[发明专利]一种四维时空感知的大场景自由弯曲管路检测及点云补全方法

说明书

本发明公开一种四维时空感知的大场景自由弯曲管路检测及点云补全方法，在待检场景的三维点云中均匀获取三维采样点并建立球形支撑域，在三维点云块中构建点对式圆柱特征集，根据特征聚类进行二类决策，实现三维管道表面特征点的自动探测；在四维时空域建立管道的参数化几何模型和时序参数估计模型，根据几何模型求解管道特征点所在的局部管道段轴线作为时域起始状态，结合时序参数估计模型分别向起始时刻的轴线两端迭代进行连续的管道段参数估计，获取融合三维几何信息和时域相关信息的三维自由弯曲管道表面点云及其几何参数；根据几何模型重建管道表面点云并迭代优化，实现对原始场景中管道点云的补全。本发明具有计算高效、抗点云噪声的特点。

技术领域

本发明涉及一种面向大场景三维点云的自由弯曲管道特征检测及点云补全方法，属于工业视觉领域，特别涉及三维视觉领域。

背景技术

在工业制造和装配领域中，常面临大尺寸的操作对象，如航空发动机。其机体表面结构复杂、零部件种类和数量繁多且分布密集交错，每个零部件对机体的运行质量和安全均具有重要作用。管路是航空发动机上的一种重要部件，它密集交错地分布于航空发动机机体，主要为发动机及飞机输送油体和气体等介质，保障发动机的稳定运行。

由于运行环境的温度和压力影响，航空发动机管路在制造和运行过程中可能会存在微小变形的问题；由于装配精度的影响，各管路也可能存在和主机体或管路群的间隙不合格的问题。上述问题是贯穿航空发动机管路的制造、装配、及运行维护阶段始终监测的目标。管路的制造精度、安装位置精度、运行可靠性对航空发动机的性能和寿命至关重要。目前，发动机制造装配领域大多采用人工持特定仪器对管路进行几何形貌和安装间隙的检测，由于机体尺寸较大，该种检测方式存在操作不便和效率较低的问题；同时人工检测只能实行管道定点检测模式，难以对整根管道进行一次性快速检测，适用性较为有限。因此，快速智能监测机体上的导管形貌及其几何参数对航空发动机制造和装配各个环节均有重要价值。

大型机体表面的管路数量较多，管路较长且自由弯曲，管路上分布有大小形貌各异的紧固或连接件，管路之间存在相互部分遮挡等复杂情况。在如此复杂大场景下自动检测出三维管路是一项极具挑战性的任务。现有的自动管路检测技术大多是基于二维图像数据开展的。例如，通过手工构建特征或深度神经网络模型自动学习管路特征实现图像中的二维管路检测或分割。由于发动机等工业制造体表面缺少纹理且存在高反光问题，因此获取机体表面的二维图像上通常存在高曝光或阴影区域，这些光学成像因素严重影响了二维管路图像的质量，也对二维管路检测和重建技术提出了更苛刻的需求。关于三维管路技术方面，专利102410811B通过多目立体视觉技术获取多视角管路图像，提取图像中的管路边缘重建三维管路轴线；专利CN108801175B构建了管路空间轴线透视投影模型，通过双目视觉传感器获取管路图像对，经由立体匹配重建出管路的三维轴线，进而实现管路间隙监测。它们仍是以二维图像为原始数据，经由双/多视角的维度重建过程才能获取三维管道的几何参数，由于原始二维数据不具有管道的真实尺度和三维几何形貌信息，上述发明无法以真实三维数据为参考对重建和解算出的管道参数进行优化或补全。目前，以三维点云为原始数据，对大型制造体表面管路的检测和重建仍是一项较少被探索的问题。三维数据本身包含了目标的原始几何信息，信息维度更高，具有更为丰富的模态信息，对获取完整的三维管道模型和分析具有重要意义。相比二维图像，三维目标避免了目标尺度变化、姿态影响、以及形变等问题，具有数据层面的本质优势。本发明设计了一种面向三维点云场景的自由弯曲管路检测和点云补全技术，对自动、高效、准确、完整地监测大型机体表面复杂分布的管路三维形貌状态具有重要价值。

发明内容

本发明技术解决问题：针对工业大型制造件体表的三维自由弯曲管道的检测问题，提供一种时空域四维感知的大场景自由弯曲管路检测及点云补全方法，该方法可适应分布于复杂大场景中粗细、弯曲程度不同的管道，且能够克服管道连接件造成的管道隔断，实现多管道的完整检测并对管道点云进行补全。