面向平面舱壁类型船舱的点云数据自动分割方法技术

本发明专利技术涉及一种面向平面舱壁类型船舱的点云数据自动分割方法，包括以下步骤：分割甲板与内底板的点云数据；分割纵、横舱壁板的点云数据；探测倾式内底边板，若倾式内底边板存在，则分割其点云数据；分割各个肋板的点云数据；分割各个水平桁的点云数据；判断各个舱壁板上是否存在扶强材，若存在，则分割该舱壁板上的扶强材点云数据；对前述的每个肋板点云数据，分割其对应的横梁及肋骨的点云数据，合并该肋板点云数据与对应的横梁及肋骨点云数据，组成完整的横向加强框架点云数据。与现有技术相比，本发明专利技术大大提高了海量船舱三维点云分割的速度与自动化程度，具有分割效率高、精确度高等优点。

【技术实现步骤摘要】
面向平面舱壁类型船舱的点云数据自动分割方法
本专利技术涉及地面三维激光扫描
，尤其是涉及一种面向平面舱壁类型船舱的点云数据自动分割方法。
技术介绍
近年来发展迅猛的三维激光扫描技术，可以快速、大面积获取扫描对象表面的高分辨率三维坐标数据，可以解决船舶舱室容积精确、快速测量的专业问题。舱容传统计量方法包括几何测量法与容量比较法，几何测量法存在采样点密度不足、人为影响因素大、精度差等缺陷；容量比较法则因成本高、占用船舶时间长，只能在特殊场合使用。而三维激光扫描技术弥补了传统计量方法的不足，为解决复杂船舱的容积计量难题提供了全新的技术手段。点云分割是三维激光点云数据处理的重要组成部分，具体到船舱计量中，无论是逆向建模法或点云切片法，都必须将船舱内各个构件点云分离。然而，由于船舱内各个构件结构各异、分布情况复杂，已有的点云分割算法不能直接应用于船舱点云的分割。目前，船舱点云数据的分割仍然大量依赖人机交互，工作量大、自动化程度低、效率差。因此，高效、快速，面向海量船舱点云数据的自动分割方法是目前船舱点云数据处理中急需解决的关键技术之一。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种面向平面舱壁类型船舱的点云数据自动分割方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：面向平面舱壁类型船舱的点云数据自动分割方法，该方法的步骤包括：S1、从原始点云数据中分割出甲板与内底板的点云数据，得到剩余的第一其他构件点云数据；S2、从步骤S1得到的第一其他构件点云数据中分割出两个横舱壁板与两个纵舱壁板的点云数据，得到第二其他构件点云数据；S3、判断步骤S2得到的第二其他构件点云数据中是否存在倾式内底边板，若存在，则从第二其他构件点云数据中分割出倾式内底边板的点云数据，得到第三其他构件点云数据，若不存在，则保留第二其他构件点云数据为第三其他构件点云数据；S4、从步骤S3得到的第三其他构件点云数据中分割出各个肋板的点云数据，得到第四其他构件点云数据；S5、从步骤S4得到的第四其他构件点云数据中分割出各个水平桁的点云数据，得到第五其他构件点云数据；S6、判断各个舱壁板上是否存在扶强材，若有舱壁板上存在扶强材，则从步骤S5得到的第五其他构件点云数据中分割出所有有扶强材的舱壁板上的扶强材点云数据，得到第六其他构件点云数据，若所有舱壁板上均不存在扶强材，则保留步骤S5所得的第五其他构件点云数据为第六其他构件点云数据；S7、对应步骤S4所得的每一个肋板点云数据，从步骤S6所得的第六其他构件点云数据中分割出各个肋板对应的横梁及肋骨的点云数据，合并各肋板及其对应的横梁和肋骨的点云数据，组成完整的横向加强框架点云数据。所述步骤S1具体包括：S11、获取原始点云数据的高程最值，提取高程范围在高程最大值和其减去预设的种子点集厚度值所得的高程值间的点云数据构建甲板种子点集，提取高程范围在高程最小值和其加上种子点集厚度值所得的高程值间的点云数据构建内底板种子点集；S12、通过随机采样一致性算法从步骤S11所得的甲板种子点集中拟合甲板的平面参数Cd＝{αd,βd,γd,δd}，其中，αd、βd、γd、δd表示甲板平面方程的系数，所述甲板平面方程为：αdxd+βdyd+γdzd+δd＝0其中，xd、yd、zd分别表示甲板平面在原始坐标系中的x、y、z轴的坐标，αd、βd、γd分别表示xd、yd、zd的系数，δd表示甲板平面方程常数；从步骤S11所得的内底板种子点集中拟合内底板的平面参数Cib＝{αib,βib,γib,δib}，其中，αib、βib、γib、δib表示内底板平面方程的系数，所述内底板平面方程为：αibxib+βibyib+γibzib+δib＝0其中，xib、yib、zib分别表示内底板平面在原始坐标系中的x、y、z轴的坐标，αib、βib、γib分别表示xib、yib、zib的系数，δib表示内底板平面方程常数；S13、根据步骤S12所得的Cd和Cib从原始点云数据P中分割出甲板点云数据Pd与内底板点云数据Pib，剩余的构件点云数据构成第一其他构件点云数据所述步骤S2具体包括：S21、计算船舱竖直方向的法线nZ，计算公式为：S22、采用主成分分析法估计第一其他构件点云数据的法线，剔除其中不与船舱竖直方向正交的法线，然后通过随机采样一致性算法从剔除后的法线中分别拟合纵舱壁板的主法线nX和横舱壁板的主法线nY；S23、将甲板点云数据Pd、内底板点云数据Pib和第一其他构件点云数据都转换到以O(0,0,0)为坐标原点，nX为X轴，nY为Y轴，nZ为Z轴的船舱独立坐标系中；S24、得出在步骤S23的船舱独立坐标系中的Y轴最大值、Y轴最小值、X轴最大值、X轴最小值，根据预设的种子点集厚度值ts，分别构建两个纵舱壁板种子点集及两个横舱壁板种子点集；S25、通过随机采样一致性算法从步骤S24中的4个种子点集中分别提取两片纵舱壁板的点云数据和两片横舱壁板的点云数据第一其他构件点云数据分割出后得到第二其他构建点云数据计算公式为：所述步骤S3具体包括：S31、判断倾式内底边板是否存在，若存在，则进行步骤S32，若不存在，则第三其他构件点云数据的计算公式为直接进行步骤S4；S32、构建倾式内底边板的种子点集；S33、通过随机采样一致性算法拟合倾式内底边板平面，拟合过程中构建的倾式内底边板初始平面不平行于纵、横舱壁板；S34、根据步骤S33得到的倾式内底边板平面参数从中分割出倾式内底边板的点云数据Pm，得到第三其他构件点云数据所述步骤S4具体包括：S41、通过随机采样一致性算法从第三其他构件点云数据中拟合所有的肋板平面，拟合过程中构建的肋板初始平面的法线平行于X轴，从第三其他构件点云数据中分割出所有的第一肋板点云数据；S42、采用稀疏局外点去噪算法从步骤S41中每个第一肋板点云数据中分割出错分割的管道点云数据，得到第二肋板点云数据其中j＝1,2,…,n，n表示肋板总个数，将所有管道点云数据合并至第三其他构件点云数据中得到第四其他构件点云数据计算公式为：所述步骤S5具体包括：S51、通过随机采样一致性算法从第四其他构件点云数据中拟合所有水平桁的平面参数其中，k＝1,2,…,m，m为水平桁总个数，拟合过程中构建的水平桁初始平面的法线平行于Z轴；S52、根据从第四其他构件点云数据中分割出对应的水平桁点云数据得到第五其他构件点云数据计算公式为：所述步骤S6具体包括：S61、判断各个舱壁板上是否存在扶强材，若存在，则进行步骤S62，若不存在，则第六其他构件点云数据的计算公式为直接进行步骤S7；S62、构建两个纵舱壁板扶强材的种子点集和两个横舱壁板扶强材的种子点集；S63、采用主成分分析法估计所有扶强材的种子点集的法线，再通过随机采样一致性算法拟合所有扶强材的种子点集的主法线，若存在扶强材的种子点集的主法线平行或垂直于Z轴，则依据该种子点集所对应舱壁板的平面参数及预设的扶强材宽度值从中分割出该舱壁板上的扶强材点云数据；S64、循环步骤S63，直到从中分割出所有扶强材，得到第六其他构件点云数据所述步骤S7具体包括：S71、采用基于二维狄洛尼的alpha-shape算法提取每个肋板点云数据的轮廓点，对于每个肋板，将得到的轮廓点依次相连形成闭合轮廓本文档来自技高网...

【技术保护点】
面向平面舱壁类型船舱的点云数据自动分割方法，其特征在于，该方法的步骤包括：S1、从原始点云数据中分割出甲板与内底板的点云数据，得到剩余的第一其他构件点云数据；S2、从步骤S1得到的第一其他构件点云数据中分割出两个横舱壁板与两个纵舱壁板的点云数据，得到第二其他构件点云数据；S3、判断步骤S2得到的第二其他构件点云数据中是否存在倾式内底边板，若存在，则从第二其他构件点云数据中分割出倾式内底边板的点云数据，得到第三其他构件点云数据，若不存在，则保留第二其他构件点云数据为第三其他构件点云数据；S4、从步骤S3得到的第三其他构件点云数据中分割出各个肋板的点云数据，得到第四其他构件点云数据；S5、从步骤S4得到的第四其他构件点云数据中分割出各个水平桁的点云数据，得到第五其他构件点云数据；S6、判断各个舱壁板上是否存在扶强材，若有舱壁板上存在扶强材，则从步骤S5得到的第五其他构件点云数据中分割出所有有扶强材的舱壁板上的扶强材点云数据，得到第六其他构件点云数据，若所有舱壁板上均不存在扶强材，则保留步骤S5所得的第五其他构件点云数据为第六其他构件点云数据；S7、对应步骤S4所得的每一个肋板点云数据，从步骤S6所得的第六其他构件点云数据中分割出各个肋板对应的横梁及肋骨的点云数据，合并各肋板及其对应的横梁和肋骨的点云数据，组成完整的横向加强框架点云数据。...

【技术特征摘要】
1.面向平面舱壁类型船舱的点云数据自动分割方法，其特征在于，该方法的步骤包括：S1、从原始点云数据中分割出甲板与内底板的点云数据，得到剩余的第一其他构件点云数据；S2、从步骤S1得到的第一其他构件点云数据中分割出两个横舱壁板与两个纵舱壁板的点云数据，得到第二其他构件点云数据；S3、判断步骤S2得到的第二其他构件点云数据中是否存在倾式内底边板，若存在，则从第二其他构件点云数据中分割出倾式内底边板的点云数据，得到第三其他构件点云数据，若不存在，则保留第二其他构件点云数据为第三其他构件点云数据；S4、从步骤S3得到的第三其他构件点云数据中分割出各个肋板的点云数据，得到第四其他构件点云数据；S5、从步骤S4得到的第四其他构件点云数据中分割出各个水平桁的点云数据，得到第五其他构件点云数据；S6、判断各个舱壁板上是否存在扶强材，若有舱壁板上存在扶强材，则从步骤S5得到的第五其他构件点云数据中分割出所有有扶强材的舱壁板上的扶强材点云数据，得到第六其他构件点云数据，若所有舱壁板上均不存在扶强材，则保留步骤S5所得的第五其他构件点云数据为第六其他构件点云数据；S7、对应步骤S4所得的每一个肋板点云数据，从步骤S6所得的第六其他构件点云数据中分割出各个肋板对应的横梁及肋骨的点云数据，合并各肋板及其对应的横梁和肋骨的点云数据，组成完整的横向加强框架点云数据。2.根据权利要求1所述的面向平面舱壁类型船舱的点云数据自动分割方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：S11、获取原始点云数据的高程最值，提取高程范围在高程最大值和其减去预设的种子点集厚度值所得的高程值间的点云数据构建甲板种子点集，提取高程范围在高程最小值和其加上种子点集厚度值所得的高程值间的点云数据构建内底板种子点集；S12、通过随机采样一致性算法从步骤S11所得的甲板种子点集中拟合甲板的平面参数Cd＝{αd,βd,γd,δd}，其中，αd、βd、γd、δd表示甲板平面方程的系数，所述甲板平面方程为：αdxd+βdyd+γdzd+δd＝0其中，xd、yd、zd分别表示甲板平面在原始坐标系中的x、y、z轴的坐标，αd、βd、γd分别表示xd、yd、zd的系数，δd表示甲板平面方程常数；从步骤S11所得的内底板种子点集中拟合内底板的平面参数Cib＝{αib,βib,γib,δib}，其中，αib、βib、γib、δib表示内底板平面方程的系数，所述内底板平面方程为：αibxib+βibyib+γibzib+δib＝0其中，xib、yib、zib分别表示内底板平面在原始坐标系中的x、y、z轴的坐标，αib、βib、γib分别表示xib、yib、zib的系数，δib表示内底板平面方程常数；S13、根据步骤S12所得的Cd和Cib从原始点云数据P中分割出甲板点云数据Pd与内底板点云数据Pib，剩余的构件点云数据构成第一其他构件点云数据3.根据权利要求2所述的面向平面舱壁类型船舱的点云数据自动分割方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：S21、计算船舱竖直方向的法线nZ，计算公式为：S22、采用主成分分析法估计第一其他构件点云数据的法线，剔除其中不与船舱竖直方向正交的法线，然后通过随机采样一致性算法从剔除后的法线中分别拟合纵舱壁板的主法线nX和横舱壁板的主法线nY；S23、将甲板点云数据Pd、内底板点云数据Pib和第一其他构件点云数据都转换到以O(0,0,0)为坐标原点，nX为X轴，nY为Y轴，nZ为Z轴的船舱独立坐标系中；S24、得出在步骤S23的船舱独立坐标系中的Y轴最大值、Y轴最小值、X轴最大值、X轴最小值，根据预设的种子...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨泽鑫，程效军，李泉，张立朔，郭王，辛佩康，田芮，邬镇伦，黄凯，胡敏捷，欧健，
申请(专利权)人：同济大学，上海船舶研究设计院，
类型：发明
国别省市：上海,31