CN104732544B - 一种快速查找形状目标点的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及快速查找形状目标点的方法，可有效解决快速、准确查找形状目标点的问题，方法是，首先获取被测物体表面的多个三维点坐标，构成被测物体的数学模型，确定最少初始点，依据初始点三维坐标和被测物的数学模型，计算被测物体的初始参数，得到拟合计算的均方根误差值，然后根据该组距离，统计得到一个均方根值；以三倍的均方根误差值为阈值，计算所有点到初始参数所描述的被测物的距离，同时计算初始点到初始值所描述的被测物距离的均方根值，然后重复这个过程，即将所有满足阈值范围的点找到，计算得到最终的被测物的参数，本发明方法简单，易操作，自动化程度高，速度快，耗时短，定位准确，出错率低，具有很强的实用性。

Description

一种快速查找形状目标点的方法

技术领域

本发明涉及工业测量，特别是一种快速查找形状目标点的方法。

背景技术

在工业测量领域，通过高精度的测量设备获取被测物体表面大量的三维点云坐标，然后根据描述被测物体的数学模型和测量点云坐标来计算被测物体初始参数。并通过构建的被测物体初始参数与被测物体原始数学模型进行比对，获取所有参与计算的被测物体表面目标点的变形量，从而获得被测物体在加工过程或者生产使用过程中的损耗，便于准确的对被测物体变形进行描述，提高被测物体使用寿命和使用效率。在这个过程中，有一个关键步骤，就是从物体表面三维点云中查找到真实有效的目标点，即对被测物体准确描述的点，来计算被测物体原本的初始参数。

现有的查找物体形状目标点的方法都是人工选取。操作人员根据物体的形状特征，从大量点云数据中，人工去查找定位属于物体形状的目标点。这样的方法既耗费时间，又会出现因为人眼误判导致选中的目标点错误，从而影响被测物体真实准确的初始参数计算。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本发明之目的就是提供一种快速查找形状目标点的方法，可有效解决快速、准确查找形状目标点的问题。

本发明解决的技术方案是，首先获取被测物体表面的多个三维点坐标，构成被测物体数学模型，通过被测物体数学模型，确定最少初始点，依据初始点三维坐标和被测物体数学模型，计算被测物体初始参数，在计算得到初始参数的同时，得到拟合计算的均方根误差值，均方根误差值表示参与拟合计算的三维点的一组距离值的一个统计量，表示参与拟合计算的三维点到初始参数所描述的被测物体距离，然后根据该组距离，统计得到一个均方根值，表示这组三维点到初始参数所描述的被测物体距离的一个统计值；以三倍的均方根误差值为阈值，计算所有点到初始参数所描述的被测物体距离，当距离在阈值范围内，将在阈值范围内的点加入到初始点集中，重新计算初始参数；同时计算初始点到初始参数所描述的被测物体距离的均方根值，然后重复这个过程，即将所有满足阈值范围的点找到，计算得到最终的被测物体参数，实现快速准确查找形状目标点之目的。

本发明方法简单，易操作，自动化程度高，速度快，耗时短，定位准确，出错率低，具有很强的实用性，是快速查找形状目标点上的一大创新。

附图说明

图1为本发明的工艺流程图。

具体实施方式

以下结合具体情况对本发明的具体实施方式作详细说明。

由图1给出，本发明在具体实施中是由以下步骤实现，首先选择初始点，计算初始参数，实现初始参数选择，选择初始参数后，进行阈值设置，根据阈值查找目标点，重新计算初始参数，快速查找出形状目标点，具体步骤如下：

第一步：通过工业测量设备获取被测物体表面的多个三维点的坐标X、Y、Z，所述的被测物体为直线体、平面体或圆柱体不同构造的形体；

第二步：从多个三维点坐标中选取若干初始点，通过初始点三维坐标，计算被测物体初始参数，所述的初始参数包括被测物体三维点坐标(Xs、Ys、Zs)，被测物体坐标的方向矢量(i、j、k)，在获取被测物体三维点坐标后，选择初始点的最少数量：直线体至少2个，平面体至少3个，圆柱体至少5个；然后根据这些选择的点，利用约束特征法在形体拟合计算中获取形体初始参数，方法是：

对形体拟合初值的选取相当于选取一个模型，并将该模型放在一个方位上，使得测量点云均布在该模型的两侧，首先，将该模型放在空间的一个方位上：对于球面，即是确定球心的位置；对于圆柱面，即是确定型面轴线的方位；对于圆锥面，即是确定型面轴线和锥顶点的方位；范围确定后，再确定模型的大小：对于球面和圆柱面，即是确定相应的半径；对于圆锥面，即是确定锥角；约束特征法是指利用待拟合特征的周围特征逐步地约束待拟合特征在空间的自由度，直到空间自由度为零，定位完毕；定位后，通过以下公式，计算初始参数的误差(残差)v_i；

当被测物体是直线体时，计算初始参数的误差方程公式为：

其中：

v_i组成矩阵形式V；

根据最小二乘拟合原理，V^TPV最小，可以得到被测物体最佳初始参数；

T表示矩阵的转置，P表示单位矩阵；

Xs、Ys、Zs是被测物***置的三维坐标，i、j、k分别是被测物体坐标Xs、Ys、Zs的方向矢量；

X_i、Y_i、Z_i是被测物体表面的多个三维点的坐标；

公式中下标_i表示从0到实际三维点个数的序号(以下同)；

当被测物体是平面体时，计算初始参数的误差方程公式为：

v_i＝-aX_i-bY_i-cZ_i-d

根据最小二乘拟合原理，V^TPV最小，可以得到被测物体最佳初始参数a,b,c,d，^T表示矩阵的转置，P表示单位矩阵；

a,b,c,d是平面体方程的一般式中的参数：

aX_i+bY_i+cZ_i+d＝0

由此式转换为平面体的点法式：

i×(X_i-Xs)+j×(Y_i-Ys)+k×(Z_i-Zs)＝0

当被测物体是圆柱体时，计算初始参数的误差方程公式为：

L_i表示矩阵(X_iY_iZ_i)^T，

L表示矩阵(Xs、Ys、Zs)^T；

R表示矩阵Ri×Rj×Rk

Ri表示Rj表示Rk表示

矩阵中的i、j、k即被测物体坐标Xs、Ys、Zs的方向矢量；

在得到初始参数的同时，根据下面公式可以同时计算得到拟合形体的均方根误差：

RMS表示均方根误差，v_i表示拟合计算的残差；

第三步：根据初始参数，用计算机形状目标寻点***软件(如工业测量***计算机上用的形状目标寻点***软件，可采用郑州辰维科技股份有限公司的工业摄影测量***的计算机形状目标寻点***软件，现有技术)，查找满足条件的三维点，并且根据最小二乘拟合算法再次计算初始参数；根据形体拟合计算中得到的均方根误差为基准，当以此均方根误差的三倍值为阈值时，99％以上的三维点被找到；同时计算所有三维点到被测物体的距离，将所有满足距离值小于阈值的三维点都加入到重新拟合形体的计算中，重新计算初始参数和均方根误差，并重复此步骤，直至没有三维点加入到重新拟合形体计算中；所找到的三维点即是目标点。

所述的最小二乘拟合算法是基于LM法和牛顿迭代法，LM法解决计算初值不好而引起的迭代不收敛情况，使牛顿迭代法快速收敛到最优解；牛顿迭代方法对初值要求非常严格，而且属于局部收敛；LM方法是对牛顿法的改进，通过引进非负迭代参数，克服了牛顿法对初值要求严格的问题，当初值非常差时，牛顿方法会产生不收敛情况，而LM方法可以收敛；当LM方法收敛到真值附近时，此时的LM方法变成牛顿迭代，快速收敛到牛顿迭代的解；

LM方法：是LEVENBERG–MARQUARDT方法的简称。

以下再结合实验对本发明的具体实施方式做进一步说明。

实验1

本发明经某军工企业的一个立方体机械结构为被测物体，需要检测其结构一条边缘的直线度，但同时这个边缘周围也有很多三维点来检测其他内容，这些点很容易干扰到边缘直线的拟合，所以需要找到所有边缘直线上的目标点，方法如下：

1、使用郑州辰维科技股份有限公司的SMN工业测量***配合经纬仪测量设备，测量出机械结构的边缘三维点10个，同时由于其他需要，测量出边缘周围的三维点20个，总共30个三维点；

2、将获取的所有30个三维点利用计算机形状目标寻点***软件，在***中选取边缘的首尾两端以及中间的三个三维点作为初始点，按照步骤二中的直线体求初始参数的误差方程公式来计算得到此直线的初始参数：三维坐标Xs、Ys、Zs位置分别是294.041mm、95.014mm、2179.355mm，相对应的i、j、k方向矢量为0.029050、0.999528、0.009984；

3、在计算中得到直线拟合的均方根误差1.593mm，将此值的三倍4.779mm为阈值，同时计算其他所有点到此直线的距离，小于阈值4.779mm的即为查找满足条件的三维点，在30个三维点中，找到了7个满足条件的目标点，加上之前选取的3个三维点，总共10个目标点被全部正确找到。

此次查找目标点，准确率为100％，使用时间为0.5s，如果是全部人工去进行查找，准确率只能达到80％，而且一个熟练的操作人员也至少需要30s时间。

实验2

本发明的另一个实验例是某企业的一个平面结构，需要检测其结构平面度，但同时这个平面周围还有其它三维辅助测量点，这些点很容易干扰到平面的拟合，所以需要找到所有平面上的目标点，在实验中，根据本发明给出的方法，采用以下步骤进行试验：

1、使用郑州辰维科技股份有限公司的SMN工业测量***配合API跟踪仪测量设备，测量出结构的平面三维点63个。同时由于其他需要，测量出边缘周围的三维点53个，总共116个三维点；

2、将获取的所有116个三维点导入到计算机形状目标寻点***软件，在***中选取平面端点的四个三维点作为初始点，按照步骤二中的平面体求初始参数的误差方程公式来计算得到此平面的初始参数：三维坐标Xs、Ys、Zs位置127.473mm、508.311mm、1007.016mm，相对应的i、j、k方向矢量0.988301、-0.027275、-0.150057；

3、在计算中得到平面拟合的均方根误差0.727mm，将此值的三倍2.181mm为阈值，同时计算其他所有点到此平面的距离，小于阈值2.181mm的即为查找满足条件的三维点，在116个三维点中，找到了59个目标点，加上之前选取的4个三维点，总共63个目标点被全部正确找到。

此次查找目标点，准确率为100％，使用时间为0.8s。如果是全部人工去进行查找，准确率只能达到70％，而且一个熟练的操作人员也至少需要60s时间。

实验3

本发明另一个实验是某重工企业的一个圆柱型的机械结构，需要检测其表面的变形量，需要物体表面所有满足条件的目标点都参与计算，根据本发明给出的技术方案，试验方法如下：

1、使用郑州辰维科技股份有限公司的MPS/S单相机工业摄影测量***，获取圆柱型机械结构的表面的181个三维坐标，其周围有辅助测量点823个，总共1004个三维点；

2、将获取的所有1004个三维点导入到计算机形状目标寻点***软件，在***中任意选取5个点作为初始坐标计算点，按照步骤二中的圆柱体求初始参数的误差方程公式来计算得到此圆柱的初始参数：三维坐标Xs、Ys、Zs位置518.828mm、190.183mm、-2179.355mm，相对应的i、j、k方向矢量-0.959885、-0.193118、0.203290；

3、在计算中得到平面拟合的均方根误差1.577mm。将此值的三倍2.181mm为阈值，同时计算其他所有点到此平面的距离，小于阈值4.731mm的即为查找满足条件的三维点，在1004个三维点中，找到了176个目标点，加上之前选取的5个三维点，总共181个目标点被全部正确找到。

此次查找目标点，准确率为100％，使用时间为1.5s。如果是全部人工去进行查找，准确率只能达到60％，而且一个熟练的操作人员至少需要180s时间。

由上述实验资料表明，本发明操作方便，还可将本发明技术方案集成为一个形状目标寻点***软件，直接利用集成的形状目标寻点***软件，来快速查找形状目标点，查找速度快、准确，工作效率大大得到了提高，可提高60-120倍，而且有效减少了现有技术出现的差错率，准确度高，与现有技术相比，具有人工干预少，对初值精确程度要求低，自动选取大量点，速度快，耗时短，点位定位准，出错率低，是查找形状目标点方法上的一大创新，具有很强的实用价值。

Claims (1)

1.一种快速查找形状目标点的方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步：通过工业测量设备获取被测物体表面的多个三维点的坐标X、Y、Z，所述的被测物体为直线体、平面体或圆柱体不同构造的形体；

第二步：从多个三维点坐标中选取若干初始点，通过初始点三维坐标，计算被测物体初始参数，所述的初始参数包括被测物体三维点坐标(Xs、Ys、Zs)，被测物体坐标的方向矢量(i、j、k)，在获取被测物体三维点坐标后，选择初始点的最少数量：直线体至少2个，平面体至少3个，圆柱体至少5个；然后根据这些选择的点，利用约束特征法在形体拟合计算中获取形体初始参数，方法是：

对形体拟合初值的选取相当于选取一个模型，并将该模型放在一个方位上，使得测量点云均布在该模型的两侧，首先，将该模型放在空间的一个方位上：对于球面，即是确定球心的位置；对于圆柱面，即是确定型面轴线的方位；对于圆锥面，即是确定型面轴线和锥顶点的方位；方位确定后，再确定模型的大小：对于球面和圆柱面，即是确定相应的半径；对于圆锥面，即是确定锥角；约束特征法是指利用待拟合特征的周围特征逐步地约束待拟合特征在空间的自由度，直到空间自由度为零，定位完毕；定位后，通过以下公式，计算初始参数的误差v_i；

当被测物体是直线体时，计算初始参数的误差方程公式为：

其中：

v_i组成矩阵形式V；

根据最小二乘拟合原理，V^TPV最小，可以得到被测物体最佳初始参数；

^T表示矩阵的转置，P表示单位矩阵；

Xs、Ys、Zs是被测物***置的三维坐标，i、j、k分别是被测物体坐标Xs、Ys、Zs的方向矢量；

X_i、Y_i、Z_i是被测物体表面的多个三维点的坐标；

公式中下标_i表示从0到实际三维点个数的序号；

当被测物体是平面体时，计算初始参数的误差方程公式为：

v_i＝-aX_i-bY_i-cZ_i-d

根据最小二乘拟合原理，V^TPV最小，可以得到被测物体最佳初始参数a,b,c,d，^T表示矩阵的转置，P表示单位矩阵；

a,b,c,d是平面体方程的一般式中的参数：

aX_i+bY_i+cZ_i+d＝0

由此式转换为平面体的点法式：

i×(X_i-Xs)+j×(Y_i-Ys)+k×(Z_i-Zs)＝0

当被测物体是圆柱体时，计算初始参数的误差方程公式为：

L_i表示矩阵(X_iY_iZ_i)^T，

L表示矩阵(Xs、Ys、Zs)^T；

R表示矩阵Ri×Rj×Rk

Ri表示Rj表示Rk表示

矩阵中的i、j、k为被测物体坐标Xs、Ys、Zs方向的标量；

在得到初始参数的同时，根据下面公式可以同时计算得到拟合形体的均方根误差：

RMS表示均方根误差，v_i表示拟合计算的残差；

第三步：根据初始参数，用计算机形状目标寻点***软件，查找满足条件的三维点，并且根据最小二乘拟合算法再次计算初始参数；根据形体拟合计算中得到的均方根误差为基准，当以此均方根误差的三倍值为阈值时，99％以上的三维点被找到；同时计算所有三维点到被测物体距离，将所有满足距离值小于阈值的三维点都加入到重新拟合形体的计算中，重新计算初始参数和均方根误差，并重复此步骤，直至没有三维点加入到重新拟合形体计算中；所找到的三维点即是目标点。