基于多个标志点自动识别的点云数据拼接方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多个标志点自动识别的点云数据拼接方法，在实际点云数据拼接中，由于存在测量误差，两块点云数据中的标志点的相对位置不可能完全一致，因此得到的变换矩阵将导致被变换物体变形。为求得最佳的拼接效果，从实际应用的角度出发，针对点云数据巨大散乱的特点，为了提高灵活性和精度，实现点云拼接的自动化，考虑在输入标志点首先控制在一定精度范围的前提下，应取尽可能多的标志点作为标志点群，在前面自动搜索识别算法的基础上，自动对准标志点，实现特征群目标函数最小二乘拼接的算法，通过三维空间中的多个点求解转换矩阵，计算方法简单，拼接精度也比较高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于反求工程领域中的点云数据拼合技术，具体涉及到一种基于多坐标点自动识别的点云数据的拼接方法。
技术介绍
研究与实现的是在反求工程中的数据预处理，包括点云的处理，三维空间识别，多视点云的拼接，点云的优化处理等，这一部分的处理决定了三维点云数据的精度与质量。CAD模型建立的前提就是具备完整的高质量三维点云数据，三维点云数据的完整性和精度很大程度上决定了 CAD模型所能达到的数据质量。常规三维检测与转换过程中得到的只是单个的点云数据，完整数据模型需要多幅点云的拼接和处理，其精度也主要依赖于三维点 云的拼接系统这一环节的处理。三维点云拼接与处理不仅仅是承上启下的作用，而且直接决定了三维重构的成功与质量，因此，这一部分的处理在反求工程中是非常关键和重要的一部分。反求工程三维检测中，常需要把物体表面分成多个局部相互重叠的子区域，从多个角度获取零件不同方位的表面信息，以完成对整个物体模型的测量。从各个视觉分块测量得到多个独立的点云，称为多视点云。由于在测量不同的区域时，都是在测量位置对应的局部坐标系下进行的，多次测量所对应的局部坐标系是不一致的，必须把各次测量对应的局部坐标系统一到同本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多个标志点自动识别的点云数据拼接方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：首先读入两块点云数据，设置目标图与待拼接图，初始化点云拼接数据；步骤2：根据标志点的空间几何关系采取特征搜索与识别算法，由程序自动找出对应标志点对，若标志点对大于3对，则将其分别存入矩阵A、B，否则不能进行拼接，如果搜索过程结束后仍然没有解，那么适宜采用递归的方法进行搜索，从外到内开展搜索，在搜索并识别出标志特征点后结束；令三维变换矩阵？T3D=？[X1？？X2？？X3？？X4]，则有AT3D=B；假设Xi1满足？||？AXi1_bi？||2？=？min？||？AXi1_bi？||2？(i=1,2,3,4)，则称Xi...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：余东满，史增芳，李晓静，杨峰，苏静，高志华，张玉华，王笛，户燕会，孙育竹，
申请(专利权)人：河南工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：