一种基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法，其包括如下步骤。S1、获取物体的原始点云数据。S2、将原始点云数据作为参考云图，并在参考云图中选择感兴趣区域。S3、获取物体的当前点云数据。S4、在当前点云数据中选择与感兴趣区域重合度最高的区域，并判断该区域与感兴趣区域之间的重合度是否大于一个预设的重合度；若是，则该区域为目标区域。S5、得出原始点云数据和当前点云数据的位移值和角度偏转值。S6、根据位移值和角度偏转值对物体的位置进行调整。本发明专利技术通过形貌特征匹配的方法，可以亚毫米级测量两次摆放位置的位移差值和姿态角度差值，利用差值可以实现物体的复位，且精度达到亚毫米级别，在医疗领域有良好的应用。域有良好的应用。域有良好的应用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法


[0001]本专利技术涉及点云处理
，特别是涉及一种基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法。

技术介绍

[0002]激光形貌扫描的精度只要毫米级，对于亚毫米级的物体两次摆放位置是否是在同一位置，两次摆放位置的位移和姿态角度相差多少没有精确测量，而在一些特殊场景下对两次摆放位置的重合度要求很高，毫米级的精度不能满足需求。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对先有的激光形貌扫描的精度只要毫米级，不能满足亚毫米级测量精度的的问题，提供一种基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法。
[0004]一种基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法，其包括以下步骤：
[0005]S1、获取物体的原始点云数据。
[0006]S2、将所述原始点云数据作为参考云图，并在所述参考云图中选择感兴趣区域。
[0007]S3、获取物体的当前点云数据。
[0008]S4、在所述当前点云数据中选择与所述感兴趣区域重合度最高的区域，并判断该区域与所述感兴趣区域之间的重合度是否大于一个预设的重合度；若是，则将该区域作为目标区域。
[0009]S5、通过对比所述感兴趣区域和所述目标区域，得出所述感兴趣区域和所述目标区域之间的位移量和角度偏转量；所述感兴趣区域和所述目标区域之间的位移量和角度偏转量表示所述原始点云数据和所述当前点云数据的位移值和角度偏转值。
[0010]S6、根据所述位移值和所述角度偏转值对物体的位置进行调整。
[0011]上述基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法，通过形貌特征匹配的方法，可以亚毫米级测量两次摆放位置的位移差值和姿态角度差值，利用差值可以实现物体的复位，且精度达到亚毫米级别，在医疗领域有良好的应用。
[0012]在其中一个实施例中，步骤S4中，所述感兴趣区域通过使用点云匹配形貌算法在所述当前点云数据中识别得到。
[0013]在其中一个实施例中，步骤S4中，判断该区域与所述感兴趣区域之间的重合度是否大于一个预设的重合度时，判断结果若为否，则调整物体的当前位置，并重新获取物体的当前点云数据
[0014]在其中一个实施例中，在步骤S6中，对物体的位置进行调整前，先判断位移值和角度偏转值是否分别小于一个预设的值；若位移值和角度偏转值均小于一个预设的值，则不用继续对物体的位置进行调整。
[0015]在其中一个实施例中，在获取物体的点云数据时，采用三维机构光相机。
[0016]本专利技术还公开了一种基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位系统，其包括
点云获取模块、感兴趣区域选择模块、目标区域选择模块、数据处理模块和位置调整模块。点云获取模块用于获取物体的原始点云数据和当前点云数据。感兴趣区域选择模块用于将原始点云数据作为参考云图，并在参考云图中选择感兴趣区域。目标区域选择模块用于在所述当前点云数据中选择与所述感兴趣区域重合度最高的区域，并判断该区域与所述感兴趣区域之间的重合度是否大于一个预设的重合度；若是，则将该区域作为目标区域。数据处理模块用于对比感兴趣区域和目标区域，并计算感兴趣区域和目标区域之间的位移量和角度偏转量；感兴趣区域和目标区域之间的位移量和角度偏转量表示原始点云数据和当前点云数据的位移值和角度偏转值。位置调整模块用于根据位移值和角度偏转值对物体的位置进行调整，使之与初始位置之间的位移差和角度差处于亚毫米级。
[0017]在其中一个实施例中，位置调整模块对物体的位置进行调整前，先判断位移值和角度偏转值是否分别小于一个预设的值；若位移值和角度偏转值均小于一个预设的值，则不用继续对物体的位置进行调整。
[0018]本专利技术还公开了一种基于激光形貌扫描的物体位移检测方法，其包括以下步骤：
[0019]获取物体的原始点云数据。
[0020]将原始点云数据作为参考云图，并在参考云图中选择感兴趣区域。
[0021]获取物体的当前点云数据。
[0022]在所述当前点云数据中选择与所述感兴趣区域重合度最高的区域，并判断该区域与所述感兴趣区域之间的重合度是否大于一个预设的重合度；若是，则将该区域作为目标区域。
[0023]通过对比感兴趣区域和目标区域，得出感兴趣区域和目标区域之间的位移量和角度偏转量；感兴趣区域和目标区域之间的位移量和角度偏转量表示原始点云数据和当前点云数据的位移值和角度偏转值。
[0024]判断位移值和角度偏转值是否分别小于一个预设值；若位移值和角度偏转值均小于一个预设值，则判定物体的当前位置与原始位置相比，未发生位移；若位移值和角度偏转值其中有一个大于一个预设值时，则判定物体的当前位置与原始位置相比，发生了位移。
[0025]本专利技术还公开了一种计算机终端，其包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序是实现的基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法的步骤。
[0026]本专利技术还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时，实现的基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法的步骤。
[0027]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0028]本实施例的基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法，通过形貌特征匹配的方法，可以亚毫米级测量两次摆放位置的位移差值和姿态角度差值，利用差值可以实现物体的复位，且精度达到亚毫米级别，在医疗领域有良好的应用。
附图说明
[0029]图1为基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法的流程图。
[0030]图2为基于双相机点云数据的物体复位方法的流程图。
[0031]图3为基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位系统的模块图。
[0032]图4为基于激光形貌扫描的物体位移检测方法的流程图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0034]需要说明的是，当组件被称为“安装于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“固定于”另一个组件，它可以是直接固定在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。
[0035]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“或/及”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0036]实施例1
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、获取物体的原始点云数据；S2、将所述原始点云数据作为参考云图，并在所述参考云图中选择感兴趣区域；S3、获取物体的当前点云数据；S4、在所述当前点云数据中选择与所述感兴趣区域重合度最高的区域，并判断该区域与所述感兴趣区域之间的重合度是否大于一个预设的重合度；若是，则将该区域作为目标区域；S5、通过对比所述感兴趣区域和所述目标区域的坐标差值，得出所述感兴趣区域和所述目标区域之间的位移量和角度偏转量；所述感兴趣区域和所述目标区域之间的位移量和角度偏转量表示所述原始点云数据和所述当前点云数据的位移值和角度偏转值；S6、根据所述位移值和所述角度偏转值对物体的位置进行调整。2.根据权利要求1所述的基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法，其特征在于，步骤S4中，所述感兴趣区域通过使用点云匹配形貌算法在所述当前点云数据中识别得到。3.根据权利要求1所述的基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法，其特征在于，步骤S4中，判断该区域与所述感兴趣区域之间的重合度是否大于一个预设的重合度时，判断结果若为否，则调整物体的当前位置，并重新获取物体的当前点云数据。4.根据权利要求1所述的基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法，其特征在于，在步骤S6中，对物体的位置进行调整前，先判断所述位移值和所述角度偏转值是否分别小于一个预设的值；若所述位移值和所述角度偏转值均小于一个预设的值，则不用继续对物体的位置进行调整。5.根据权利要求1所述的基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位方法，其特征在于，在获取物体的点云数据时，采用三维机构光相机。6.一种基于点云形貌特征匹配的亚毫米级的物体复位系统，其特征在于，其包括：点云获取模块，其用于获取物体的原始点云数据和当前点云数据；感兴趣区域选择模块，其用于将所述原始点云数据作为参考云图，并在所述参考云图中选择感兴趣区域；目标区域选择模块，其用于在所述当前点云数据中选择与所述感兴趣区域重合度最高的区域，并判断该区域与所述感兴趣区域之间的重合度是否大于一个预设的重合度；若是，则将该区域作为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李益斌，杨鑫，靳富，
申请(专利权)人：广州富瑞健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：