恭喜江蘇集萃智能光電系統研究所有限公司李棟獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜江蘇集萃智能光電系統研究所有限公司申請的專利一種高效高精度計算剛性點云曲面之間距離的方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114266783B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202111534451.X,技術領域涉及:G06T7/11;該發明授權一種高效高精度計算剛性點云曲面之間距離的方法是由李棟;李蘇祺;黃磊;沈國鋒;陸曉雋設計研發完成,并于2021-12-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種高效高精度計算剛性點云曲面之間距離的方法在說明書摘要公布了:本發明公開了一種高效高精度計算剛性點云曲面之間距離的方法,包括以下步驟:S1、對點云進行區域劃分,得到磨損區域和非磨損區域;對待測點云進行處理,得到純凈的待測點云;S2、將非磨損區域待測點云和參考點云進行基于點云不確定度的ICP迭代配準方法的剛性配準,獲取非磨損區域待測點云的不確定系數和不確定度;S3、高精度磨損測量,獲取點云曲面之間的距離。本發明解決在測量點云和目標點云存在形貌差別的情況下如何進行高精度的配準問題,解決在測量點云和目標點云進行配準時如何保證配準不陷入局部解并達到全局最優的問題,解決目前點云測量中測量精度低,無法滿足高精度測量的問題。
本發明授權一種高效高精度計算剛性點云曲面之間距離的方法在權利要求書中公布了:1.一種高效高精度計算剛性點云曲面之間距離的方法,其特征在于,包括以下步驟:S1、點云區域劃分對點云進行區域劃分,得到磨損區域的點云和非磨損區域的點云;對點云進行處理,得到純凈的待測點云;S2、點云與參考點云配準通過改進的基于點云不確定度的ICP迭代配準將非磨損區域的點云和參考點云進行高精度配準:利用非磨損區域的點云的不確定系數和不確定度,對ICP迭代的點云歐式距離進行加權求和,從而降低噪聲點對配準的干擾,提高配準精度;S3、通過高精度點云間曲面距離計算,最終獲取點云曲面之間的距離;步驟S2中,所述改進的基于點云不確定度的ICP迭代配準中,將點云進行降采樣2L倍,作為迭代的初始值,并將每次進行的降采樣2i倍的待測點云和參考點云均進行保存,隨著迭代的過程,每10*i迭代采用2L-i降采樣結果作為配準的點云集合,直到恢復實際的點云集合大小,以加速點云配準時間,同時,在每次迭代過程中,剔除置信度低的噪聲,提高配準精度;在改進的基于點云不確定度的ICP迭代配準中,在每次迭代過程中,確定非磨損區域的待配準點云的不確定度,可靠點的置信度高,噪聲因置信度低而被剔除,得到點云歐式距離為: Tf=[Rftf]=argminERf|tf其中,qj是相對應的最近點;∑k表示由不確定度組成的協方差矩陣;Rf、tf分別表示每次ICP迭代配準中獲取的最佳旋轉矩陣和平移矩陣,均通過求解公式ER|t的最小值獲得;非磨損區域的待配準點云的不確定度采用以下步驟得到:通過最遠點采樣法對非磨損區域的點云進行點云采樣,獲得距離點云表面最近的K個關鍵點qK;通過Ransac方式從待配準點云上選擇任意兩個點,并分別計算所述兩個點與關鍵點qK的單元向量,所得兩個單元向量的交點為點UK,i,重復上述步驟N遍,得到不確定點集合{UK,i|i=1,...N},進而得到不確定系數: 其中,q表示非磨損區域的參照點云的點云集合Q的其中一點,ρ表示信任性閾值,不確定點集的單元向量越接近,不確定度的系數越大,置信度越高;進而得到關鍵點qK的三維空間分布,得到關鍵點qK的均值uk及不確定度 步驟S3中,高精度磨損的測量具體包括以下步驟:1獲取鄰域相關點的索引集:將磨損區域待測點云和參照區域點云沿高度方向投影為二維點云,將投影后的待測磨損點作為中心點,以r為半徑查找左右參照磨損區域點云的所有點,并儲存對應的索引結合;2確定參照點云平面法向量;根據二維參照點點集Q′i對應的索引集合I,獲得相應的Qi={qij},qij∈R3×L,L表示點集Q′i的長度;采用Ransac算法進行平面擬合對應的法向量s=[ai,bi,ci]T,滿足Ransac算法的對應點集為L′≤L,L’表示點集的集合長;3計算兩個點云的曲面之間的距離:計算鄰域擬合點集的質心點,則曲面距離表示為待測區域點到過質心、平面法向量為s的平面的距離;計算點集的質心點則點云平面之間的距離di表示為待測磨耗點pi到過質心點平面法向量為s的平面的距離; 其中,和分別表示點pi的三個分量,和分別表示質心點的三個分量;ai、bi、ci分別表示擬合局部平面法向量s的三個分量,通過局部平面的Ransac平面擬合獲得;li表示通過質心的平面方程,di表示計算所得兩個曲面之間的距離,通過擬合局部平面實現;4點云重采樣和平滑:應用移動最小二乘法進行點云平滑,并進行點云重采樣,從而獲取最終的兩個點云的曲面之間的距離。
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