一种船体复杂外板三维点云数据精简方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种船体复杂外板三维点云数据精简方法及装置，用于解决现有技术中对船体复杂外板三维点云数据的精简方法无法在有效的保留曲面的表面特征的情况下也能用较高的运算效率进行精简数据的技术问题。本发明专利技术实施例方法包括：通过采用K‑D树与八叉树相结合的剖分准则将船体复杂外板的散乱的三维点云数据剖分成不同的节点空间；在每个节点空间中，采用抛物线拟合方法来进行特征曲率估算，获得所有三维点云数据的曲率信息及每个节点空间的平均曲率，并设定可调的曲率阈值；根据曲率阈值对三维点云数据的所属区域划分为平坦区域或细节丰富区域，并对两个区域中的三维点云数据通过基于空间剖分的均匀网格法或者最小距离法完成点云简化。

【技术实现步骤摘要】
一种船体复杂外板三维点云数据精简方法及装置
本专利技术涉及船体外板加工领域，尤其涉及一种船体复杂外板三维点云数据精简方法及装置。
技术介绍
水火弯板是指沿预定的加热线对板材进行局部线状加热，并用水跟踪冷却使板材产生局部塑性变形，从而将板材弯成所要求的曲面形状的一种弯板方法。长期以来，水火弯板工艺广泛应用于船体外板复杂成型曲面的加工制造中，对船体复杂外板的检测及成型曲面的判别是是船体弯板自动化成型加工的关键技术。其中，船体复杂外板形变三维点云数据重建出三维成型曲面的技术，可提供全面，直观，准确的实时弯板曲面形变信息，是当今船体外板自动化加工技术的研究热点。然而，由于船板较大，对于外板的三维点云数据的读取和处理需要耗费大量的时间，且存在大量冗余的数据。近年来，人们对三维散乱点云数据的精简进行了大量的研究，目前已有的点云数据精简方法按照是否构建点云数据的三角网格分为两大类基于三角网格的点云精简方法和直接对点云进行精简的方法。其中直接对点云进行精简不需要三角网格化的操作，精简过程更为简单，时间复杂度也更低。直接对点云精简的方法包括：1)随机采样法；2)包围盒法；3)均匀网格法曲率；4)曲率精简法。但是，随机采样法、包围盒法和均匀采样法都没有考虑到点云数据的局部特性，因此无法保留原始点云数据的细节特征。而曲率精简算法虽能有效的保留曲面的表面特征，但是精简率过大，比较耗时，尤其在处理船体复杂外板这种大规模点云数据时，这一缺陷更加明显。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种船体复杂外板三维点云数据精简方法及装置，解决了现有技术中对船体复杂外板三维点云数据的精简方法无法在有效的保留曲面的表面特征的情况下也能用较高的运算效率进行精简数据的技术问题。本专利技术实施例提供的一种船体复杂外板三维点云数据精简方法，包括：通过采用K-D树与八叉树相结合的剖分准则将船体复杂外板的散乱的三维点云数据剖分成不同的节点空间，并建立三维点云数据之间的拓扑关系；在每个节点空间中，采用抛物线拟合方法来进行特征曲率估算，获得所有三维点云数据的曲率信息及每个节点空间的平均曲率；根据所有节点空间的平均曲率，设定可调的曲率阈值；根据曲率阈值对三维点云数据的所属区域划分为平坦区域或细节丰富区域，并对所属区域为平坦区域的三维点云数据通过基于空间剖分的均匀网格法完成点云简化，对所属区域为细节丰富区域的三维点云数据通过最小距离法实现点云简化。可选地，通过采用K-D树与八叉树相结合的剖分准则将船体复杂外板的散乱的三维点云数据剖分成不同的节点空间，并建立三维点云数据之间的拓扑关系具体包括：获取船体复杂外板对应的所有三维点云数据的最小外包围盒，并设定八叉树的分割深度，依据分割深度确定八叉树的叶节点大小，构建出对应的八叉树；对每个八叉树的叶节点中的三维点云数据利用K-D树进行组织，分别存储索引信息和节点坐标信息，并将每个K-D树的首记录存放到对应的八叉树叶节点中。可选地，在每个节点空间中，采用抛物线拟合方法来进行特征曲率估算，获得所有三维点云数据的曲率信息及每个节点空间的平均曲率具体包括：在每个节点空间中，利用K-邻域搜索节点空间内每个点的K个最近邻，建立各节点空间内的散乱的三维点云数据的K-邻域关系，采用抛物线拟合方法来进行特征曲率估算，获得所有三维点云数据的曲率信息及每个节点空间的平均曲率。可选地，根据所有节点空间的平均曲率，设定可调的曲率阈值具体包括：根据所有节点空间的平均曲率，通过公式一确定初始曲率阈值，并针对不同的船体外板的三维点云数据模型中各区域所占的大小不同，通过公式二对初始曲率阈值进行修正，获得修正后的曲率阈值，公式一具体为：其中，为初始曲率阈值，n为点云数据的总和，Ij为每点的特征曲率；公式二具体为：其中，I'为修正后的曲率阈值，α为依据数据模型特征进行的索引取值。可选地，根据曲率阈值对三维点云数据的所属区域划分为平坦区域或细节丰富区域，并对所属区域为平坦区域的三维点云数据通过基于空间剖分的均匀网格法完成点云简化，对所属区域为细节丰富区域的三维点云数据通过最小距离法实现点云简化具体包括：判断每个节点空间的平均曲率是否大于修正后的曲率阈值，若是，则将平均曲率大于修正后的曲率阈值的节点空间对应的所有三维点云数据判定为属于细节丰富区域，否则，将平均曲率小于或等于修正后的曲率阈值的节点空间对应的所有三维点云数据判定为属于平坦区域；对所属区域为平坦区域的三维点云数据通过基于空间剖分的均匀网格法完成点云简化，对所属区域为细节丰富区域的三维点云数据通过最小距离法实现点云简化。本专利技术实施例提供的一种船体复杂外板三维点云数据精简装置，包括：剖分模块，用于通过采用K-D树与八叉树相结合的剖分准则将船体复杂外板的散乱的三维点云数据剖分成不同的节点空间，并建立三维点云数据之间的拓扑关系；估算模块，用于在每个节点空间中，采用抛物线拟合方法来进行特征曲率估算，获得所有三维点云数据的曲率信息及每个节点空间的平均曲率；设定模块，用于根据所有节点空间的平均曲率，设定可调的曲率阈值；划分简化模块，有根据曲率阈值对三维点云数据的所属区域划分为平坦区域或细节丰富区域，并对所属区域为平坦区域的三维点云数据通过基于空间剖分的均匀网格法完成点云简化，对所属区域为细节丰富区域的三维点云数据通过最小距离法实现点云简化。可选地，剖分模块包括：构建单元，用于获取船体复杂外板对应的所有三维点云数据的最小外包围盒，并设定八叉树的分割深度，依据分割深度确定八叉树的叶节点大小，构建出对应的八叉树；组织单元，用于对每个八叉树的叶节点中的三维点云数据利用K-D树进行组织，分别存储索引信息和节点坐标信息，并将每个K-D树的首记录存放到对应的八叉树叶节点中。可选地，估算模块包括：估算单元，用于在每个节点空间中，利用K-邻域搜索节点空间内每个点的K个最近邻，建立各节点空间内的散乱的三维点云数据的K-邻域关系，采用抛物线拟合方法来进行特征曲率估算，获得所有三维点云数据的曲率信息及每个节点空间的平均曲率。可选地，设定模块包括：确定修正单元，用于根据所有节点空间的平均曲率，通过公式一确定初始曲率阈值，并针对不同的船体外板的三维点云数据模型中各区域所占的大小不同，通过公式二对初始曲率阈值进行修正，获得修正后的曲率阈值，公式一具体为：其中，为初始曲率阈值，n为点云数据的总和，Ij为每点的特征曲率；公式二具体为：其中，I'为修正后的曲率阈值，α为依据数据模型特征进行的索引取值。可选地，划分简化模块包括：判断单元，用于判断每个节点空间的平均曲率是否大于修正后的曲率阈值，若是，则将平均曲率大于修正后的曲率阈值的节点空间对应的所有三维点云数据判定为属于细节丰富区域，否则，将平均曲率小于或等于修正后的曲率阈值的节点空间对应的所有三维点云数据判定为属于平坦区域；简化单元，用于对所属区域为平坦区域的三维点云数据通过基于空间剖分的均匀网格法完成点云简化，对所属区域为细节丰富区域的三维点云数据通过最小距离法实现点云简化。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：本专利技术实施例提供了一种船体复杂外板三维点云数据精简方法及装置，包括：通过采用K-D树与八叉树相结合的剖分准则将船体复杂外板的散乱的三维点云数据剖分成不同的节点空间，并建立三维点云本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种船体复杂外板三维点云数据精简方法，其特征在于，包括：通过采用K‑D树与八叉树相结合的剖分准则将船体复杂外板的散乱的三维点云数据剖分成不同的节点空间，并建立所述三维点云数据之间的拓扑关系；在每个所述节点空间中，采用抛物线拟合方法来进行特征曲率估算，获得所有所述三维点云数据的曲率信息及每个所述节点空间的平均曲率；根据所有所述节点空间的平均曲率，设定可调的曲率阈值；根据所述曲率阈值对所述三维点云数据的所属区域划分为平坦区域或细节丰富区域，并对所属区域为所述平坦区域的三维点云数据通过基于空间剖分的均匀网格法完成点云简化，对所属区域为所述细节丰富区域的三维点云数据通过最小距离法实现点云简化。

【技术特征摘要】
1.一种船体复杂外板三维点云数据精简方法，其特征在于，包括：通过采用K-D树与八叉树相结合的剖分准则将船体复杂外板的散乱的三维点云数据剖分成不同的节点空间，并建立所述三维点云数据之间的拓扑关系；在每个所述节点空间中，采用抛物线拟合方法来进行特征曲率估算，获得所有所述三维点云数据的曲率信息及每个所述节点空间的平均曲率；根据所有所述节点空间的平均曲率，设定可调的曲率阈值；根据所述曲率阈值对所述三维点云数据的所属区域划分为平坦区域或细节丰富区域，并对所属区域为所述平坦区域的三维点云数据通过基于空间剖分的均匀网格法完成点云简化，对所属区域为所述细节丰富区域的三维点云数据通过最小距离法实现点云简化。2.根据权利要求1所述的船体复杂外板三维点云数据精简方法，其特征在于，所述通过采用K-D树与八叉树相结合的剖分准则将船体复杂外板的散乱的三维点云数据剖分成不同的节点空间，并建立所述三维点云数据之间的拓扑关系具体包括：获取船体复杂外板对应的所有三维点云数据的最小外包围盒，并设定八叉树的分割深度，依据所述分割深度确定八叉树的叶节点大小，构建出对应的八叉树；对每个所述八叉树的叶节点中的三维点云数据利用K-D树进行组织，分别存储索引信息和节点坐标信息，并将每个所述K-D树的首记录存放到对应的八叉树叶节点中。3.根据权利要求2所述的船体复杂外板三维点云数据精简方法，其特征在于，所述在每个所述节点空间中，采用抛物线拟合方法来进行特征曲率估算，获得所有所述三维点云数据的曲率信息及每个所述节点空间的平均曲率具体包括：在每个所述节点空间中，利用K-邻域搜索所述节点空间内每个点的K个最近邻，建立各所述节点空间内的散乱的所述三维点云数据的K-邻域关系，采用抛物线拟合方法来进行特征曲率估算，获得所有所述三维点云数据的曲率信息及每个所述节点空间的平均曲率。4.根据权利要求3所述的船体复杂外板三维点云数据精简方法，其特征在于，所述根据所有所述节点空间的平均曲率，设定可调的曲率阈值具体包括：根据所有所述节点空间的平均曲率，通过公式一确定初始曲率阈值，并针对不同的船体外板的三维点云数据模型中各区域所占的大小不同，通过公式二对所述初始曲率阈值进行修正，获得修正后的曲率阈值，所述公式一具体为：其中，为初始曲率阈值，n为点云数据的总和，Ij为每点的特征曲率；所述公式二具体为：其中，I'为修正后的曲率阈值，α为依据数据模型特征进行的索引取值。5.根据权利要求4所述的船体复杂外板三维点云数据精简方法，其特征在于，所述根据所述曲率阈值对所述三维点云数据的所属区域划分为平坦区域或细节丰富区域，并对所属区域为所述平坦区域的三维点云数据通过基于空间剖分的均匀网格法完成点云简化，对所属区域为所述细节丰富区域的三维点云数据通过最小距离法实现点云简化具体包括：判断每个所述节点空间的平均曲率是否大于所述修正后的曲率阈值，若是，则将平均曲率大于所述修正后的曲率阈值的节点空间对应的所有三维点云数据判定为属于细节丰富区域，否则，将平均曲率小于或等于所述修正后的曲率阈值的节点空间对应的所有三...

【专利技术属性】
技术研发人员：程良伦，佘爽，黄振杰，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44