基于三維激光掃描技術(shù)的工業(yè)螺栓圓孔的中心點快速測定方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于三維激光掃描技術(shù)的工業(yè)螺栓圓孔的中心點快速測定方法，利用三維激光掃描測量技術(shù)，獲得有螺栓圓孔的待測工業(yè)構(gòu)件的點云數(shù)據(jù)；建立點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系；根據(jù)點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系，判斷點云數(shù)據(jù)中的點是否為邊界點；提取邊界點，并進行閾值分割提??；將提取出來的點云，利用最小二乘法計算其所在的球面中心點，即為螺栓圓孔的表面中心點。本發(fā)明能夠?qū)哂卸鄠€特征邊界的點云中心點位置進行檢測，能正確的計算位于同一工業(yè)構(gòu)件上的所有螺栓圓孔的中心點，提高了現(xiàn)有的螺栓圓孔的檢測效率。
【專利說明】
基于三維激光掃描技術(shù)的工業(yè)螺栓圓孔的中心點快速測定 方法
技術(shù)領域
[0001] 本發(fā)明屬于工業(yè)檢測領域，具體涉及一種基于三維激光掃描技術(shù)的工業(yè)螺栓圓孔 的中心點快速測定方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 大型工業(yè)鋼結(jié)構(gòu)在正式交付使用前需要對鋼結(jié)構(gòu)產(chǎn)品進行試組裝。試組裝是指在 計算機中模擬組裝過程，使得連接處的螺栓孔一一對應，最終完成試組裝過程。在進行模擬 組裝時，需要單獨計算螺栓孔的空間位置。國內(nèi)目前主要采用的方法是近景攝影測量技術(shù)， 但是該方法依靠人力來完成，周期長，自動化效率低。隨著現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展，傳統(tǒng)依靠人 力進行的試組裝方法已經(jīng)不能滿足高效率的工業(yè)生產(chǎn)和制造需求。
[0003] 在實際生產(chǎn)中，對于鋼構(gòu)件的圓孔中心點提取通常是將球形標靶置于螺栓孔的圓 孔中心，采用近景攝影測量技術(shù)計算球形標靶的中心位置，采用這種方法要求螺栓圓孔中 心時，對鋼結(jié)構(gòu)產(chǎn)品的表面光度以及攝像機的要求精度高，采集時間長，效率低。
[0004]三維激光掃描測量技術(shù)是近幾年發(fā)展起來的新型測量技術(shù)，該技術(shù)可以直接從實 物中獲得三維數(shù)據(jù)，并對測量物體進行模型重建，由于點云中的每個數(shù)據(jù)都是直接從被測 物體表面獲取，保證了數(shù)據(jù)的完整性、真實性和可靠性。
[0005] 目前對于散亂點云的提取主要有兩類方法：一種是基于點云的三角形網(wǎng)，通過三 角網(wǎng)的拓撲關系提取點云的邊界。如果三角網(wǎng)中某條邊屬于一個三角面片，那么該條邊的 兩個點則為邊界點。遍歷整個三角形網(wǎng)格即可求出所有的邊界點。其不足之處在于采用三 角形網(wǎng)格的構(gòu)網(wǎng)時間長，且不能適應各種復雜點云數(shù)據(jù)的三角化。另一種是直接從散亂點 云中提取邊界點。Orriols等利用遞歸最小二乘法進行了邊界線的快速提取，其不足之處在 于得到的邊界線不夠清晰。柯映林等將采用邊界柵格識別方法及空間拓撲結(jié)構(gòu)對點云邊界 進行了提取，算法結(jié)果受點云密度估計的影響。胡鑫等提出采用三角剖分的方法對點云進 行快速三角化重建，根據(jù)點云的曲率確定散亂點云的邊界。孫殿柱等采用R樹建立的散亂點 云的拓撲索引關系，建立參考點集的基準平面，計算所有點到基準平面的距離，從而識別點 云的邊界。顧圓圓等提出通過構(gòu)建空間柵格的方法建立了點云的拓撲關系，采用KD樹來搜 索點云的邊界。張旭等通過曲線擬合與截面優(yōu)化的方法來確定邊界點。
[0006] Z h a n g等通過對點云法向量的估計來判斷平滑區(qū)域與尖銳區(qū)域的點云特征，實現(xiàn) 點云邊界的提取。Pang根據(jù)局部表面擬合多項式方法計算點云模型上每個點的主曲率和主 方法，用絕對值較大的主曲率對潛在的特征點進行邊界判斷。Mr igot等通過點云的卷積協(xié) 方差矩陣進行計算，通過點云曲面的主曲率以及尖銳邊的夾角進行邊界點的提取。Liu提出 了基于多尺度算子的邊界點提取方法，將噪聲點根據(jù)邊界點密度大小進行去除，從而得到 光滑的邊界線。
[0007] 對于具有多個邊界特征的散亂點云，運用上述方法難以實現(xiàn)局部感興趣的目標特 征邊界提取。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是:提供一種基于三維激光掃描技術(shù)的工業(yè)螺栓圓孔的 中心點快速測定方法，能夠適應大批量、高質(zhì)量、快速的產(chǎn)品檢測需求。
[0009] 本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案為:一種基于三維激光掃描技術(shù)的 工業(yè)螺栓圓孔的中心點快速測定方法，其特征在于:它包括以下步驟：
[0010] S1、利用三維激光掃描測量技術(shù)，獲得有螺栓圓孔的待測工業(yè)構(gòu)件的點云數(shù)據(jù)； [0011] S2、建立點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系；
[0012] S3、根據(jù)點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系，判斷點云數(shù)據(jù)中的點是否為邊界點；
[0013] S4、提取邊界點，并進行閾值分割提??；
[0014] S5、將提取出來的點云，利用最小二乘法計算其所在的球面中心點，即為螺栓圓孔 的表面中心點。
[0015] 按上述方案，所述的S2采用KD樹法建立點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系。
[0016] 按上述方案，所述的S3在點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系中，搜索每個點的K鄰域，根據(jù)K 鄰域構(gòu)成的最小二乘平面的投影點角度差來判斷該點云是否為邊界點;將邊界點當作種子 點，繼續(xù)判斷該種子點周圍是否存在邊界點。
[0017] 按上述方案，所述的S4采用RANSAC算法進行閾值分割提取。
[0018] 本發(fā)明的有益效果為:本發(fā)明能夠?qū)哂卸鄠€特征邊界的點云中心點位置進行檢 測，能正確的計算位于同一工業(yè)構(gòu)件上的所有螺栓圓孔的中心點，提高了現(xiàn)有的螺栓圓孔 的檢測效率。
【附圖說明】
[0019] 圖1為邊界點判別示意圖。
[0020] 圖2為RANSAC計算示例。
[0021]圖3為螺栓圓孔的點云數(shù)據(jù)效果圖。
[0022]圖4為提取邊界點后的點云數(shù)據(jù)效果圖。
[0023]圖5為RANSAC算法進行閾值分割提取后的點云數(shù)據(jù)效果圖。
[0024]圖6為圓周中心點的點云效果圖。
[0025]圖7為各中心點之間的距離圖。
【具體實施方式】
[0026]下面結(jié)合具體實例和附圖對本發(fā)明做進一步說明。
[0027]本發(fā)明提供一種基于三維激光掃描技術(shù)的工業(yè)螺栓圓孔的中心點快速測定方法， 包括以下步驟：
[0028] S1、利用三維激光掃描測量技術(shù)，獲得有螺栓圓孔的待測工業(yè)構(gòu)件的點云數(shù)據(jù)。
[0029] S2、建立點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系。
[0030]建立空間拓撲結(jié)構(gòu)在點云數(shù)據(jù)處理中已被廣泛應用。常見的空間索引有KD樹法、 八叉樹法和空間柵格法。其中較為常用的是八叉樹法和KD樹法。八叉樹通過對三維空間的 幾何實體進行體元剖分，每個體元具有相同的時間和空間復雜度，通過循環(huán)遞歸的劃分方 法對三維空間的幾何對象進行剖分，從而構(gòu)成具有根節(jié)點的方向圖。KD樹是一種帶有約束 條件的二分查找樹，在區(qū)間和鄰近搜索時能快速進行點云的檢索。因此，本發(fā)明選用KD樹建 立三維數(shù)據(jù)點之間的拓撲關系。
[0031] 在樹的根部所有子節(jié)點以第一個指定的維度上被分開，即：第一維坐標小于根節(jié) 點的點云分在左邊的子樹中，第一維坐標大于根節(jié)點的點云分在右邊的子樹中；樹的每一 級都在下一個維度上分開，所有其他的維度用完之后就回到第一個維度;重復上述過程，直 到用戶準備分類的最后一個樹僅由一個元素組成。
[0032] S3、根據(jù)點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系，判斷點云數(shù)據(jù)中的點是否為邊界點。
[0033] 如果點云中某點P1是邊界點，其k鄰域的點將分布在某一側(cè)，如圖1(a)所示；如果 是非邊界點P2,則其k鄰域的點會分布在該點的周圍，如圖1(b)所示。
[0034] 在點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系中，搜索每個點的K鄰域，根據(jù)K鄰域構(gòu)成的最小二乘 平面的投影點角度差來判斷該點云是否為邊界點；將邊界點當作種子點，繼續(xù)判斷該種子 點周圍是否存在邊界點。
[0035] 首先將P點(P1或P2)與k鄰域的點構(gòu)造局部最小二乘平面，然后將P點(P1或P2)與k 鄰域的點投影到該平面上。依次計算P點與k鄰域點的夾角，以圖1為例，選取離P點(P1或P2) 最近的點Qj，以PQj作為基準向量，然后取k鄰域中除Qj以外的任意一點Qi，計算向量PQi和 向量PQj夾角，當最大夾角max L超過某一閥值時認為P點(P1或P2)為邊界點，否則認為P點 為內(nèi)部點。閥值的大小設定根據(jù)點云的密度分布情況而定，閥值的經(jīng)驗值一般取V2。
[0036] S4、提取邊界點，并進行閾值分割提取。
[0037] 將所有符合要求的特征點在程序中用棧進行保存，得到符合要求的邊界點。
[0038] 在計算過程中，由于符合邊界點的點云分布在不同層中，由于需要計算螺栓圓孔 表面的中心點，因此，需要對選取出來的點云進行分割，保留盡可能在面上的點云數(shù)據(jù)。本 發(fā)明選取了 RANSAC算法進行點云分割。
[0039] RANSAC(Random Sample Consensus)算法由Fischler和Bolles提出的點云分割算 法，該算法根據(jù)一組包含異常數(shù)據(jù)的樣本數(shù)據(jù)集，計算該數(shù)據(jù)集的數(shù)學最佳模型參數(shù)，選取 有效點云數(shù)據(jù)的方法，如圖2。該算法隨機抽選出一個樣本子集，使用最小方差估計這個子 集的計算模型參數(shù)，然后計算所有樣本與該模型的偏差，使用一個預先設定好的閥值與偏 差比較，當偏差小于閥值時，該樣本點屬于模型內(nèi)樣本點，并記錄;否則為模型外樣本點，并 記錄，重復這一過程。每一次重復都記錄當前最佳的模型參數(shù)，所謂最佳就是模型內(nèi)樣本點 最多。重復結(jié)束后，最佳模型參數(shù)就是最終的模型參數(shù)估計值。
[0040] RANSAC算法計算方法如下：
[0041 ]步驟1:根據(jù)公式確定最小抽樣點云數(shù)Μ與置信概率P:
[0042] 1-(1-(1-ε)Μ)Μ=Ρ
[0043] 式中，ε為數(shù)據(jù)錯誤率，m為模型參數(shù)計算時需要的最小數(shù)據(jù)量，P為置信概率。
[0044] 步驟2:計算抽樣模型的參數(shù)，用所有原始點云數(shù)據(jù)對模型參數(shù)質(zhì)量進行檢驗，獲 得每個模型參數(shù)的正確點云數(shù)量；
[0045]步驟3:根據(jù)正確點云數(shù)的數(shù)量和正確點云的方差來選擇最優(yōu)模型參數(shù)；
[0046]步驟4:用最優(yōu)模型參數(shù)包含的正確點云估計最終點云的模型參數(shù)。
[0047]該算法能支持平面、二次曲面等多種幾何基元的擬合，能在一定粗差的點云中擬 合出正確的幾何基元。
[0048] S5、將提取出來的點云，利用最小二乘法計算其所在的球面中心點，即為螺栓圓孔 的表面中心點。
[0049] 本發(fā)明以某塊帶有若干螺栓圓孔的工業(yè)構(gòu)件為實施例，利用三維激光掃描測量技 術(shù)，獲得有螺栓圓孔的待測工業(yè)構(gòu)件的點云數(shù)據(jù)，如圖3所示。按本實施例中的方法，判斷點 云數(shù)據(jù)中的點是否為邊界點時，設定閥值為V2,點云搜索半徑為0.01，得到的點云邊界效 果圖如圖4所示。采用RANSAC算法進行閾值分割提取后，得到的點云數(shù)據(jù)效果圖如圖5所示。 正常情況下，若工件構(gòu)件結(jié)構(gòu)表面是平整的，采用本算法提取出來的點云表面不會出現(xiàn)一 些多余點，由于本發(fā)明所選的工業(yè)構(gòu)件存在銹斑，導致了表面雜點的存在，若為新的工業(yè)構(gòu) 件，則不會有如此多的噪聲點。由于表面圓周是采用手動方式提取圓周點云，因此，不影響 最終的計算結(jié)果。本實施例中選取了不存在銹斑部分的六個點的圓周進行中心點的計算， 如圖6所示，依次手動提取6個點的圓周，采用最小二乘法計算各個圓周的中心點。
[0050] 采用最小二乘法計算各個圓周的中心點之間的距離，如圖7所示，得到的計算結(jié)果 如表1所示。
[0051 ]表1各個圓周的中心點之間的距離
[0053]從表1可是看出，各個圓周的中心點之間的距離誤差不超過1mm，滿足鋼結(jié)構(gòu)的精 度誤差。這說明本發(fā)明提出的方法能正確的提取點云的中心點，能有效避免噪聲點的干擾。 [0054]本發(fā)明從實際生產(chǎn)出現(xiàn)，針對現(xiàn)有的螺栓圓孔表面中心點計算效率低的問題，結(jié) 合現(xiàn)有的點云數(shù)據(jù)，提出了一種新的計算方法，實驗結(jié)果表明，該方法能正確的計算螺栓圓 孔的中心點，提高了現(xiàn)有的螺栓圓孔的檢測效率。
[0055]以上實施例僅用于說明本發(fā)明的設計思想和特點，其目的在于使本領域內(nèi)的技術(shù) 人員能夠了解本發(fā)明的內(nèi)容并據(jù)以實施，本發(fā)明的保護范圍不限于上述實施例。所以，凡依 據(jù)本發(fā)明所揭示的原理、設計思路所作的等同變化或修飾，均在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于三維激光掃描技術(shù)的工業(yè)螺栓圓孔的中心點快速測定方法，其特征在于： 它包括以下步驟： 51、 利用三維激光掃描測量技術(shù)，獲得有螺栓圓孔的待測工業(yè)構(gòu)件的點云數(shù)據(jù)； 52、 建立點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系； 53、 根據(jù)點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系，判斷點云數(shù)據(jù)中的點是否為邊界點； 54、 提取邊界點，并進行閾值分割提?。? 55、 將提取出來的點云，利用最小二乘法計算其所在的球面中心點，即為螺栓圓孔的表 面中心點。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維激光掃描技術(shù)的工業(yè)螺栓圓孔的中心點快速測定方 法，其特征在于:所述的S2采用KD樹法建立點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于三維激光掃描技術(shù)的工業(yè)螺栓圓孔的中心點快速測定方 法，其特征在于:所述的S3在點云數(shù)據(jù)的空間拓撲關系中，搜索每個點的K鄰域，根據(jù)K鄰域 構(gòu)成的最小二乘平面的投影點角度差來判斷該點云是否為邊界點；將邊界點當作種子點， 繼續(xù)判斷該種子點周圍是否存在邊界點。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于三維激光掃描技術(shù)的工業(yè)螺栓圓孔的中心點快速測定方 法，其特征在于:所述的S4采用RANSAC算法進行閾值分割提取。
【文檔編號】G01B11/00GK106091923SQ201610370736
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年5月30日
【發(fā)明人】龔珍
【申請人】武漢理工大學