CN115564917A - 一种测量视点规划方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种测量视点规划方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN115564917A CN202211172589.4A CN202211172589A CN115564917A CN 115564917 A CN115564917 A CN 115564917A CN 202211172589 A CN202211172589 A CN 202211172589A CN 115564917 A CN115564917 A CN 115564917A
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杨林志
申皓
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Abstract

本申请提供了一种测量视点规划方法、装置、设备及介质，解决了现有技术中存在效率低下的技术问题。方法包括：根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点；根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集；根据每一所述测量子集，创建对应的包围盒，其中，所述包围盒包括对应的测量子集中的所有所述离散测量点；根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间；根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点。本申请方法能够通过简单的方法实现测量视点的规划，提升了测量视点规划效率。

Description

一种测量视点规划方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及自动化测量技术领域，尤其涉及一种测量视点规划方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
近年来，随着测量设备与技术的不断进步，基于视觉的测量方法在航空、航天、船舶等领域发挥了越来越重要的作用，被广泛应用于零部件尺寸、对缝阶差间隙、表面连接件凹凸量、零件孔径检测等场景。对于视觉测量而言，其对测量系统的稳定性要求较高，依靠人工操作的测量精度难以保证，而且还会带来重复测量、测量完整性差的问题。因此，采用机器人搭载视觉测量终端进行自动化测量是一种较为理想的解决方案，机器人测量视点规划是保证系统测量精度和测量结果完整性的关键，而现有技术中，机器人测量视点规划存在效率低下的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种测量视点规划方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中PIU子系统参数相关性分析方法存在效率低下的问题。
为解决上述技术问题，本申请提出了一种测量视点规划方法，所述方法包括：
根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点；
根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集；
根据每一所述测量子集，创建对应的包围盒，其中，所述包围盒包括对应的测量子集中的所有所述离散测量点；
根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间；
根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量划分为若干测量点子集的步骤，包括：
获取所有所述离散测量点两两之间的第一距离；
根据所述第一距离，将所有所述离散测量点划分为若干测量点子集，其中，第一测量点和第二测量点之间的距离大于第二距离，所述第一测量点和所述第二测量点分别为不同的所述测量点子集中的离散测量点，所述第二距离根据所述测量仪器的视场范围确定。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间，包括：
根据所述测量仪器的景深和视场范围，确定立方体的边长；
根据所述立方体，将所述包围盒划分为若干测量子空间。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点的步骤，包括：
获取所述测量子空间的测量方向的向量，记为第一向量；
根据所述第一向量和所述测量仪器的测量距离，获取候选视点约束条件；
根据每一所述测量点子集和所述候选视点约束条件，得到候选视点集合；
根据所述候选视点集合和所述精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点；
根据所述目标测量点和所述候选视点集合，获取目标测量视点。
作为本申请的一些可选实施例，所述获取所述测量子空间的测量方向的向量，记为第一向量，包括：
根据所述测量点子集，获取第一矩阵；
对所述第一矩阵进行均值化处理，得到第二矩阵；
根据所述第二矩阵，获取对应的协方差矩阵；
根据所述协方差矩阵的特征值，获取所述第一向量。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述候选视点集合和所述精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点的步骤，包括：
根据所述精度约束模型，将所述候选视点集合划分为第一集合和第二集合，其中，所述第一集合中的离散测量点满足所述精度约束模型，所述第二集合中的离散测量点不满足所述精度约束模型；
根据所述第二集合中的离散测量点，返回所述根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集的步骤，直至所述第二集合中的所有离散测量点满足所述精度约束模型。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点，包括：
获取所述待测量对象的测量特征；
根据所述测量特征和所述三维模型，获取多个离散测量点。
为解决上述技术问题，本申请还提出了一种测量视点规划装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点；
第一划分模块，用于根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集；
创建模块，用于根据每一所述测量子集，创建对应的包围盒，其中，所述包围盒包括对应的测量子集中的所有所述离散测量点；
第二划分模块，用于根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间；
第二获取模块，用于根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点。
为解决上述技术问题，本申请还提出了电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
为解决上述技术问题，本申请还提出了一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
综上所述，本发明的有益效果如下：
本申请公开了一种测量视点规划方法，通过根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点，能够自动获取能够表征所述待测量对象的离散测量点，从而提升测量视点的规划效率；根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集，通过离散测量点的划分，能够降低每一测量点子集的计算量，从而提高测量视点的规划效率；根据每一所述测量子集，创建对应的包围盒，其中，所述包围盒包括对应的测量子集中的所有所述离散测量点，用简单的包围盒形状来近似代替复杂几何体的形状，减少了运算数据量，提高运算的效率，从而提升后续测量视点的规划效率；根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间；根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点，考虑了测量仪器的精度约束要求，保证了获取的目标测量点的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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，这些均在本发明的保护范围内。
图1是本发明实施例的测量视点规划方法的流程示意图。
图2是本发明实施例的飞机蒙皮的结构示意图。
图3是本发明实施例的包围盒空间划分的示意图。
图4是本发明实施例的测量仪器的精度约束关系的示意图。
图5是本发明实施例的测量视点规划装置的结构示意图。
图6是本发明实施例的电子设备的结构示意图。
其中，1-表面连接件；2-包围盒；3-测量子空间；4-第一离散测量点；5-测量仪器；6-测量视点；7-质心。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
近年来，随着测量设备与技术的不断进步，基于视觉的测量方法在航空、航天、船舶等领域发挥了越来越重要的作用，被广泛应用于零部件尺寸、对缝阶差间隙、表面连接件凹凸量、零件孔径检测等场景。对于视觉测量而言，其对测量系统的稳定性要求较高，依靠人工操作的测量精度难以保证，而且还会带来重复测量、测量完整性差的问题。因此，采用机器人搭载视觉测量终端进行自动化测量是一种较为理想的解决方案，机器人测量视点规划是保证系统测量精度和测量结果完整性的关键。
而现有技术中，机器人测量视点规划常常针对整个零部件进行测量视点的规划，这种方法会导致获取的候选测量视点的数量庞大，从而降低计算量的增加，增加资源的浪费，并且会降低测量视点的规划效率；并且，现有技术中机器人测量视点的规划方法中并未考虑视觉测量系统的测量仪器在测量空间内的精度约束，导致获取的测量视点不准确。
为解决上述技术问题，参见图1，为解决上述技术问题，本申请提出了一种测量视点规划方法，所述方法包括：
S1、根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点；
具体的，在本步骤中，首先获取待测量对象的三维模型，根据所述三维模型获取多个离散测量点，其中，所述待测量对象可以是飞机零部件，所述飞机零部件包括但不限于机身、机翼、翼尖、外侧副翼、内侧副翼、蒙皮、方向舵、扰流板等，所述离散测量点可以通过在待测量对象表面设置多个标志点的方式，在获取待测量对象的三维模型后，根据三维模型上标志点获取所述离散测量点；
作为本申请的一些可选实施例，所述根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点，包括：
S11、获取所述待测量对象的测量特征；
具体的，首先获取所述待测量对象的测量特征，所述测量特征可以是分布在所述待测量对象上的孔、钉头、对缝等特征，将这些特征通过离散的测量点进行表征可以大幅度降低数据量并且易于实施，提升了测量视点的规划效率；在一具体实施例中，如图2所示，所述待测量对象为飞机蒙皮，所述测量特征为所述飞机蒙皮的表面连接件1的中心点。
S12、根据所述测量特征和所述三维模型，获取多个离散测量点。
具体的，在获取所述待测量对象的测量特征后，根据所述三维模型即可获取测量特诊的空间三维坐标，得到多个离散测量点，通过将测量特征简化为离散测量点进行测量视点的规划，计算过程简单，能够提高测量视点的规划效率。
S2、根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集；
具体的，根据离散测量点的空间分布情况，将离散测量点划分为若干个离散测量点子集，离散测量点子集表示为Γ＝{Γ1,Γ2,Γ3…，Γn}，通过对离散测量点划分为若干测量点子集，使得每一测量点子集的数据量减小，减少了后续的计算量，从而提升了测量视点的规划效率。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量划分为若干测量点子集的步骤，包括：
S21、获取所有所述离散测量点两两之间的第一距离；
具体的，首先通过离散测量点的三维空间坐标，获取各个离散测量点之间的距离，将所述距离记为第一距离；
S22、根据所述第一距离，将所有所述离散测量点划分为若干测量点子集，其中，第一测量点和第二测量点之间的距离大于第二距离，所述第一测量点和所述第二测量点分别为不同的所述测量点子集中的离散测量点，所述第二距离根据所述测量仪器的视场范围确定。
具体的，在获取所述第一距离后，将所有所述离散测量点划分若干测量点子集，不同离散测量点子集内的任意两个离散测量点间的第一距离大于第二距离，其中，所述第二距离根据所述测量仪器的视场范围确定，具体的，记所述测量仪器的视场范围的长和宽分别为a和b，所述第二距离通过下列公式计算：
Figure BDA0003863909770000081
由于第一测量点和第二测量点之间的距离大于第二距离，所述第一测量点和所述第二测量点分别为不同的所述测量点子集中的离散测量点，降低通过测量仪器对每个子集中的离散测量点进行测量时的视场重叠，避免了重复测量带来的测量效率低的问题，使得测量时的效率更高。
S3、根据每一所述测量子集，创建对应的包围盒，其中，所述包围盒包括对应的测量子集中的所有所述离散测量点；
具体的，针对每一所述测量子集，创建对应的包围盒，所述包围盒包括对应的测量子集中的所述离散测量点，包围盒是一种求解离散点集最优包围空间的算法，基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体(称为包围盒)来近似地代替复杂的几何对象，用简单的包围盒形状来近似代替复杂几何体的形状，减少了运算数据量，提高运算的效率，从而提升后续测量视点的规划效率。
S4、根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间；
具体的，为了进一步提升测量视点的划分效率，本步骤根据测量仪器的景深和视场范围对创建的包围盒进行进一步划分，将后续测量时测量仪器到离散测量点视为一直线，由于包围盒中包括多个离散测量点，直线与包围盒中的离散测量点求交的速度较慢，而直线与划分后得到的测量子空间求交速度更快，避免了直线和离散测量点多次求交，从而减少了计算量，增加了视点规划的效率。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间，包括：
S41、根据所述测量仪器的景深和视场范围，确定立方体的边长；
具体的，首先根据所述测量仪器的景深和视场范围，确定立方体的边长，记所述测量仪器的视场范围的长和宽分别为a和b，将测量仪器的景深设为h，则分别将a、b和h作为所述立方体的边长；通过将测量仪器的关联参数作为所述立方体的边长，使得后续划分的测量子空间与测量仪器的实际情况相关联，能够提升规划后视点的准确度。
S42、根据所述立方体，将所述包围盒划分为若干测量子空间。
具体的，为了进一步提升测量视点的划分效率，如图3所示，本步骤根据前述获得的立方体，对所述包围盒进行均匀划分，得到若干测量子空间，当测量子空间太稀疏无法确定哪些测量子空间具有离散测量点，需要多次求交，通过上述立方体进行包围盒的划分，能够避免多次求交的情况，增加了视点规划的效率。
S5、根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点。
具体的，完成测量子空间的划分后，获取测量仪器的精度约束模型，根据所述测量仪器的精度约束模型即可判断每一所述测量子空间中所包括的离散测量点是否满足所述精度约束模型的约束条件，将满足所述约束条件的离散测量点作为目标测量点，最后根据所述目标测量点即可获取对应目标测量视点，由于目标测量点满足测量仪器的精度约束要求，保证了获取的目标测量点在当前测量仪器条件下的准确性，能保证每个离散测量点的测量精度满足技术要求。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点的步骤，包括：
S51、获取所述测量子空间的测量方向的向量，记为第一向量；
具体的，所述测量方向为测量子空间内离散测量点分布密度最小的方向，且该方向是由测量仪器指向待检测对象的方向，记为第一向量，通过获取所述第一向量，作为本申请的一些可选实施例，所述获取所述测量子空间的测量方向的向量，记为第一向量，包括：
S511、根据所述测量点子集，获取第一矩阵；
具体的，根据所述测量点子集，获取第一矩阵，其中，所述第一矩阵与测量子空间对应，每一所述第一矩阵包括对应的测量子空间的所有的离散测量点，记第k个测量子空间∏k包含的离散测量点集合记为：
p＝{pj|pj＝[xj,yj,zj],j＝1,2,3...,m}
则根据集合p构造维度为3*m的第一矩阵，记为M，其中，M的表达式如下所示：
Figure BDA0003863909770000111
S512、对所述第一矩阵进行均值化处理，得到第二矩阵；
具体的，在获取第一矩阵后，对第一矩阵进行均值化处理，得到第二矩阵，均值化方法处理的各指标数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异,也包含各指标相互影响程度差异的信息，均值化处理属于现有技术，在此不再赘述。
S513、根据所述第二矩阵，获取对应的协方差矩阵；
将所述第二矩阵记为Mu，则与所述第二矩阵对应的协方差矩阵通过如下公式进行计算：
Figure BDA0003863909770000112
式中，C为所述协方差矩阵，Mu为所述第二矩阵，m为对应的测量子空间中的离散测量点的数量。
S514、根据所述协方差矩阵的特征值，获取所述第一向量。
具体的，在获取协方差矩阵后，根据所述协方差矩阵的特征值中的最小特征值对应的特征向量，即可获取所述第一向量，在一具体实施例中，协方差矩阵的特征值分别为λ1、λ2和λ3，对应的特征向量为E1，E2和E3，并且λ3为最小特征值，则将E3作为所述第一向量，为点云密度最小的方向，即该测量子空间的测量方向。
S52、根据所述第一向量和所述测量仪器的测量距离，获取候选视点约束条件；
具体的，如图4所示，对每一个测量子空间
Figure BDA0003863909770000124
设该测量子空间的测量质心为
Figure BDA0003863909770000125
测量视点为
Figure BDA0003863909770000126
测量视点集合记为：
Figure BDA0003863909770000121
则pv满足以下关系：
Figure BDA0003863909770000122
式中，dM为所述测量仪器的最佳测量距离，
Figure BDA0003863909770000123
为所述第一向量；
S53、根据每一所述测量点子集和所述候选视点约束条件，得到候选视点集合；
具体的，对每一所述测量点子集进行遍历，根据上述候选视点约束条件，获取候选视点，从而获得每一测量子空间对应的候选视点，以得到候选视点集合，通过上述候选视点约束条件和离散测量点进行筛选，能够提高离散测量点的准确度，从而提升后续测量的效率。
S54、根据所述候选视点集合和所述精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点。
具体的，在获取候选视点集合后，根据测量仪器的精度约束模型对候选视点集合进行进一步的筛选，将满足所述约束条件的离散测量点作为目标测量点，由于考虑了测量仪器的精度约束要求，保证了获取的目标测量点在当前测量仪器条件下的准确性，使得获取的目标测量点更贴合实际；在一具体实施例中，如图4所示，本实例中待检测对象为飞机蒙皮，通过飞机蒙皮上的离散测量点4与测量视点6之间距离d以及两点连线与测量方向的夹角β的大小进行判断，以获取满足预设精度要求的目标测量点，其中，所述精度约束模型如下所示：
Figure BDA0003863909770000131
其中，阈值d1、d2和β1的取值与仪器的测量精度分布及离散测量点的精度要求相关。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述候选视点集合和所述精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点的步骤，包括：
S541、根据所述精度约束模型，将所述候选视点集合划分为第一集合和第二集合，其中，所述第一集合中的离散测量点满足所述精度约束模型，所述第二集合中的离散测量点不满足所述精度约束模型；
具体的，首先根据所述精度约束模型，将候选视点集合中满足所述精度约束模型的离散测量点加入第一集合，将不满足所述精度约束模型的加入第二集合。
S542、根据所述第二集合中的离散测量点，返回所述根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集的步骤，直至所述第二集合中的所有离散测量点满足所述精度约束模型。
具体的，本步骤中根据第二集合中的离散测量点，返回所述根据离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集的步骤，直至所述第二集合中的所有离散测量点满足测量精度要求，保证了离散测量点的数量，进而保证了测量的完整性。
S55、根据所述目标测量点和所述候选视点集合，获取目标测量视点；
具体的，在获取目标测量点后，根据所述候选视点集合，输出此时的测量视点即可得到目标测量视点，由于目标测量点考虑了测量仪器在几何空间内的精度分布规律，能保证每个离散测量点的测量精度满足技术要求，从而保证后续测量的准确高效。
综上所述，本申请公开了一种测量视点规划方法，通过根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点，能够自动获取能够表征所述待测量对象的离散测量点，从而提升测量视点的规划效率；根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集，通过离散测量点的划分，能够降低每一测量点子集的计算量，从而提高测量视点的规划效率；根据每一所述测量子集，创建对应的包围盒，其中，所述包围盒包括对应的测量子集中的所有所述离散测量点，用简单的包围盒形状来近似代替复杂几何体的形状，减少了运算数据量，提高运算的效率，从而提升后续测量视点的规划效率；根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间；根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点，考虑了测量仪器的精度约束要求，保证了获取的目标测量视点的准确性。
为解决上述技术问题，本申请还提出了一种测量视点规划装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点；
第一划分模块，用于根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集；
创建模块，用于根据每一所述测量子集，创建对应的包围盒，其中，所述包围盒包括对应的测量子集中的所有所述离散测量点；
第二划分模块，用于根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间；
第二获取模块，用于根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点。
需要说明的是，本实施例测量视点规划装置中各模块是与前述实施例中测量视点规划方法中的各步骤一一对应，因此，本实施例的具体实施方式和达到的技术效果可参照前述测量视点规划方法的实施方式，这里不再赘述。
另外，结合图1描述的本发明实施例的测量视点规划方法可以由电子设备来实现。图6示出了本发明实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
所述电子设备可以包括至少一个处理器301、至少一个存储器302以及存储在所示存储器302中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器301执行时实现上述实施例所述的方法。
具体地，上述处理器301可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器302可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器302可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器302可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器302可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器302是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器302包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器301通过读取并执行存储器302中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种测量视点规划方法。
在一个示例中，测量视点规划设备还可包括通信接口和总线。其中，如图6所示，处理器301、存储器302、通信接口303通过总线310连接并完成相互间的通信。通信接口303，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的测量视点规划方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种测量视点规划方法。
需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种测量视点规划方法，其特征在于，所述方法包括：
根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点；
根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集；
根据每一所述测量子集，创建对应的包围盒，其中，所述包围盒包括对应的测量子集中的所有所述离散测量点；
根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间；
根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点。
2.根据权利要求1所述的测量视点规划方法，其特征在于，所述根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量划分为若干测量点子集的步骤，包括：
获取所有所述离散测量点两两之间的第一距离；
根据所述第一距离，将所有所述离散测量点划分为若干测量点子集，其中，第一测量点和第二测量点之间的距离大于第二距离，所述第一测量点和所述第二测量点分别为不同的所述测量点子集中的离散测量点，所述第二距离根据所述测量仪器的视场范围确定。
3.根据权利要求1所述的测量视点规划方法，其特征在于，所述根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间，包括：
根据所述测量仪器的景深和视场范围，确定立方体的边长；
根据所述立方体，将所述包围盒划分为若干测量子空间。
4.根据权利要求3所述的测量视点规划方法，其特征在于，所述根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点的步骤，包括：
获取所述测量子空间的测量方向的向量，记为第一向量；
根据所述第一向量和所述测量仪器的测量距离，获取候选视点约束条件；
根据每一所述测量点子集和所述候选视点约束条件，得到候选视点集合；
根据所述候选视点集合和所述精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点；
根据所述目标测量点和所述候选视点集合，获取目标测量视点。
5.根据权利要求4所述的测量视点规划方法，其特征在于，所述获取所述测量子空间的测量方向的向量，记为第一向量，包括：
根据所述测量点子集，获取第一矩阵；
对所述第一矩阵进行均值化处理，得到第二矩阵；
根据所述第二矩阵，获取对应的协方差矩阵；
根据所述协方差矩阵的特征值，获取所述第一向量。
6.根据权利要求4所述的测量视点规划方法，其特征在于，所述根据所述候选视点集合和所述精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点的步骤，包括：
根据所述精度约束模型，将所述候选视点集合划分为第一集合和第二集合，其中，所述第一集合中的离散测量点满足所述精度约束模型，所述第二集合中的离散测量点不满足所述精度约束模型；
根据所述第二集合中的离散测量点，返回所述根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集的步骤，直至所述第二集合中的所有离散测量点满足所述精度约束模型。
7.根据权利要求1所述的测量视点规划方法，其特征在于，所述根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点，包括：
获取所述待测量对象的测量特征；
根据所述测量特征和所述三维模型，获取多个离散测量点。
8.一种测量视点规划装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于根据待测量对象的三维模型，获取多个离散测量点；
第一划分模块，用于根据所述离散测量点的分布情况，将多个所述离散测量点划分为若干测量点子集；
创建模块，用于根据每一所述测量子集，创建对应的包围盒，其中，所述包围盒包括对应的测量子集中的所有所述离散测量点；
第二划分模块，用于根据测量仪器的景深和视场范围，将所述包围盒划分为若干测量子空间；
第二获取模块，用于根据所述测量子空间和所述测量仪器的精度约束模型，获取满足预设精度要求的目标测量点和对应的目标测量视点。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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