[发明专利]一种基于特征匹配的飞机整机外形测量方法

权利要求书

1.一种基于特征匹配的飞机整机外形测量方法，其特征在于，包括：

S1：获取整机的点云数据、局部测量的点云数据；并对所获的点云数据进行预处理；预处理的具体内容为：

S1.1：对所有的点云数据进行降采样，并通过增大点云分布平缓区域的降采样幅度，减小点云分布不平坦区域的降采样幅度；使得处理后的点云法向量在各个方向趋向于均匀分布；

S1.2：计算每个点云与相邻点云之间的平均距离d，当平均距离d大于阈值d_max，则判断当前计算的该点云为噪声点云，并进行去除；

其中判断的公式为：dd_max＝μ+g*σ；式中，μ为平均距离参数，σ为标准差，g为常数值；

S2：根据所获的点云数据计算每个点云的特征向量，通过特征向量对整机点云数据与局部测量的点云数据进行粗匹配，并根据粗匹配的结果实现粗配准；具体为：

S2.1：对所有点云数据中的每个点寻找其半径r内所有的点，利用这些点进行平面拟合，并确定该拟合平面的法线，将该法线视为对应点的法线，也即对应点云的法线；

S2.2：根据点云数据中各个点云所对应的法线信息，结合采用SHOT特征描述子作为计算方法计算每个点云的特征向量；并通过点云的特征向量匹配点云的同名点，实现点云数据的粗匹配；

S2.3：根据粗配准的点云及其同名点，计算刚体变换参数R、T，根据刚体变换参数将测量的局部点云数据初步与飞机整机数据进行初步贴合，达到粗配准；

S3：根据步骤S2中整机点云数据与局部测量的点云数据的粗配准结果进行精配准；具体为：

S3.1：选取部分点云作为精配准过程中的配准点云，并进行降采样；

S3.2：筛选出步骤S3.1中参与精配准点云的同名点；

S3.3：根据参与精配准的点云以及对应的同名点，计算精配准中的刚体变换参数R′、T′；

S3.4：根据精配准中的刚体变换参数R′、T′将测量的局部点云数据与飞机整机数据进行贴合配准；

S3.5：循环步骤S3.2-S3.5进行迭代，直至三次迭代过程中计算的刚体变换参数R′中，其内的欧拉角参数变化幅度均小于一定阈值，则完成测量的局部点云数据与飞机整机数据的精配准；

S4：分析精配准完成后的指标数据，包括：局部测量的点云数据与整机的点云数据的贴合度η、配准精度σ′；根据指标数据对飞机的装配进行评估。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征匹配的飞机整机外形测量方法，其特征在于，步骤S2.2的具体内容为：

S2.2.1：以当前计算点云中的点为圆心，建立半径为R的球，并将该球分为半径为R/2的内球和半径范围为R/2—R的空心外球；

S2.2.2：对当前计算点云以PCA数学定理进行变换得出三个特征值，将对应的三个特征值按从大到小的顺序排列，并按照顺序将三个特征值所对应的向量依次设置为x轴、y轴、z轴，以此建立当前计算点云中点的局部坐标系空间；

S2.2.3：通过类比地球的经纬度，对径向分割的两个球，划分8个区域的经度和2个区域的纬度，则该点的周围被划分为2*8*2＝32个空间，由于该空间中分布有其他的点，对所落在该空间中的点进行统计，计算当前点的法向量与周围每个点之间的法向量之间的夹角θ：

式中，n_i为当前计算点的法相量，n_j为周围任意一点的法向量；

S2.2.4：对32个空间中的每个子空间中划分11个角度范围区间，统计当前点的法向量与周围每个点之间的法向量之间的夹角θ落在各个角度范围区间的数目，且每个角度区间对应一个bin值，即32个空间中每个子空间都有11个bin值，最终得到32*11＝352个bin值，并进行拼接得到当前计算点云的特征向量；由于同名点之间的特征向量具有相似性的特点，因此根据点云特征向量之间二范数最小为点云同名点匹配原则，寻找当前计算点云的同名点。