[发明专利]一种口内扫描的三维扫描方法

说明书

本发明公开了一种口内扫描的三维扫描方法，应用于口内数据数字化处理中的补扫过程，利用3D点云的特征信息，实现了扫描设备对口内数据的连续扫描，保证的数据的完整性。并且通过GPU加速匹配过程，实现秒级的补扫速度，提高了设备的扫描体验度。

技术领域

本发明涉及口腔医疗领域，特别是涉及一种口内扫描的三维扫描方法。

背景技术

随着三维测量技术飞速的发展，该技术在各行业都有着重要的应用。在口腔印模的数字化过程中，一般通过条纹投影技术获得测量物体的三维信息。由于测量设备和测量条件的限制，通常无法通过一次测量获取测量场景完整的三维数据，因此需要对被测场景进行多视角的测量、反复的补扫来获取更完整的测量数据。

3D点云自由配准技术应用于口内三维扫描又称作补扫技术，通过反复多次、可间断的扫描来获取完整的口内牙模的3D数字化数据。现有的3D点云自由配准技术多应用大视场测量和机器人的自动导航系统中，通过计算测量场景的3D点云特征进行配准。这类方法通常存在三个问题：

(1)一般计算点云特征的方法包括Spin Image、PFH和PCA等方法，由于算法本身的原因，计算三维点云特征过慢，通常无法满足实时需求；

(2)三维点云特征的精度依赖于整体点云的质量，点云噪声过大时，三维特征计算精度不高，容易造成误匹配；

(3)口内扫描的3D点云数据量非常大，因此需要保留的点云特征向量也会很多，在对海量的点云数据进行补扫时，算法复杂度大，无法满足实时补扫的要求。

(4)在口内扫描中，由于口内测量视场较小，而且每帧3D点云特征相似度较高，因此一般的自由配准技术无法满足测量需要。

发明内容

本发明主为解决现有问题的不足之处而提供一种口内扫描的三维扫描方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种口内扫描的三维扫描方法，用于口内实时扫描的过程中，扫描中断后，再次启动扫描时，快速将当前帧的点云数据变换到全局坐标系下，继续进行实时的连续扫描，包括：在实时扫描的任意时刻，获取当前帧的点云数据，计算点云法线；抽样选取k0数量的点云数据，构建k0数量的点云数据中每个点邻近的k1个点构成的局部特征区域；计算每一局部特征区域内的k1个点的法线和该局部特征区域的点法线夹角的平均值，若计算的平均值大于等于预设值，则保留对应点，反之，则舍弃对应点；指定保留的点中的点P为计算点，并以计算点P为中心，R为半径的空间球包含的邻近点记作特征点集S1；通过特征点集S1包含的点之间的拓扑关系计算点P的125维特征向量；在实时扫描中断后，再次启动扫描时，用当前帧的点云特征向量和特征点集S1中的点的特征向量进行1对N的匹配，将两点之间最小的欧式距离点作为匹配点；利用匹配点间的几何距离约束提取精准匹配点对；对匹配点对的可靠点数目进行倒序排列，取前k2组匹配点对，作为最优匹配点集S2；根据匹配点集S2，计算当前帧点云到全局点云之间的空间变换矩阵RT；将计算得到RT作用于当前帧点云，并计算变换后的当前帧点云和全局匹配的点云之间的空间距离的均方值RMSE，对于RMSE预设均方值的当前帧点云，返回匹配的组数ID和空间变换矩阵。

其中，在利用匹配点间的几何距离约束提取精准匹配点对的步骤中，包括步骤：将特征匹配点的两点之间的欧式距离与待匹配点两点之间的欧式距离进行比值，如果待匹配点两点之间的欧式距离和特征匹配点的两点之间的欧式距离的比值小于预设值，则计算器加1，依次计算所有匹配点集中的点的可靠点数目。

其中，在当前帧的点云特征向量和特征点集S1中的点的特征向量进行1对N的匹配的步骤中，是采用GPU并行处理进行匹配。

其中，在当前帧的点云特征向量和特征点集S1中的点的特征向量进行1对N的匹配的步骤中，是采用暴力匹配的方法进行匹配。

其中，在抽样选取k0数量的点云数据的步骤中，抽样选取的点云数据为20000个。