一种结构光3D扫描测量方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种结构光3D扫描测量方法及系统。所述扫描测量方法包括：采集被测对象的不同姿态下的3D点云数据信息；对相邻姿态下的3D点云数据信息进行旋转粗拼接；利用抗差估计原理对稳健估计算法进行优化，使用所述稳健估计算法对3D点云数据信息进行配准，输出含有新的位置信息的点云数据，精确拼接所述点云数据。所述扫描测量系统包括：结构光3D扫描相机，黑色涂装的扫描转台，3D测量处理单元。本发明专利技术提供的一种结构光3D扫描测量方法及系统，利用抗差估计原理对稳健估计算法进行优化，使拼接更快速更准确，能够有效防止拼接错误的发生，保证拼接正确率。保证拼接正确率。保证拼接正确率。

【技术实现步骤摘要】
一种结构光3D扫描测量方法及系统


[0001]本专利技术涉及测量
，特别涉及一种结构光3D扫描测量方法及系统。

技术介绍

[0002]随着制造技术与非标自动化技术的发展，零件的外形尺寸测量的精度要求和工作效率要求越来越高。使用传统2D检测方法检测尺寸，费时费力，而且有些复杂曲面形体难以实现高精度检测，其检测精度及效率己经很难满足现代工业制造技术对各种零部件的检测标准及要求。现代的3D数字化检测技术在逐步的代替传统检测技术，并且得到越来越广泛的应用，并成为各种高精度复杂零部件检测的核心技术。
[0003]现有的普通3D测量装置的测量方法，需要对3D点云数据信息进行拼接处理。现有3D测量装置的拼接处理，一般仅使用ICP算法，存在迭代次数较多、拼接效率较低的问题。另外，为保证拼接正确率，一般都需要重叠率大于30％，当重叠率低于30％时拼接正确率会严重恶化。
[0004]现有技术研究中，没有一种更优的方法，保证拼接正确率的同时，还可以解决现有ICP算法存在的迭代次数较多、拼接效率较低的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于解决现有技术存在的缺陷。
[0006]为实现上述目的，第一方面，本专利技术实施例记载了一种结构光3D扫描测量方法，包括下列步骤：
[0007]采集被测对象的不同姿态下的3D点云数据信息；
[0008]对相邻姿态下的3D点云数据信息进行旋转粗拼接；
[0009]利用抗差估计原理对稳健估计算法进行优化，使用所述稳健估计算法对3D点云数据信息进行配准，输出含有新的位置信息的点云数据，精确拼接所述点云数据。
[0010]本专利技术的拼接算法结合了粗拼接与精确拼接，粗拼接算法是结合转台运动对采集到的3D点云进行欧拉角计算，为精拼接提供原始数据。精拼接是将粗拼接之后的3D 点云数据中的重叠部分进行提取，并对该重叠部分内的3D点云数据执行稳健估计对齐。提取后的重叠部分点云数据距离需要对齐的真实位置已经比较接近，因此稳健估计对齐算法仅需要少数几次迭代即可完成对齐，缩短了稳健估计对齐算法运行时间。本拼接算法可保证重叠面积达到30％以上，提高拼接正确率，减少需要处理的点云数据，加速点云处理速度。
[0011]优选地，使用抗差模型进行抗差估计，所述抗差模型包括Huber抗差模型、和/或 IGG抗差模型。
[0012]本专利技术的稳健估计的拼接算法，利用抗差估计的原理对ICP算法进行优化，利用降权因子来进行抗差估计，提高算法的稳健性。抗差模型的选择为Huber抗差模型、和/或IGG抗差模型，选好了抗差模型后，利用抗差估计的方法来改进ICP算法。
[0013]优选地，所述扫描测量方法，还包括：利用体素网格法对分类后的3D点云数据信息
进行降采样处理；和/或对所述3D点云数据信息进行滤波处理。
[0014]本专利技术所使用的点云降采样算法，利用法向量夹角的阈值对点云中的点进行分类，同时应用KD
‑
Tree算法对点云进行加速搜索，利用体素网格法对分类的点云进行分类处理，得到降采样后的点云。本算法能够保存点云的局部特征，同时尽可能缩短降采样处理时间，保证了自动化测量软件的测量精度与测量运行速度。
[0015]本专利技术所使用的点云滤波算法，对半径滤波算法、双边滤波算法与统计滤波算法进行结合，保留各算法的优势，能够更好滤除噪点，保留更多的细节特征。同时本专利技术设计了滤波效果可视化调节，能够直观展示滤波效果，便于调节各个滤波参数，以达到满意的滤波效果，提高了自动化测量软件的易用性。
[0016]第二方面，本专利技术实施例记载了一种结构光3D扫描测量系统，其特征在于，包括：
[0017]结构光3D扫描相机，用于采集被测对象3D点云信息；
[0018]黑色涂装的扫描转台，所述扫描转台用于多角度采集被测对象的3D点云数据，所述黑色涂装用于去除非被测对象的点云信息；
[0019]3D测量处理单元，用于实施测量方法。
[0020]本专利技术对测量平台设计了黑色涂装，黑色会吸收结构光光源的投影。所以在使用结构光3D扫描相机采集3D点云数据时，测量平台部分不会被检测到。因此不会对被测对象的3D点云数据采集造成干扰，无需人工对采集到的3D点云数据进行后期处理，使自动化测量软件成为可能。
[0021]优选地，所述3D测量处理单元包括：相机采集控制模块，用于控制扫描相机采集被测对象的3D点云数据信息；粗拼接处理模块，用于粗拼接3D点云数据信息；精确拼接处理模块，用于精确拼接3D点云数据信息。
[0022]优选地，所述3D测量处理单元还包括：降采样处理模块，用于对所述3D点云数据信息进行降采样处理；和/或滤波处理模块，用于对所述3D点云数据信息进行滤波处理。
[0023]优选地，所述扫描测量系统，还包括：3D扫描相机位置调节模块，用于调节3D 扫描相机与被测对象相对位置。
[0024]本专利技术设计的3D扫描相机位置调节模块，用于调节3D扫描相机与被测对象相对位置，让3D扫描相机获得更多扫描面积或更高测量精度，以满足不同尺度被测对象的测量需求、应对不同种类的测量场景，提高了自动化测量软件的兼容性与平台性。
[0025]优选地，所述扫描测量系统，还包括：标定模块，用于初始化时，标定结构光3D 扫描相机。
[0026]本专利技术的标定功能用于在调节3D扫描相机的位置后，自动计算出3D扫描相机与转盘中心轴的相对距离和角度。无需手动测量，提高了自动化测量软件的自动化程度。
[0027]优选地，所述扫描测量系统，还包括：转台运动控制模块，用于驱动所述转台运动，采集被测对象的不同姿态下的3D点云数据信息。
[0028]优选地，所述扫描测量系统，将所述3D点云数据信息的处理模块放在了计算机端，用于在计算机端统一处理3D点云数据。
[0029]为了提高测量方法的通用性，本专利技术将3D点云数据处理阶段中的滤波和拼接处理放在了计算机端。因此任意品牌及型号的3D扫描相机，无论3D扫描相机是否自带处理模块，都可应用本测量方法，获取3D扫描相机的原始数据后，在计算机端统一处理3D点云数据。提
高了自动化测量软件的兼容性。
[0030]优选地，所述扫描测量系统，是基于OpenMP与CUDA结合的硬件基础进行3D点云数据处理。
[0031]在进行3D点云数据处理时，若仅使用CPU处理，效率很低；若仅使用GPU处理，会有额外的显存请求与释放耗时。本专利技术设计了基于OpenMP与CUDA结合的3D 点云数据处理方法，OpenMP为一种多核CPU并行计算技术，CUDA为GPU计算技术。本3D点云数据处理方法能够尽可能优化点云处理速度，当点云数据量较小时，使用OpenMP进行点云处理，其处理速度较CPU串行处理将提升3倍左右；当点云数据量较大时，使用CUDA进行处理，其处理速度较CPU串行处理快10倍左右。加快了自动化测量软件的3D点云数据处理速度。
[0032]优选地，防止由于用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结构光3D扫描测量方法，其特征在于，包括：采集被测对象的不同姿态下的3D点云数据信息；对相邻姿态下的3D点云数据信息进行旋转粗拼接；利用抗差估计原理对稳健估计算法进行优化，使用所述稳健估计算法对3D点云数据信息进行配准，输出含有新的位置信息的点云数据，精确拼接所述点云数据。2.根据权利要求1所述的扫描测量方法，其特征在于，所述抗差估计原理包括：使用抗差模型进行抗差估计，所述抗差模型包括Huber抗差模型、和/或IGG抗差模型。3.根据权利要求1所述的扫描测量方法，其特征在于，还包括：利用体素网格法对分类后的3D点云数据信息进行降采样处理；和/或对所述3D点云数据信息进行滤波处理。4.一种结构光3D扫描测量系统，其特征在于，采用权利要求1至3任一所述的扫描测量方法，包括：结构光3D扫描相机，用于采集被测对象3D点云信息；黑色涂装的扫描转台，所述扫描转台用于多角度采集被测对象的3D点云数据，所述黑色涂装用于去除非被测对象的点云信息；3D测量处理单元，用于实施所述扫描测量方法。5.根据权利要求4所述的扫描测量系统，...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦琴，曹龙，宋伟江，汪光宇，谷文军，屠子美，李文辰，刘宏，
申请(专利权)人：上海第二工业大学，
类型：发明
国别省市：