一种基于激光散斑多视点三维数据测量方法及系统技术方案

本发明专利技术适用于图像处理领域，提供了一种基于激光散斑多视点三维数据测量方法及系统，方法包括：步骤A、利用测量网标定技术预标定激光散斑发射与采集装置的多视点间的位姿数据及单视点的双目标定数据，步骤B、利用散斑相关方法搜索激光散斑发射与采集装置采集的激光射向被测物体后反射的散斑图像的对应点，步骤C、利用双目立体视觉原理对搜索到的对应点，及与对应点对应的双目标定数据进行计算，重建物体表面轮廓三维点云，步骤D、利用位姿数据对物体表面轮廓三维点云进行融合叠加，得到多视点三维数据。由于可以通过上述方法一次性的获取到全部的数据，测量过程简单方便，测量速度快。

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光散斑多视点三维数据测量方法及系统
本专利技术属于图像处理领域，尤其涉及基于激光散斑多视点三维数据测量方法及系统。
技术介绍
现有的三维数据测量方法多为条纹投影重建方法，具有图像处理高精度和处理效率快的特点，但由于该方法需要向物体投射多幅图像，在获取待测物体的数据时，很难一次性的获取到全部的数据，需要进行多次的获取，测量过程繁琐。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于激光散斑多视点三维数据测量方法及系统，旨在解决现有技术中由于在获取待测物体的数据时，很难一次性的获取到全部的数据，需要进行多次的获取，测量过程繁琐的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于激光散斑多视点三维数据测量方法，所述基于激光散斑多视点三维数据测量方法包括：步骤A、利用测量网标定技术预标定激光散斑发射与采集装置的多视点间的位姿数据及单视点的双目标定数据；步骤B、利用散斑相关方法搜索所述激光散斑发射与采集装置采集的激光射向被测物体后反射的散斑图像的对应点；步骤C、利用双目立体视觉原理对搜索到的对应点，及与所述对应点对应的双目标定数据进行计算，重建物体表面轮廓三维点云；步骤D、利用所述位姿数据对所述物体表面轮廓三维点云进行融合叠加，得到所述多视点三维数据。进一步的，所述步骤B包括：利用去零值归一化互相关方法计算所述散斑图像中的右图像目标窗口的像素的相关系数；将所述相关系数中的极值点确定为所述散斑图像中的左图像目标窗口的对应点；采用灰度约束对所述左图像目标窗口的对应点进行限制，并对进行限制后的对应点进行搜索，以确定所述散斑图像的对应点。进一步的，所述步骤A包括：利用双目立体视觉原理确定标靶点三维点云；对所述标靶点三维点云进行点云粗配准处理，得到粗配准参数旋转矩阵R和粗配准参数平移矩阵T；利用迭代最近点算法，对所述粗配准参数旋转矩阵R和粗配准参数平移矩阵T进行点云精配准处理，得到精配准参数旋转矩阵Ra和精配准参数平移矩阵Ta；将所述精配准参数旋转矩阵Ra和精配准参数平移矩阵Ta确定为所述多视点间的位姿数据。进一步的，所述步骤B之前还包括：利用散斑区域提取法及极线矫正法对所述激光散斑发射与采集装置采集的散斑图像进行预处理。进一步的，所述步骤D包括：利用预设的三维点云融合方程及所述位姿数据，对所述物体表面轮廓三维点云进行视点变换；利用预设的点云叠加方程，将视点变换后的物体表面轮廓三维点云进行叠加，得到所述多视点三维数据；其中，所述预设的三维点云融合方程为：Pt＝Ra·Ps+Ta；Pt为视点变换后的所述物体表面轮廓三维点云，Ps为所述物体表面轮廓三维点云，Ra为所述精配准参数旋转矩阵，Ta为所述精配准参数平移矩阵；其中，所述预设的点云叠加方程为：Pw＝P1+∑Ptn,n＝2，3,…,n；Pw为所述多视点三维数据，P1为第一个视点的物体表面轮廓三维点云，Ptn为视点变换后的第n个物体表面轮廓三维点云。进一步的，所述步骤C之前还包括：利用视差连续性判断法对搜索到的对应点进行误差点剔除处理。第二方面，本专利技术另一实施例提供了一种基于激光散斑多视点三维数据测量系统，所述基于激光散斑多视点三维数据测量系统包括：激光散斑发射与采集装置、预标定模块、搜索模块、计算重建模块、融合叠加模块；预标定模块，用于利用测量网标定技术预标定激光散斑发射与采集装置的多视点间的位姿数据及单视点的双目标定数据；搜索模块，用于利用散斑相关方法搜索所述激光散斑发射与采集装置采集的激光射向被测物体后反射的散斑图像的对应点；计算重建模块，用于利用双目立体视觉原理对搜索到的对应点，及与所述对应点对应的双目标定数据进行计算，重建物体表面轮廓三维点云；融合叠加模块，用于利用所述位姿数据对所述物体表面轮廓三维点云进行融合叠加，得到所述多视点三维数据。进一步的，所述激光散斑发射与采集装置包括：激光散斑发射器及相机。进一步的，所述激光散斑发射器包括：激光发射器及刻有二值散斑图样的铬版。本专利技术实施例提供了一种基于激光散斑多视点三维数据测量方法，利用测量网标定技术预标定激光散斑发射与采集装置的多视点间的位姿数据及单视点的双目标定数据，利用散斑相关方法搜索激光散斑发射与采集装置采集的激光射向被测物体后反射的散斑图像的对应点，利用双目立体视觉原理对搜索到的对应点，及与对应点对应的双目标定数据进行计算，重建物体表面轮廓三维点云，利用位姿数据对物体表面轮廓三维点云进行融合叠加，得到多视点三维数据。与现有技术相比，由于可以通过本申请中的激光散斑发射与采集装置可以一次性获取到待测物体的多方位图像，对多方位图像进行上述计算可以一次性的得到全部测量数据，不需要多次的获取，测量过程简单方便，并且因为不需要多次测量，所以测量速度更快。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种基于激光散斑多视点三维数据测量方法的流程示意图；图2为图1中的步骤101的细化步骤的流程示意图；图3为图1中的步骤102的细化步骤的流程示意图；图4为图1中的步骤104的细化步骤的流程示意图；图5为本专利技术第二实施例提供的一种基于激光散斑多视点三维数据测量系统的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的另一种基于激光散斑多视点三维数据测量系统的结构示意图；图7为本专利技术中单视点的三维点云重建结果；图8为本专利技术中多视点的三维点云重建结果。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透切理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。请参阅图1，图1为本专利技术第一实施例提供的一种基于激光散斑多视点三维数据测量方法的流程示意图，包括以下步骤：步骤101、利用测量网标定技术预标定激光散斑发射与采集装置的多视点间的位姿数据及单视点的双目标定数据；；进一步的，请参阅图2，为步骤101的细化步骤的流程示意图，包括：步骤201、利用双目立体视觉原理确定标靶点三维点云；在本专利技术实施例中，如图6所示，激光散斑发射与采集装置501由n个激光散斑发射器601及2n个相机602组成，1个激光散斑发射器601和2个相机602构成1组视点采集装置，n组视点采集装置构成了1个完整的激光散斑发射与采集装置。其中，1组视点采集装置可以确定1个标靶点三维点云。步骤202、对所述标靶点三维点云进行点云粗配准处理，得到粗配准参数旋转矩阵R和粗配准参数平移矩阵T；在本专利技术实施例中，在利用双目立体视觉原理确定n组标靶点的三维点云后，将第二、第三及更多的三维点云与第一个得到的三维点云进行点云粗配准处理，得到粗配准参数旋转矩阵R和粗配准参数平移矩阵T。步骤203、利用迭代最近点算法，对所述粗配准参数旋转矩阵R和粗配准参数平移矩阵T进行点云精配准处理，得到精配准参数旋转矩阵Ra和精配准参数平移矩本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于激光散斑多视点三维数据测量方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A、利用测量网标定技术预标定激光散斑发射与采集装置的多视点间的位姿数据及单视点的双目标定数据；步骤B、利用散斑相关方法搜索所述激光散斑发射与采集装置采集的激光射向被测物体后反射的散斑图像的对应点；步骤C、利用双目立体视觉原理对搜索到的对应点，及与所述对应点对应的双目标定数据进行计算，重建物体表面轮廓三维点云；步骤D、利用所述位姿数据对所述物体表面轮廓三维点云进行融合叠加，得到所述多视点三维数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于激光散斑多视点三维数据测量方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A、利用测量网标定技术预标定激光散斑发射与采集装置的多视点间的位姿数据及单视点的双目标定数据；步骤B、利用散斑相关方法搜索所述激光散斑发射与采集装置采集的激光射向被测物体后反射的散斑图像的对应点；步骤C、利用双目立体视觉原理对搜索到的对应点，及与所述对应点对应的双目标定数据进行计算，重建物体表面轮廓三维点云；步骤D、利用所述位姿数据对所述物体表面轮廓三维点云进行融合叠加，得到所述多视点三维数据。2.如权利要求1所述的基于激光散斑多视点三维数据测量方法，其特征在于，所述步骤B包括：利用去零值归一化互相关方法计算所述散斑图像中的右图像目标窗口的像素的相关系数；将所述相关系数中的极值点确定为所述散斑图像中的左图像目标窗口的对应点；采用灰度约束对所述左图像目标窗口的对应点进行限制，并对进行限制后的对应点进行搜索，以确定所述散斑图像的对应点。3.如权利要求1所述的基于激光散斑多视点三维数据测量方法，其特征在于，所述步骤A包括：利用双目立体视觉原理确定标靶点三维点云；对所述标靶点三维点云进行点云粗配准处理，得到粗配准参数旋转矩阵R和粗配准参数平移矩阵T；利用迭代最近点算法，对所述粗配准参数旋转矩阵R和粗配准参数平移矩阵T进行点云精配准处理，得到精配准参数旋转矩阵Ra和精配准参数平移矩阵Ta；将所述精配准参数旋转矩阵Ra和精配准参数平移矩阵Ta确定为所述多视点间的位姿数据。4.如权利要求1所述的基于激光散斑多视点三维数据测量方法，其特征在于，所述步骤B之前还包括：利用散斑区域提取法及极线矫正法对所述激光散斑发射与采集装置采集的散斑图像进行预处理。5.如权利要求1所述的基于激光散斑多视点三维数据测量方法，其特征在于，所述步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓利，刘畅，汤其剑，刘欣运，彭翔，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44