为克服现有点云预处理方法在对复杂异形截面薄壁环形件的点云数据进行处理时难以保证精度的技术问题，本发明专利技术提出一种复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理方法及装置。本发明专利技术联合面向检测平台与测量对象的噪点比例系数计算方法、基于非刚性配准的补充基准模型、基于具有密度差的CAD模型与配准的去噪策略、Alpha Shape轮廓提取算法及滤波技术，实现复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云噪声的有效剔除与缺失点的有效补充。有效剔除与缺失点的有效补充。有效剔除与缺失点的有效补充。
【技术实现步骤摘要】
复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理方法及装置
[0001]本专利技术属于数字化测量领域，涉及一种复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理方法及装置，特别适合用于航空、航天、核电等机械制造业数字化测量领域。
技术介绍
[0002]复杂异形截面薄壁环型件是一类广泛应用于航空、航天、核电等领域的重要构件。随着数字化测量技术的不断发展与进步，对复杂异形截面薄壁环型件成型过程进行质量监测成为现实。点云作为一种空间离散点的集合，可有效表征复杂异形截面薄壁环型件的型面轮廓信息。
[0003]就目前而言，在使用三坐标测量机、激光轮廓传感器、三维扫描仪等测量设备获取复杂异形截面薄壁环型件的型面轮廓点云数据时，由于内部或外部因素而导致复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓测量点云的质量不佳，具体表现为噪声、缺失严重，而现有的点云数据预处理方法并不能有效解决上述问题，这对后续的加工偏差比对分析与特征提取产生严重干扰。基于计算机辅助设计(Computer Aided Design，CAD)模型与配准的点云预处理策略是进行噪点去除与缺失点补全的有效手段，但复杂异形截面薄壁环型件的一大显著特点是易形变，此时依据原有的CAD模型进行去噪与补全，会导致剔除或添加大量伪点，近而失去精度保障。因此，在保证测量精度的前提下，如何解决上述问题，是数字化测量亟待解决的关键问题。
技术实现思路
[0004]为克服现有点云预处理方法在对复杂异形截面薄壁环形件的点云数据进行处理时难以保证精度的技术问题，本专利技术提出一种复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理方法及装置，能解决复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓测量点云噪声、缺失严重等问题，为其成型过程的质量保证与数字化测量发展提供支撑。
[0005]本专利技术的技术方案是：
[0006]一种复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
[0007]步骤1：对复杂异形截面薄壁环型件的型面轮廓的测量点云模型与CAD模型点云进行刚性配准，得到配准后的CAD模型点云；
[0008]步骤2：获取噪点比例系数、补充基准和去噪基准
[0009]2.1基于检测硬件平台多次重复检测得到若干组点云，求得每组点云的噪点比例，以其均值作为最优的噪点比例系数；
[0010]2.2基于所述噪点比例系数优化基于概率密度估计的非刚性配准算法，然后通过优化后的所述非刚性配准算法，将步骤1配准后的CAD模型点云非刚性变换至所述测量点云模型，得到补充基准；
[0011]2.3结合所述补充基准与上采样策略，构建具有密度差的去噪基准；
[0012]步骤3：基于所述噪点比例系数、去噪基准、补充基准，对所述测量点云模型依次进行噪点去除、缺失点补充、轮廓点提取、缺失点补全和滤波平滑，完成点云预处理。
[0013]进一步地，步骤1中所述的刚性配准具体为:
[0014]1.1通过刚性粗配准算法将所述CAD模型点云映射至测量点云模型，使两者位于公共坐标系，为后续精配准提供初始位置关系，得到刚性粗配准后的CAD模型点云；
[0015]1.2通过刚性精配准算法将步骤1.1刚性粗配准后的CAD模型点云进一步映射至所述测量点云模型，使两者实现最优化对齐，得到层次优化配准后的 CAD模型点云。
[0016]进一步地，所述步骤2.2中对基于概率密度估计的非刚性配准算法进行优化的方法为：引入噪点比例系数c，为基于概率密度估计的非刚性配准算法中权系数的选择提供噪声、异常值的先验水平参考，实现对其的优化。
[0017]进一步地，所述步骤2.3具体为：
[0018]2.3.1)对所述补充基准进行采样因子为b的上采样，使测量点云内点个数N与去噪基准内点个数M
(1)
满足如下关系，形成点密度差
[0019]M
(1)
≥(N
‑
Nc)
×
b
[0020]式中：N为测量点云模型中点的个数，c为噪点比例系数；
[0021]2.3.2)依据曲率变化对所述补充基准进行区域划分，对划分的区域进行样条拟合，得到拟合曲线；
[0022]2.3.3)基于等弧长原则与得到的拟合曲线生成具有M
(1)
个点的点集，该点集即去噪基准。
[0023]进一步地，所述步骤3中噪点去除的方法具体为：
[0024]依据测量点云模型与去噪基准的空间坐标信息，在去噪基准中搜索测量点云模型中各点的最近点，并计算与之对应的距离值，将距离值降序排列并存储，根据噪点比例系数c剔除距离值数据集中前c
×
100％的距离值对应于测量点云模型内的点，获得噪点剔除后的测量点云模型。
[0025]进一步地，所述步骤3中缺失点补充的方法具体为：
[0026]首先，依据噪点剔除后的测量点云模型与补充基准的空间坐标信息，在噪点剔除后的测量点云模型内搜索补充基准中各点的最近点，并计算与之对应的距离值，当对应点之间的距离大于距离阈值时，将对应点中属于补充基准的点标记为补充点,从而得到补充点集；
[0027]然后，计算所述补充点集、与噪点剔除后的测量点云模型的并集，得到缺失点补充后的测量点云模型。
[0028]进一步地，所述步骤3中轮廓点提取的方法具体为：通过基于Alpha Shape 轮廓提取算法在缺失点补充后的测量点云模型中提取轮廓点。
[0029]进一步地，所述步骤3中缺失点补全的方法具体为：
[0030]首先，依据Alpha Shape算法提取的测量点云模型与补充基准的空间坐标信息，在Alpha Shape算法提取的测量点云模型内搜索补充基准中各点的最近点，并计算与之对应的距离值，当对应点之间的距离大于距离阈值时，将对应点中属于补充基准的点标记为补充点，从而得到补充点集；
[0031]然后，计算获得的补充点集与Alpha Shape算法提取的测量点云模型的并集，得到
缺失点补全的测量点云模型。
[0032]进一步地，所述距离阈值基于CAD模型点云中邻点间距计算确定。
[0033]本专利技术还提供了一种复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理装置，其特殊之处在于：包括
[0034]层次优化配准模块，用于对复杂异形截面薄壁环型件的型面轮廓的测量点云模型与CAD模型点云进行刚性配准，得到配准后的CAD模型点云并发送给过度模块；
[0035]过度模块，用于获取噪点比例系数、补充基准和去噪基准并发送给点云预处理模块；
[0036]所述噪点比例系数的获取方法为：基于检测硬件平台多次重复检测得到若干组点云，求得每组点云的噪点比例，以其均值作为最优的噪点比例系数；
[0037]所述补充基准的获取方法为：基于所述噪点比例系数对基于概率密度估计的非刚性配准算法进行优化，利用优化后的非刚性配准算法对所述配准后的 CAD模型点云进行非刚性配准，得到补充基准；
[0038]所述去噪基准的获取方法本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对复杂异形截面薄壁环型件的型面轮廓的测量点云模型与CAD模型点云进行刚性配准，得到配准后的CAD模型点云；步骤2：获取噪点比例系数、补充基准和去噪基准2.1基于检测硬件平台多次重复检测得到若干组点云，求得每组点云的噪点比例，以其均值作为最优的噪点比例系数；2.2基于所述噪点比例系数优化基于概率密度估计的非刚性配准算法，然后通过优化后的所述非刚性配准算法，将步骤1配准后的CAD模型点云非刚性变换至所述测量点云模型，得到补充基准；2.3结合所述补充基准与上采样策略，构建具有密度差的去噪基准；步骤3：基于所述噪点比例系数、去噪基准、补充基准，对所述测量点云模型依次进行噪点去除、缺失点补充、轮廓点提取、缺失点补全和滤波平滑，完成点云预处理。2.根据权利要求1所述的复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理方法，其特征在于：步骤1中所述的刚性配准具体为:1.1通过刚性粗配准算法将所述CAD模型点云映射至测量点云模型，使两者位于公共坐标系，为后续精配准提供初始位置关系，得到刚性粗配准后的CAD模型点云；1.2通过刚性精配准算法将步骤1.1刚性粗配准后的CAD模型点云进一步映射至所述测量点云模型，使两者实现最优化对齐，得到层次优化配准后的CAD模型点云。3.根据权利要求1所述的复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理方法，其特征在于：所述步骤2.2中对基于概率密度估计的非刚性配准算法进行优化的方法为：引入噪点比例系数c，为基于概率密度估计的非刚性配准算法中权系数的选择提供噪声、异常值的先验水平参考，实现对其的优化。4.根据权利要求1所述的复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理方法，其特征在于：所述步骤2.3具体为：2.3.1)对所述补充基准进行采样因子为b的上采样，使测量点云内点个数N与去噪基准内点个数M
(1)
满足如下关系，形成点密度差M
(1)
≥(N
‑
Nc)
×
b式中：N为测量点云模型中点的个数，c为噪点比例系数；2.3.2)依据曲率变化对所述补充基准进行区域划分，对划分的区域进行样条拟合，得到拟合曲线；2.3.3)基于等弧长原则与得到的拟合曲线生成具有M
(1)
个点的点集，该点集即去噪基准。5.根据权利要求1所述的复杂异形截面薄壁环型件型面轮廓点云预处理方法，其特征在于：所述步骤3中噪点去除的方法具体为：依据测量点云模型与去噪基准的空间坐标信息，在去噪基准中搜索测量点云模型中各点的最近点，并计算与之对应的距离值，将距离值降序排列并存储...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗明，裴昊男，杜思哲，张畅，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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