一种履带表面测量检测与识别方法、应用、设备和计算机程序产品技术

本发明专利技术涉及橡胶履带设计技术领域，尤其涉及一种履带表面测量检测与识别方法、应用、设备和计算机程序产品。本发明专利技术用逆向工程技术，对点云进行降噪、配准、补全、表面生成、格式转换等操作，实现履带表面点云到三维数字化模型的转换。本发明专利技术可快速获取履带表面的三维数据模型，提高履带检查测量的效率；同时，该模型可用于履带的三维有限元仿真分析，方便后续的产品优化。品优化。品优化。

【技术实现步骤摘要】
一种履带表面测量检测与识别方法、应用、设备和计算机程序产品


[0001]本专利技术涉及橡胶履带设计
，尤其涉及一种履带表面测量检测与识别方法、应用、设备和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]近三十年，三维扫描测量和逆向工程技术在国内飞速发展。三维扫描仪在市面上逐渐趋于多样化，针对不同使用条件大致分为机载式、车载式、固定站式、手持式四类。扫描仪的精度、速度及稳定性得到了大幅度提升；相对三维扫描测量的快速发展，三维点云智能化、精细化、功能化处理等方面还有待提高。
[0003]三维扫描的点云数据冗杂、点云分布不均匀、点云形态不完整，导致无法大批量智能化处理点云；不同的测量系统，不同的环境，不同的测量手段都会影响获取点云的精度；在生成曲面的过程中，点云的变形导致得到的曲面过于光顺，大大降低最终数字化模型的精度。
[0004]履带在日常的检查测量环节耗时较为严重，如果利用三维扫描技术对履带进行日常的检查，则存在以下问题：1）履带铁齿间的遮挡，导致无法一次获取履带完整的点云图像；2）点云降噪不够智能，降噪太小无法完全去除噪点，降噪过量点云轮廓特征不明显；3）点云拼接存在误差；4）点云的表面生成会过度光顺曲面，导致生成的履带曲面和实物细节不匹配。

技术实现思路

[0005]为了解决上述的技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于点云转图像的履带表面测量检测与识别方法，该方法利用逆向工程技术，对点云进行降噪、配准、补全、表面生成、格式转换等操作，实现履带表面点云到三维数字化模型的转换。
>[0006]为了实现上述的目的，本专利技术采用了以下的技术方案：一种基于点云转图像的履带表面测量检测与识别方法，该方法包括以下的步骤：S1 获取履带的点云信息：利用手持激光三维扫描仪分两次对同一个履带进行扫描，获取概率带不同方向的两组点云数据；S2对点云进行滤波处理，去除干扰点，提取特征点：将两组点云同时导入编辑器，对其进行离散点删除、滤波降噪、法向量估计处理，删除点云的噪声点，提取有用的特征点，在保留点云轮廓的同时，降低其分辨率；S3点云进行配准处理：两组点云中，一组作为靶心点云，固定不动；一组作为浮动点云，通过不停的旋转
移动不断和靶心点云匹配，直至完全重合；在两组点云中选取具有相同特征的点，浮动点云根据这些特征点，对靶心点云进行位置估算，相同特征点合并即两组点云合并；S4生成曲面面片：两组点云配准后，利用三个点构成一个平面的原理，将点云以三角面片的形式连成一个片体，完成两组点云的合并；S5对曲面进行修复补全处理：两组点云合成的片体是由无数的三角平面构成，对其进行光顺、磨平处理，减少面片表面的“钉状物”，让整个曲面看起来更流畅；S6参数曲面：云修复补全后，根据节点创建轮廓线，利用轮廓线构成曲面格栅，创建NURBS曲面片，拟合、合并曲面后完成点云到曲面的转化，实现履带点云到曲面的逆向工程。
[0007]作为优选，所述步骤S3还包括对获取的点云进行简单的处理，删除和主体点云不连接的游离点云和环境点云。
[0008]作为优选，所述步骤S3利用编译器中的全局配准模块，根据局部配准调节全部点云，使得所有点云精准重合，完成最终的点云精细配准。
[0009]作为优选，所述步骤S5利用编辑器会根据点云全局的特征，对空缺的局部特征进行计算后，以三角面片的形式补全。
[0010]进一步，本专利技术还公开了所述的方法在履带三维数字化模型建立中的应用。
[0011]进一步，本专利技术还公开了所述的方法在履带的三维有限元仿真分析中的应用。
[0012]进一步，本专利技术还公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现所述方法。
[0013]进一步，本专利技术还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，该计算机程序或指令被处理器执行时实现所述方法。
[0014]进一步，本专利技术还公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，该计算机程序或指令被处理器执行时实现所述方法。
[0015]本专利技术由于采用了上述的技术方案，用逆向工程技术，对点云进行降噪、配准、补全、表面生成、格式转换等操作，实现履带表面点云到三维数字化模型的转换。本专利技术可快速获取履带表面的三维数据模型，提高履带检查测量的效率；同时，该模型可用于履带的三维有限元仿真分析，方便后续的产品优化。
附图说明
[0016]图1本专利技术履带点云转三维数据模型流程图。
[0017]图2本专利技术点云到三维数据模型的转化示意图。
[0018]图3本专利技术履带扫描点云图。
[0019]图4本专利技术履带配准点云图。
[0020]图5本专利技术点云修复补全对比图。
[0021]图6本专利技术履带三维数据模型。
具体实施方式
[0022]为了更加清楚明白的展示本专利技术的目的、技术方案，以下结合附图，对本专利技术进行进一步详细说明。所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护范围。
[0023]如图1、图2所示，一种基于点云转图像的履带表面测量检测与识别方法，该方法包括以下的步骤：S1 获取履带的点云信息：利用手持激光三维扫描仪分两次对同一个履带进行扫描，获取概率带不同方向的两组点云数据，如图3所示。对获取的点云进行简单的处理，删除和主体点云不连接的游离点云和环境点云。
[0024]S2对点云进行滤波处理，去除干扰点，提取特征点：将两组点云同时导入编辑器，对其进行离散点删除、滤波降噪、法向量估计等处理，删除点云的噪声点，提取有用的特征点，在保留点云轮廓的同时，降低其分辨率。
[0025]S3点云进行配准处理：两组点云中，一组作为靶心点云，固定不动；一组作为浮动点云，通过不停的旋转移动不断和靶心点云匹配，直至完全重合。在两组点云中选取具有相同特征的点，浮动点云根据这些特征点，对靶心点云进行位置估算，相同特征点合并即两组点云合并。
[0026]由于两组点云具备的相同特征点有限，通常情况下，特征点到特征点的配准，只能做到局部配准。利用编译器中的全局配准模块，根据局部配准调节全部点云，使得所有点云精准重合，完成最终的点云精细配准，如图4所示。
[0027]S4生成曲面面片：两组点云配准后，利用三个点构成一个平面的原理，将点云以三角面片的形式连成一个片体，完成两组点云的合并。
[0028]S5对曲面进行修复补全处理：由于两组点云合成的片体是由无数的三角平面构成，需要对其进行光顺、磨平等处理，减少面片表面的“钉状物”，让整个曲面看起来更流畅。
[0029]履带是不规则物体，激光扫描仪在扫描其外形时，会以为履带自身特征的互相遮挡而不能百分百获取该履带的所有特征。在对点云处理的后期，需要对扫描仪遗漏的特征进行补全处理。编辑器会根据点云全局的特征，对空缺的局部特征进行计算后，以三角面片的形式补全，如图5所示。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于点云转图像的履带表面测量检测与识别方法，该方法包括以下的步骤：S1 获取履带的点云信息：利用手持激光三维扫描仪分两次对同一个履带进行扫描，获取概率带不同方向的两组点云数据；S2对点云进行滤波处理，去除干扰点，提取特征点：将两组点云同时导入编辑器，对其进行离散点删除、滤波降噪、法向量估计处理，删除点云的噪声点，提取有用的特征点，在保留点云轮廓的同时，降低其分辨率；S3点云进行配准处理：两组点云中，一组作为靶心点云，固定不动；一组作为浮动点云，通过不停的旋转移动不断和靶心点云匹配，直至完全重合；在两组点云中选取具有相同特征的点，浮动点云根据这些特征点，对靶心点云进行位置估算，相同特征点合并即两组点云合并；S4生成曲面面片：两组点云配准后，利用三个点构成一个平面的原理，将点云以三角面片的形式连成一个片体，完成两组点云的合并；S5对曲面进行修复补全处理：两组点云合成的片体是由无数的三角平面构成，对其进行光顺、磨平处理，减少面片表面的“钉状物”，让整个曲面看起来更流畅；S6参数曲面：云修复补全后，根据节点创建轮廓线，利用轮廓线构成曲面格栅，创建NURBS曲面片，拟合、合并曲面后完成点云到曲面的转化，实现履带点云到曲面的逆向工程。2.根据权利要求1所述的一种基于点云转图像的履带表面测量检测与识别方法，其特征在于，步骤S3还包括对获取的点云进行简...

【专利技术属性】
技术研发人员：张春生，周子业，廖空龙，黄继文，王啸，何明明，
申请(专利权)人：中策橡胶集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：