基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法，包括如下步骤：步骤一：采集数据：采集环境与工件的三维点云数据；步骤二：重建环境点云；步骤三：确定工件位置：确定工件在环境点云中的位置；步骤四：分割工件点云：将工件的全部点云分割出来；步骤五：分割工件曲面：将工件表面分割为若干曲面；步骤六：拍摄规划：得到每一个曲面的最佳拍照位置与拍摄方向；步骤七：采集工件表面点云：将双目结构光相机分别移动到对应曲面的最佳拍照位置后，按照设定拍摄方向对曲面进行拍照，完成所有曲面的点云数据采集，得到工件表面点云；步骤八：重建三维模型：利用ICP配准算法实现工件表面点云的配准与拼接，得到工件的三维重建模型。模型。模型。

【技术实现步骤摘要】
基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法


[0001]本专利技术属于三维建模
，具体的为一种基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法。

技术介绍

[0002]视觉三维测量技术指利用双目立体视觉技术、时间飞行方法、激光三角测量和结构光3D测量等技术获取物体表面三维数据的非接触光学测量技术，具有非接触、速度快、精度高等优势，在工业制造领域有着非常广泛的应用。
[0003]三维激光SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与建图)即是利用三维激光雷达，实现对机器人当前所处位置的估计，同时获得所处环境的三维点云地图，一般分为稠密点云地图、半稠密点云地图与稀疏点云地图。三维激光SLAM技术已经开始应用于自动驾驶、仓储物流等领域。通常来说基于SLAM得到的环境三维地图误差较大，在几毫米到几厘米的范围，无法得到环境中某个物体的高精度模型。
[0004]大型零部件在制造过程中出现的缺陷包括表面质量缺陷、尺寸误差、平行度误差、垂直度误差等。对于大尺寸工件，测量过程主要依靠人员手工测量，耗时长且误差较大。为了节约人力，提高扫描的效率，已经有将三维激光扫描器固定在机械臂末端的方法，由机械臂带动三维激光扫描器完成工件的三维重建。但固定机械臂的运动范围有限，并且对于尺寸较大的零件，只能扫描到部分表面，无法进行全方位的三维重建。此外还有将机械臂安装在直线导轨上进行扫描的方法，但依旧存在着应用场景受限、测量尺寸受限等问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法，能够实现工件表面的三维重建的技术目的。
[0006]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]一种基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法，包括如下步骤：
[0008]步骤一：采集数据：利用机器人驱动多线激光雷达移动以采集环境与工件的三维点云数据；
[0009]步骤二：重建环境点云：利用SLAM系统将采集得到的三维点云数据重建到环境点云；
[0010]步骤三：确定工件位置：确定工件的部分三维点云数据在环境点云中的位置；
[0011]步骤四：分割工件点云：根据工件点云与环境点云之间的位置关系，将工件的全部点云分割出来；
[0012]步骤五：分割工件曲面：基于工件的全部点云数据，将工件表面分割为若干曲面；
[0013]步骤六：拍摄规划：根据曲面的平均法向量方向以及双目结构光相机的最佳成像距离，得到每一个曲面的最佳拍照位置与拍摄方向；
[0014]步骤七：采集工件表面点云：将双目结构光相机分别移动到对应曲面的最佳拍照
位置后，按照设定拍摄方向对曲面进行拍照，完成所有曲面的点云数据采集，得到工件表面点云；
[0015]步骤八：重建三维模型：利用ICP配准算法实现工件表面点云的配准与拼接，得到工件的三维重建模型。
[0016]进一步，所述步骤二中，对三维点云数据进行预处理后，再传入SLAM系统。
[0017]进一步，所述步骤二中，当多线激光雷达移动到先前到达过的位置时，SLAM系统检测到回环并进行全局优化。
[0018]进一步，全局优化过程中，使用Ceres求解器自动求导进行求解，在回环时修正连续两帧之间的累计误差。
[0019]进一步，所述步骤三中，在工件表面贴标志二维码，利用机器人搭载的相机对二维码拍照，通过照片中的二维码标志计算出工件与机器人之间的位置关系，以确定工件的部分三维点云数据在环境点云中的位置。
[0020]进一步，所述步骤五中，工件曲面的分割方法为：
[0021]51)根据工件的全部点云数据，计算工件表面点云的法向量；
[0022]52)在未被标记为曲面的工件表面点云中随机选取一点P作为一个曲面种子；
[0023]53)计算点P法向量与周围相邻点P
′
法向量之差，判断差值是否小于设定阈值；若是，则判断点P
′
是属于曲面的点并将其加入曲面点集中；若否，则判断点P
′
是不属于曲面的点；
[0024]54)循环执行步骤53)直至点P周围的相邻点均判断完成；
[0025]55)针对曲面点集中新加入的点，循环执行步骤53)和步骤54)，得到曲面的所有点集，即分割得到曲面；
[0026]56)判断工件表面点云中是否还有未加入曲面点集中的点，若是，则在未加入曲面点集中的点钟随机选取一点P作为一个曲面种子，执行步骤53)；若否，执行步骤57)；
[0027]57)曲面分割完成。
[0028]进一步，所述步骤八中，对工件表面点云进行粗配准的方法为：
[0029]81)获取机器人在世界坐标系中的位姿
[0030]82)获取位于机器人的机械臂末端的双目结构光相机在机械臂坐标系中的位姿
[0031]83)根据机械臂在机器人上的安装位姿得到双目结构光相机在世界坐标系下的位姿
[0032][0033]84)将工件表面点云数据转换到世界坐标系下：
[0034][0035]其中，P
world
表示世界坐标系下的工件表面点云数据；
[0036]85)将需要配准的两帧点云均转换到世界坐标系后，直接相加得到粗配准后的点云。
[0037]进一步，对粗配准后的点云进行精配准的方法为：
[0038]86)确定匹配点：根据两帧点云数据之间的对应关系，即实际工件表面上的一个点在P
t
和P
s
中序号，确定两帧点云P
t
和P
s
中能够正确匹配的匹配点；
[0039]87)构建误差函数：匹配点在李代数下的误差函数为：
[0040][0041]其中，表示第i个误差项；表示第i个匹配点在点云P
t
中的坐标；表示第i个匹配点在点云P
s
中的坐标；exp(ξ^)表示指数映射关系，ξ^表示由六维度向量ξ转换得到的四维矩阵；
[0042]88)构建目标函数：
[0043][0044]其中，表示最小化的目标函数；n表示匹配点的数量；
[0045]89)以粗匹配的结果作为初始值，使用Ceres求解器自动求导进行求解，通过迭代得到两帧点云之间的最优位姿变换。
[0046]进一步，所述步骤86)中，确定两帧点云P
t
和P
s
中能够正确匹配的匹配点的方法为：
[0047]861)去除点云中的无效点；
[0048]862)遍历点云，对有效点云对应的RGB像素点求SIFT特征点；
[0049]863)基于FLANN算法匹配特征点；
[0050]864)基于Lowe
’
s算法去除误匹配；
[0051]865)判断匹配点数量是否达到设定阈值，若是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：采集数据：利用机器人驱动多线激光雷达移动以采集环境与工件的三维点云数据；步骤二：重建环境点云：利用SLAM系统将采集得到的三维点云数据重建到环境点云；步骤三：确定工件位置：确定工件的部分三维点云数据在环境点云中的位置；步骤四：分割工件点云：根据工件点云与环境点云之间的位置关系，将工件的全部点云分割出来；步骤五：分割工件曲面：基于工件的全部点云数据，将工件表面分割为若干曲面；步骤六：拍摄规划：根据曲面的平均法向量方向以及双目结构光相机的最佳成像距离，得到每一个曲面的最佳拍照位置与拍摄方向；步骤七：采集工件表面点云：将双目结构光相机分别移动到对应曲面的最佳拍照位置后，按照设定拍摄方向对曲面进行拍照，完成所有曲面的点云数据采集，得到工件表面点云；步骤八：重建三维模型：利用ICP配准算法实现工件表面点云的配准与拼接，得到工件的三维重建模型。2.根据权利要求1所述的基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法，其特征在于：所述步骤二中，对三维点云数据进行预处理后，再传入SLAM系统。3.根据权利要求1所述的基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法，其特征在于：所述步骤二中，当多线激光雷达移动到先前到达过的位置时，SLAM系统检测到回环并进行全局优化。4.根据权利要求3所述的基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法，其特征在于：全局优化过程中，使用Ceres求解器自动求导进行求解，在回环时修正连续两帧之间的累计误差。5.根据权利要求1所述的基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法，其特征在于：所述步骤三中，在工件表面贴标志二维码，利用机器人搭载的相机对二维码拍照，通过照片中的二维码标志计算出工件与机器人之间的位置关系，以确定工件的部分三维点云数据在环境点云中的位置。6.根据权利要求1所述的基于曲面分割和ICP配准算法的三维模型重建方法，其特征在于：所述步骤五中，工件曲面的分割方法为：51)根据工件的全部点云数据，计算工件表面点云的法向量；52)在未被标记为曲面的工件表面点云中随机选取一点P作为一个曲面种子；53)计算点P法向量与周围相邻点P
′
法向量之差，判断差值是否小于设定阈值；若是，则判断点P
′
是属于曲面的点并将其加入曲面点集中；若否，则判断点P
′
是不属于曲面的点；54)循环执行步骤53)直至点P周围的相邻点均判断完成；55)针对曲面点集中新加入的点，循环执行步...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐冠华，孙登江，王郑拓，傅建中，徐月同，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：