一种阵列式大场景结构光三维扫描测量方法及其装置

专利名称：一种阵列式大场景结构光三维扫描测量方法及其装置

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202110892780.5

专利申请（专利权）人：天津微深联创科技有限公司
权利人地址：天津市西青区西青经济技术开发区赛达新型产业园C座18层1808

专利发明（设计）人：马杰,党旭飞,周荣强,刘伟,张淼

专利摘要：本发明提供了一种阵列式大场景结构光三维扫描测量方法及其装置，本发明中将编码光栅条纹投影到待测物体表面，由图像采集装置将拍摄到的条纹图像输入到控制装置中，然后根据光栅的形状精确计算出物体表面大量采样点的空间坐标点云数据，对阵列采集中不同位置的点云数据、不同位置的阵列重叠位置的点云数据进行处理，进而更加完整的呈现出物体的三维立体模型；得到的模型可用作三维全尺寸测量检测；本发明测量方法能过够得到更优化的待测工件三维模型，从而是使对待测工件的测量更加准确；本发明的测量装置其结构合理，方便快捷，系统稳定，大大的提高了工业生产现场的检测效率及准确率。

主权利要求：
1.一种阵列式大场景结构光三维扫描测量方法，其特征在于，包括如下步骤：将编码光栅条纹投影到待测物体表面；
图像采集装置将编码光栅条纹输入到处理装置内进行处理；
处理装置根据编码光栅条纹的形状计算出待测物体表面大量采样点的空间坐标的点云数据；
对阵列采集中不同位置的点云数据进行对齐处理：点云数据处理包括点到点间点云数据对齐处理和点到面间点云数据对齐处理；
对阵列采集中不同位置的阵列重叠位置点云数据进行对齐处理：根据空间坐标的点云数据得到完整的待测物体的三维立体模型；
其中，所述点到点间点云数据对齐处理方法为：pi代表不同视角下的对应点；
qi代表不同视角下的近邻点；
R代表阵列中不同位置间的相对位姿旋转矩阵；
t代表阵列中不同位置间的相对位姿平移向量；
所述点到面间点云数据对齐处理方法为：pi代表不同视角下的对应点；
qi代表不同视角下的近邻点；
nqi代表q点周围局部平面模型的法向量；
R代表阵列中不同位置间的相对位姿旋转矩阵；
t代表阵列中不同位置间的相对位姿平移向量。
2.根据权利要求1所述的一种阵列式大场景结构光三维扫描测量方法，其特征在于，所述阵列采集中不同位置的阵列重叠位置点云数据处理方法为：其中，M表示阵列中有M个采集位置；
和 是近邻点；
表示 和 近邻点之间的距离测度。
3.一种应用权利要求1或2所述的一种阵列式大场景结构光三维扫描测量方法的阵列式大场景结构光三维扫描测量装置，包括工作台，所述工作台上设有支架，其特征在于，所述支架上设有投放采集装置，所述投放采集装置与处理装置连接，所述处理装置与显示装置连接；所述投放采集装置包括光栅投放装置和图像采集装置。
4.根据权利要求3所述的阵列式大场景结构光三维扫描测量装置，其特征在于，所述支架为四个。
5.根据权利要求4所述的阵列式大场景结构光三维扫描测量装置，其特征在于，所述光栅投放装置、图像采集装置分别为四个。
6.根据权利要求3所述的阵列式大场景结构光三维扫描测量装置，其特征在于，所述投放采集装置采用一体装置。 说明书 : 一种阵列式大场景结构光三维扫描测量方法及其装置技术领域[0001] 本申请涉及工件测量技术领域，具体涉及一种阵列式大场景结构光三维扫描测量方法及其装置。背景技术[0002] 三维扫描是指集光、机、电和计算机技术于一体的高新技术，主要用于对物体空间外形和结构及色彩进行扫描，以获得物体表面的空间坐标；三维视觉设备是一种用来检测并分析现实世界中物体或环境的形状(几何构造)与外观数据，并用来进行三维重建计算，创建实际物体的数字模型，针对一些外形复杂，尺寸较大的工业零部件，传统测量方面实行起来比较困难。[0003] 发明人对本发明尽可能进行了详细、全面地检索，得到了如下现有技术，现对这些现有技术做简单介绍，并和本发明的技术方案做相关对比，以便更好的了解本发明的发明构思，展现本发明的技术优势和技术特点。[0004] 现有技术1：申请号为:CN201710820667.X，本申请提供了一种适用于大场景测量的装置，包括装置固定结构、装置框架结构、光学器件定位支架、光学器件、电源与计算平台；一种基于上述装置的测量方法，包括以下步骤：[0005] 步骤1，根据场景要求进行相机及镜头、激光器、滤光片的选型；[0006] 步骤2，对装置中各组件进行安装，相机与水平面倾斜，激光器与水平面垂直；[0007] 步骤3，采用相机进行图像采集，对采集到的图像进行处理，获取激光条纹特征与信息，调用相机函数，将相应信息转换成目标高度特征信息数组；[0008] 步骤4，将左右两个相机的目标高度特征信息数组按照空间位置和顺序拼接在一起，去除重复部分，得到整个空间的目标高度特征信息数组。[0009] 本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)本发明适用于大于1米的空间高精度测量；(2)本发明结构简单，制造容易，调试与对准容易；(3)本发明可实现性好，针对大型移动式工业机器人有较好应用意义。[0010] 上述技术方案并没有提到如何更优的对大尺寸的工件进行测量，如：如何对阵列采集中不同位置点云数据进行对齐、如何对阵列重叠位置点云数据全局优化等，上述技术方案也没有任何相关的技术启示，因此，现有技术1和本发明要解决的技术问题不同，所采用的技术方案也不同。[0011] 现有技术2：申请号为：CN201710233259.4，本申请提供了一种面向大场景的三维可视化方法，包括：[0012] S1，基于大场景的视频数据及扫描数据，获取所述大场景的图像序列；[0013] S2，基于所述图像序列，进行图像特征提取与匹配、稀疏重建和稠密三维重建，获取所述大场景的三维数据；[0014] S3，基于所述三维数据进行三维建模。[0015] 本实施例将复杂场景拍摄成的视频或扫描件，处理成图像序列；利用基于图像建模的三维重建方法处理为三维点云数据，并通过主流三维软件的接口实时绘制并渲染出三维场景模型；本发明所述方法特别适合大场景或古遗址的三维重建，可以生动有效的还原场景下的真实物貌及人文历史信息。[0016] 同理，上述技术方案并没有提到如何更优的对大尺寸的工件进行测量，如：如何对阵列采集中不同位置点云数据进行对齐、如何对阵列重叠位置点云数据全局优化等，上述技术方案也没有任何相关的技术启示，因此，现有技术2和本发明要解决的技术问题不同，所采用的技术方案也不同。[0017] 综上所述，现有技术中的缺点为：[0018] (1)针对一些外形复杂，尺寸较大的工业零部件，传统测量方面实行起来比较困难；[0019] (2)现有技术中的大尺寸的工件测量，没有技术技术方案解决如何更优的对大尺寸的工件进行测量；[0020] 因此，需要提供一种新的技术方案来解决上述技术问题。发明内容[0021] 本申请提供了一种阵列式大场景结构光三维扫描测量方法，包括如下步骤：[0022] 将编码光栅条纹投影到待测物体表面；[0023] 图像采集装置将编码光栅条纹输入到处理装置内进行处理；[0024] 处理装置根据编码光栅条纹的形状计算出待测物体表面大量采样点的空间坐标的点云数据；[0025] 对阵列采集中不同位置的点云数据进行对齐处理：[0026] 对阵列采集中不同位置的阵列重叠位置点云数据进行对齐处理：[0027] 根据经过对齐处理的空间坐标的点云数据得到完整的待测物体的三维立体模型。[0028] 优选地，所述阵列采集中不同位置的点云数据对齐处理包括点到点间点云数据对齐处理和点到面间点云数据对齐处理。[0029] 优选地，所述点到点间点云数据对齐处理方法为：[0030][0031] 其中：pi代表不同视角下的对应点；[0032] qi代表不同视角下的近邻点；[0033] R代表阵列中不同位置间的相对位姿旋转矩阵；[0034] t代表阵列中不同位置间的相对位姿平移向量。[0035] 优选地，所述点到面间点云数据对齐处理方法为：[0036][0037] 其中：pi代表不同视角下的对应点；[0038] qi代表不同视角下的近邻点；[0039] nqi代表q点周围局部平面模型的法向量；[0040] R代表阵列中不同位置间的相对位姿旋转矩阵；[0041] t代表阵列中不同位置间的相对位姿平移向量。[0042] 优选地，所述阵列采集中不同位置的阵列重叠位置点云数据处理方法为：[0043][0044] 其中，M表示阵列中有M个采集位置；[0045] 和 是近邻点；[0046] 表示 和 近邻点之间的距离测度；[0047] 一种阵列式大场景结构光三维扫描测量装置，包括工作台，所述工作台上设有支架，所述支架上设有投放采集装置，所述投放采集装置处理装置连接。[0048] 优选地，所述支架为四个，分别设置工作台的四个角上。[0049] 优选地，所述投放采集装置包括光栅投放装置和图像采集装置。[0050] 优选地，所述光栅投放装置为四个。[0051] 优选地，所述图像采集装置为四个。[0052] 优选地，所述投放采集装置采用一体装置，所述数量为四个。[0053] 本发明中将编码光栅条纹投影到待测物体表面，由图像采集装置将拍摄到的条纹图像输入到控制装置中，然后根据光栅的形状精确计算出物体表面大量采样点的空间坐标点云数据，对阵列采集中不同位置的点云数据、不同位置的阵列重叠位置的点云数据进行处理，进而更加完整的呈现出物体的三维立体模型；得到的模型可用作三维全尺寸测量检测；本发明测量方法能过够得到更优化的待测工件三维模型，从而是使对待测工件的测量更加准确；本发明的测量装置其结构合理，方便快捷，系统稳定，大大的提高了工业生产现场的检测效率及准确率。附图说明[0054] 图1是本申请的点到点间距离对齐模型图；[0055] 图2是本申请的点到平面间距离对齐模型图；[0056] 图3是本申请的测量装置的结构示意图；[0057] 1、工作台2、支架3、安装支架4、投放采集装置。具体实施方式[0058] 以下结合附图1至附图3对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当说明的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。[0059] 实施例一：[0060] 本申请提供了一种阵列式大场景结构光三维扫描测量方法，包括如下步骤：[0061] 将编码光栅条纹投影到待测物体表面；[0062] 图像采集装置将编码光栅条纹输入到处理装置内进行处理；[0063] 处理装置根据编码光栅条纹的形状计算出待测物体表面大量采样点的空间坐标的点云数据；优选地，根据光栅的形状利用三角法等精确计算出物体表面大量采样点的空间坐标；[0064] 对阵列采集中不同位置的点云数据进行对齐处理：[0065] 对阵列采集中不同位置的阵列重叠位置点云数据进行对齐处理：[0066] 根据空间坐标的点云数据得到完整的待测物体的三维立体模型；此三维立体模型可用作三维全尺寸测量检测。[0067] 实施例二：[0068] 本实施例对点云数据对齐处理进行具体限定，具体地，所述点云数据对齐处理包括点到点间点云数据对齐处理和点到面间点云数据对齐处理。[0069] (1)点到点间的优化策略[0070] 点到点间距离对齐模型如图1所示：[0071] 阵列中不同视角下重叠点云的点优化模型如下，即所述点到点间点云数据对齐处理方法为：[0072][0073] 其中：pi代表不同视角下的对应点；[0074] qi代表不同视角下的近邻点；[0075] R代表阵列中不同位置间的相对位姿旋转矩阵；[0076] t代表阵列中不同位置间的相对位姿平移向量。[0077] 可以通过SVD方法等解出阵列中不同位置间的相对位姿旋转矩阵R和平移向量t。[0078] (2)点到面间的优化策略[0079] 点到面间距离对齐模型如图2所示：[0080] 阵列中不同视角下重叠点云的点优化模型如下，即所述点到面间点云数据对齐处理方法为：[0081][0082] 其中：[0083] pi代表不同视角下的对应点；[0084] qi代表不同视角下的近邻点；[0085] nqi代表q点周围局部平面模型的法向量；[0086] R代表阵列中不同位置间的相对位姿旋转矩阵；[0087] t代表阵列中不同位置间的相对位姿平移向量；可以通过SVD方法等解出阵列中不同位置间的相对位姿旋转矩阵R和平移向量t。[0088] 实施例三：[0089] 本实施里对阵列采集中不同位置的阵列重叠位置点云数据进行对齐处理的方法进行限定：即对阵列重叠位置点云数据全局优化方法进行具体限定：[0090] (1)两幅有重叠点云的优化模型[0091][0092] 两幅有重叠点云的优化模型如上公式，两幅点云的位置关系用有向图A表示；不同位置的点云通过刚性变换gh和gk转换到统一坐标系下，如果 和 是近邻点，它们之间的距离测度用 表示；如果A中的元素为1，即A(h,k)＝1，表明两幅点云间有位置重叠；模型求解采用常见的Levenberg‑Marquardt非线性优化方法得到全局最优解。[0093] (2)如果阵列中有M个采集位置，则M组点云交互融合的全局误差模型公式如下：[0094][0095] 其中，M表示阵列中有M个采集位置；[0096] 和 是近邻点；[0097] 表示 和 近邻点之间的距离测度；[0098] 有向图A的邻接矩阵A(h,k)＝1,表明两幅点云间有位置重叠；模型求解采用常见的Levenberg‑Marquardt非线性优化方法得到全局最优解。[0099] 实施例四：[0100] 本实施例提供了一种阵列式大场景结构光三维扫描测量装置，包括工作台1，工作台1上用于防止大型的待测工件，所述工作台1上设有支架2，所述支架2通过焊接、粘结、螺纹连接、安装支架3连接等众所周知的固定方式与工作台固定，所述支架2上设有投放采集装置4，投放采集装置4用于对待测物品投放编码光栅条纹，投放采集装置4在支架3上的位置可以进行调节，投放采集装置4对编码光栅条纹进行采集；所述投放采集装置4与处理装置连接，投放采集装置4将采集到的编码光栅条纹传输给处理装置进行处理并通过显示屏进行显示，处理装置根据编码光栅条纹的形状计算出待测物体表面大量采样点的空间坐标的点云数据；根据光栅的形状利用三角法等精确计算出物体表面大量采样点的空间坐标；处理装置对阵列采集中不同位置的点云数据进行对齐处理，处理装置对阵列采集中不同位置的阵列重叠位置点云数据进行对齐处理：根据空间坐标的点云数据得到完整的待测物体的三维立体模型，此三维立体模型可用作三维全尺寸测量检测。[0101] 优选地，所述支架2为四个，分别设置工作台1的四个角上。[0102] 优选地，所述投放采集装置4包括光栅投放装置和图像采集装置；所述光栅投放装置可以采用现有技术中的可以投放编码光栅设备即可，所述图像采集装置采用现有中的工业相机、摄像机等设备，更优选地，所述光栅投放装置为四个，所述图像采集装置为四个。[0103] 优选地，所述投放采集装置可以采用一体装置，所述投放采集装置为四个；投放采集装置采用现有技术中的视觉传感器即可。[0104] 本发明中将编码光栅条纹投影到待测物体表面，由图像采集装置将拍摄到的条纹图像输入到控制装置中，然后根据光栅的形状精确计算出物体表面大量采样点的空间坐标点云数据，对阵列采集中不同位置的点云数据、不同位置的阵列重叠位置的点云数据进行处理，进而更加完整的呈现出物体的三维立体模型，得到的模型可用作三维全尺寸测量检测；本发明测量方法能过够得到更优化的待测工件三维模型，从而使待测工件的测量更加准确；本发明的测量装置其结构合理，方便快捷，系统稳定，大大的提高了工业生产现场的检测效率及准确率。[0105] 上述未具体描述的装置、连接关系等均属于现有技术，本发明在此不做具体的赘述。[0106] 以上结合附图详细描述了本申请的优选方式，但是，本申请并不限于上述实施方式中的具体细节，在本申请的技术构思范围内，可以对本申请的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本申请的保护范围。[0107] 另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本申请各种可能的组合方式不再另行说明。[0108] 此外，本申请的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本申请的思想，申请其同样应当视为本申请所公开的内容。

专利地区：天津

专利申请日期：2021-08-04

专利公开日期：2024-07-26

专利公告号：CN113587816B