一种三维点云与自由曲面模型的匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种三维点云与自由曲面模型的匹配方法，本方法主要处理向某一平面投影后，仍然可以通过外形轮廓匹配的点云。本方法包括：首先测量数据和模型转换成点云文件，经过三维旋转，使之点云的法向量平行于Z轴，然后向不会造成重叠与遮挡的XOY平面投影，投影后，在二维平面内提取边缘，并提取边缘角点，通过确定对应角点计算旋转角度，在三维空间内完成对应旋转后，完成粗匹配，通过最小化所有点的误差完成精确匹配。本算法在保证匹配精度的前提下，提高了匹配速度，并且能够精确计算出测量数据和模型数据之间的误差。

【技术实现步骤摘要】
一种三维点云与自由曲面模型的匹配方法
本专利技术属于点云处理
，具体涉及一种三维点云与自由曲面模型的匹配方法。
技术介绍
三维物体的描述和匹配是计算机视觉的重要组成部分，通过激光扫描和三维面形测量得到的点云数据常常用来模型化、物体识别、分类、场景理解以及实测数据与理想模型的对比。点云匹配则是计算机视觉的基础技术，是三维配准、物体识别、逆向工程等方向的前提，被广泛的应用于智能机器人、生物医疗、导航等领域。在工程应用中，为实现三维点云与自由曲面模型匹配，主要采用两种方法。第一种是采用多项式拟合的方法，即将模型的理想点云用多项式拟合成曲面作为参照，然后用三维测量的点云拟合参照曲面，计算误差。因为点云数据量很大，采用高精度拟合算法计算量非常大，而且拟合的曲面模型不一定能够非常好的描述点云。第二种是采用点云匹配的方法，分为基于全局特征的匹配算法和基于局部特征的匹配算法，如果两组点云相似度高、局部特征不明显，全局特征相似，无法提取特征点，无法完成高精度点云匹配。
技术实现思路
针对现有技术中存在的上述不足，本专利技术提供了本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三维点云与自由曲面模型的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1.1、待配准点云P，点云Q由模型文件转换成pcd格式点云文件，旋转点云，使其拟合平面垂直于Z轴，判断点云法线方向，旋转至法线方向相同，然后向XOY面投影；/n步骤S1.2、通过一个点的邻域特征判断该点是不是边缘点，在投影点中查找所有边缘点；/n步骤S1.3、首先计算二维边缘点到质心的距离，根据相邻边缘点距离的变化，判断边缘点是否为角点，查找所有角点；/n步骤S1.4、将待匹配点云边缘的一个角点绕Z轴旋转，使得该角点依次与目标点云边缘的角点匹配，当两组边缘点的距离方差最小时，为正确匹配；/n步骤S1.5、通过优化两组...

【技术特征摘要】
1.一种三维点云与自由曲面模型的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1.1、待配准点云P，点云Q由模型文件转换成pcd格式点云文件，旋转点云，使其拟合平面垂直于Z轴，判断点云法线方向，旋转至法线方向相同，然后向XOY面投影；
步骤S1.2、通过一个点的邻域特征判断该点是不是边缘点，在投影点中查找所有边缘点；
步骤S1.3、首先计算二维边缘点到质心的距离，根据相邻边缘点距离的变化，判断边缘点是否为角点，查找所有角点；
步骤S1.4、将待匹配点云边缘的一个角点绕Z轴旋转，使得该角点依次与目标点云边缘的角点匹配，当两组边缘点的距离方差最小时，为正确匹配；
步骤S1.5、通过优化两组点云之间的旋转和平移矩阵，迭代至目标函数收敛，匹配完成，计算所有点的误差得到整体误差，用均方根误差描述。


2.如权利要求1所述的三维点云与自由曲面模型的匹配方法，其特征在于，步骤S1.2包括：
点云法线方向与拟合平面法线平行，旋转至Z轴后，Z分量方向可以由所有点的法向量确定：如果多数法线Z分量为正，则认为平面法向量指向Z轴正方向，如果多数法线Z分量为负，认为平面法向量指向Z轴负方向。


3.如权利要求1所述的三维点云与自由曲面模型的匹配方法，其特征在于，步骤S1.2包括：
在二维投影点中，生成访问点指向邻域点的向量，由相邻向量之间的夹角确定该访问点是否为边缘点；通过半径查找邻域点，半径r1的选择可根据点云的稀疏程度确定；也可按照K-近邻查找，查找点必须分布在访问点的周围，数量足够多。


4.如权利要求3所述的三维点云与自由曲面模型的匹配方法，其特征在于：
若点云内部不存在边界，边缘提取采用边缘增长的策略，具体为：首先查找距离质心最远的一点，则该点必然是...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁封林，赵文川，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：四川;51