The redundancy point cloud removal method based on the overlap region boundary angle belongs to the reverse engineering field, and relates to a redundant point cloud removal method based on the boundary angle of the overlapping region. The method firstly obtains the point cloud data representing the surface information of the measured object through the combination of laser and binocular vision. The four boundaries of each point cloud region are solved, and the overlap region of the point cloud data is identified, and the angle between the left and right boundary vectors of the overlap region is determined. The scanning point cloud in the region as a reference point, the direction vector of left and right boundary vertical coordinate point cloud overlap scanning point cloud region of the solution, according to the size of the vector product, remove redundant data scanning point cloud area overlap region. This method does not need to establish topological structure, and calculate the density of point cloud to delete the redundant point cloud, improve the efficiency of redundant data removal, and ensure the accuracy of local information of point cloud data.
【技术实现步骤摘要】
基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法
本专利技术属于逆向工程领域,涉及一种基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法。
技术介绍
随着航空事业的不断发展,对于大型航空零部件的生产要求越来越高,由于逆向工程技术具有操作简单,实时获取,方便分析等特点,所以发展针对飞机零件的逆向建模技术迫在眉睫。点云数据的获取作为逆向工程的第一步,其获取的方式尤为重要。针对零件逆向重建技术中点云获取的方法,国内外诸多学者开展了结合数字化测量的获取点云数据研究,如激光跟踪仪在线测量法、iGPS在线测量法、三坐标测量法等,但目前这些方法操作复杂,对使用者要求较高,测量时间较长。在应用视觉测量技术对大型航空零件表面进行点云数据的获取时,由于扫描范围和相机视场的限制,完成一个零件的数据采集,需要进行多视数据拼接。拼接之后相邻两次测量的点云数据需要具有一定的重叠区域,以保证采集数据的完整性。由于这些重叠区域的点云密度远远大于其他区域,这样便形成了冗余数据。这些冗余数据使整个点云图像分布不均,影响曲面重构等后续处理工作,并会对重建精度造成影响,因此去除冗余数据对整个逆向建模的过程尤为重要。针对冗余数据的去除,西安工程大学的黄文明等人,在《光学学报》第37卷第7期《保留几何特征的散乱点云简化方法》一文中提出了一种保留几何特征的简化方法,该方法以点云中的数据点为球心构建包围球,并在包围球中查找数据点的K邻域;随后构造一个非负函数用于度量重建曲面在各点处的曲率,进而提取并保留点云中的特征点;最后根据法向量的内积阈值对包围球中的非特征点进行适度简化。但该方法需要先建立拓扑结构,并通过计算点云的曲率、 ...
【技术保护点】
一种基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法,其特征是,该方法首先通过激光结合双目视觉的方式,利用左、右摄像机(1、2)拍摄激光发射器(3)在被测物(5)上形成的辅助激光条纹(6),获取代表被测物(5)表面信息的点云数据;其次求解每个点云区域上的四条边界,识别点云数据中的重叠区域(9),并判断点云重叠区域的左、右边界(10、11)方向向量的夹角;最后以扫描点云区域Ⅰ(7)中的点作为基准,求解扫描点云区域Ⅱ(8)的坐标点到点云重叠区域的左、右边界垂线的方向向量
【技术特征摘要】
1.一种基于重叠区域边界角度的冗余点云去除方法,其特征是,该方法首先通过激光结合双目视觉的方式,利用左、右摄像机(1、2)拍摄激光发射器(3)在被测物(5)上形成的辅助激光条纹(6),获取代表被测物(5)表面信息的点云数据;其次求解每个点云区域上的四条边界,识别点云数据中的重叠区域(9),并判断点云重叠区域的左、右边界(10、11)方向向量的夹角;最后以扫描点云区域Ⅰ(7)中的点作为基准,求解扫描点云区域Ⅱ(8)的坐标点到点云重叠区域的左、右边界垂线的方向向量根据向量积的大小,去除重叠区域(9)中扫描点云区域Ⅱ(8)的冗余数据;方法的具体步骤如下:第一步,获取点云数据安装测量设备,打开辅助激光发射器(3)并照射被测物(5),在开始采集之后,打开转台(4)带动激光发射器(3)转动,使激光扫描被测物(5);然后,整体平移左右摄像机(1、2)的位置,进行多次拍摄,保证被测物(5)形面信息的完整性;通过信息采集系统采集到辅助激光光条(6)图像之后,需要对激光光条(6)的中心线进行提取,本文是利用光条图像中心灰度重心提取的方法,其原理如下:其中:(ui,vi)为第i行光条灰度重心坐标,Iij为第i行第j列灰度值;通过此方法可以获取辅助激光光条(6)的特征点二维信息,再结合标定结果以及重建公式,得到边界点和光条中心点在世界坐标系下的三维坐标值,重建公式如下:其中,假设xi'=(Xi',Yi'),Xi',Yi'分别为左摄像机(1)采集的图像边界点或光条中心点xi'在像面坐标系下的横、纵坐标;xi′′=(Xi′′,Yi′′),Xi′′,Yi′′分别为右摄像机(2)采集的图像光斑中心点xi‘′在像面坐标系下的横、纵坐标;f1、f2分别为左、右摄像机(1、2)标定得到的焦距;是右摄像机(2)相对于左摄像机(1...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘巍,赵海洋,张洋,张致远,贾振元,李汝鹏,陈磊,邹成,
申请(专利权)人:大连理工大学,
类型:发明
国别省市:辽宁,21
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