一種復雜外板點云場景對比提取方法及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術實施例公開了一種復雜外板點云場景對比提取方法及裝置，用于解決現有的水火彎板曲面提取通過對板材進行拍攝，提取二維輪廓信息，同時結合相機的內部參數和板材的二維輪廓信息，計算板材的三維數據集，二維數據轉換三維數據過程中會存在采集點和曲面之間存在點偏差，造成數據精度不足的缺陷，而通過激光掃描技術采集高精度的三維點云數據，然后對海量點云數據進行處理，會存在提取速度較慢的技術問題。

Method and device for extracting scene contrast of complicated outer plate point cloud

The embodiment of the invention discloses a method and a device for extracting complex in point cloud scene contrast, is used to solve the lineheating surface current is extracted by the plate to shoot, extracting 2D contour information, combined with the camera internal parameters and plate 2D contour information, 3D data calculation sheet of 2D data sets, 3D the data process there will be point bias between the acquisition point and surface defects caused by the lack of precision data, 3D point cloud data by laser scanning technology and high precision of the system, then the point cloud data for processing, there will be problems of slow extraction technology.

【技術實現步驟摘要】
一種復雜外板點云場景對比提取方法及裝置
本專利技術涉及船體外板加工領域，尤其涉及一種復雜外板點云場景對比提取方法及裝置。
技術介紹
水火彎板是指沿預定的加熱線對板材進行局部線狀加熱，并用水跟蹤冷卻使板材產生局部塑性變形，從而將板材彎成所要求的曲面形狀的彎板方法。有的國家稱為線狀加熱法。在復雜工業環境下，如何在保證復雜外板精度的情況下，提高點云數據集提取速度成為自動化加工過程中一項挑戰。水火彎板曲面提取的現有方法是通過對板材進行拍攝，提取二維輪廓信息，同時結合相機的內部參數和板材的二維輪廓信息，計算板材的三維數據集。雖然這種辦法能夠提取出彎板三維數據，但是二維數據轉換三維數據過程中會存在采集點和曲面之間存在點偏差問題，造成數據精度不足的缺陷。現有的另外方法是通過激光掃描技術采集高精度的三維點云數據，然后對海量點云數據進行處理，雖然這種辦法能夠獲取高精度的三維點云數據，但是直接對海量點云數據進行處理，會存在提取速度較慢問題。
技術實現思路
本專利技術實施例提供了一種復雜外板點云場景對比提取方法及裝置，解決了現有的水火彎板曲面提取通過對板材進行拍攝，提取二維輪廓信息，同時結合相機的內部參數和板材的二維輪廓信息，計算板材的三維數據集，二維數據轉換三維數據過程中會存在采集點和曲面之間存在點偏差，造成數據精度不足的缺陷，而通過激光掃描技術采集高精度的三維點云數據，然后對海量點云數據進行處理，直接對海量點云數據進行處理，會存在提取速度較慢的技術問題。本專利技術實施例提供的一種復雜外板點云場景對比提取方法，包括S1：獲取一個包含復雜外板的高精度三維點云數據集和一個不包含復雜外板的低精度三維點云數據集；S2：通過預定的縮放比例，對所述低精度三維點云數據集進行縮放，獲得所述低精度三維點云數據集的基準點數據集，在所述基準點數據集上建立網格，計算所述網格對應的平面函數；S3：判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據所在的網格，根據網格對應的平面函數判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據是否屬于復雜外板的點云數據，若是，則將屬于復雜外板的所述高精度三維點云數據集的點云數據進行提取，獲得復雜外板三維曲面，若否，則繼續判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據所在的網格。優選地，所述步驟S2具體包括：S21：接收預定的行縮放比例和半徑規則，對所述低精度三維點云數據集進行縮放，獲得所述低精度三維點云數據集的基準點數據集；S22：通過所述基準點數據集獲取三個相鄰的基準點建立對應的三角網格；S23：計算所述三角網格的對應的取值范圍和對應的平面函數。優選地，所述步驟S3具體包括：S31：接收預定的閾值，獲取所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的橫坐標xc2、縱坐標yc2、所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)對應行列網格的平面函數，通過把所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的X軸坐標xc2、Y軸坐標yc2代入所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)對應行列網格的平面函數計算得到高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的新的Z軸坐標zc1；S32：判斷高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的新的Z軸坐標zc1和高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的Z軸坐標zc2的差值是否大于預定的閾值，若是，則述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)為復雜外板的點云數據，對所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)進行提取，獲得復雜外板三維曲面，若否，則繼續獲取所述高精度三維點云數據集的點云數據的橫坐標、縱坐標、高精度三維點云數據集的點云數據對應行列網格的平面函數。本專利技術實施例中提供的一種復雜外板點云場景對比提取裝置，包括：第一獲取單元，用于獲取一個包含復雜外板的高精度三維點云數據集和一個不包含復雜外板的低精度三維點云數據集；計算單元，用于通過預定的縮放比例，對所述低精度三維點云數據集進行縮放，獲得所述低精度三維點云數據集的基準點數據集，在所述基準點數據集上建立網格，計算所述網格對應的平面函數；第二獲取單元，用于判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據所在的網格，根據網格對應的平面函數判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據是否屬于復雜外板的點云數據，若是，則將屬于復雜外板的所述高精度三維點云數據集的點云數據進行提取，獲得復雜外板三維曲面，若否，則繼續判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據所在的網格。優選地，所述計算單元具體包括：縮放子單元，具體用于接收預定的行縮放比例和半徑規則，對所述低精度三維點云數據集進行縮放；第一獲取子單元，具體用于獲得所述低精度三維點云數據集的基準點數據集；第二獲取子單元，具體用于通過所述基準點數據集獲取三個相鄰的基準點建立對應的三角網格；第一計算子單元，具體用于計算所述三角網格的對應的取值范圍和對應的平面函數。優選地，所述第二獲取單元具體包括：接收子單元，具體用于接收預定的閾值，獲取所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的橫坐標xc2、縱坐標yc2、所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)對應行列網格的平面函數；第二計算子單元，具體用于通過把所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的X軸坐標xc2、Y軸坐標yc2代入所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)對應行列網格的平面函數計算得到高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的新的Z軸坐標zc1；判斷子單元，具體用于判斷高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的新的Z軸坐標zc1和高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的Z軸坐標zc2的差值是否大于預定的閾值；第三獲取子單元，具體用于若高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的新的Z軸坐標zc1和高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的Z軸坐標zc2的差值大于預定的閾值，則所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)為復雜外板的點云數據，對所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)進行提取，獲得復雜外板三維曲面；返回子單元，具體用于若高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的新的Z軸坐標zc1和高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的Z軸坐標zc2的差值不大于預定的閾值，則繼續獲取所述高精度三維點云數據集的點云數據的橫坐標、縱坐標、高精度三維點云數據集的點云數據對應行列網格的平面函數。從以上技術方案可以看出，本專利技術實施例具有以下優點：本專利技術實施例中提供的一種復雜外板點云場景對比提取方法及裝置，其中，一種復雜外板點云場景對比提取方法包括：S1：獲取一個包含復雜外板的高精度三維點云數據集和一個不包含復雜外板的低精度三維點云數據集；S2：通過預定的縮放比例，對所述低精度三維點云數據集進行縮放，獲得所述低精度三維點云數據集的基準點數據集，在所述基準點數據集上建立網格，計算所述網格對應的平面函數；S3：判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據所在的本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種復雜外板點云場景對比提取方法，其特征在于，包括：S1：獲取一個包含復雜外板的高精度三維點云數據集和一個不包含復雜外板的低精度三維點云數據集；S2：通過預定的縮放比例，對所述低精度三維點云數據集進行縮放，獲得所述低精度三維點云數據集的基準點數據集，在所述基準點數據集上建立網格，計算所述網格對應的平面函數；S3：判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據所在的網格，根據網格對應的平面函數判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據是否屬于復雜外板的點云數據，若是，則將屬于復雜外板的所述高精度三維點云數據集的點云數據進行提取，獲得復雜外板三維曲面，若否，則繼續判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據所在的網格。

【技術特征摘要】
1.一種復雜外板點云場景對比提取方法，其特征在于，包括：S1：獲取一個包含復雜外板的高精度三維點云數據集和一個不包含復雜外板的低精度三維點云數據集；S2：通過預定的縮放比例，對所述低精度三維點云數據集進行縮放，獲得所述低精度三維點云數據集的基準點數據集，在所述基準點數據集上建立網格，計算所述網格對應的平面函數；S3：判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據所在的網格，根據網格對應的平面函數判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據是否屬于復雜外板的點云數據，若是，則將屬于復雜外板的所述高精度三維點云數據集的點云數據進行提取，獲得復雜外板三維曲面，若否，則繼續判斷所述高精度三維點云數據集的點云數據所在的網格。2.根據權利要求1所述的復雜外板點云場景對比提取方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：S21：接收預定的行縮放比例和半徑規則，對所述低精度三維點云數據集進行縮放，獲得所述低精度三維點云數據集的基準點數據集；S22：通過所述基準點數據集獲取三個相鄰的基準點建立對應的三角網格；S23：計算所述三角網格的對應的取值范圍和對應的平面函數。3.根據權利要求2所述的復雜外板點云場景對比提取方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：S31：接收預定的閾值，獲取所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的橫坐標xc2、縱坐標yc2、所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)對應行列網格的平面函數，通過把所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的X軸坐標xc2、Y軸坐標yc2代入所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)對應行列網格的平面函數計算得到高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的新的Z軸坐標zc1；S32：判斷高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的新的Z軸坐標zc1和高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)的Z軸坐標zc2的差值是否大于預定的閾值，若是，則述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)為復雜外板的點云數據，對所述高精度三維點云數據集的點云數據(xc2,yc2,zc2)進行提取，獲得復雜外板三維曲面，若否，則繼續獲取所述高精度三維點云數據集的點云數據的橫坐標、縱坐標、高精度三維點云數據集的點云數據對應行列網格的平面函數。4.一種復雜外板點云場景對比提取裝置，其特征在于，包括：第一獲取單元，用于獲取一個包含復雜外板的高精度三維點云數據集和一個不包含復雜外板的低精度三維點云數據集；計算單元，用于通過預定的縮放比例，對所述低精度三維點云數據集進行縮放，獲得所述低精度三維點云數據集的基準點數...

【專利技術屬性】
技術研發人員：程良倫，吳偉波，徐金雄，李靜瑤，
申請(專利權)人：廣東工業大學，
類型：發明
國別省市：廣東,44