[发明专利]基于多视角点云数据的飞机标准件模型快速重构方法

说明书

本发明公开了一种基于多视角点云数据的飞机标准件模型快速重构方法，包括：针对多视角点云数据，对每个视角数据进行关键点提取；对提取的关键点提出了一种描述关键点的孪生网络结构，描述关键点的特征的同时，约束特征之间的相似性，建立数据间的两两配准关系；以数据间的两两配准关系为基准，采用基于图优化的配准方法优化配准次序以提高配准精度，实现飞机标准件模型多视角点云数据的配准。本发明能够将配准误差均匀到每一配准环节中，对于飞机标准件多视角点云数据，大大提高了配准的精度，实现多视角点云数据快速精配准。

技术领域

本发明涉及飞机标准件模型重构技术领域，具体而言涉及一种基于多视角点云数据的飞机标准件模型快速重构方法。

背景技术

随着航空工业的发展，飞机产品的精度要求越来越高。飞机大量使用标准件，一架大型飞机使用的标准件数量超过100万件。飞机标准件的建模技术在飞机的设计制造中占有及其重要的地位，对缩短产品生命周期、提高制造精度、降低制造成本有着极为重要的意义。因为数量种类繁多，对飞机标准件进行高精度的快速建模技术研究显得更为重要。随着技术的发展，数字化建模技术已逐渐成熟完善。三维激光扫描仪被广泛应用在飞机标准件的多视角点云采集中，进而对飞机标准件进行逆向建模。这需要将多组点云数据对齐到同一坐标系中，从而完成测量目标的整体形状。这一重建过程对精度要求较高，由于噪声和对齐精度等多个因素，重建飞机标准件模型面临着挑战。

点云配准是一个非常热门的研究课题，国内外研究人员做了非常多的研究工作。一些点云的配准方法也被提出：通过添加尺度因子和模拟退火系数改进的ICP算法，结合SIFT算子与ICP算法的快速精确配准方法，引入动态迭代角度因子的ICP算法等。但这些方法无法有效地解决多视角点云数据配准过程中出现的误差积累问题，导致精度受损。本发明结合飞机标准件的零件特性提出了一种新颖的多视角点云数据配准算法，实现飞机标准件模型的快速高精度重构。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于多视角点云数据的飞机标准件模型快速重构方法。提高了点云多视角点云数据配准的效率，同时解决了飞机多视角点云配准的闭环问题，该方法通过优化多视角点云数据的配准顺序，将配准误差均匀到每一配准环节中，对于飞机标准件多视角点云数据，大大提高了配准的精度，实现多视角点云数据快速精配准。

为达成上述目的，结合图1，本发明提出一种基于多视角点云数据的飞机标准件模型快速重构方法，所述重构方法包括：

S1：针对多视角点云数据，对每个视角数据进行关键点提取。

S2：对提取的关键点提出了一种描述关键点的孪生网络结构，描述关键点的特征的同时，约束特征之间的相似性，建立数据间的两两配准关系。

S3：以数据间的两两配准关系为基准，采用基于图优化的配准方法优化配准次序以提高配准精度，实现飞机标准件模型多视角点云数据的配准。

进一步的实施例中，步骤S1中，针对多视角点云数据，基于ISS算法对每个视角数据进行关键点提取，包括以下步骤：

S11：对于每个数据点，设置搜索半径。

S12：查询每一点搜索半径内的所有点，计算每一个搜索半径内点的权值。

S13：计算每个数据点的协方差矩阵，求出特征值，依次判断其是否为关键点。

优选的，对每个视角的点云数据进行基于ISS特征的关键点提取，包括：

(1)对于每一数据点p_i，设置搜索半径r，形成一个球形搜索区域。

(2)查询p_i的搜索半径内的所有点，并根据查找点与p_i的距离计算每一个点的权值：