[發(fā)明專利]一種基于特征點(diǎn)提取及精配準(zhǔn)優(yōu)化的多視角高分辨率點(diǎn)云拼接方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210209531.6
• 申請(qǐng)日: 2022-03-03
• 公開（公告）號(hào): CN114648445B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 殷春;馮怡婷;張梟;陳凱;朱丹丹;王文;茍軒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T3/40
• 分類號(hào): G06T3/40;G01B11/24
• 代理公司: 成都行之智信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51256
• 代理人: 溫利平

本發(fā)明公開了一種基于特征點(diǎn)提取及精配準(zhǔn)優(yōu)化的多視角高分辨率點(diǎn)云拼接方法。首先計(jì)算雙鄰域尺度下點(diǎn)的凹凸特性、內(nèi)在形狀特征以及法向量變化特性來優(yōu)化提取子區(qū)域高分辨點(diǎn)云特征點(diǎn)并構(gòu)建對(duì)應(yīng)的低維特征描述子提高匹配速度；然后根據(jù)優(yōu)化特征點(diǎn)進(jìn)行粗配準(zhǔn)得到初始對(duì)齊變換矩陣；最后通過優(yōu)化的ICP精配準(zhǔn)算法來提取正確對(duì)應(yīng)點(diǎn)擬合誤差函數(shù)提高配準(zhǔn)精度，得到精配準(zhǔn)旋轉(zhuǎn)矩陣與平移向量，并采用全局ICP算法進(jìn)行優(yōu)化，然后根據(jù)優(yōu)化后的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量進(jìn)行拼接得到航空航天器件的多視角高分辨率點(diǎn)云。本發(fā)明利用高分辨率點(diǎn)云高密集，高細(xì)節(jié)的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)考慮相鄰子區(qū)域高分辨率點(diǎn)云公共區(qū)域中的正確對(duì)應(yīng)點(diǎn)來改進(jìn)精配準(zhǔn)算法，并應(yīng)用全局ICP算法減小累積誤差的影響，實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于三維形貌測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，更為具體地講，涉及一種基于特征點(diǎn)提取及精配準(zhǔn)優(yōu)化的多視角高分辨率點(diǎn)云拼接方法

背景技術(shù)

近年來，隨著航空航天工業(yè)的發(fā)展，航空航天器對(duì)其零部件的精度要求越來越高。為了能夠驗(yàn)證實(shí)際生產(chǎn)的零部件與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)模的偏差是否在精度要求范圍內(nèi)，需要對(duì)零部件實(shí)物進(jìn)行三維形貌的掃描測(cè)量，構(gòu)建其三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型(簡(jiǎn)稱點(diǎn)云)。

基于編碼結(jié)構(gòu)光的高分辨率雙目模塊能夠以非接觸式檢測(cè)構(gòu)建零部件的高分辨率點(diǎn)云。高分辨率雙目模塊重建的高分辨率點(diǎn)云相對(duì)于低分辨率點(diǎn)云具有高精度、高細(xì)節(jié)的特性，能夠更真實(shí)地還原零部件的三維形貌信息，更大程度滿足生產(chǎn)的零部件與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)模的精度偏差測(cè)量需求。

對(duì)零部件進(jìn)行三維形貌測(cè)量時(shí)，許多因素決定了無(wú)法通過單個(gè)測(cè)量設(shè)備一次完成整個(gè)零部件的數(shù)據(jù)采集，尤其是采集具有復(fù)雜形面的零部件時(shí)存在投影盲點(diǎn)或視覺死區(qū)，采集大尺寸航空航天的零部件時(shí)受采集范圍限制，也需要進(jìn)行多次、分塊地多視角數(shù)據(jù)采集。分塊的數(shù)據(jù)采集則需要對(duì)分塊的點(diǎn)云進(jìn)行拼接來獲取零部件完整的三維形貌點(diǎn)云數(shù)據(jù)。因此，為完成整個(gè)零部件的數(shù)據(jù)采集，常把零部件表面分成多個(gè)局部相互重疊的子區(qū)域，然后通過點(diǎn)云拼接的方式來構(gòu)建零部件完整三維形貌數(shù)據(jù)模型即零部件完整點(diǎn)云。

獲取航空航天零部件的完整三維形貌數(shù)據(jù)模型的前提是零部件的各個(gè)子區(qū)域高分辨率點(diǎn)云能夠精確拼接對(duì)齊。為此，高分辨率點(diǎn)云的兩兩拼接過程分為以初始對(duì)齊為目的的粗配準(zhǔn)階段以及以精細(xì)對(duì)齊為目的的精配準(zhǔn)階段。點(diǎn)云的粗配準(zhǔn)主要是采用基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)，基于特征點(diǎn)配準(zhǔn)的基礎(chǔ)是特征點(diǎn)的提取。高分辨率點(diǎn)云相對(duì)低分辨率點(diǎn)云在同樣尺寸區(qū)域中點(diǎn)更多更密集，細(xì)節(jié)更豐富。所以對(duì)于目標(biāo)實(shí)物的同一個(gè)區(qū)域，高分辨率點(diǎn)云能夠表現(xiàn)出比低分辨率點(diǎn)云更多的細(xì)節(jié)特征。

以往的特征點(diǎn)提取(檢測(cè))算法考慮的是某一方面的特性，如ISS特征點(diǎn)考慮的是點(diǎn)所在局部鄰域表現(xiàn)的內(nèi)在形狀，忽略了其局部曲面弧度變化；基于法向量的特征點(diǎn)檢測(cè)算法考慮的是點(diǎn)鄰域鄰近點(diǎn)法向量的變化趨勢(shì)，忽略了鄰近點(diǎn)間的幾何信息；基于凸特性的特征點(diǎn)檢測(cè)算法考慮的是點(diǎn)局部曲面整體是否呈現(xiàn)凸?fàn)钐卣鳎雎粤肃徑c(diǎn)內(nèi)在形狀特征等。高分辨率點(diǎn)云的細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力強(qiáng)、密度高，若檢測(cè)特征點(diǎn)時(shí)只考慮某一方面的特性，在航空航天零部件高分辨率點(diǎn)云中提取其子區(qū)域特征點(diǎn)時(shí)會(huì)損失高分辨率點(diǎn)云自帶的高細(xì)節(jié)特征優(yōu)勢(shì)。

同時(shí)，高分辨率點(diǎn)云的精配準(zhǔn)是高分辨率點(diǎn)云拼接過程中的關(guān)鍵。在對(duì)零部件的多個(gè)子區(qū)域點(diǎn)云進(jìn)行兩兩拼接時(shí)，精配準(zhǔn)算法通常以迭代的方式使一對(duì)已初始對(duì)齊的三維點(diǎn)云逐漸逼近，讓二者間的距離誤差達(dá)到最小，進(jìn)而解算出對(duì)應(yīng)的最佳變換關(guān)系。精配準(zhǔn)算法中應(yīng)用最為廣泛的ICP算法或改進(jìn)的ICP算法：PointToPlane?ICP算法等在兩兩拼接中，每一次迭代尋找對(duì)應(yīng)點(diǎn)時(shí)遍歷源點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)來搜索對(duì)應(yīng)點(diǎn)擬合誤差函數(shù)；而Tr?ICP通過對(duì)應(yīng)點(diǎn)誤差距離排序后保留一定比例的對(duì)應(yīng)點(diǎn)來盡可能提取公共區(qū)域的對(duì)應(yīng)點(diǎn)擬合誤差函數(shù)提升拼接精度；HMRF?ICP則通過對(duì)應(yīng)點(diǎn)誤差距離建立隱馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)概率模型，使用EM算法來推斷公共區(qū)域的對(duì)應(yīng)點(diǎn)擬合誤差函數(shù)等。Tr?ICP與HMRF?ICP基于對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)誤差距離的操作能夠剔除非公共區(qū)域的異常對(duì)應(yīng)點(diǎn)，但其均只考慮對(duì)應(yīng)點(diǎn)的誤差距離，然而實(shí)際上在高分辨率點(diǎn)云初始對(duì)齊時(shí)，由于仍存在少許錯(cuò)位，公共區(qū)域中對(duì)應(yīng)點(diǎn)誤差距離小的不一定就是正確的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，如何提取高分辨率點(diǎn)云相鄰子區(qū)域公共區(qū)域中的正確對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)而提升精配準(zhǔn)精度成為亟需解決的問題。