螺栓球状物几何参数信息的确定方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法、装置及设备，涉及建筑工程技术领域，可高效、精确地提取螺栓球状物的球心坐标及球体半径。所述方法包括：首先对螺栓球状物的三维扫描信息进行采集，得到螺栓球点云模型；再通过预设RANSAC算法，将所述螺栓球点云模型进行噪声点过滤；然后估计过滤后的所述螺栓球点云模型所对应的模型参数信息；最后按照所述模型参数信息确定所述螺栓球状物的几何参数信息。本发明专利技术主要适用于螺栓球状物几何参数信息的确定。

Method, Device and Equipment for Determining Geometric Parameter Information of Bolt Spherical Object

【技术实现步骤摘要】
螺栓球状物几何参数信息的确定方法、装置及设备
本专利技术涉及建筑工程
，特别是涉及一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法、装置及设备。
技术介绍
螺栓球状钢网架在大跨度复杂建筑工程建设中得到广泛的应用，此类钢架结构不仅构造简单，且具有受力明确、连接方便等特点。在实际建设过程中，钢架结构螺栓球体的中心坐标、球体半径等几何参数信息是内部施工以及工程后期装修的重要依据。目前对于这种螺栓球状物几何参数信息的传统提取方式是采用全站仪法。然而，全站仪法的效率偏低，且在球体表面粗糙、不规则的情况下直接影响坐标精度，鲁棒性较差，结果受人为操作影响较大，进而很难高效、精确地提取螺栓球状物的球心坐标及球体半径。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法、装置及设备，主要目的在于解决目前采用传统方式很难高效、精确地提取螺栓球状物的球心坐标及球体半径的问题。依据本专利技术一个方面，提供了一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法，该方法包括：对螺栓球状物的三维扫描信息进行采集，得到螺栓球点云模型；通过预设随机抽样一致性(RANdomSAmpleConsensus，RANSAC)算法，将所述螺栓球点云模型进行噪声点过滤；估计过滤后的所述螺栓球点云模型所对应的模型参数信息；按照所述模型参数信息确定所述螺栓球状物的几何参数信息。依据本专利技术另一个方面，提供了一种螺栓球状物几何参数信息的确定装置，该装置包括：采集模块，用于对螺栓球状物的三维扫描信息进行采集，得到螺栓球点云模型；过滤模块，用于通过预设RANSAC算法，将所述螺栓球点云模型进行噪声点过滤；估计模块，用于估计过滤后的所述螺栓球点云模型所对应的模型参数信息；确定模块，用于按照所述模型参数信息确定所述螺栓球状物的几何参数信息。依据本专利技术又一个方面，提供了一种存储设备，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述螺栓球状物几何参数信息的确定方法。依据本专利技术再一个方面，提供了一种螺栓球状物几何参数信息确定的实体设备，包括存储设备、处理器及存储在存储设备上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述螺栓球状物几何参数信息的确定方法。借由上述技术方案，本专利技术提供的一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法、装置及设备，与目前传统的全站仪法相比，本专利技术可利用RANSAC算法将与螺栓球状物对应的螺栓球点云模型进行噪声点过滤，可做到高效剔除无用噪声点，然后按照过滤后的螺栓球点云模型所对应的模型参数信息，确定螺栓球状物的球心坐标与球体半径等几何参数信息，这样不仅可以弥补传统测量手段的缺点，同时还能提取较优的结果。可实现高效、精确地提取螺栓球状物的球心坐标及球体半径。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于体现出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1示出了本专利技术实施例提供的一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法流程示意图；图2示出了本专利技术实施例提供的另一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法流程示意图；图3示出了本专利技术实施例提供的一种螺栓球状物几何参数信息确定的整体流程示意图；图4示出了本专利技术实施例提供的一种RANSAC算法拟合球体的效果示意图；图5示出了本专利技术实施例提供的一种螺栓球状物几何参数信息的确定装置的结构示意图；图6示出了本专利技术实施例提供的一种螺栓球状物几何参数信息的确定设备的实体结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。针对目前传统方式的缺点，本实施例提供了一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法，可实现高效、精确地提取螺栓球状物的球心坐标及球体半径，如图1所示，该方法包括：101、对螺栓球状物的三维扫描信息进行采集，得到螺栓球点云模型。其中，螺栓球状物可根据各行业的实际业务需求确定。例如，在建筑工程建设中，对于螺栓球状钢网架，可使用三维激光扫描仪对施工现场进行扫描，得到钢架螺栓球的三维扫描信息，然后基于该三维扫描信息对钢架螺栓球状点云进行切割，得到螺栓球点云模型。对于本实施例的执行主体可以为螺栓球状物几何参数信息确定的装置或设备。在获取得到螺栓球状物的三维扫描信息之后，可通过本执行主体执行步骤101至104所示过程，进而可高效、精确地提取螺栓球状物的几何参数信息。102、通过预设RANSAC算法，将螺栓球点云模型进行噪声点过滤。其中，预设RANSAC算法为基于笛卡尔坐标系统下的一种最优球体拟合的算法。在本实施例中，由于在前期数据切割后的螺栓球点云模型中含有较多无用的噪声点，通过使用RANSAC算法进行拟合球体，不仅可以高效剔除无用的噪声点，而且还可以提高球体拟合精度。103、估计过滤后的螺栓球点云模型所对应的模型参数信息。104、按照估计的模型参数信息确定螺栓球状物的几何参数信息。其中，几何参数信息可包括螺栓球状物的球心坐标、球体半径等几何因素。例如，利用过滤后的螺栓球点云模型拟合最优球体，进而按照最优球体的几何参数确定螺栓球状物的球心坐标、球体半径等几何因素。本实施例提供的一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法，与目前传统的全站仪法相比，本实施例可利用RANSAC算法将与螺栓球状物对应的螺栓球点云模型进行噪声点过滤，可做到高效剔除无用噪声点，然后按照过滤后的螺栓球点云模型所对应的模型参数信息，确定螺栓球状物的球心坐标与球体半径等几何参数信息，这样不仅可以弥补传统测量手段的缺点，同时还能提取较优的结果。可实现高效、精确地提取螺栓球状物的球心坐标及球体半径。进一步地，作为上述本专利技术实施例具体实施方式的细化和扩展，提供了另一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法，如图2所示，该算法包括：201、将螺栓球状物在不同角度采集的三维扫描信息进行数据拼接，并对拼接后的数据依次进行数据整合、点云稀疏、坐标转换处理。202、对处理后得到的螺栓球状物点云进行切割，得到螺栓球点云模型。例如，为了得到钢架螺栓球对应准确的螺栓球点云模型，将螺栓球在不同角度采集的三维扫描信息进行数据拼接，并对拼接后的数据依次进行数据整合、点云稀疏、坐标转换、数据切割处理，得到该螺栓球点云模型。203、通过预设RANSAC算法，将螺栓球点云模型进行噪声点过滤。对于本实施例，RANSAC算法原理可为通过输入离群值自由子集期望的概率p，得到一个离群自由子集。当一个新的子集通过迭代产生一个更大的一致集(更高的内层百分比)时，能够自适应的更新子集的数量N。基于上述算法原理，作为一种可选方式，步骤203具体可包括：配置共识集为空集；从螺栓球点云模型对应的数据集(含有异常值的数据)中，随机抽取s个元素的子集生成模型M；计算所述数据集中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法，其特征在于，包括：对螺栓球状物的三维扫描信息进行采集，得到螺栓球点云模型；通过预设随机抽样一致性RANSAC算法，将所述螺栓球点云模型进行噪声点过滤；估计过滤后的所述螺栓球点云模型所对应的模型参数信息；按照所述模型参数信息确定所述螺栓球状物的几何参数信息。

【技术特征摘要】
1.一种螺栓球状物几何参数信息的确定方法，其特征在于，包括：对螺栓球状物的三维扫描信息进行采集，得到螺栓球点云模型；通过预设随机抽样一致性RANSAC算法，将所述螺栓球点云模型进行噪声点过滤；估计过滤后的所述螺栓球点云模型所对应的模型参数信息；按照所述模型参数信息确定所述螺栓球状物的几何参数信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对螺栓球状物的三维扫描信息进行采集，得到螺栓球点云模型，具体包括：将所述螺栓球状物在不同角度采集的三维扫描信息进行数据拼接，并对拼接后的数据依次进行数据整合、点云稀疏、坐标转换处理；对处理后得到的螺栓球状物点云进行切割，得到所述螺栓球点云模型。3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，通过预设RANSAC算法，将所述螺栓球点云模型进行噪声点过滤，具体包括：配置共识集为空集；从所述螺栓球点云模型对应的数据集中，随机抽取s个元素的子集生成模型M；计算所述数据集中每个元素di与所述模型M的投影误差；若所述投影误差小于预设阈值τ，则将所述模型M包含的s个元素归入到共识集中；若最新的共识集中当前元素个数大于最大共识集中当前元素个数，则根据所述最新的共识集更新所述最大共识集；按照上述过程重复迭代N次，得到最优的最大共识集，其中，迭代次数P为离群值自由子集的期望概率、w为非噪声点比例。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述估计过滤后的所述螺栓球点云模型所对应的模型参数信息，具体包括：利用所述最优的最大共识集估计所述模型参数信息。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，利用所述最优的最大共识集估计所述模型参数信息，具体包括：从所述最优的最大共识集中随机选取...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄鹤，白少博，李若鹏，衣鹏军，潘兴楠，翁福州，仇凯悦，
申请(专利权)人：北京建筑大学，
类型：发明
国别省市：北京,11