一种基于点云的物体边缘点提取方法技术

本发明专利技术提供一种基于点云的物体边缘点提取方法。属于激光点云数据处理技术领域。方法包括以下步骤：步骤1根据获取的点云，将模型顶端调整至平行于X0Y平面，然后运用半径式噪点剔除法剔除噪点并将模型分割得到局部点云；步骤2在局部点云中，选一点并计算曲面方程，建立局部坐标系，计算夹角差确定边缘点，得到点云集合；步骤3得到剔除噪点后的点云集合；步骤4将剔除噪点后的点云集合中的点转为二维坐标点并投射入设定的网格内，判定边界网格，根据边界网格确定物体边缘点。本发明专利技术可以有效的完成边缘点的提取，为产品加工工艺精度的数字化检测提供参考依据。检测提供参考依据。检测提供参考依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于点云的物体边缘点提取方法


[0001]本专利技术涉及激光点云数据处理
，具体涉及一种基于点云的物体边缘点提取方法。

技术介绍

[0002]随着三维技术的不断进步，通过激光扫描仪完成对物体的扫描，并在计算机上完成对点云数据的重构、填补、边缘点提取等操作。与传统的测绘方法相比较，激光扫描技术更加的便捷，可以节省大量的人力，激光扫描技术被广泛的应用于无人驾驶、逆向工程、无人机扫描、路径规划等领域并取得了一定的成果。首先利用激光扫描仪完成对物体的扫描，通过激光反射回来而得到的一系列物体表面点在空间中离散三维坐标值，称为点云。
[0003]针对扫描获取的点云数据，如何处理好目标点云的选取、划分和提取是进一步应用点云数据的关键。根据以往的条件可知，通常点云的边界特征直接影响点云的分割、形状搜寻等算法的效果。因此，如何正确的识别边缘特征点并能有效提取在点云处理技术中至关重要。
[0004]激光扫描仪主动获取的海量点云数据，如果全部处理需要花费大量的时间，同时降低精确度和效率。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术的上述问题，本专利技术提供一种基于点云的物体边缘点提取方法。针对关键部位点云进行边缘点提取，能够大大降低计算时间同时提高精度。
[0006]具体的技术方案为：
[0007]基于点云的物体边缘点提取方法，所述方法包括：
[0008]步骤1根据获取的点云，将模型顶端调整至平行于X0Y平面，然后简易降噪剔除噪点并将模型分割得到局部点云；
[0009]步骤2在局部点云中，选一点并计算曲面方程，根据法向量、切平面、切平面内点建立局部坐标系，通过局部坐标系夹角计算夹角差确定边缘点，得到点云集合；
[0010]步骤3通过计算点云最小距离公式计算出平均点云距离，根据距离估算出范围内点云数量，运用半径式噪点剔除法剔除噪点，得到剔除噪点后的点云集合；
[0011]步骤4将剔除噪点后的点云集合中的点转为二维坐标点并投射入设定的网格内，当某个网格判定为实孔，若该网格周围相邻的8个网格中空孔的数量大于等于1时，则这个网格判定为边界网格，根据边界网格确定物体边缘点。
[0012]进一步的，步骤1中简易降噪剔除噪点的方法为半径式噪点剔除法。
[0013]步骤1中将模型分割得到局部点云具体为：确定分割提取的大致范围，确定4个以上的边缘点作为提取范围，最终获取到局部点云P＝[X
i
,Y,Z
i
],i＝1,2,....n。
[0014]进一步的，所述方法中步骤2具体为：
[0015]在建立的局部坐标系中，选一点p
i
利用公式一完成曲面方程的计算，获取到该点
的特征向量、法向量、切平面，并将点云转换到切平面内，然后完成坐标系建立按照顺时针方向依次取夹角，夹角即为θ；
[0016]ax+by+cz＝d(d≥0)，a2+b2+c2＝1
ꢀꢀ
公式一
[0017]通过求解当得到的解最小时记为特征向量λ，同时特征向量λ也为点p
i
的法向量n，通过点p
i
和其法向量n做切平面η，并把P中的点都转换到切平面η内，得到集合q；
[0018]集合q内任意一点q
j
，令为u轴，n为ω轴，v轴为u
×
ω，且p
i
为坐标中心，得局部坐标系(p
i
，u，v，ω)。
[0019]进一步的，所述方法中步骤3具体为：
[0020]将局部点云坐标系中的夹角θ两两作差，当差的值大于设定阈值后得到点云集合U；在集合U中，利用公式二计算出最小距离，利用公式三得到点云的平均距离，利用半径式离群点剔除法删除多余噪点，通过已知的设定相对适应的半径阈值和点的数量，将半径内少于该数量阈值的点判定为噪点，将剩余的点归为点云集合T；
[0021]d
u
＝min(dis(u,u
i
))
ꢀꢀ
公式二
[0022][0023]进一步的，所述方法步骤4中将剔除噪点后的点云集合中的点转为二维坐标点并投射入设定的网格内具体为：
[0024]将集合T中的三维点云数据转换为二维坐标，即转换至XY平面内得点集{b1,b2,
…
，b
n
}，b
i
＝(x
i
,y
i
)
T
，利用公式四计算出网格边长，利用公式五计算出网格数量，将转换的点云放入建立的网格内；
[0025][0026][0027][0028]进一步的，所述方法还包括：步骤5将边缘点投射入同一平面内。
[0029]本专利技术的上述技术方案的有益效果如下：
[0030]本专利技术在开始时通过分割降噪处理，大大节省了遍历所有点云花费的时间，同时提出的法线法和网格法相互结合的方法，通过半径式噪点剔除法连接。进一步节省了提取时间且大大提高了边缘点提取的精度和效率。利用本专利技术可以有效的完成边缘点的提取，为产品加工工艺精度的数字化检测提供参考依据。
附图说明
[0031]图1为本专利技术实例中激光扫描仪获取工件点云模型示意图。
[0032]图2为本专利技术实例中局部坐标系示意图。
[0033]图3为本专利技术实例中边缘点提取流程图。
[0034]图4为本专利技术实例中边缘点结果示意图。
具体实施方式
[0035]为使本专利技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例进行详细描述。
[0036]本实施例中激光扫描仪获取工件点云模型如图1所示。
[0037]本专利技术提供的基于点云边缘点提取方法与流程，包括以下步骤：
[0038]步骤一、根据获取的点云，将模型顶端调整至平行于X0Y平面，然后简易降噪剔除噪点并将模型分割得到局部点云P＝[X
i
,Y,Z
i
],i＝1,2,....n；
[0039]简易降噪采用半径式噪点剔除法，即对于某个点，若设定半径内存在点的数量小于设定的阈值，就将此点判定为噪点；
[0040]即在获取到扫描的点云数据后，对点云做预处理，然后通过确定分割提取的大致范围，确定边缘点作为提取范围，通常固定点为4个或更多。最终获取到局部点云P＝[X
i
,Y,Z
i
],i＝1,2,....n。
[0041]步骤二、在局部点云P中，通过计算曲面方程，得到点云的特征向量、法向量、切平面，并将点云转换到切平面内，完成局部坐标系建立，如图2所示，求取坐标系夹角θ。
[0042]在建立的局部坐标系中，选一点p
i
利用式(1)完成曲面方程的计算，获取到该点的特征向量、法向量、切平面，并将点云转换到切平面内，然后完成坐标系建立按照顺时针方向依次取夹角，夹角即为θ
[0043]ax+b本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于点云的物体边缘点提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1根据获取的点云，将模型顶端调整至平行于XOY平面，然后剔除噪点并将模型分割得到局部点云；步骤2在局部点云中，选一点并计算曲面方程，根据法向量、切平面、切平面内点建立局部坐标系，通过局部坐标系夹角计算夹角差确定边缘点，得到点云集合；步骤3通过计算点云最小距离公式计算出平均点云距离，根据距离估算出范围内点云数量，运用半径式噪点剔除法剔除噪点，得到剔除噪点后的点云集合；步骤4将剔除噪点后的点云集合中的点转为二维坐标点并投射入设定的网格内，当某个网格判定为实孔，若该网格周围相邻的8个网格中空孔的数量大于等于1时，则这个网格判定为边界网格，根据边界网格确定物体边缘点。2.如权利要求1所述的基于点云的物体边缘点提取方法，其特征在于，所述方法步骤1中剔除噪点的方法为半径式噪点剔除法。3.如权利要求1所述的基于点云的物体边缘点提取方法，其特征在于，所述方法步骤1中将模型分割得到局部点云具体为：确定分割提取的大致范围，确定4个以上的边缘点作为提取范围，最终获取到局部点云P＝[X
i
，Y，Z
i
]，i＝1，2，....n。4.如权利要求3所述的基于点云的物体边缘点提取方法，其特征在于，所述方法中步骤2具体为：在建立的局部坐标系中，选一点p
i
利用公式一完成曲面方程的计算，获取到该点的特征向量、法向量、切平面，并将点云转换到切平面内，然后完成坐标系建立按照顺时针方向依次取夹角，夹角即为θ；ax+by+cz＝d(d≥0)，a2+b2+c2＝1
ꢀꢀꢀꢀ
公式一通过求解当得到的解最小时记为特征向量λ，同时特征向量λ也为点p
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洪刚，陈佳豪，陈云霞，贾迎泽，王阳，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：