[发明专利]一种构件尺寸检测中基于包围盒的无关点云剔除方法

说明书

本发明涉及一种构件尺寸检测中基于包围盒的无关点云剔除方法，包括以下步骤：S1)在构件上设置3个及以上标记点；S2)三维重建生成目标构件点云，并识别世界坐标系中标记点的坐标；S3)获取目标构件点云所在的世界坐标系，并设定参考坐标系；S4)计算两坐标系之间的坐标变换矩阵，并利用坐标变换矩阵将目标构件点云转换至参考坐标系下；S5)根据目标构件点云在参考坐标系各坐标轴上的端点，形成一个包围盒；S6)将处于该包围盒内的点云数据保留，将处于该包围盒外的点云数据删除，对无关点云剔除；S7)利用完成无关点云剔除的点云模型，对构件尺寸进行检测。与现有技术相比，本发明具有节省人力、提高效率和减少误差等优点。

技术领域

本发明涉及构件尺寸检验中的点云数据处理，尤其是涉及一种构件尺寸检测中基于包围盒的无关点云剔除方法。

背景技术

通过三维摄影测量技术照片拍摄采集数据，利用三维点云重建算法生成点云模型，并利用点云模型反映真实构件的尺寸，进行尺寸的测量和检验，对制造尺寸质量进行验收，是工程中非常常见的方法。在利用点云模型对构件尺寸进行检测之前，对三维重建生成的点云数据处理是非常重要的环节。

点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，可以通过三维摄影测量重建而形成。由于摄影测量本身会受到仪器振动、气候状况、操作熟练程度等的影响，重建生成的点云势必会出现噪声，这些噪声被称为噪点，可分为目标物体点云以外的噪点称为无关点云和目标物体点云上的噪声点。这些噪点影响着目标物体点云的质量，需要进行数据处理。

目前点云数据处理方法主要分为无关点云剔除和噪点平滑两部分。噪点平滑的算法已经由国内外专家进行了较为成熟的研究，但无关点云剔除方面则仍然停留在通过肉眼观察，人工手动剔除的方法。该方法存在以下问题：一是需要消耗大量的劳动力，造成效率低下；二是由肉眼判断，手动剔除，数据处理的精度较差。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种构件尺寸检测中基于包围盒的无关点云剔除方法，解决了当前点云数据处理过程中需要人工手动剔除的弊端，提高几何外形较为规则构件的无关点云剔除精度。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种构件尺寸检测中基于包围盒的无关点云剔除方法，包括以下步骤：

S1)在构件上设置3个及以上的标记点；

S2)三维重建生成目标构件点云，并识别得到世界坐标系中标记点的坐标；

S3)获取目标构件点云所在的世界坐标系，并设定参考坐标系；

S4)计算两坐标系之间的坐标变换矩阵，并利用坐标变换矩阵将目标构件点云转换至参考坐标系下；

S5)根据目标构件点云在参考坐标系各坐标轴上的端点，构建一个包围盒；

S6)将处于该包围盒内的点云数据保留，将处于该包围盒外的点云数据删除，完成对无关点云的剔除；

S7)利用完成无关点云剔除的点云模型，对构件尺寸进行检测。

所述的标记点包括第一标记点(1)、第二标记点(2)和第三标记点(3)，所述的第一标记点(1)与第二标记点(2)的连线和第一标记点(1)与第三标记点(3)的连线之间形成直角。

优选地，当构件含有一个直角顶点时，可将所述的第一标记点(1)设置于目标构件的直角顶点，所述的第二标记点(2)和第三标记点(3)分别设置于该直角顶点的直角边上，点云剔除的精度会更高。此时的包围盒坐标范围为x∈[0,x_max]，y∈[0,y_max]，z∈[0,z_max]。