一种基于标定板的视野不重叠三维点云拼接方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于标定板的视野不重叠三维点云拼接方法及系统，产品包括M条不重叠边框，本发明专利技术设计的标定板包括M条标定边框，每条标定边框上放置有至少3个不共线的标定球，M条标定边框与M条不重叠边框的位置分布一一重合；不重叠边框指通过多个视野下的三维传感器采集的边框三维点云数据间不存在重叠区域。基于标定板，本发明专利技术通过坐标统一算法实现对多传感器测量系统坐标系的统一，解决了多个高精度小视场三维传感器测量产品边框不同方位时不存在重叠区域而无法进行高精度拼接的问题，并且通过辅助孔和穷举迭代算法进一步优化实现点云拼接的仿射变换矩阵，最终实现三维点云的高精度拼接。高精度拼接。高精度拼接。

【技术实现步骤摘要】
一种基于标定板的视野不重叠三维点云拼接方法及系统


[0001]本专利技术属于三维点云拼接
，更具体地，涉及一种基于标定板的视野不重叠三维点云拼接方法及系统。

技术介绍

[0002]随着我国制造业的蓬勃发展，产品质量检测愈加重要。自动化的产品质量检测系统对于企业的发展至关重要，可以帮助企业剔除次品、及时地反馈加工结果、提高生产效率。目前三维建模技术已被广泛应用于工业自动化检测中，利用三维测量设备获取产品表面三维数据，与被测产品的真实CAD模型进行对比，能够检测产品的生产加工质量。更重要的是，为企业进行生产工艺的革新提供了参考依据以及评判标准。
[0003]针对高精度工业产品进行三维点云数据采集时，由于三维传感器视野较小，因此需要通过多传感器视觉系统进行获取。由于不同三维传感器有其自身的坐标系，而现有坐标统一算法需要不同三维传感器对相同控制点进行测量，得到控制点在不同坐标系下的坐标表示，根据控制点的坐标转换实现坐标系的统一。
[0004]但是现有产品进行三维点云数据采集时，产品上存在不重叠的边框，不重叠边框不存在重叠区域，故而不同三维传感器对不同边框进行三维点云数据采集后无法直接利用点云数据进行产品的高精度三维点云拼接。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于标定板的视野不重叠三维点云拼接方法及系统，旨在解决现有不重叠三维点云数据无法直接拼接的问题。
[0006]为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种基于标定板的视野不重叠三维点云拼接方法，包括以下步骤：
[0007]根据待采集表面点云数据产品的边框分布确定标定板；所述产品包括M条不重叠边框，所述标定板包括M条标定边框，每条标定边框上放置有至少3个不共线的标定球，所述M条标定边框与M条不重叠边框的位置分布一一重合，M为大于1的整数；所述不重叠边框指通过多个视野下的三维传感器采集的边框三维点云数据间不存在重叠区域；
[0008]基于三维坐标测量仪获取标定板在预设位置时所有标定球的球面点云数据，以拟合得到每个标定球的的第一球心坐标；
[0009]基于一个三维传感器获取标定板在所述预设位置时一条标定边框上所有标定球的球面点云数据，以拟合得到该条标定边框上所有标定球的第二球心坐标；
[0010]基于某条标定边框上所有标定球的第一球心坐标和第二球心坐标得到测量该条标定边框的三维传感器坐标系和所述三维坐标测量仪坐标系之间的仿射变换矩阵；
[0011]确定采集每条标定边框点云数据的多个三维传感器和对应的仿射变换矩阵；
[0012]基于所述多个三维传感器相应采集产品在所述预设位置时每条边框的三维点云数据，并基于对应的仿射变换矩阵将采集的三维点云数据均变换到三维坐标测量仪坐标系
以对产品边框视野不重叠的三维点云数据进行拼接。
[0013]需要说明的是，标定球是一个高标准圆球，其精度和材质将影响拼接精度。优选低膨胀硬质材料，如陶瓷。该圆球的加工精度也需匹配拼接精度要求。
[0014]在一种可能的实现方式中，当所述M条不重叠边框下有平行的边框时，在对应M条标定边框的平行标定边框上各自增加一个穿透圆孔，平行标定边框上所有穿透圆孔的圆心连线垂直于穿透圆孔所在边框；
[0015]基于某条标定边框上所有标定球的第一球心坐标和第二球心坐标确定仿射变换矩阵之后，还包括如下步骤：
[0016]基于三维传感器获取标定板在预设位置时每一组平行标定边框上所有穿透圆孔的点云数据，并基于圆孔的点云数据进行圆形拟合得到穿透圆孔圆心的坐标，并根据穿透圆孔内外侧拟合的圆心坐标确定圆心的对齐误差；
[0017]基于所述对齐误差对相应平行标定边框的仿射变换矩阵进行第一次补偿，得到第一次补偿后的仿射变换矩阵，将其作为相应标定边框一次补偿后的仿射变换矩阵。
[0018]可以理解的是，上述圆孔开孔高精度加工，其精度将影响拼接精度。使得圆孔直径误差、圆度、垂直度和圆柱度以匹配拼接精度要求。
[0019]在一种可能的实现方式中，基于某条标定边框上所有标定球的第一球心坐标和第二球心坐标确定仿射变换矩阵，具体为：
[0020]首先设A，B，C为三维坐标测量仪坐标系下三个标定球的球心坐标表示，设a，b，c为三维传感器坐标系下三个标定球的球心坐标表示，设H为三维传感器坐标系到三维坐标测量仪坐标系的仿射变换矩阵，可得：
[0021]H＝P
′×
P
‑1[0022]其中：D为球心A延长线上的一点，d为球心a延长线上的一点，其中：
[0023]在一种可能的实现方式中，所述三维坐标测量仪和三维传感器获取标定球的球面点云数据后，对球面点云数据去噪后再基于去噪的球面点云数据拟合得到球心坐标，其中，球面点云数据去噪采用基于统计滤波的去离群点算法，步骤具体为：
[0024]计算遍历每个点到任意点之间距离的平均值μ和标准差σ，设标准差倍数为std，当点云数据与其所有邻域点间距在(μ
‑
σ
·
std，μ+σ
·
std)内时保留该点，否则视为离群点并将其去除。
[0025]在一种可能的实现方式中，基于球面点云数据中多个点的数据通过最小二乘法进行球面拟合，得到标定球的球心坐标。
[0026]在一种可能的实现方式中，在根据球面点云数据求标定球的球心坐标时，采用穷举迭代算法微调顶部点云数据，降低不同视野下三维点云数据的拼接误差，并确定对应的拼接误差补偿值，以根据拼接误差补偿值对第一次补偿后的仿射变换矩阵进行第二次补偿，得到二次补偿后的仿射变换矩阵，将其作为最终的仿射变换矩阵；所述拼接误差指不同视角下球面的三维点云数据拟合出的球心坐标与三维坐标测量仪测量出的球心坐标之间的欧式距离；
[0027]所述穷举迭代算法为：将顶部球面点云数据以固定步长沿z轴微调迭代，每次微调
后，重新计算球面点云数据拟合球心坐标的误差，若误差值减少，则继续进行迭代；若误差值增大，则迭代终止，并返回迭代步长总和，将迭代步长总和作为所述拼接误差补偿值。
[0028]在一种可能的实现方式中，所述标定板上加工有斜面，所述斜面上的点云数据能被至少两个不同视野的三维传感器扫描得到；
[0029]所述方法还包括如下步骤：
[0030]针对采集的标定板上的三维点云数据，以一个三维传感器采集的斜面上的数据为基准，以其法向量为基准向量，将其他三维传感器采集的斜面上的数据的法向量为非基准向量，基于标定板上的三维点云数据计算基准向量和非基准向量的夹角θ；以及设基准向量为非基准向量为通过叉乘得到旋转轴向量
[0031]针对采集的产品的三维点云数据，设产品非基准向量所对应的产品边框点云数据集为U＝{u1,u2,...,u
i
}，所述点云数据集U为经过所述仿射变换矩阵变换后的结果集；
[0032]将点云数据集U中所有点绕旋转轴向量旋转θ角度后得到对点云数据集U进一步优化后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于标定板的视野不重叠三维点云拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：根据待采集表面点云数据产品的边框分布确定标定板；所述产品包括M条不重叠边框，所述标定板包括M条标定边框，每条标定边框上放置有至少3个不共线的标定球，所述M条标定边框与M条不重叠边框的位置分布一一重合，M为大于1的整数；所述不重叠边框指通过多个视野下的三维传感器采集的边框三维点云数据间不存在重叠区域；基于三维坐标测量仪获取标定板在预设位置时所有标定球的球面点云数据，以拟合得到每个标定球的的第一球心坐标；基于一个三维传感器获取标定板在所述预设位置时一条标定边框上所有标定球的球面点云数据，以拟合得到该条标定边框上所有标定球的第二球心坐标；基于某条标定边框上所有标定球的第一球心坐标和第二球心坐标得到测量该条标定边框的三维传感器坐标系和所述三维坐标测量仪坐标系之间的仿射变换矩阵；确定采集每条标定边框点云数据的多个三维传感器和对应的仿射变换矩阵；基于所述多个三维传感器相应采集产品在所述预设位置时每条边框的三维点云数据，并基于对应的仿射变换矩阵将采集的三维点云数据均变换到三维坐标测量仪坐标系以对产品边框视野不重叠的三维点云数据进行拼接。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述M条不重叠边框下有平行的边框时，在对应M条标定边框的平行标定边框上各自增加一个穿透圆孔，平行标定边框上所有穿透圆孔的圆心连线垂直于穿透圆孔所在边框；基于某条标定边框上所有标定球的第一球心坐标和第二球心坐标确定仿射变换矩阵之后，还包括如下步骤：基于三维传感器获取标定板在预设位置时每一组平行标定边框上所有穿透圆孔的点云数据，并基于圆孔的点云数据进行圆形拟合得到穿透圆孔圆心的坐标，并根据穿透圆孔内外侧拟合的圆心坐标确定圆心的对齐误差；基于所述对齐误差对相应平行标定边框的仿射变换矩阵进行第一次补偿，得到第一次补偿后的仿射变换矩阵，将其作为相应标定边框一次补偿后的仿射变换矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标定板上加工有斜面，所述斜面上的点云数据能被至少两个不同视野的三维传感器扫描得到；所述方法还包括如下步骤：针对采集的标定板上的三维点云数据，以一个三维传感器采集的斜面上的数据为基准，以其法向量为基准向量，将其他三维传感器采集的斜面上的数据的法向量为非基准向量，基于标定板上的三维点云数据计算基准向量和非基准向量的夹角θ；以及设基准向量为非基准向量为通过叉乘得到旋转轴向量针对采集的产品的三维点云数据，设产品非基准向量所对应的产品边框点云数据集为U＝{u1,u2,...,u
i
}，所述点云数据集U为经过所述仿射变换矩阵变换后的结果集；将点云数据集U中所有点绕旋转轴向量旋转θ角度后得到对点云数据集U进一步优化后的点云数据集V＝{v1,v2,...,v
i
}，根据罗德里格旋转公式有：4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于某条标定边框上所有标定球的第一球
心坐标和第二球心坐标确定仿射变换矩阵，具体为：首先设A，B，C为三维坐标测量仪坐标系下三个标定球的球心坐标表示，设a，b，c为三维传感器坐标系下三个标定球的球心坐标表示，设H为三维传感器坐标系到三维坐标测量仪坐标系的仿射变换矩阵，可得：H＝P
′
×
P
‑1其中：D为球心A延长线上的一点，d为球心a延长线上的一点，其中：5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维坐标测量仪和三维传感器获取标定球的球面点云数据后，对球面点云数据去噪后再基于去噪的球面点云数据拟合得到球心坐标，其中，球面点云数据去噪采用基于统计滤波的去离群点算法，步骤具体为：计算遍历每个点到任意点之间距离的平均值μ和标准差σ，设标...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭文平，康祉璐，杨克成，夏珉，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：