一种基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法技术

本发明专利技术提供了一种基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法，利用若干长方体扫描体安装在多个被测位置，组成扫描体群，单视角下对扫描体群进行准确解码和立体扫描体位姿确定；测算包括以下步骤：通过单目及双目标定获得多目相机的内外参数并求解出基础矩阵；对采集到的扫描体群图像处理得到标记点图像坐标；利用极线约束将通用型扫描体上标记点匹配与解码得到标记点三维坐标并聚类完成分类与编号；求解通用型扫描体局部坐标在多目系统坐标下的位姿，整个方法计算过程简单，且得到的位姿参数准确度高，极大的提高了后续准确的位姿取模测量,整个位姿参数测量使用配套成本低、使用起来非常方便。使用起来非常方便。使用起来非常方便。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法


[0001]本专利技术属于医疗器械领域，具体涉及一种基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法。

技术介绍

[0002]多牙列缺失及半/全口无牙颌是口腔齿科治疗中的一种常见疾病类型，并且在老年群体中患病率逐年升高，有效解决多牙列缺失及半/全口无牙颌的重建问题正是口腔治疗中的主要问题。目前，在多牙列缺失及半/全口无牙颌种植修复领域，获得完美密合度的大跨度修复体是一个巨大挑战。考虑到现实治疗中的高效率、精准性与易操作性，此类患者假牙牙冠制作前，需要对预先种植在牙槽骨上种植体上方的若干连接基台精准定位，以获取各连接基台的空间位置关系，进而定制合适连接部位及外形的牙冠。
[0003]目前，在无牙颌种植修复领域，移动式口外光学扫描系统因为其高效率、精准性与易操作性，已逐步替代沿用数十年的人工印模,直接测量精确获取种植体或相连的基台的位姿数据。
[0004]目前市场上所有的口外扫描仪兼容性都很低，不同品牌种植体复合基台必须只能用于相同型号的扫描杆，各种品牌各有优势，临床牙科医生需根据具体病情选用合适的种植体及种植基台，甚至同一个病例不同位置需选择不同种植体和种植基台。若要实现口外扫描仪和种植体品牌配备的自由选择，需要备齐不同扫描仪、种植体及扫描杆。口外扫扫描杆价格高昂，给用户带来极大的经济压力。因为这个原因，先进的口外扫描技术也因此产生技术壁垒，推广受限。
[0005]临床最常见的的扫描杆为长方体扫描体，临床急需一种能对长方体扫描体和不同种植基台的自由搭配，并能对预安装于牙槽骨种植体连接基台上形成的长方体扫描体群实现多目扫描的口外扫描解码方法，进一步口外扫描解码方法获取长方体扫描体位姿也是后续准确的位姿取模测量的关键所在。通过上述长方体扫描体与不同种植基台的自由搭配，进而实现多目扫描的广泛应用。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法。
[0007]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术首先提供一种长方体扫描体装置，
[0008]长方体扫描体包括两个端面和四个侧面。下端面上配置连接杆，长方体扫描体下端为安装螺孔，用于固定到被测位置，四个侧面分别布置有排布距离不同的标记点(大小相同)阵列，多个长方体扫描体安装在多个被测位置，组成长方体扫描体群。
[0009]对长方体扫描体群标记圆进行准确解码和立体扫描体位姿确定，步骤如下：
[0010]步骤1，利用张正友标定法以及双目标定的方法获取每个相机的内参数以及相机之间的外参数，并根据外参数计算出基础矩阵；
[0011]步骤2，利用多目相机同时采集长方体扫描体群获取图像，并通过图像处理提取长方体扫描体上标记点；
[0012]步骤3，对提取长方体扫描体上标记点进行图像标记点匹配，分别完成每个相机采集的扫描体图像上所有特征点的匹配，完成了所有四目图像的特征点匹配。
[0013]步骤4，利用极线约束将长方体扫描体上标记点进行聚类与解码，并解算长方体扫描体上标记点三维坐标，进而完成长方体扫描体和四个侧面的分类与编号；
[0014]步骤5，在完成扫描体的单个面的解码及编号之后，因为扫描体尺寸固定，通过确定扫描体即外包围框中的各个角点在图像中坐标，完成扫描体的轮廓重建；
[0015]步骤6，求解长方体扫描体局部坐标在多目系统坐标下的位姿参数。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：提出一种全新的基于多目相机进行长方体扫描体群标记圆进行准确解码和立体扫描体位姿确定方法，通过图像进行扫描体特征点进行匹配，利用极线约束将长方体扫描体上标记点进行聚类与解码，借助扫描体尺寸固定特点，通过确定扫描体即外包围框中的各个角点在图像中坐标，完成扫描体的轮廓重建，最终求解长方体扫描体局部坐标在多目系统坐标下的位姿参数，整个位姿参数确定方法计算过程简单，且得到的位姿参数准确度高，极大的提高了后续准确的位姿取模测量,借助长方体扫描体群标记整个位姿参数测量使用配套成本低、使用方便。
附图说明
[0017]图1本专利技术长方体扫描体模型图；
[0018]图2本专利技术长方体扫描体标记点检测与定位效果图；
[0019]图3本专利技术极限约束准则示意图；
[0020]图4本专利技术扫描体聚类与解码流程图；
[0021]图5本专利技术扫描体图像外轮廓重建图；
[0022]图6本专利技术扫描体及编码面标记点编号结果图。
具体实施方式
[0023]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0024]需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，故图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
[0025]本实施例的额位姿测量中，参见附图1长方体扫描体，长方体扫描体包括两个端面和四个侧面；下端面上配置连接杆，长方体扫描体下端为安装螺孔，用于固定到被测位置,四个侧面配置非等距的标记圆。
[0026]本实施例中，多目相机数量采用四台。四目相机系统的单个相机坐标系分别对应
和系统基坐标系原点位于1号相机旁，基坐标系表示为O
C
‑
X
C
Y
C
Z
C
。
[0027]步骤1，利用张正友标定法以及双目标定的方法获取每个相机的内参数以及相机之间的外参数，并根据外参数计算出基础矩阵；该步骤双目标定得到相机内外参以及基础矩阵的过程均为现有技术，在此不做赘述。
[0028]在本实施例中，步骤2利用多目相机同时采集长方体扫描体群获取图像，并通过图像处理提取长方体扫描体上标记点，通过如下子步骤实现：
[0029]S21、基于预设算法对所述四目系统采集的所有扫描体图像进行处理，实现扫描体标记圆的检测与中心点定位，效果如附图2所示，得到四目系统的特征点坐标集合。
[0030]所述预设亚像素图像处理算法包括：基于Canny的Devernay亚像素算法。具体地，先将所述扫描体图像转换为灰度图，然后与高斯核函数做卷积，实现高斯平滑滤波，尽可能减小噪声带来的影响，降低错误率。
[0031]过程表示如下：
[0032]I*K
s
→
I
s
[0033]其中，I为待处理的灰度图，K
s
为高斯核函数，I
s
为滤波后所得图像。
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法，其特征在于包含如下步骤：步骤1，利用张正友标定法以及双目标定的方法获取每个相机的内参数以及相机之间的外参数，并根据外参数计算出基础矩阵；步骤2，利用多目相机同时采集长方体扫描体群获取图像，并通过图像处理提取长方体扫描体上标记点；步骤3，对提取长方体扫描体上标记点进行图像标记点匹配，分别完成每个相机采集的扫描体图像上所有特征点的匹配，完成了所有四目图像的特征点匹配；步骤4，利用极线约束将长方体扫描体上标记点进行聚类与解码，并解算长方体扫描体上标记点三维坐标，进而完成长方体扫描体和四个侧面的分类与编号；步骤5，在完成扫描体的单个面的解码及编号之后，因为扫描体尺寸固定，通过确定扫描体即外包围框中的各个角点在图像中坐标，完成扫描体的轮廓重建；步骤6，求解长方体扫描体局部坐标在多目系统坐标下的位姿参数。2.根据权利要求1所述的基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法，其特征在于所述步骤2中提取长方体扫描体上标记点为为基于Canny的Devernay亚像素算法。3.根据权利要求2所述的基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法，其特征在于还进一步包含提取亚像素级别的边缘点集，通过计算梯度方向上相邻多个点处梯度模值的二次插值来确定边缘点。4.根据权利要求1所述的基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法，其特征在于步骤3中基于步骤S2获取相机1、相机2、相机3和相机4所采集的所有扫描体图像上的特征点，分别得到特征点图像坐标集合首先选择相机1所采集的扫描体图像上的特征点集合作为目标点集，相机2、3、4所采集的扫描体图像上的特征点集合作为待匹配点集；遍历目标点集，对于其中的每一个特征点通过极线约束查找其在待匹配点集中的同名匹配点。5.根据权利要求4所述的基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法，其特征在于步骤3进一步包含：将所述多个匹配点称作候选匹配点，在所述候选匹配点集间再次进行极线约束的匹配，将符合条件的候选匹配点进行三维坐标的计算，并转换至基坐标系下，验证其与目标特征点间的三维距离D，设置距离阈值D0，若所述三维距离D小于距离阈值D0，则将候选匹配点加入三维候选集合，在三维候选集合中选择三维点间距离最小的点作为最终匹配成功的点对。6.根据权利要求1所述的基于多目视觉的长方体扫描体群解码和位姿测量方法，其特征在于：在利用极线匹配方法获取四目相机系统采集到的同组图像中的长方体扫描体群标记点的匹配结果之后，利用多目立体视觉算法求解出长方体扫描体群标记点在该视角下的基坐标系中的三维坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴汝义，董亮，张宇，范军瑶，
申请(专利权)人：无锡赛锐斯医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：