[发明专利]一种面向汽车覆盖件间隙的点云配准方法及系统

说明书

本发明公开了一种面向汽车覆盖件间隙的点云配准方法，包括：采用线结构光相机拍摄汽车覆盖件间隙，获取拍摄后的多个汽车覆盖件间隙点云数据集；利用基于贝塞尔方程的小圆弧嵌套循环拟合算法，实现曲线中的小圆弧拟合；采用CPD算法对多组汽车覆盖件间隙点云数据集进行预处理得到最优转换矩阵；利用CPD算法对两组经过预处理之后的数据进行配准，得到完整的汽车覆盖件间隙轮廓；根据配准结果进行旋转、平移、缩放矩阵，并对原始数据进行坐标转换。本发明对比现有的间隙测量方法，经过配准的间隙轮廓更加完整，用于间隙测量，更加精确，整个测量过程不需要人为干预，且测量效率更高。

技术领域

本发明涉及视觉检测测量的技术领域，尤其涉及一种面向汽车覆盖件间隙的点云配准方法及系统。

背景技术

随着“智能制造2025”的实施，人民物质生活水平不断提高，消费者对汽车外观品质要求越来越高。其中，汽车覆盖件间隙面差质量是整车质量评价的一个重要方面，直接影响着整车外观、密封性、防振动、防风雨等问题。因此，广大车主与车企对间隙面差精度的要求越来越高。机器视觉在线测量技术作为车身匹配质量的检测手段得到了越来越多的应用，逐渐成为了测量的主流趋势。汽车覆盖件间隙轮廓由于相机视野及待测件复杂结构，单次扫描并不能得到完整的间隙轮廓。传统的多角度测量结合相干点漂移配准的方法存在精度较差无法满足车身测量要求的问题。

目前，常见的间隙、面差检验方式包括：(1)传统的接触式测量为采用塞尺、面差尺等简易工具进行人工测量，普遍存在测量误差大、效率低、重复性差等问题；(2)先进的采用视觉相机的非接触式测量，具有精度高、易于实现自动化等优点，已逐步成为汽车质量评估的重要方式，得到了广泛的应用。如今工程上使用机器视觉技术进行高精度检测的案例越来越多，但工程实际应用中，由于汽车覆盖件匹配间隙通常小于8毫米，当采用相机单视角拍摄时，会存在间隙内部轮廓采集不全的问题。因此，常使用机器人携带相机进行多角度扫描并通过点云配准综合多视角拍摄数据来拼凑相对完整的轮廓结构数据的方法来扩展相机采点范围，提高测量的准确性。

在相机功能的选择上，三维结构光相机适用范围较广，但存在价格昂贵、对光线敏感、配置与标定复杂等问题。本研究关注的汽车覆盖件间隙形状单一，使用价格较低、点云较少、稳定性佳、便于标定和识别的二维相机已能够满足拍摄需求。且三维结构光相机像元总数虽多，每行的像元数却常少于二维线激光相机，在本研究关注的场景下采点精度反而较低。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明目的是提供一种面向汽车覆盖件间隙的点云配准方法及系统解决传统的接触式测量误差大、效率低、重复性差以及视觉相机的非接触式测量存在间隙内部轮廓采集不全的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种面向汽车覆盖件间隙的点云配准方法，包括：采用线结构光相机拍摄汽车覆盖件间隙，获取拍摄后的多个汽车覆盖件间隙点云数据集；

利用基于贝塞尔方程的小圆弧嵌套循环拟合算法，实现曲线中的小圆弧拟合；

采用CPD算法对所述多组汽车覆盖件间隙点云数据集进行预处理得到最优转换矩阵，并对两组经过预处理之后的数据进行配准，得到完整的汽车覆盖件间隙轮廓。

作为本发明所述一种面向汽车覆盖件间隙的点云配准方法，其中：所述基于贝塞尔方程的小圆弧嵌套循环拟合算法包括，

可限制拟合小圆弧首尾点位置保证拟合曲线始终光滑；

若拟合后的曲线直线与圆弧相切时接触点处的左右极限斜率是近似相等的，则此时各段相衔接处为切点；