三维点云数据获取用的基准体及点云合成方法 技术领域 本发明涉及计算机视觉三维扫描及检测技术领域， 具体涉及一种三维点云数据获 取用的基准体及点云合成方法。
背景技术 三维点云数据的获取就是指通过三维数字化技术得到物体的形态结构， 高精度的 点云数据能够较好地表现被测物体的三维形态特征， 在汽车、 五金家电、 航空、 陶瓷等模具 及产品开发， 古董、 工艺品、 雕塑、 人像制品等快速原型制作， 机械外形设计、 医学整容、 人体 外形制作、 人体形状测量及植物形态获取等领域均有重要的应用。
点云数据的获取方法中较常规的是利用三维激光扫描仪来获取三维点云数据。 这 种方法虽然获取数据比较灵活， 可以边扫描边获得最终的点云， 但该技术方案的缺陷在于 当获取较复杂外形的物体时， 获取速度慢、 丢失数据多、 点云稀疏、 并且获取的点云数据没 有颜色， 不利于三维点云数据的合成等后处理。 另一种获取方法是结构光法， 即将投射器发 出的光经过光学系统形成点、 线、 编码图案等形式投向景物， 在景物上形成图案并由摄像机 摄取， 而后由图像根据三角法和传感器结构参数进行计算、 得到景物表面的深度图像， 进一 步计算出物面的三维坐标值。
任卿、 刁常宇、 鲁东明、 刘刚在文献 《基于结构光的文物三维重建》 ( 敦煌研究， 2005， 93(5) ： 102-106) 中公开了一种基于投影编码结构光的三维重建系统， 其原理是基于 结构光进行重建， 投影一组结构光到三维场景中， 通过分析不同编码结构光在物体上的投 影变化来提取物体的三维形状 ； 基于结构光原理的三维扫描系统一般由下面几部分组成 ： 数控转台、 高精度三维纹理信息获取终端、 三维数据处理计算机、 三维信息采集终端、 三维 信息采集软件。通过该系统合成三维点云的方法是将物体放在数控转台上， 获取不同角度 的点云数据， 然后用参考点法， 将不同角度的点云进行拼接， 合成一个完整的三维点云。虽 然该方法每一次得到的某个角度的点云精度非常高， 数控转台的精度也非常高， 但其缺陷 之处在于， 由于最后采用手工合成一个完整的三维点云， 因此合成某些复杂物体如活体植 物等物体时， 合成的三维点云的精度较低。
龙玺、 钟约先、 李仁举、 由志福在文献 《结构光三维扫描测量的三维拼接技术》 (清 华大学学报 ( 自然科学版 )， 2002， 42(4) ： 477-480) 也公开了一种新的三维拼接技术， 即利 用一个步进电机驱动的旋转工作台对不同视场的数据点云进行数据缝合， 以提供完整的零 件表面三维信息， 但是该文没有提供旋转工作台转轴的具体确定方法， 且也仅提出用参考 点法， 而其实践中， 单靠肉眼和鼠标在点云中寻找并确定参考点， 最后合成的三维点云精度 较低， 往往会有明显的重影。
发明内容
本发明提供了一种三维点云数据获取用的基准体， 用于确定旋转工作台的中心转 轴， 解决了现有技术中用参考点法合成的三维点云精度较低且不完整的问题。一种三维点云数据获取用的基准体， 包括底座， 所述的底座中心固定有垂直于底 座的支撑轴， 支撑轴上设有上下放置的至少两个金属的球体， 球体与球体之间通过连接轴 固定连接 ； 所述的球体表面有喷砂层。
所述的球体的球面轮廓度为 0.05， 表面粗糙度为 3.2 ～ 6.3。
所述的球体材料选用轴承钢、 铁合金、 铸铁中的一种。
优选， 所述的球体数量为两个或三个以上。
本发明中的基准体对球体的内部结构没有要求， 一般采用实心球体即可， 但对球 体的表面有很高的要求， 主要包括球面轮廓度和表面粗糙度这两个参数， 其中球面轮廓度 表征球体的加工精度， 表面粗糙度表征球体的表面处理效果， 两者均是影响三维点云合成 效果的主要因素。 因此， 本发明采用喷砂工艺对球体的金属表面进行喷砂处理， 使得处理后 的球体既能维持金属球体的原有加工精度， 又能克服当金属材料加工精度较高时， 球体表 面过于光洁， 不利于以结构光的方式获取球体外形点云的技术缺陷。本发明中表面经喷砂 处理后的球体， 其球面轮廓度为 0.05， 表面粗糙度为 3.2 ～ 6.3， 使得球体外形的三维点云 数据获取效果较好， 有利于三维点云的合成处理。
喷砂工艺采用现有技术， 即采用压缩空气为动力， 以形成高速喷射束将喷料 ( 铜 矿砂、 石英砂、 金刚砂、 铁砂、 海砂 ) 高速喷射到待处理工件的表面， 使工件表面的外表或形 状发生变化 ； 由于磨料对工件表面的冲击和切削作用， 使工件的表面获得一定的清洁度和 不同的粗糙度， 工件表面的机械性能得到改善， 因此提高了工件的抗疲劳性， 增加工件和涂 层之间的附着力， 延长了涂膜的耐久性， 也有利于涂料的流平和装饰。 本发明还提供了一种利用上述基准体来确定转台的中心转轴， 进行三维点云合成 的方法， 解决了现有技术中点云合成速度慢、 参考点难找、 合成精度过低的问题。
由于采用不同的球体在后期三维点云的合成处理中， 两个球体的点云合成算法和 三个及三个以上球体的点云合成算法有区别， 所以本发明中的点云合成算法主要就双球基 准体和三球基准体两种结构加以说明。
一种点云合成方法， 主要包括以下步骤 ：
(1) 将基准体放置在可精密控制转动角度的转台上， 用三维结构光扫描仪扫描基 准体 ；
(2) 转台每转 90 度扫描一次， 得到球面一个角度的点云即局部球面点云， 累计扫 描四次得到分别位于上下二组正方形共 8 个顶点的四组局部球面点云， 并计算得到转台的 中心转轴 ；
(3) 将待测物放置在可精密控制转动角度的转台上， 用三维结构光扫描仪扫描待 测物， 转台每转一次扫描一次， 转台的旋转角度可根据不同的待测物进行调整， 扫描得到若 干个三维点云数据 ；
(4) 利用步骤 (2) 计算所得的转台中心转轴， 将步骤 (3) 中扫描得到的三维点云数 据进行拼接， 合成完整的三维点云。
所述的步骤 (2) 中转台的中心转轴计算方法如下 ：
1) 根据每次扫描的局部球面点云， 计算各个球体的球心， 每次扫描可以得到上下 两个球心， 四次扫描可以得到上下两组位于一个正方形 4 个顶点的四个球心 ；
2) 连接位于正方形对角的基准体的上球体的球心， 可得到两条交叉的对角线 ；
3) 连接位于正方形对角的基准体的下球体的球心， 可得到两条交叉的对角线 ；
4) 计算上下两对交叉的对角线的交点 A(xa， ya， za) 和 B(xb， yb， zb) ；
5) 连接点 A 和点 B， 得到转台的中心转轴。
同理， 三球基准体根据上述转台的中心转轴计算方法计算时， 可以得到中心转轴 上的多个点， 此时多个点到转轴的计算相当于有限三维空间点的直线拟合计算， 该算法可 采用袭杨在文献 《空间直线拟合的一种方法》 ( 齐齐哈尔大学学报， 2009， 25(2) ： 64-67) 中 提出的算法。
本发明点云合成方法中步骤 (4) 的 “合成完整的三维点云” 即指点绕定轴转动的 计算， 算法可采用孙家广、 杨长贵在著作 《计算机图形学》 ( 清华大学出版社， 1995 年 5 月第 2 版， ISBN 7-302-01708-5/TP.746， P346-348) 中提出的算法。
本发明提供的三维点云数据获取用的基准体， 加工精度高且球体的金属表面经过 喷砂处理， 使得结构光法获取的三维点云数据密集且丢失少， 利于后期的三维点云合成处 理。
本发明通过基准体来确定旋转工作台的中心转轴， 根据计算得到的中心转轴来拼 接局部三维点云， 并合成为完整的图像， 采用该方法进行点云合成时合成速度快、 合成精度 高、 合成的图像清晰完整且无重影。 附图说明
图 1 为本发明中三维点云数据获取用的基准体的结构示意图。
图 2 为本发明中三维点云数据获取用的基准体的另一种结构示意图。
图 3 为本发明中点云合成方法的流程示意图。
图 4 为没有采用基准体合成的油菜点云图。
图 5 为采用基准体合成的油菜点云图。 具体实施方式
实施例 1
如图 1 所示， 一种三维点云数据获取用的基准体， 包括底座 1， 底座 1 中心固定有垂 直于底座 1 的支撑轴 2， 支撑轴 2 上设有上下放置的两个实心球体 3， 两个球体 3 之间通过 连接轴 4 固定连接 ；
球体 3 的表面有喷砂层， 经过喷砂处理后的球体 3 的球面轮廓度为 0.05， 表面粗糙 度为 3.2 ；
球体 3 的材料必须为金属， 使得本发明能以较低的加工成本得到较高的球面轮廓 度， 本实施例中球体 3 的材料选用轴承钢， 也可以根据实际需要选择其它金属如铁合金、 铸 铁等， 只要能够保证球体 3 外形的加工精度即可 ； 也可以直接市场购买高精度的轴承用钢 球， 再自行喷砂与焊接加工 ；
球体 3 的直径与待测物的直接大小有关， 由于本发明中待测物的直径大小范围在 1 ～ 60cm， 因此基准体的球体 3 的直径为 40 ～ 50mm， 使得扫描得到的三维点云数据中， 有足 够多球面点数即可。
如图 3 所示， 一种用双球基准体进行点云合成的方法， 主要包括以下步骤 ：(1) 将双球基准体放置在可精密控制转动角度的转台上， 转台的精度为 0.000125 度， 用三维结构光扫描仪扫描基准体 ；
(2) 转台每转 90 度扫描一次， 得到球面一个角度的点云即局部球面点云， 累计扫 描四次得到分别位于上下二组正方形共 8 个顶点的四组局部球面点云， 并计算得到转台的 中心转轴 ；
(3) 将待测物放置在可精密控制转动角度的转台上， 用三维结构光扫描仪扫描待 测物， 转台每转一次扫描一次， 转台的旋转角度可根据不同的待测物进行调整， 扫描得到若 干个三维点云数据 ；
(4) 利用步骤 (2) 计算所得的转台中心转轴， 将步骤 (3) 中扫描得到的三维点云数 据进行拼接， 合成完整的三维点云 ；
其中， 步骤 (2) 中转台的中心转轴计算方法如下 ：
1) 根据每次扫描的局部球面点云， 计算各个球体的球心， 每次扫描可以得到上下 两个球心， 四次扫描可以得到上下两组位于一个正方形 4 个顶点的四个球心 ；
2) 连接位于正方形对角的基准体的上球体的球心， 可得到两条交叉的对角线 ；
3) 连接位于正方形对角的基准体的下球体的球心， 可得到两条交叉的对角线 ； 4) 计算上下两对交叉的对角线的交点 A(xa， ya， za) 和 B(xb， yb， zb) ；
5) 连接点 A 和点 B， 得到转台的中心转轴。
其中， 步骤 (4) 的 “合成完整的三维点云” 即指点绕定轴转动的计算， 算法可采 用孙家广、 杨长贵在著作 《计算机图形学》 ( 清华大学出版社， 1995 年 5 月第 2 版， ISBN 7-302-01708-5/TP.746， P346-348) 中提出的算法， 具体如下 ：
设转轴坐标为 AB， A(xa， ya， za)， B(xb， yb， zb) ；
点云合成即点绕定轴转动的计算， 假设 P1 为第一次扫描的结果， P2 为转了 θ°后 的点云。如果要把 P2 的点云合成到 P1 所在的坐标系， 则相当于要对 P2(xp， yp， zp) 绕转轴 AB * * * * 转动 -θ°到 P2 (xp ， yp ， zp )， 即 * * *
[xp yp zp 1] ＝ [xp yp zp 1]×Rab
根据空间任意两点坐标之差是联结此两点直线的方向数， 则 AB 的方向数为 ： (a， b， c) ； 其中 a ＝ xb-xa， b ＝ yb-ya， c ＝ zb-za ；
令：
则实施例 2
本发明中三维点云数据获取用的基准体， 除实施例 1 所述的双球基准体的结构 外， 还可以是另一种结构装置。
如图 2 所示， 一种三维点云数据获取用的基准体， 包括底座 1， 底座 1 中心固定有垂 直于底座 1 的支撑轴 2， 支撑轴 2 上设有上下放置的三个实心球体 3， 球体 3 与球体 3 之间 均通过连接轴 4 固定连接 ； 根据实际需要， 球体 3 的数量可以为三个， 也可以为三个以上 ；
球体 3 的球面轮廓度、 表面粗糙度、 直径及其选用的材料， 都与实施例 1 相同。
如图 3 所示， 用三球基准体进行点云合成的方法， 步骤与实施例 1 相同 ； 区别之处 在于， 实施例 2 与实施例 1 所涉及的算法不同 ：
①用三球基准体进行点云合成时， 通过步骤 (2) 计算转台的中心转轴， 可以得到 中心转轴上的多个点， 此时多个点到转轴的计算相当于有限三维空间点的直线拟合计算， 该算法可采用袭杨在文献 《空间直线拟合的一种方法》 ( 齐齐哈尔大学学报， 2009， 25(2) ： 64-67) 中提出的算法， 具体算法如下 ：
对于一系列的空间点 ： Pi(xi， yi， zi)， i ＝ 1， ...， m； 求解下列方程 ：
FF′ A ＝ FX，
FF′ B ＝ FY，
其中 ：
A ＝ [a b]′ ； X ＝ [x1… xm]′ ；
B ＝ [c d]′ ； Y ＝ [y1… ym]′
根据 m 组数据点， 解方程组就可以求得 a， b， c， d 的值。当得到这 a， b， c， d 时， 即 得空间的直线方程 ：
②三球基准体进行步骤 (4) 的 “合成完整的三维点云” 的计算， 具体算法如下 ：
从上一步中求得的直线上任意取二点 A’ B’ ， 其中 A’ (x’ y’ z’ B’ (x’ a， a， a)， b， y’ z’ b， b) ；
点云合成即点绕定轴转动的计算， 假设 P1 为第一次扫描的结果， P2 为转了 θ°后 的点云。如果要把 P2 的点云合成到 P1 所在的坐标系， 则相当于要对 P2(xp， yp， zp) 绕转轴 AB * * * * 转动 -θ°到 P2 (xp ， yp ， zp )， 即 * * *
[xp yp zp 1] ＝ [xp yp zp 1]×Rab
根据空间任意两点坐标之差是联结此两点直线的方向数， 则 AB 的方向数为 ： (a’ ， b’ ， c’ )； 其中 a’ ＝ x’ b’ ＝ y’ c’ ＝ z’ b-x’ a， b-y’ a， b-z’ a ；
令：
则综合实施例 1 和实施例 2， 以下是对没有采用基准体和采用基准体进行点云合成 的图像效果进行对比 ：
如图 4 所示， 当没有采用基准体， 仅用肉眼和鼠标操作选取参考点， 然后进行油菜 点云的图像合成 ； 图中可明显的看到因为一些由于拼接误差产生的， 中断的叶柄等。
如图 5 所示， 当采用基准体， 且与图 4 的油菜点云获取的数据为同一组数据的前提 下， 然后进行合成油菜点云的图像合成 ； 图中油菜的叶片无论在叶片部分还是叶柄部分都 比较光滑、 一致、 完整。
结论 ： 图 4 采用参考点法进行点云合成时， 合成时间约近半小时， 且手工选取参考 点的结果很不稳定， 需根据合成结果进行反复调试， 类似于试凑法 ； 图 5 采用本发明的方 法， 利用基准体测中心转轴后进行点云合成， 合成速度快只需 2 分钟， 合成的图像清晰完整 且无重影。