产品模型点云边界特征快速提取方法技术

本发明专利技术提供一种产品模型点云边界特征快速提取方法，其特征在于：基于R*-树组织产 品模型点云的动态空间索引结构，采用动态空心球扩展算法查询目标点的k近邻点集，将目 标点及其k近邻点集作为局部型面参考数据，建立其切平面，将局部型面参考数据投影到其 切平面上，并建立投影点的基准平面，将各投影点到基准平面的距离与目标点到该平面的距 离进行比较，判断目标点是否为边界点，识别点云边界特征。采用本方法可快速、准确提取 产品模型点云的边界特征。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术提供一种，属于产品逆向工程

技术介绍
在产品逆向工程中，通常采用激光扫描仪等设备获取产品实体模型表面的产品模型点云， 产品模型点云边界特征作为表达曲面的重要几何特征，其提取精度和速度对曲面重建的质量 和效率起着重要作用，边界提取技术在逆向工程领域中的文物复原、曲面拼接、点云补洞等 方面得到广泛应用。对现有技术文献检索发现，李江雄在学术期刊《机械设计与制造工程》2000， 29(2), P26-28 上发表的学术论文"反求工程中复杂曲面边界线的自动提取技术"及白仲栋等在学术期刊《机 械科学与技术》2001， 20(4)， P481-482上发表的学术论文"复杂曲面反求工程中的边界处理 技术研究"中，提出一种自动构造曲面边界曲线的方法，将散乱点云投影到一平面上，利用分 割法获取包围曲面的初始边界曲线，通过对曲线光顺获取曲面边界，此类方法仅适合于在平 面上投影不重叠的单值曲面，局限性大。柯映林等在学术期刊《机械工程学报》2004， 9(40), P116-120上发表的学术论文"基于点云的边界特征直接提取技术"中，首先对点云数据进行空 间三维划分，建立基于空间栅格的边界提取模型，然后通过研究线性时间复杂度的种子边界 栅格识别和生长算法以及空间拓扑构型推理算法，从点云数据中直接提取边界信息，该算法 提取的边界特征点集包含部分内部点，提取精度低，无法直接拟合参数曲线。张献颖等在学 术期刊《中国图像图形学报》2003, 8(10)， P1223-1226上发表的学术论文"空间三角网格曲 面的边界提取方法"中，通过建立产品模型点云的三角网格模型提取点云边界特征，该算法边 界特征提取准确，但目前适应任何数据点云的三角化算法还没得到完全有效的解决，且三角 化算法本身时间复杂度高，需耗费大量的系统资源，所以基于三角网格拓扑结构提取点云边 界的效率非常低。综上所述，现有的产品模型点云边界提取方法存在边界提取精度低、边界提取效率低、 适用性差等问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种，快速准确提取任意产品模型点云的边界特征。其技术方案为一种，其特征在于步骤依次为1)基于R、树组织 产品模型点云的动态空间索引结构；2)采用动态空心球扩展算法査询目标点的yt近邻点集， 过程具体是基于产品模型点云动态空间索引结构采用深度优先遍历算法査找包含目标点的叶结点，计算其MBR即最小包围矩形的外接球半径r，以目标点为球心，〃2=^_/^为半径，确定空间球区域，获取该空间球区域内的数据点，若数据点的个数大于A:，则从中査找与目标点之间距离最近的a:个点，否则以当前球半径为内径即V-g，+ 1为外径，其中"为已取得的近邻点数，动态扩展空心球区域，直到球内包含的点数大于等于a:个，从 中查找与目标点之间距离最近的a个点，获取目标点的a近邻点集；3)将目标点及其a近邻 点集作为局部型面参考数据，建立其切平面，方法具体是以最小二乘法拟合局部型面参考 数据的切平面，设平面方程为C^ + C2^ + C^ + C4-0，其矩阵方程为^0 = 0，式中<formula>formula see original document page 5</formula>则切平面方程为<formula>formula see original document page 5</formula>采用特征向量估计法求解该方程，对矩阵j"^进行奇异值分解得<formula>formula see original document page 5</formula>其中c/和f为正交矩阵，a、 ％、 "3、 a为4^4的特征值，其中最小特征值对应的特征向量即为切平面方程的最小二乘解，从而求得目标点及其a:近邻点集的切平面；4)将局部型 面参考数据投影到其切平面上，并建立投影点的基准平面；5)将各投影点到基准平面的距离 与目标点到该平面的距离进行比较，判断目标点是否为边界点，识别点云边界特征。为实现专利技术目的，所述的，在步骤4)中，建立投影 点基准平面的方法具体是设目标点局部型面参考数据在其切平面上的投影点集为X = {p,|/ = 0，U}，由公式C = + 计算该点集的型心c，设目标点的投影点为,'=0p,作向量1^;,从点集z中査询距目标点投影点/)最远的点w，建立到点/)距离为1/ 鹏|且垂直于向量v的平面丄，以点集义的基准平面，考察点集的分布情况，设^ =( ,^，、)， c = (^，K，^)，则基准平面丄的方程可由公式jjc ++ Cz + ￡> = 0表示，式中^4=^1，丑=^—X，一 1—zc, d采用公式d=) /H 5 —计算。为实现专利技术目的，所述的，在步骤5)中，判断目标点是否为边界点的方法具体是设p, = O,，X，z,.)为点集％中任一点，则点a到平面Z的距」离可采用公式^(/ ,,丄)=0^,.+外，+cz, +d)(j2+￡2 +c2)—n十算，所以目标点的投影点/ 到平面丄的距离为dO，丄)，点集X中各点到Z的最大距离为maxW(/>,，Z)},令 /(/;) = JO，丄)(maxWO,.，丄》)-'并以其表征目标点为边界点的概率，将/0)与预设阀值0"比 较，若/(P)〉cj，则目标点为边界点；否则目标点为内部点(根据经验，C7取0.9-1.0时可得到较理想的边界特征)。本专利技术与现有技术相比，具有以下优点1) 采用r、树建立产品模型点云空间索引结构，可对各种复杂型面产品模型点云进行边 界特征提取；2) 采用动态空心球扩展算法进行a近邻查询，实现了目标点局部型面参考数据的快速获 取，可有效提高散乱点云边界特征的提取效率；3) 根据目标点局部型面参考数据在其切平面内的分布情况提取点云边界，可准确识别散 乱点云的边界特征点。附图说明图1是本专利技术程序实现流程图图2是本专利技术实施例一中的汽车产品模型点云；图3~图5是图1所示实施例一汽车产品模型点云空间索引结构各层结点mbr模型图； 图6是本专利技术中/t近邻査询时构建初始空心球示意图；图7是本专利技术中A近邻査询时获取查询区域内近邻点示意图； 图8是本专利技术中A近邻査询时动态扩展空心球示意图； 图9是实施例一提取的边界特征点；图IO是实施例一采用自由曲线拟合的汽车模型边界曲线； 图11是本专利技术实施例二中的钣金件产品模型点云； 图12是本专利技术实施例二提取的钣金件的边界特征点。 具体实施例方式下面结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明-图1是本专利技术产品模型产品模型点云边界特征提取方法程序实现流程图。首先建立产品模型点云的R、树动态空间索引结构，其中将索引结构各结点统一表示为四维点对象，采用 k-means算法对产品模型点云进行聚类分簇，完成产品模型点云动态空间索引结构的建立；采 用动态空心球扩展算法査询目标点的A:近邻点集；将目标点及其A近邻点集作为局部型面参 考数据，建立其切平面；将局部型面参考数据投影到其切平面上，并建立投影点的基准平面; 将各投影点到基准平面的距离与目标点到该平面的距离进行比较，设目标点的投影点p到平 面L的距离为rf(p,"，点集X中各点到丄的最大距离为max(c/(p,，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种产品模型点云边界特征快速提取方法，其特征在于步骤依次为：１）基于Ｒ＊－树组织产品模型点云的动态空间索引结构；２）采用动态空心球扩展算法查询目标点的ｋ近邻点集，过程具体是：基于产品模型点云动态空间索引结构采用深度优先遍历算法查找包含目标点的叶结点，计算其ＭＢＲ即最小包围矩形的外接球半径ｒ，以目标点为球心，ｒ↓［２］＝ｒ·＊为半径，确定空间球区域，获取该空间球区域内的数据点，若数据点的个数大于ｋ，则从中查找与目标点之间距离最近的ｋ个点，否则以当前球半径为内径即ｒ↓［１］′＝ｒ↓［２］，ｒ↓［２］′＝ｒ↓［１］′·＊＊＊为外径，其中ｎ为已取得的近邻点数，动态扩展空心球区域，直到球内包含的点数大于等于ｋ个，从中查找与目标点之间距离最近的ｋ个点，获取目标点的ｋ近邻点集；３）将目标点及其ｋ近邻点集作为局部型面参考数据，建立其切平面，方法具体是：以最小二乘法拟合局部型面参考数据的切平面，设平面方程为ｃ↓［１］ｘ＋ｃ↓［２］ｙ＋ｃ↓［３］ｚ＋ｃ↓［４］＝０，其矩阵方程为Ａｃ＝０，式中：　＊＊＊　则切平面方程为　＊＊＊　采用特征向量估计 法求解该方程，对矩阵Ａ↑［Ｔ］Ａ进行奇异值分解得　＊＊＊　其中Ｕ和Ｖ为正交矩阵，ω↓［１］、ω↓［２］、ω↓［３］、ω↓［４］为Ａ↑［Ｔ］Ａ的特征值，其中最小特征值对应的特征向量即为切平面方程的最小二乘解，从而求得目标点及其ｋ近 邻点集的切平面；４）将局部型面参考数据投影到其切平面上，并建立投影点的基准平面；５）将各投影点到基准平面的距离与目标点到该平面的距离进行比较，判断目标点是否为边界点，识别点云边界特征。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙殿柱，刘健，崔传辉，朱昌志，
申请(专利权)人：孙殿柱，刘健，崔传辉，朱昌志，
类型：发明
国别省市：37