆方程以及夹角计算公式，计算获得每个椭圆截面与所述目标轴的夹角。其中，所述夹角计算公式是预设的。
例如，所述椭圆方程为Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+1＝0，每个椭圆截面上的椭圆的几何中心(xo，yo)可以表示为：
长轴半径为a，短轴半径为b，那么夹角的计算公式可以表示为
将a和b分别用椭圆方程的系数进行表示，带入到夹角的计算公式中进行化简，可以获得夹角计算公式为
从椭圆方程获取A、B和C的值，带入到夹角计算公式中，即可计算出夹角θ的值。
S304、计算各个椭圆截面与所述目标轴的夹角的平均值，作为目标夹角；
具体地，所述计算机可以计算出s个椭圆截面与所述目标轴的夹角，然后计算各个椭圆截面与所述目标轴的夹角的平均值，即计算s个夹角的平均值，作为目标夹角。所述目标夹角为使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，所述圆柱形筒体需要旋转的角度。
例如，所述计算机可以根据公式
计算获得目标夹角
其中，θi为第i个椭圆截面与所述目标轴的夹角，i为整数数据且i小于等于s，s为椭圆截面的数量。
S305、基于所述目标夹角将所述预处理后的三维点云数据绕旋转轴旋转，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述旋转轴是预设的。
具体地，所述计算机在获得所述目标夹角之后，可以基于所述目标夹角构建旋转矩阵，然后将所述预处理后的三维点云数据的每个坐标与旋转矩阵相乘，使所述预处理后的三维点云数据绕旋转轴旋转，获得搬正后的三维点云数据。其中，所述旋转轴是预设的。
例如，如图4所示，三维点云数据所属的坐标系的三个坐标轴为X轴、Y轴和Z轴，目标轴为X轴，旋转轴为Z轴，获得的目标夹角为
基于目标夹角
可以建立绕Z轴旋转的旋转矩阵如下：
预处理后的三维点云数据绕Z轴旋转后，获得搬正后的三维点云数据，搬正后的三维点云数据所构成的圆柱形筒体的中心轴线与X轴平行。
在上述各实施例的基础上，进一步地，所述沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得s个平行的椭圆截面包括：
沿所述目标轴方向，以预设间距垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得s个平行的椭圆截面。
具体地，在对预处理后的三维点云数据进行切片时，可以沿所述目标轴方向，以预设间距垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，使各个切片之间沿所述目标轴方向的距离相等。其中，所述预设间距根据实际需要进行设置，本发明实施例不做限定。
例如，如图5所示，沿X轴方向，以预设间距L垂直于X轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得八个平行的椭圆截面。
图6是本发明再一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的流程示意图，如图6所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，所述对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程包括：
S601、沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对搬正后的三维点云数据进行切片，获得m个平行的圆截面；
具体地，所述计算机沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对搬正后的三维点云数据进行切片，可以获得m个平行的圆截面。其中，m为大于等于2的正整数，m个具体数值根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。
S602、对每个圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得对应的圆方程；
具体地，所述计算机可以采用多元非线性回归函数对每个圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得每个圆截面对应的圆方程。
例如，所述椭圆方程为Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+1＝0，由于圆可以看作特殊的椭圆，按照上述步骤S302中椭圆方程的拟合过程来获得圆方程，即上述椭圆方程中A和C相等，B＝0，即成为圆方程。
S603、根据每个圆方程以及中心点计算公式，计算获得每个圆截面的几何中心坐标；其中，所述中心点计算公式是预设的；
具体地，所述计算机可以根据每个圆方程以及中心点计算公式，计算获得每个圆截面的几何中心坐标，圆截面的几何中心坐标位于搬正后的三维点云数据所构成的圆柱形筒体的中心轴线上。
例如，对于椭圆方程为Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+1＝0，椭圆的几何中心(xo，yo)可以表示为：
圆方程中A和C相等，B＝0，那么圆截面的几何中心坐标可以表示为
S604、对各个圆截面的几何中心坐标进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程。
具体地，所述计算机可以通过随机抽样一致(Random sample consensus，简称RANSAC)算法对各个圆截面的几何中心坐标进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程。
例如，设圆柱形筒体的中心轴线方程为：
其中，k为比例值，(x0，y0，z0)为圆柱形筒体的中心轴线上的任意一点，α、β和γ为方程系数。
采用RANSAC算法进行中心轴线拟合时，假设内点在整个数据集中的概率为t，t表示如下：
其中，nin为内点的数量，nout为外点的数量，那么能采样到正确的n个点去计算出正确模型的概率就是P＝1-(1-tn)k，拟合中心轴线时，n从2开始取值，k表示迭代次数，即随机选取n个点计算模型的次数，P为在这些参数下得到正确解的概率，可设置为99％。
由概率P的表达式，可以将迭代次数k表示为：
最终拟合获得的圆柱形筒体的中心轴线如图7所示。
图8是本发明又一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的流程示意图，如图8所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，所述根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在截面的圆度包括：
S801、根据所述测量位置的坐标，获得所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据；其中，所述测量位置所在待测截面与所述圆柱形筒体的中心轴线垂直；
具体地，所述计算机可以获取所述测量位置的坐标，所述测量位置的坐标包括在所述目标轴上的坐标值，然后从所述搬正后的三维点云数据中获取与所述测量位置在目标轴上的坐标值相同的数据点，作为所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据。其中，所述测量位置所在待测截面与所述圆柱形筒体的中心轴线垂直，所述测量位置所在待测截面为圆截面。
S802、根据所述测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆心坐标；
具体地，所述计算机将所述测量位置的坐标带入到所述圆柱形筒体的中心轴线方程中，可以计算获得所述测量位置所在待测截面的圆心坐标。
S803、根据所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据中每个数据点的坐标和所述圆心坐标，计算获得每个数据点与圆心的距离；
具体地，所述计算机根据所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据中每个数据点的坐标和所述圆心坐标，可以计算获得所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据中每个数据点与圆心的距离。
例如，距离计算公式为
将数据点的坐标和圆心坐标带入到上述公式中，即可计算出数据点与圆心之间的距离。
S804、计算所述数据点与圆心的距离的最大值与最小值的差值，作为所述测量位置所在待测截面的圆度。
具体地，所述计算机可以从所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据中每个数据点与圆心的距离中，获得距离的最大值和距离的最小值，然后计算距离的最大值减去距离的最小值的差值，作为所述测量位置所在待测截面的圆度。
例如，距离的最大值为max(d)，距离的最小值为min(d)，如图9所示，那么所述测量位置所在待测截面的圆度等于R2-R1＝max(d)-min(d)。
对于罐式集装箱(罐箱)，因其加工工艺和结构强度的需要，沿罐箱筒节方向均布有不同形式的加强筋板。在进行地面三维激光扫描时，这些加强筋板同样被扫描到，并且相对扫描仪位置造成不同程度的遮挡。同时，这些加强筋板并不是测量罐箱几何尺寸测量所必须的，并会影响当前的圆度测量。因此，在进行本发明实施例提供的的圆柱形筒体的圆度测量时，需要剔除掉加强筋板的点云，保留筒节部分的点云。
因加强筋板与筒节相对垂直，故加强筋板局部点云的法向量与筒节点云局部点云的法向量垂直，并与内筒体轴线方向平行或成锐角；基于此相对关系，可以利用局部点云的法向量去除加强筋板点云。
图10是本发明还一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量方法的流程示意图，如图10所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，所述对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据包括：
S1001、获取所述三维点云数据中每个数据点以及每个数据点的预设数量个邻近点，构成每个数据点的局部点云；
具体地，所述计算机可以通过Kd-Tree算法从所述三维点云数据中获取距离每个数据点最近的预设数量个数据点，作为每个数据点的预设数量个邻近点，每个数据点以及每个数据点的预设数量个邻近点，构成每个数据点的局部点云。其中，所述预设数量根据实际需要进行设置，本发明实施例不做限定。
S1002、根据每个数据点的局部点云，获得每个数据点的局部点云的协方差矩阵；并根据所述三维点云数据，获得所述三维点云数据的协方差矩阵；
具体地，所述计算机根据每个数据点的局部点云，可以计算获得每个数据点的局部点云的协方差矩阵，并且所述计算机可以根据所述三维点云数据，计算获得三维点云数据的协方差矩阵。
其中，对于三维数据集合P，可以表示为：
P＝{Pj|Pj＝(xj，yj，zj)T}
Pj表示三维数据集中的第j个数据点，j为自然数，j小于等于w，w为三维数据集合P中的数据点的总数减1。
三维数据集合P对应的协方差矩阵可以表示为：
其中，
S1003、根据每个数据点的局部点云的协方差矩阵，获得每个数据点的局部点云对应的法向量；并根据所述三维点云数据的协方差矩阵，获得所述三维点云数据对应的法向量；
具体地，对于任意一个数据点的局部点云的协方差矩阵，所述计算机可以根据所述数据点的局部点云的协方差矩阵，建立所述数据点的局部点云的协方差矩阵的特征方程，然后对所述数据点的局部点云的协方差矩阵的特征方程进行求解，可以获得所述数据点的局部点云的协方差矩阵的三个特征值，对比述数据点的局部点云的协方差矩阵的三个特征值的大小，获得最小的特征值，将最小的特征值带入到所述数据点的局部点云的协方差矩阵的特征方程中，可以获得最小的特征值对应的特征向量，作为所述数据点的局部点云对应的法向量。重复上面的过程，所述计算机即可获得每个数据点的局部点云对应的法向量。同理，所述计算机可以根据所述三维点云数据的协方差矩阵，获得所述三维点云数据对应的法向量。
S1004、根据每个数据点的局部点云对应的法向量和所述三维点云数据对应的法向量，计算获得每个数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角；
具体地，对于任意一个数据点的局部点云对应的法向量，所述计算机可以根据数据点的局部点云对应的法向量和所述三维点云数据对应的法向量，计算出所述数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角。重复上述计算过程，所述计算机可以获得每个数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角。
例如，所述数据点的局部点云对应的法向量为
所述三维点云数据对应的法向量为
那么
其中，θ为所述数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角。
S1005、若判断获知所述数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角小于预设夹角，则删除所述数据点的局部点云。
具体地，对于每个数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角，所述计算机将所述数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角θ与预设夹角进行比较，如果夹角θ小于所述预设夹角，说明所述数据点的局部点云，是加强筋板上的点云，那么将夹角θ对应的数据点的局部点云从所述三维点云数据中删除。其中，所述预设夹角为锐角，根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。
通过步骤S1001至步骤S1005，可以将所述三维点云数据中的加强筋板点云去除，获得不含加强筋板的罐箱内筒体点云，提高了用于圆度测量的数据的准确性。
图11是本发明一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置的结构示意图，如图11所示，本发明实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置包括获取单元1101、预处理单元1102、搬正单元1103、轴线拟合单元1104和测量单元1105，其中：
获取单元1101用于获取圆柱形筒体的三维点云数据；预处理单元1102用于对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据；搬正单元1103用于对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述目标轴是预设的；轴线拟合单元1104用于对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程；测量单元1105用于根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度；其中，所述测量位置为所述圆柱形筒体上的一点。
具体地，通过三维激光扫描仪对罐式集装箱的内筒体进行扫描，可以获得内筒体的三维点云数据。获取单元1101可以获取内筒体的三维点云数据，作为圆柱形筒体的三维点云数据。
在获取圆柱形筒体的三维点云数据之后，预处理单元1102会对所述圆柱形筒体的三维点云数据进行预处理，以去除所述三维点云数据中的体外孤点、内部杂点、噪声点等数据，使三维点云数据有序排列，获得预处理后的三维点云数据。
在获得预处理后的三维点云数据之后，由于预处理后的三维点云数据所构成的圆柱形筒体的中心轴线与任何一个坐标轴都不平行，为了方便后续数据处理，搬正单元1103会对预处理后的三维点云数据进行搬正，获得搬正后的三维点云数据，搬正后的三维点云数据所构成的圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行。其中，所述目标轴是预设的，会设置所述三维点云数据所属坐标系的一个坐标轴，坐标目标轴，并且垂直于所述目标轴可以截取圆柱形筒体的椭圆截面。
在获得搬正后的三维点云数据之后，轴线拟合单元1104可以对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，拟合出所述圆柱形筒体的中心轴线方程。
具体地，可以在所述圆柱形筒体上选择测量位置，测量所述测量位置所在待测截面的圆度。测量单元1105可以基于所述测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度。可理解的是，测量位置所在的待测截面为圆形截面。
本发明实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置，能够获取圆柱形筒体的三维点云数据，对三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据，对预处理后的三维点云数据进行搬正使圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据，对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得圆柱形筒体的中心轴线方程，根据测量位置的坐标以及圆柱形筒体的中心轴线方程，获得测量位置所在待测截面的圆度，提高了圆柱形筒体的圆度测量的准确性。此外，由于测量过程减少了人工干扰，提高了测量效率。
图12是本发明另一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置的结构示意图，如图12所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，搬正单元1103包括第一切片子单元11031、第一曲线拟合子单元11032、第一计算子单元11033、第二计算子单元11034和旋转子单元11035，其中：
第一切片子单元11031用于沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得s个平行的椭圆截面；其中，s为大于等于2的正整数；第一曲线拟合子单元11032用于对每个椭圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得对应的椭圆方程；第一计算子单元11033用于根据每个椭圆截面对应的椭圆方程以及夹角计算公式，计算获得每个椭圆截面与所述目标轴的夹角；其中，所述夹角计算公式是预设的；第二计算子单元11034用于计算各个椭圆截面与所述目标轴的夹角的平均值，作为目标夹角；旋转子单元11035用于基于所述目标夹角将所述预处理后的三维点云数据绕旋转轴旋转，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述旋转轴与所述椭圆截面平行且为一条坐标轴。
具体地，第一切片子单元11031沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，可以获得s个平行的椭圆截面，每个椭圆截面上的预处理后的三维点云数据可以拟合出椭圆方程。其中，s为大于等于2的正整数，s的具体数值根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。
第一曲线拟合子单元11032可以采用多元非线性回归函数对每个椭圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得每个椭圆截面对应的椭圆方程。
每个椭圆截面与所述目标轴存在夹角，第一计算子单元11033可以根据每个椭圆截面对应的椭圆方程以及夹角计算公式，计算获得每个椭圆截面与所述目标轴的夹角。其中，所述夹角计算公式是预设的。
第二计算子单元11034可以计算出s个椭圆截面与所述目标轴的夹角，然后计算各个椭圆截面与所述目标轴的夹角的平均值，即计算s个夹角的平均值，作为目标夹角。所述目标夹角为使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，所述圆柱形筒体需要旋转的角度。
在获得所述目标夹角之后，旋转子单元11035可以基于所述目标夹角构建旋转矩阵，然后将所述预处理后的三维点云数据的每个坐标与旋转矩阵相乘，使所述预处理后的三维点云数据绕旋转轴旋转，获得搬正后的三维点云数据。其中，所述旋转轴是预设的。
在上述各实施例的基础上，进一步地，第一切片子单元11031具体用于：
沿所述目标轴方向，以预设间距垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得s个平行的椭圆截面。
具体地，在对预处理后的三维点云数据进行切片时，第一切片子单元11031可以沿所述目标轴方向，以预设间距垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，使各个切片之间沿所述目标轴方向的距离相等。其中，所述预设间距根据实际需要进行设置，本发明实施例不做限定。
图13是本发明再一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置的结构示意图，如图13所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，轴线拟合单元1104包括第二切片子单元11041、第二曲线拟合子单元11042、第三计算子单元11043和轴线拟合子单元11044，其中：
第二切片子单元11041用于沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对搬正后的三维点云数据进行切片，获得m个平行的圆截面；其中，m为大于等于2的正整数；第二曲线拟合子单元11042用于对每个圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得对应的圆方程；第三计算子单元11043用于根据每个圆方程以及中心点计算公式，计算获得每个圆截面的几何中心坐标；其中，所述中心点计算公式是预设的；轴线拟合子单元11044用于对各个圆截面的几何中心坐标进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程。
具体地，第二切片子单元11041沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对搬正后的三维点云数据进行切片，可以获得m个平行的圆截面。其中，m为大于等于2的正整数，m个具体数值根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。
第二曲线拟合子单元11042可以采用多元非线性回归函数对每个圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得每个圆截面对应的圆方程。
第三计算子单元11043可以根据每个圆方程以及中心点计算公式，计算获得每个圆截面的几何中心坐标，圆截面的几何中心坐标位于搬正后的三维点云数据所构成的圆柱形筒体的中心轴线上。
轴线拟合子单元11044可以通过RANSAC算法对各个圆截面的几何中心坐标进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程。
图14是本发明又一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置的结构示意图，如图14所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，预处理单元1102包括构成子单元11021、第三获得子单元11022、第四获得子单元11023、第六计算子单元11024和删除子单元11025，其中：
构成子单元11021用于获取所述三维点云数据中每个数据点以及每个数据点的预设数量个邻近点，构成每个数据点的局部点云；第三获得子单元11022用于根据每个数据点的局部点云，获得每个数据点的局部点云的协方差矩阵；并根据所述三维点云数据，获得所述三维点云数据的协方差矩阵；第四获得子单元11023用于根据每个数据点的局部点云的协方差矩阵，获得每个数据点的局部点云对应的法向量；并根据所述三维点云数据的协方差矩阵，获得所述三维点云数据对应的法向量；第六计算子单元11024用于根据每个数据点的局部点云对应的法向量和所述三维点云数据对应的法向量，计算获得每个数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角；删除子单元11025用于在判断获知所述数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角小于预设夹角之后，删除所述数据点的局部点云。
具体地，构成子单元11021可以通过Kd-Tree算法从所述三维点云数据中获取距离每个数据点最近的预设数量个数据点，作为每个数据点的预设数量个邻近点，每个数据点以及每个数据点的预设数量个邻近点，构成每个数据点的局部点云。其中，所述预设数量根据实际需要进行设置，本发明实施例不做限定。
第三获得子单元11022根据每个数据点的局部点云，可以计算获得每个数据点的局部点云的协方差矩阵，并且所述计算机可以根据所述三维点云数据，计算获得三维点云数据的协方差矩阵。
对于任意一个数据点的局部点云的协方差矩阵，第四获得子单元11023可以根据所述数据点的局部点云的协方差矩阵，建立所述数据点的局部点云的协方差矩阵的特征方程，然后对所述数据点的局部点云的协方差矩阵的特征方程进行求解，可以获得述数据点的局部点云的协方差矩阵的三个特征值，对比述数据点的局部点云的协方差矩阵的三个特征值的大小，获得最小的特征值，将最小的特征值带入到所述数据点的局部点云的协方差矩阵的特征方程中，可以获得最小的特征值对应的特征向量，作为所述数据点的局部点云对应的法向量。重复上面的过程，第四获得子单元11023即可获得每个数据点的局部点云对应的法向量。同理，第四获得子单元11023可以根据所述三维点云数据的协方差矩阵，获得所述三维点云数据对应的法向量。
对于任意一个数据点的局部点云对应的法向量，第六计算子单元11024可以根据数据点的局部点云对应的法向量和所述三维点云数据对应的法向量，计算出所述数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角。重复上述计算过程，第六计算子单元11024可以获得每个数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角。
对于每个数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角，删除子单元11025将所述数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角θ与预设夹角进行比较，如果夹角θ小于所述预设夹角，说明所述数据点的局部点云，是加强筋板上的点云，那么将夹角θ对应的数据点的局部点云从所述三维点云数据中删除。其中，所述预设夹角为锐角，根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。
图15是本发明还一实施例提供的圆柱形筒体的圆度测量装置的结构示意图，如图15所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，测量单元1105包括第一获得子单元11051、第二获得子单元11052、第四计算子单元11053和第五计算子单元11054，其中：
第一获得子单元11051用于根据所述测量位置的坐标，获得所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据；其中，所述测量位置所在待测截面与所述圆柱形筒体的中心轴线垂直；第二获得子单元11052用于根据所述测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆心坐标；第四计算子单元11053用于根据所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据中每个数据点的坐标和所述圆心坐标，计算获得每个数据点与圆心的距离；第五计算子单元11054用于计算所述数据点与圆心的距离的最大值与最小值的差值，作为所述测量位置所在待测截面的圆度。
具体地第一获得子单元11051可以获取所述测量位置的坐标，所述测量位置的坐标包括在所述目标轴上的坐标值，然后从所述搬正后的三维点云数据中获取与所述测量位置在目标轴上的坐标值相同的数据点，作为所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据。其中，所述测量位置所在待测截面与所述圆柱形筒体的中心轴线垂直，所述测量位置所在待测截面为圆截面。
第二获得子单元11052将所述测量位置的坐标带入到所述圆柱形筒体的中心轴线方程中，可以计算获得所述测量位置所在待测截面的圆心坐标。
第四计算子单元11053根据所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据中每个数据点的坐标和所述圆心坐标，可以计算获得所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据中每个数据点与圆心的距离。
第五计算子单元11054可以从所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据中每个数据点与圆心的距离中，获得距离的最大值和距离的最小值，然后计算距离的最大值减去距离的最小值的差值，作为所述测量位置所在待测截面的圆度。
本发明实施例提供的装置的实施例具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。
图16是本发明一实施例提供的电子设备的实体结构示意图，如图16所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1601、通信接口(Communications Interface)1602、存储器(memory)1603和通信总线1604，其中，处理器1601，通信接口1602，存储器1603通过通信总线1604完成相互间的通信。处理器1601可以调用存储器1603中的逻辑指令，以执行如下方法：获取圆柱形筒体的三维点云数据；对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据；对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述目标轴是预设的；对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程；根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度；其中，所述测量位置为所述圆柱形筒体上的一点。
此外，上述的存储器1603中的逻辑指令可以通过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，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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取圆柱形筒体的三维点云数据；对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据；对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述目标轴是预设的；对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程；根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度；其中，所述测量位置为所述圆柱形筒体上的一点。
本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取圆柱形筒体的三维点云数据；对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据；对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述目标轴是预设的；对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程；根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度；其中，所述测量位置为所述圆柱形筒体上的一点。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (14)
1.一种圆柱形筒体的圆度测量方法，其特征在于，包括：
获取圆柱形筒体的三维点云数据；
对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据；
对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述目标轴是预设的；
对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程；
根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度；其中，所述测量位置为所述圆柱形筒体上的一点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行包括：
沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得s个平行的椭圆截面；其中，s为大于等于2的正整数；
对每个椭圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得对应的椭圆方程；
根据每个椭圆截面对应的椭圆方程以及夹角计算公式，计算获得每个椭圆截面与所述目标轴的夹角；其中，所述夹角计算公式是预设的；
计算各个椭圆截面与所述目标轴的夹角的平均值，作为目标夹角；
基于所述目标夹角将所述预处理后的三维点云数据绕旋转轴旋转，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述旋转轴是预设的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得s个平行的椭圆截面包括：
沿所述目标轴方向，以预设间距垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得s个平行的椭圆截面。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程包括：
沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对搬正后的三维点云数据进行切片，获得m个平行的圆截面；其中，m为大于等于2的正整数；
对每个圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得对应的圆方程；
根据每个圆方程以及中心点计算公式，计算获得每个圆截面的几何中心坐标；其中，所述中心点计算公式是预设的；
对各个圆截面的几何中心坐标进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据包括：
获取所述三维点云数据中每个数据点以及每个数据点的预设数量个邻近点，构成每个数据点的局部点云；
根据每个数据点的局部点云，获得每个数据点的局部点云的协方差矩阵；并根据所述三维点云数据，获得所述三维点云数据的协方差矩阵；
根据每个数据点的局部点云的协方差矩阵，获得每个数据点的局部点云对应的法向量；并根据所述三维点云数据的协方差矩阵，获得所述三维点云数据对应的法向量；
根据每个数据点的局部点云对应的法向量和所述三维点云数据对应的法向量，计算获得每个数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角；
若判断获知所述数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角小于预设夹角，则删除所述数据点的局部点云。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在截面的圆度包括：
根据所述测量位置的坐标，获得所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据；其中，所述测量位置所在待测截面与所述圆柱形筒体的中心轴线垂直；
根据所述测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆心坐标；
根据所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据中每个数据点的坐标和所述圆心坐标，计算获得每个数据点与圆心的距离；
计算所述数据点与圆心的距离的最大值与最小值的差值，作为所述测量位置所在待测截面的圆度。
7.一种圆柱形筒体的圆度测量装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取圆柱形筒体的三维点云数据；
预处理单元，用于对所述三维点云数据进行预处理，获得预处理后的三维点云数据；
搬正单元，用于对预处理后的三维点云数据进行搬正使所述圆柱形筒体的中心轴线与目标轴平行，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述目标轴是预设的；
轴线拟合单元，用于对搬正后的三维点云数据进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程；
测量单元，用于根据测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆度；其中，所述测量位置为所述圆柱形筒体上的一点。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述搬正单元包括：
第一切片子单元，用于沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得s个平行的椭圆截面；其中，s为大于等于2的正整数；
第一曲线拟合子单元，用于对每个椭圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得对应的椭圆方程；
第一计算子单元，用于根据每个椭圆截面对应的椭圆方程以及夹角计算公式，计算获得每个椭圆截面与所述目标轴的夹角；其中，所述夹角计算公式是预设的；
第二计算子单元，用于计算各个椭圆截面与所述目标轴的夹角的平均值，作为目标夹角；
旋转子单元，用于基于所述目标夹角将所述预处理后的三维点云数据绕旋转轴旋转，获得搬正后的三维点云数据；其中，所述旋转轴与所述椭圆截面平行且为一条坐标轴。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一切片子单元具体用于：
沿所述目标轴方向，以预设间距垂直于所述目标轴对预处理后的三维点云数据进行切片，获得s个平行的椭圆截面。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述轴线拟合单元包括：
第二切片子单元，用于沿所述目标轴方向，垂直于所述目标轴对搬正后的三维点云数据进行切片，获得m个平行的圆截面；其中，m为大于等于2的正整数；
第二曲线拟合子单元，用于对每个圆截面上的三维点云数据进行曲线拟合，获得对应的圆方程；
第三计算子单元，用于根据每个圆方程以及中心点计算公式，计算获得每个圆截面的几何中心坐标；其中，所述中心点计算公式是预设的；
轴线拟合子单元，用于对各个圆截面的几何中心坐标进行轴线拟合，获得所述圆柱形筒体的中心轴线方程。
11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预处理单元包括：
构成子单元，用于获取所述三维点云数据中每个数据点以及每个数据点的预设数量个邻近点，构成每个数据点的局部点云；
第三获得子单元，用于根据每个数据点的局部点云，获得每个数据点的局部点云的协方差矩阵；并根据所述三维点云数据，获得所述三维点云数据的协方差矩阵；
第四获得子单元，用于根据每个数据点的局部点云的协方差矩阵，获得每个数据点的局部点云对应的法向量；并根据所述三维点云数据的协方差矩阵，获得所述三维点云数据对应的法向量；
第六计算子单元，用于根据每个数据点的局部点云对应的法向量和所述三维点云数据对应的法向量，计算获得每个数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角；
删除子单元，用于在判断获知所述数据点的局部点云对应的法向量与所述三维点云数据对应的法向量的夹角小于预设夹角之后，删除所述数据点的局部点云。
12.根据权利要求7至11任一项所述的装置，其特征在于，所述测量单元包括：
第一获得子单元，用于根据所述测量位置的坐标，获得所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据；其中，所述测量位置所在待测截面与所述圆柱形筒体的中心轴线垂直；
第二获得子单元，用于根据所述测量位置的坐标以及所述圆柱形筒体的中心轴线方程，获得所述测量位置所在待测截面的圆心坐标；
第四计算子单元，用于根据所述测量位置所在待测截面上的三维点云数据中每个数据点的坐标和所述圆心坐标，计算获得每个数据点与圆心的距离；
第五计算子单元，用于计算所述数据点与圆心的距离的最大值与最小值的差值，作为所述测量位置所在待测截面的圆度。
13.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
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