【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维测量，尤其涉及一种悬架弹簧点云数据重建方法、悬架弹簧点云数据重建装置及计算设备。
技术介绍
1、悬架弹簧作为汽车悬架系统中的关键零部件，其质量缺陷严重影响汽车运行安全性。随着汽车产业发展和质量控制要求的逐步提高，传统的汽车零部件检测手段已经无法满足更高要求的检测能力和检测效率。
2、目前，激光测距仪等三维传感器因其测量精度可靠、效率高、非接触等特点，已经被广泛应用于三维测量领域。然而，在实际工程应用中，三维传感器采集数据过程中受工作空间限制、被测物特殊结构等因素影响，导致其采集得到的点云数据通常不完整，对后续测量流程和测量精度造成严重干扰。
3、悬架弹簧点云数据重建是实现悬架弹簧三维测量的关键步骤，点云重建能力直接影响后续测量方法的复杂度以及测量结果的准确性。但，现有技术中广泛使用的重建方法，是通过对点云数据局部进行建模来填补缺失数据，该方法对点云数据的完整性要求较高，无法满足遮挡严重情况下部分缺失的悬架弹簧点云数据的重建需求。
4、因此，需要一种悬架弹簧点云数据重建方法，来解决上述技术方案中存在的问题。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种悬架弹簧点云数据重建方法及装置，以解决或至少缓解上面存在的问题。
2、根据本专利技术的一个方面，提供一种悬架弹簧点云数据重建方法，在计算设备中执行，包括：获取三维传感器采集的悬架弹簧的第一点云数据，所述第一点云数据是存在部分缺失数据的悬架弹簧点云数据；确定所述第一点云数据的
3、可选地，在根据本专利技术的悬架弹簧点云数据重建方法中，端圈包括第一端圈和第二端圈，所述端圈特征数据包括第一端圈特征数据和第二端圈特征数据；利用空间圆拟合算法对所述端圈点云数据进行拟合，得到端圈特征数据，包括：获取所述校正点云数据中的第一端圈点云数据和第二端圈点云数据，并利用空间圆拟合算法分别对所述第一端圈点云数据和第二端圈点云数据进行拟合，得到对应的第一端圈特征数据和第二端圈特征数据；其中，所述第一端圈特征数据包括第一端圈轴向方向向量、第一端圈拟合空间圆的第一圆心坐标和第一半径，所述第二端圈特征数据包括第二端圈轴向方向向量、第二端圈拟合空间圆的第二圆心坐标和第二半径。
4、可选地，在根据本专利技术的悬架弹簧点云数据重建方法中，利用空间圆拟合算法对所述端圈点云数据进行拟合，得到端圈特征数据，包括：获取所述端圈点云数据的中心点坐标，基于所述中心点坐标对所述端圈点云数据进行去中心化操作；对所述端圈点云数据进行平面拟合，以获取所述端圈点云数据的主方向向量，作为所述端圈特征数据中的端圈轴向方向向量，其中，所述端圈点云数据的主方向向量表示所述端圈点云数据的最优拟合平面的法向量；以所述中心点坐标为旋转中心，基于所述主方向向量与所述世界坐标系的z轴正方向向量之间的第二旋转变换矩阵，对所述端圈点云数据进行变换，得到端圈变换数据；将所述端圈变换数据投影至所述世界坐标系的xy平面，得到投影数据；基于所述投影数据拟合形成平面圆，并获取所述平面圆的圆心和所述平面圆的半径，将所述平面圆的半径作为所述端圈拟合空间圆的半径；以所述平面圆的圆心为旋转中心，基于所述第二旋转变换矩阵的逆变换矩阵对所述平面圆的圆心进行逆投影变换，得到空间圆的圆心坐标；对所述空间圆的圆心坐标进行去中心化逆操作，得到所述端圈拟合空间圆的圆心坐标。
5、可选地，在根据本专利技术的悬架弹簧点云数据重建方法中，利用端点搜索算法，基于所述端圈特征数据，获取所述校正点云数据的轮廓中心线上的起始端点，包括：利用骨架提取算法，基于所述端圈特征数据，从所述校正点云数据中提取轮廓中心线数据；遍历获取所述轮廓中心线数据中的多个近邻点；确定每个所述近邻点与所述轮廓中心线数据的方向向量；判断每个所述近邻点与所述轮廓中心线数据的方向向量是否均同向；如果均同向，则从所述轮廓中心线数据中选取z值最小的数据点和z值最大的数据点，分别作为所述起始端点的第一端点和第二端点。
6、可选地，在根据本专利技术的悬架弹簧点云数据重建方法中，所述轮廓中心线数据包括多个轮廓中心点；利用骨架提取算法，基于所述端圈特征数据，从所述校正点云数据中提取轮廓中心线数据，包括：将所述第一端圈特征数据中的第一圆心坐标作为第一参考点，将所述第二端圈特征数据中的第二圆心坐标作为第二参考点；以所述世界坐标系的x轴正方向为起始角度，基于第一预定角度步长分别采集所述第一端圈拟合空间圆上的各个数据点，作为各个第三参考点并形成第三参考点集；遍历获取所述第三参考集中的每个第三参考点，基于所述第一参考点、所述第二参考点以及所述第三参考点确定第一参考平面，所述第一参考平面用于对所述校正点云数据进行剖分；从所述校正点云数据中获取与所述第一参考平面的距离值小于第一阈值的各个数据点，得到第二点云数据；对所述第二点云数据进行密度聚类，以得到多簇第三点云数据；利用空间圆拟合算法对所述第三点云数据进行拟合，得到所述第三点云数据的多个轮廓中心点，基于所述多个轮廓中心点组成所述轮廓中心线数据。
7、可选地，在根据本专利技术的悬架弹簧点云数据重建方法中，利用轮廓重建算法，基于所述端圈特征数据和所述起始端点，对所述校正点云数据进行轮廓重建，包括：将所述第一端圈特征数据中的第一圆心坐标作为第一参考点，将所述第二端圈特征数据中的第二圆心坐标作为第二参考点；以所述第一端点与所述第一参考点确定的方向为起始角度，基于第二预定角度步长分别采集所述第一端圈拟合空间圆上的各个数据点，作为各个第四参考点并形成第四参考点集；遍历获取所述第四参考集中的每个第四参考点，基于所述第一参考点、所述第二参考点以及所述第四参考点确定第二参考平面，所述第二参考平面用于对所述校正点云数据进行剖分；从所述校正点云数据中获取与所述第二参考平面的距离值小于第二阈值的各个数据点，得到第四点云数据；对所述第四点云数据进行密度聚类，以得到多簇第五点云数据；利用空间圆拟合算法对所述第五点云数据进行拟合，得到所述第五点云数据的第五轴向方向向量、所述第五点云数据拟合空间圆的第五圆心坐标和第五半径；以所述第五圆心坐标为重建圆心，以所述第五半径为重建半径，以所述第五轴向方向向量为旋转轴方向，生成完整空间圆数据，其中，所述完整空间圆数据包括圆本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种悬架弹簧点云数据重建方法，在计算设备中执行，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，其中，端圈包括第一端圈和第二端圈，所述端圈特征数据包括第一端圈特征数据和第二端圈特征数据；
3.如权利要求2所述的方法，其中，利用空间圆拟合算法对所述端圈点云数据进行拟合，得到端圈特征数据，包括：
4.如权利要求2或3所述的方法，其中，利用端点搜索算法，基于所述端圈特征数据，获取所述校正点云数据的轮廓中心线上的起始端点，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述轮廓中心线数据包括多个轮廓中心点；利用骨架提取算法，基于所述端圈特征数据，从所述校正点云数据中提取轮廓中心线数据，包括：
6.如权利要求2-5中任一项所述的方法，其中，利用轮廓重建算法，基于所述端圈特征数据和所述起始端点，对所述校正点云数据进行轮廓重建，包括：
7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述端圈点云数据呈空间螺旋分布。
8.如权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所述三维传感器包括激光测距仪、激光轮廓仪、结构光传感器中的一
9.一种悬架弹簧点云数据重建装置，部署在计算设备中，包括：
10.一种计算设备，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种悬架弹簧点云数据重建方法，在计算设备中执行，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，其中，端圈包括第一端圈和第二端圈，所述端圈特征数据包括第一端圈特征数据和第二端圈特征数据；
3.如权利要求2所述的方法，其中，利用空间圆拟合算法对所述端圈点云数据进行拟合，得到端圈特征数据，包括：
4.如权利要求2或3所述的方法，其中，利用端点搜索算法，基于所述端圈特征数据，获取所述校正点云数据的轮廓中心线上的起始端点，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述轮廓中心线数据包括多个轮廓中心点；利用骨架提取算...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘坚，周飞滔，陈兵，骆文凯，
申请(专利权)人：无锡市锡山区半导体先进制造创新中心，
类型：发明
国别省市：
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