[發明專利]一種基于結構光三維掃描快速準確進行冰箱容積測量的方法

在審

• 申請號: 202211544443.8
• 申請日: 2022-12-04
• 公開（公告）號: CN115900588A
• 公開（公告）日: 2023-04-04
• 發明（設計）人: 孟俊貞;王新萍;軒亞兵;黃桂平
• 申請（專利權）人: 華北水利水電大學
• 主分類號: G01B11/24
• 分類號: G01B11/24;G01F17/00;G06T17/00;G06T5/00;G06T3/40;G06T7/62;G06T7/00
• 代理公司: 鄭州天陽專利事務所(普通合伙) 41113
• 代理人: 蔡文雅

1.一種基于結構光三維掃描快速準確進行冰箱容積測量的方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)確定輔助測量標志點：由于冰箱內部內壁為乳白色，特征較不明顯，需建立一個穩定的測量環境，溫度為20-25℃為宜，在此環境中，在冰箱上粘貼輔助測量標志點；

2)掃描參數設置：為使測量冰箱容積得到的精度更高，掃描參數需滿足以下條件：掃描速度測量用時為：8min≤@50cm×50cm×70cm≤15min；掃描距離在300mm-400mm；點云分辨率設置為0.2mm-0.8mm；曝光時間設置為0.1ms-12ms；

3)獲取點云：通過光柵投影裝置將結構光投射到被測物表面，利用立體匹配算法，根據對所選特征進行計算，建立特征之間的對應關系，從而將同一空間物理點在不同圖像中的映像點對應起來，得到視差圖像，在立體匹配得到視差圖像后，恢復場景三維信息，并確定點云；

4)建立冰箱的三維模型，進行冰箱內部容積計算：利用三維激光掃描儀對冰箱容積進行掃描，對獲取的冰箱點云數據進行去噪平滑處理后，數據擬合后利用軟件GeomagicDesign?X對其進行圖像處理，建立三維模型，利用三維激光掃描儀獲取冰箱的三維點云數據，對數據網格化處理，根據實際的需要劃分網格的大小，利用拉格朗日插值算法把離散的點云數據插值到網格節點處，得到冰箱的三維模型，并進行冰箱內部容積計算。

2.根據權利要求1所述的基于結構光三維掃描快速準確進行冰箱容積測量的方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)確定輔助測量標志點：由于冰箱內部內壁為乳白色，特征較不明顯，需建立一個穩定的測量環境，溫度為20-25℃為宜，在此環境中，在冰箱上粘貼輔助測量標志點，輔助測量標志點可以保證掃描儀在掃描時對冰箱內部特征有效識別和精確定位，利用人眼模擬兩個攝像頭，在同一視野內至少有4個輔助測量標志點；

2)掃描參數設置：為使測量冰箱容積得到的精度更高，掃描參數需滿足以下條件：掃描速度測量用時：8min≤@50cm×50cm×70cm≤15min；掃描距離在300mm-400mm；點云分辨率設置為0.2mm-0.8mm；曝光時間設置為0.1ms-12ms；

3)獲取點云：通過相機、光柵投影儀將結構光投射到被測物表面，x軸與光柵條紋正交，y軸與光柵條紋平行，當一個正弦光柵圖形被投影到參考平面上時，其光強可表示為：

式中，A(x,y)為背景光強，B(x,y)為調制光強，P₀為光柵周期，為受物體表面調制產生的相位；

以探測器光軸與參考平面的交點作為坐標原點O，不失一般性，設坐標原點O位于某一光柵條紋上,該條紋的相位設為零,則所有點的相位相對于O點都有一個唯一確定的相位值，如參考平面上一點C，成像于探測器的An點，則

式中，為點C處的相位值；

探測器上An點既可獲得參考平面上C點的光柵條紋，也可獲得物體表面上D點的光柵條紋,但D點的光柵條紋是沿著AD方向投射過來的，因此C和D間存在著相位差，CD間的相位差可表示為

由此可得：

式中，P₀為波長，為光程差；

因此，D點相對參考平面的相對高度可由ΔADC確定

式中,θ₀是投影光柵與參考平面的夾角；θ_n是參考平面與觀察方向的夾角，上式表明，如果已知CD間的相位差，就可以得到D點相對參考平面的相對高度

利用立體匹配算法，根據對所選特征進行計算，建立特征之間的對應關系，從而將同一空間物理點在不同圖像中的映像點對應起來，得到視差圖像，在立體匹配得到視差圖像后，恢復場景三維信息，并確定點云；

4)建立冰箱的三維模型，進行冰箱內部容積計算：

①利用三維激光掃描儀掃描后，利用拉普拉斯濾波算法對獲取的冰箱內壁點云數據進行去噪平滑處理；

拉普拉斯算子表達式如下：

利用拉普拉斯算子對原始點云數據p_i＝(x_i,y_i,z_i)進行濾波，可以得到一個擴散方程：

式中，Δ是拉普拉斯算子，定義為梯度的散度；

高程值上很小的變化就可以利用上述過程擴散到其周圍鄰域上，使周圍鄰域的數據起伏降低，變得平滑，采用顯式的歐拉積分法，則為：

此方法評估每一個數據點并逐步調整到該鄰域的中心處：

式中q_j表示點p_j的K鄰域，λ為一個小正數；

拉普拉斯濾波通過不斷迭代，將目標點移動到該鄰域的中心處，從而達到濾波的效果；

②對獲取的冰箱點云數據進行去噪平滑處理后，數據擬合后利用軟件GeomagicDesign?X對其進行圖像處理，建立三維模型，利用三維激光掃描儀獲取冰箱的三維點云數據，對數據網格化處理，根據實際的需要劃分網格的大小，利用拉格朗日插值算法把離散的點云數據插值到網格節點處，得到冰箱的三維模型；

③針對密閉模型進行冰箱內部容積計算，求三維點云模型體積時，先獲得散亂點的四面體網格，然后基于擬合曲面或最小二乘平面得到個散亂點的法向量，由于三角部分是對個散亂點云的凸包進行四面體剖分，因此剖分得到的四面體網格包含冗余四面體，利用法向量剔除體外四面體。散亂點云經過預處理，能計算出基本正確的法向量，計算目標形體內各四面體的體積之和,即整個目標物體體積；

對于四面體頂點

A(x_a,y_a,z_a),B(x_b,y_b,z_b),C(x_c,y_c,z_c),D(x_d,y_d,z_d)

可得四面體體積，相加求得總體積，公式如下：

3.根據權利要求1所述的基于結構光三維掃描快速準確進行冰箱容積測量的方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)確定輔助測量標志點：由于冰箱內部內壁為乳白色，特征較不明顯，需建立一個穩定的測量環境，溫度為20-25℃為宜，在此環境中，在冰箱上粘貼輔助測量標志點，輔助測量標志點可以保證掃描儀在掃描時對冰箱內部特征有效識別和精確定位，利用人眼模擬兩個攝像頭，在同一視野內至少有4個輔助測量標志點；

2)掃描參數設置：為使測量冰箱容積得到的精度更高，掃描參數需滿足以下條件：掃描速度測量用時：12min@50cm×50cm×70cm；掃描距離在350mm；點云分辨率設置為0.5mm；曝光時間設置為0.6ms；

3)獲取點云：通過相機、光柵投影儀將結構光投射到被測物表面，x軸與光柵條紋正交，y軸與光柵條紋平行，當一個正弦光柵圖形被投影到參考平面上時，其光強可表示為：

式中，A(x,y)為背景光強，B(x,y)為調制光強，P₀為光柵周期，為受物體表面調制產生的相位；

以探測器光軸與參考平面的交點作為坐標原點O，不失一般性，設坐標原點O位于某一光柵條紋上,該條紋的相位設為零,則所有點的相位相對于O點都有一個唯一確定的相位值，如參考平面上一點C，成像于探測器的An點，則

式中，式中，為點C處的相位值；

探測器上An點既可獲得參考平面上C點的光柵條紋，也可獲得物體表面上D點的光柵條紋,但D點的光柵條紋是沿著AD方向投射過來的，因此C和D間存在著相位差，CD間的相位差可表示為

由此可得：

式中，P₀為波長，為光程差；

因此，D點相對參考平面的相對高度可由ΔADC確定

式中,θ₀是投影光柵與參考平面的夾角；θ_n是參考平面與觀察方向的夾角，上式表明，如果已知CD間的相位差，就可以得到D點相對參考平面的相對高度

利用立體匹配算法，根據對所選特征進行計算，建立特征之間的對應關系，從而將同一空間物理點在不同圖像中的映像點對應起來，得到視差圖像，在立體匹配得到視差圖像后，恢復場景三維信息，并確定點云；

4)建立冰箱的三維模型，進行冰箱內部容積計算：

①利用三維激光掃描儀掃描后，利用拉普拉斯濾波算法對獲取的冰箱內壁點云數據進行去噪平滑處理；

拉普拉斯算子表達式如下：

利用拉普拉斯算子對原始點云數據p_i＝(x_i,y_i,z_i)濾波，可以得到一個擴散方程：

式中，式中，Δ是拉普拉斯算子，定義為梯度的散度；

高程值上很小的變化就可以利用上述過程擴散到其周圍鄰域上，使周圍鄰域的數據起伏降低，變得平滑，采用顯式的歐拉積分法，則為：

此方法評估每一個數據點并逐步調整到該鄰域的中心處：

式中q_j表示點p_j的K鄰域，λ為一個小正數；

拉普拉斯濾波通過不斷迭代，將目標點移動到該鄰域的中心處，從而達到濾波的效果；

②對獲取的冰箱點云數據進行去噪平滑處理后，數據擬合后利用軟件GeomagicDesign?X對其進行圖像處理，建立三維模型，利用三維激光掃描儀獲取冰箱的三維點云數據，對數據網格化處理，根據實際的需要劃分網格的大小，利用拉格朗日插值算法把離散的點云數據插值到網格節點處，得到冰箱的三維模型；

③針對密閉模型進行冰箱內部容積計算，求三維點云模型體積時，先獲得散亂點的四面體網格，然后基于擬合曲面或最小二乘平面得到個散亂點的法向量，由于三角部分是對個散亂點云的凸包進行四面體剖分，因此剖分得到的四面體網格包含冗余四面體，利用法向量剔除體外四面體，散亂點云經過預處理，能計算出正確的法向量，計算目標冰箱內各四面體的體積之和，即整個目標冰箱體積；

對于四面體頂點

A(x_a,y_a,z_a),B(x_b,y_b,z_b),C(x_c,y_c,z_c),D(x_d,y_d,z_d)

可得四面體體積，相加求得總體積，公式如下：