[發明專利]一種3D點云成像及定位的方法

在審

• 申請號: 201710642043.3
• 申請日: 2017-07-31
• 公開（公告）號: CN107392845A
• 公開（公告）日: 2017-11-24
• 發明（設計）人: 劉大鵬
• 申請（專利權）人: 蕪湖微云機器人有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T5/00;G06T7/00;G06T7/70
• 代理公司: 蕪湖安匯知識產權代理有限公司34107
• 代理人: 馬榮

技術領域

本發明涉及計算機成像領域，特別涉及一種3D點云成像及定位的方法。

背景技術

通過激光進行3D點云成像就是通過攝像頭捕捉激光掃描過的每一個點，然后基于激光三角形幾何理論，把攝像頭捕捉的二維信息轉化成三維信息。再捕捉完成所有的激光點，即可生成反映了物體表面形態的3D點云。運動坐標定位不但要得到物體的表面形態，還要確認物體坐標系相對于世界坐標系的位姿。3D點云成像和定位技術在逆工程研究和運用中有著重要的地位。

現有技術采用了激光與單鏡頭/傳感器的三角形方法，這樣的方法對激光的定位精度要求高，光路復雜，且在使用的過程中精度會不斷降低。在面對非常復雜的表面時，會出現激光的掃描盲區，在3D點云成像中會有缺失。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種3D點云成像及定位的方法，該點云成像方法采用雙目成像系統對激光點數據進行采集，增加了采集精度，而且能夠對形成的3D點云信息進行檢測判斷是否存在漏掃部分，對漏掃部分進行重新掃描，同時能夠得到物體的運動坐標系來確定被掃描的物體的位姿，為物體掃描后的識別、機器自動化控制提供數據基礎。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案為：一種3D點云成像方法，包括雙目成像系統、激光器，激光器發出掃描光束值被測物體表面，雙目成像系統采集激光點的信息，通過兩個相機標定過的參數對每個激光點進行平面到空間的轉換，得到激光點的空間坐標信息，將所有掃描點的信息整合在一起得到3D點云模型。

對得到的3D點云模型進行封閉性檢測，判斷是否有未封閉的曲面，若存在，則掃描存在遺漏點，確定遺漏點所在的區域，對該區域重新掃描，更新3D點云模型。

判斷是否有未封閉的曲面包括如下步驟：

步驟1：以3D點云模型中各點為中心劃定多個與各點相對應檢測區域；

步驟2：分別計算各檢測區域的點云密度；

步驟3：根據各區域的點云密度判斷檢測區域內是否異常，若點云密度異常，則存在未掃描的區域即為3D點云存在未封閉的曲面。

若步驟3中檢測區域為點云密度異常區域，則檢測區域對應的中心點為邊界點，相鄰的邊界點連接形成的輪廓線包圍的區域即為存在漏掃點區域，對該區域進行重新掃描，更新3D點云信息。

在得到邊界點后，對邊界點進行過濾操作，濾除噪音點。這里邊界點即為可疑點，其具體包括在每個可疑點的周圍劃分一個三維的正方體卷積區域，對該正方體進行工件的網格化，并且為每個網格定義該網格的權重，距離可疑點較近的網格擁有較高的權重，距離可疑點較遠的網格擁有較高的權重。所有權重的數字組成了濾波器，也可以成為卷積核，用這個卷積核對每個可疑點進行卷積計算，本質上為加權平均數的計算。在該網格內如果存在一定數量的可疑點，就用可疑點的數量乘以該網格的權重，如果不存在可疑點，可疑點的數量為零。對所有網格內的可疑點數量進行加權平均數的計算后，可以得到一個分數值，該分數如果小于了臨界的閾值，則該點為噪音點，會被濾去。濾除噪音點后再對過濾后的相鄰的邊界點連接形成輪廓線。

提取更新后的3D點云表征物體形狀的特征點、特征點的三維坐標以及特征點對應的平面法向量，通過ICP算法得到被掃描物體的運動坐標系。

求取特征點及平面法向量方法為：通過ICP算法對3D點云通過不同程度的高斯濾波器進行模糊處理，得到了突出了三維點云不同特征的新的點云。再把得到的新點云和原有點云進行對比，得到了在一定的定義域內相干系數的極值點。這些極值點即為反映了掃描物體的形狀特征的特征點。在原有的點云中，根據坐標信息找到這些特征點以及相鄰的點，擬合相切于點云且通過了該點的平面，求取該平面的法向量。

定義這個法向量為該特征點的特征向量。把得到的所有特征點，特征向量，以及特征點的三維坐標，運用ICP算法在數據庫中進行檢索。數據庫中存有用戶相關領域的三維點云模板，每個模板均有自定義的運動坐標系，該運動坐標系的確定是結合了該模板的形狀特征來設定的，可以清晰的表明該物體的位置和姿態。ICP算法再檢索到了模板之后，會返回該模板的屬性定義，也會返回描述每個特征點和模板中的該特征點之間的空間矢量關系。通過這些矢量關系，可以依照模板中定義運動坐標系的規則，自定義三維點云的運動坐標系。并且通過空間坐標系轉化算法，帶入每個特征點的空間矢量關系，求取自定義過的三維點云坐標系和模板中的模板坐標系之間的映射。