[发明专利]一种非连续区域的角球面球心空间位置检测方法

权利要求书

1.一种非连续区域的角球面球心空间位置检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取角球面目标区域的点云；

根据所述点云获取所述角球面的球体轴线空间方程；

采用K-means聚类算法对所述点云中各个点对应的端点进行聚类，得到端点的聚类中心；

根据所述球体轴线空间方程和所述聚类中心获取所述角球面的球心；

根据所述点云获取所述角球面的球体轴线空间方程包括以下子步骤：

采用最小二乘法依次对位于同一个平面内的点进行椭圆拟合；其中，点云所在的各个平面相互平行；

获取每一个平面拟合的椭圆的中心坐标；

采用最小二乘法对所述中心坐标进行轴线拟合，得到所述球体轴线空间方程；

根据所述球体轴线空间方程和所述端点聚类中心获取所述角球面的球心包括以下子步骤：

按下式计算各聚类中心到球体轴线的空间距离；

其中，D_i表示第i个聚类中心到球体轴线的空间距离，(m,n,p)表示球体轴线的方向向量，(x₀,y₀,z₀)表示椭圆中心点的质心坐标，(μ_ix,μ_iy,μ_iz)表示第i个聚类中心的坐标；

选取空间距离最小的聚类中心作为待测角球面的球心。

2.根据权利要求1所述的一种非连续区域的角球面球心空间位置检测方法，其特征在于，获取角球面目标区域的点云包括以下子步骤：

在所述角球面目标区域内，用线激光扫描所述角球面，以获取所述点云；

对所述点云进行滤波处理，得到滤波后的点云。

3.根据权利要求1所述的一种非连续区域的角球面球心空间位置检测方法，其特征在于，采用K-means聚类算法对所述点云中各个点对应的端点进行聚类，得到端点的聚类中心包括以下子步骤：

采用主成分分析法获取所述点云中各个点的法向量；

根据所述角球面的球半径和各个点的法向量获取对应点的端点；

采用K-means聚类算法对端点进行聚类，得到端点的聚类中心。

4.根据权利要求3所述的一种非连续区域的角球面球心空间位置检测方法，其特征在于，采用主成分分析法获取所述点云中各个点的法向量包括以下子步骤：

获取点云邻域k中任意一点P_i的协方差矩阵；

采用奇异值分解方法计算所述协方差矩阵，得到特征向量和对应的特征值；

选取对应最小特征值的特征向量作为点P_i的法向量

5.根据权利要求4所述的一种非连续区域的角球面球心空间位置检测方法，其特征在于，所述协方差矩阵为：

其中，k表示点P_i的邻域，表示点P_i和邻域点形成集合的质心，Cov(x)表示邻域点集与质心点的平方距离的和。

6.根据权利要求5所述的一种非连续区域的角球面球心空间位置检测方法，其特征在于，所述端点由下式获取：

其中，K_i表示第i个点的端点，P_i表示第i个点，SR表示角球面的球半径。

7.根据权利要求1所述的一种非连续区域的角球面球心空间位置检测方法，其特征在于，采用K-means聚类算法对端点进行聚类，得到端点的聚类中心包括以下子步骤：

a.设置聚类数量和聚类评价函数；

b.在各类中随机选择一个端点作为各类中心点，并计算余下端点与各类中心点之间的欧式距离，把端点划分至欧氏距离最小的类中；

c.根据类中已有的样本点，重新计算类中心；

d.重复b-c，直至所述聚类评价函数的值最小。