CN109781010A - 一种大范围数据拼接的点云数据计算方法、装置和*** - Google Patents

Abstract

一种大范围数据拼接的点云数据计算方法、装置和***，该方法包括如下步骤：获取载物台上的待扫描物体的图像，依据图像确定待扫描区域，计算待扫描区域在载物台上的位置数据；依据位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，控制三维激光扫描装置开始扫描；获取扫描图像，计算扫描图像内有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；以上一张扫描图像内有效区间的终止位置为扫描起点，控制三维激光扫描装置继续扫描下一张扫描图像，计算下一张扫描图像有效区间的起始位置、终止位置以及点云数据；重复执行上一步骤，直至将待扫描区域扫描完毕，累加所有扫描图像的点云数据。本发明可测量尺寸大于激光线长度的物体的点云数据。

Description

一种大范围数据拼接的点云数据计算方法、装置和***

技术领域

本发明涉及视觉检测和影像测量技术领域，尤其是一种大范围数据拼接的点云数据计算方法、装置和***。

背景技术

三维线扫描技术采用非接触式获取目标表面的点云数据，该技术依据三角测距原理，能连续、自动、快速地采集大量目标物表面的三维数据。如附图1所示，为目前使用三维激光扫描仪获取点云数据的方式。三维激光扫描仪向目标物发射出一束激光，通过移动载物平台使激光线依次扫过目标物体表面，激光扫描面积即为点云数据的大小。

但是，该方式的主要缺点在于：只能获取一次运动扫描后的点云数据，当物体在激光线方向上的尺寸大于激光线长度时，无法获取超过激光线长度部分的点云数据，使测量范围受限。

发明内容

本发明提供一种大范围数据拼接的点云数据计算方法、装置和***，可测量尺寸大于激光线长度的物体的点云数据，扩大测量范围。

根据本发明的第一方面，本发明提供一种大范围数据拼接的点云数据计算方法，包括如下步骤：

(1)获取载物台上的待扫描物体的图像，依据所述图像确定待扫描区域，计算所述待扫描区域在载物台上的位置数据；

(2)依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，控制三维激光扫描装置从所述待扫描区域的起始位置开始扫描；

(3)获取三维激光扫描装置扫描的扫描图像，计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；

(4)以上一张扫描图像内扫描线有效区间的终止位置为扫描起点，控制三维激光扫描装置继续扫描下一张扫描图像，计算下一张扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；

(5)重复执行上一步骤，直至将所述待扫描区域扫描完毕，累加所有扫描图像的点云数据。

优选的，所述计算扫描图像内的点云数据，具体包括：计算扫描图像内有效区间的起始位置和终止位置之间的间距，依据所述间距计算所述扫描图像内的点云数据。

优选的，当扫描图像的终止位置与下一扫描图像的起始位置存在间隙时，计算该间隙的间距，在累加所有扫描图像的点云数据时，加上由该间隙的间距所产生的点云数据。

优选的，当相邻两个扫描图像的有效区间存在重叠部分时，计算该重叠部分的距离，在累加所有扫描图像的点云数据时，减去由该重叠部分的距离所产生的点云数据。

优选的，所述扫描图像内的扫描线具有多条，所述计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置和终止位置具体包括：计算扫描图像内每一条扫描线的起始点位置(S1,S2,...,Sn)和终止点位置(E1,E2,...,En)，基于正态分布函数，计算出扫描线起始点和终止点的置信位置及置信区间，确定扫描图像内扫描线有效区间的起始位置为S+3σs，扫描图像内扫描线有效区间的起终止位置为E-3σe，其中，n为扫描图像内扫描线的条数，S为所有扫描线起点位置的平均值，E为所有扫描线终点位置的平均值，σs为起始置信区间，σe为终止置信区间。

优选的，所述依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，具体包括：依据所述位置数据计算待扫描区域的内存值，依据扫描线的长度计算单张扫描图像的内存值，根据待扫描区域的内存值和单张扫描图像的内存值，计算扫描次数。

优选的，所述依据所述图像确定待扫描区域，具体包括：接收用户选定的扫描区域，将用户选定的扫描区域设定为所述待扫描区域。

优选的，所述扫描线的长度由通过预设算法计算获得。

根据本发明的第二方面，本发明提供一种大范围数据拼接的点云数据计算装置，包括：区域确定模块，用于获取载物台上的待扫描物体的图像，依据所述图像确定待扫描区域，计算所述待扫描区域在载物台上的位置数据；扫描准备模块，用于依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，控制三维激光扫描装置从所述待扫描区域的起始位置开始扫描；开始扫描模块，用于获取三维激光扫描装置扫描的扫描图像，计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；重复扫描模块，用于以上一张扫描图像内扫描线有效区间的终止位置为扫描起点，控制三维激光扫描装置继续扫描下一张扫描图像，计算下一张扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；数据计算模块，用于重复执行重复扫描模块所进行的步骤，直至将所述待扫描区域扫描完毕，累加所有扫描图像的点云数据。

根据本发明的第三方面，本发明提供一种大范围数据拼接的点云数据计算***，包括用于放置待扫描物体的载物台、用于移动载物台的移动机构、位于载物台上方的相机和三维激光扫描装置，还包括分别与移动机构、相机和三维激光扫描装置相连的控制器，所述控制器配置用于执行以下步骤：

(1)获取载物台上的待扫描物体的图像，依据所述图像确定待扫描区域，计算所述待扫描区域在载物台上的位置数据；(2)依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，控制三维激光扫描装置从所述待扫描区域的起始位置开始扫描；(3)获取三维激光扫描装置扫描的扫描图像，计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；(4)以上一张扫描图像内扫描线有效区间的终止位置为扫描起点，控制三维激光扫描装置继续扫描下一张扫描图像，计算下一张扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；(5)重复执行上一步骤，直至将所述待扫描区域扫描完毕，累加所有扫描图像的点云数据。

本发明中，三维激光扫描装置对待扫描区域分多次扫描，计算每次扫描的点云数据，且下一次扫描从上一次扫描的终止位置开始，使扫描区域不间断，提升数据计算的准确性，最终将所有扫描图像的点云数据累加起来，可计算出尺寸大于激光线长度的物体的点云数据，扩大了测量范围。

附图说明

图1为现有技术一种三维激光扫描***的结构示意图；

图2为本发明一种实施例的大范围数据拼接的点云数据计算***的结构示意图；

图3为本发明一种实施例的大范围数据拼接的点云数据计算方法的流程图；

图4为本发明一种实施例的扫描图像的示意图；

图5为本发明一种实施例的扫描路径的示意图；

图6为本图4的置信区间的示意图。

具体实施方式

在对本发明进行具体说明之前，有必要介绍本发明所使用到的硬件结构。如图2所示，为一种实施例的大范围数据拼接的点云数据计算***的结构示意图，该***包括载物台1、移动机构、位于载物台1上方的相机2和三维激光扫描装置3，还包括分别与移动机构、相机2和三维激光扫描装置3相连的控制器。载物台1用于放置待扫描物体，本发明的点云数据计算方法适用于较为规整的物体，尤其是表面相对平整的物体，具体可以是长方体形状的物体。移动机构用于在平面上移动载物台1，使载物台1可以横向或者纵向移动，具体的，可将移动机构和载物台1均设置在底座上，移动机构将驱动载物台1相对底座运动。相机2和三维激光扫描装置3均固定在载物台1的上方，在进行扫描过程中，相机2和三维激光扫描装置3的位置是相对固定的，载物台1带动待扫描物体相对三维激光扫描装置3移动，从而通过相对移动来完成扫描。相机2则用于拍摄包含待扫描物体的图片并将图片发送至控制器。三维激光扫描装置3发射出用于扫描的激光线并可依据反射原理感应成像。控制器则可以是控制芯片及其相关电路，用于数据计算并发出控制指令。

本发明实施例提供一种大范围数据拼接的点云数据计算方法，该方法从控制器的角度进行说明，如图3所示，包括如下步骤：

S100：获取载物台上的待扫描物体的图像，依据所述图像确定待扫描区域，计算所述待扫描区域在载物台上的位置数据。

相机拍摄包含待检测物体的图像，可将整个载物台拍摄在图像内。由于拍摄的图像的范围往往大于待检测物体的尺寸，不必要对整个图像进行扫描检测，需要进一步确定待扫描物体所在的位置。为此，提供两种实施方式：

在一种实施方式中，基于所拍摄的图像，可通过图像识别算法识别图像中的待扫描物体，勾勒出待扫描物体的轮廓，依据该轮廓，可自动设定一个大于待扫描物体的待扫描区域，该待扫描区域的边界位于该轮廓的外侧，从而包含完整的待扫描物体。

在另一种实施方式中，可接受用户的设定指令，该设定指令中包含了用户选定的区域，将用户选定的区域设定为待扫描区域。为了防止用户选定的区域出错，可在接受到用户的设定指令后，判断待扫描物体是否完全位于用户选定的区域，如果未完全位于用户选定的区域，可发出出错告警，供用户重新选定区域。如果完全位于用户选定的区域，则将用户选定的区域设定为待扫描区域。

待扫描区域可以呈方框状，其边界与待扫描物体的轮廓之间预留有一定距离，防止待扫描区域未将待扫描物体完整包含。一旦确定了待扫描区域，后续的计算均在针对该待扫描区域进行。进一步计算待扫描区域在载物台上的位置数据，该位置数据可以包含待扫描区域在载物台坐标上的坐标位置、边界的坐标、区域的面积等数据。

S200：依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，控制三维激光扫描装置从所述待扫描区域的起始位置开始扫描。

扫描线的辐射角度以及其距离载物台的间距均是已知，可以通过该辐射角度和间距计算出扫描线的长度，或者，由三维激光扫描装置4感知扫描线的位置，基于三角测距原理，来计算扫描线的长度。步骤S100中所计算的位置数据包含待扫描区域的长度，用待扫描区域的长度除于扫描线的长度，即可计算出扫描次数。可在待扫描区域长度方向的一端设定一个起始扫描位置，在计算出扫描次数后，控制器可控制三维激光扫描装置从该待扫描区域的起始扫描位置开始扫描。

S300：获取三维激光扫描装置扫描的扫描图像，计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据。

在扫描开始后，获取三维激光扫描装置扫描的首张扫描图像，如图4所示，由于扫描线与扫描图像的边界存在一定的距离，需要计算出扫描线在扫描图像中实际有效的有效区间，具体包括包括有效区间在载物台上的有效起始坐标位置和终止坐标位置等，基于该起始坐标位置和终止坐标位置，可以计算出有效区间的距离。

如图5所示，三维激光扫描装置沿待扫描物体的宽度方向移动，扫描移动的距离与待扫描物体的宽度相匹配，因此有效区间的距离与扫描移动的距离的乘积即为该扫描图像的点云数据。

如图5中所指示的扫描路径，三维激光扫描装置从待扫描物体长度方向的一端开始，沿待扫描物体的宽度方向移动，在完成首张图像的扫描之后，三维激光扫描装置将沿扫描物体长度方向平移，以矩形波的路径形状进行后续扫描。

S400：以上一张扫描图像内扫描线有效区间的终止位置为扫描起点，控制三维激光扫描装置继续扫描下一张扫描图像，计算下一张扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据。

继续下一张扫描图像的扫描，以上一张扫描图像有效区间的终止位置为扫描起点，这里的扫描起点是指长度方向的扫描起点，使相邻两张扫描图像不间断，累加所获得的数据才更加准确。在进一步计算该下一张扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据。

S500：重复执行上一步骤，直至将所述待扫描区域扫描完毕，累加所有扫描图像的点云数据。

重复执行步骤S400，直到将待扫描区域完全扫描。这样，将获得多张扫描图像，每张扫描图像均包含有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据。将所有扫描图像的点云数据累加起来，得到最终的整个待扫描物体的点云数据。

在一种实施例中，步骤S300和步骤S400中，计算扫描图像内的点云数据的步骤，具体包括：

可通过图像识别算法，确定有效区间的起始点和终止点，进而计算出扫描图像内有效区间的起始位置和终止位置的坐标，在计算出起始位置和终止位置之间的间距，该间距与扫描移动的距离的乘积即为该扫描图像的点云数据。

进一步的，当扫描图像的终止位置与下一扫描图像的起始位置存在间隙时，说明扫描图像未能不间断扫描。由于相邻两张扫描图像的有效区间的起始位置和终止位置的坐标均已计算出来，可比较扫描图像的终止位置的坐标与下一扫描图像的起始位置的坐标，如果二者的坐标在长度方向有距离间隔，则认定存在间隙。

此时，可以依据扫描图像的终止位置的坐标与下一扫描图像的起始位置的坐标，计算出该间隙的距离，该间隙的距离与扫描移动的距离的乘积即为该间隙的点云数据。在累加所有扫描图像的点云数据时，加上由该间隙的间距所产生的点云数据，可以提升点云数据的准确性。

进一步的，当相邻两个扫描图像的有效区间存在重叠部分时，说明下一张扫描图像的扫描位置向上一张扫描图像靠近了，可比较扫描图像的终止位置的坐标与下一扫描图像的起始位置的坐标，如果后者的坐标在长度方向上位于前者的后方，则存在重叠部分。

此时，可以依据扫描图像的终止位置的坐标与下一扫描图像的起始位置的坐标，计算该重叠部分的距离，该重叠部分的距离与扫描移动的距离的乘积即为该重叠部分的点云数据。在累加所有扫描图像的点云数据时，减去由该重叠部分的距离所产生的点云数据，可进一步提升点云数据的准确性。

在一种实施例中，如图6所示，所述扫描图像内的扫描线具有多条，步骤S300和步骤S400中。所述计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置和终止位置具体包括：

计算扫描图像内每一条扫描线的起始点位置(S1,S2,...,Sn)和终止点位置(E1,E2,...,En)，基于正态分布函数，计算出扫描线起始点和终止点的置信位置及置信区间，确定扫描图像内扫描线有效区间的起始位置为S+3σs，扫描图像内扫描线有效区间的起终止位置为E-3σe，其中，n为扫描图像内扫描线的条数，S为所有扫描线起点位置的平均值，E为所有扫描线终点位置的平均值，σs为起始置信区间，σe为终止置信区间。为了尽可能提升扫描的准确性，可以将n设定为大于500。

在一种实施例中，步骤S200中，所述依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，具体包括：依据所述位置数据计算待扫描区域的内存值，依据扫描线的长度计算单张扫描图像的内存值，根据待扫描区域的内存值和单张扫描图像的内存值，计算扫描次数。

由于在算法执行过程中，会为每个图像分配存放地址，需要计算图像相应的内存值，内存值可以直接反映图像的数据大小，因而将待扫描区域的内存值除于单张扫描图像的内存值，即可得到扫描次数。

本发明实施例还提供一种大范围数据拼接的点云数据计算装置，如图6所示，包括：区域确定模块100，用于获取载物台上的待扫描物体的图像，依据所述图像确定待扫描区域，计算所述待扫描区域在载物台上的位置数据；扫描准备模块200，用于依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，控制三维激光扫描装置从所述待扫描区域的起始位置开始扫描；开始扫描模块300，用于获取三维激光扫描装置扫描的扫描图像，计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；重复扫描模块400，用于以上一张扫描图像内扫描线有效区间的终止位置为扫描起点，控制三维激光扫描装置继续扫描下一张扫描图像，计算下一张扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；数据计算模块500，用于重复执行重复扫描模块400所进行的步骤，直至将所述待扫描区域扫描完毕，累加所有扫描图像的点云数据。

本发明实施例还提供一种大范围数据拼接的点云数据计算***，如图1所示，包括用于放置待扫描物体的载物台1、用于移动载物台的移动机构、位于载物台1上方的相机2和三维激光扫描装置3，还包括分别与移动机构、相机2和三维激光扫描装置3相连的控制器，所述控制器配置用于执行以下步骤：

(1)获取载物台上的待扫描物体的图像，依据所述图像确定待扫描区域，计算所述待扫描区域在载物台上的位置数据；(2)依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，控制三维激光扫描装置从所述待扫描区域的起始位置开始扫描；(3)获取三维激光扫描装置扫描的扫描图像，计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；(4)以上一张扫描图像内扫描线有效区间的终止位置为扫描起点，控制三维激光扫描装置继续扫描下一张扫描图像，计算下一张扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；(5)重复执行上一步骤，直至将所述待扫描区域扫描完毕，累加所有扫描图像的点云数据。

上述大范围数据拼接的点云数据计算装置和***的说明可以参考大范围数据拼接的点云数据计算方法部分的实施例，在此不做赘述。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换。

Claims (10)

1.一种大范围数据拼接的点云数据计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取载物台上的待扫描物体的图像，依据所述图像确定待扫描区域，计算所述待扫描区域在载物台上的位置数据；

(2)依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，控制三维激光扫描装置从所述待扫描区域的起始位置开始扫描；

(3)获取三维激光扫描装置扫描的扫描图像，计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；

(4)以上一张扫描图像内扫描线有效区间的终止位置为扫描起点，控制三维激光扫描装置继续扫描下一张扫描图像，计算下一张扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；

(5)重复执行上一步骤，直至将所述待扫描区域扫描完毕，累加所有扫描图像的点云数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算扫描图像内的点云数据，具体包括：

计算扫描图像内有效区间的起始位置和终止位置之间的间距，依据所述间距计算所述扫描图像内的点云数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

当扫描图像的终止位置与下一扫描图像的起始位置存在间隙时，计算该间隙的间距，在累加所有扫描图像的点云数据时，加上由该间隙的间距所产生的点云数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

当相邻两个扫描图像的有效区间存在重叠部分时，计算该重叠部分的距离，在累加所有扫描图像的点云数据时，减去由该重叠部分的距离所产生的点云数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扫描图像内的扫描线具有多条，所述计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置和终止位置具体包括：

计算扫描图像内每一条扫描线的起始点位置(S1,S2,...,Sn)和终止点位置(E1,E2,...,En)，基于正态分布函数，计算出扫描线起始点和终止点的置信位置及置信区间，确定扫描图像内扫描线有效区间的起始位置为S+3σs，扫描图像内扫描线有效区间的起终止位置为E-3σe，其中，n为扫描图像内扫描线的条数，S为所有扫描线起点位置的平均值，E为所有扫描线终点位置的平均值，σs为起始置信区间，σe为终止置信区间。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，具体包括：依据所述位置数据计算待扫描区域的内存值，依据扫描线的长度计算单张扫描图像的内存值，根据待扫描区域的内存值和单张扫描图像的内存值，计算扫描次数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述图像确定待扫描区域，具体包括：

接收用户选定的扫描区域，将用户选定的扫描区域设定为所述待扫描区域。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述扫描线的长度由通过预设算法计算获得。

9.一种大范围数据拼接的点云数据计算装置，其特征在于，包括：

区域确定模块，用于获取载物台上的待扫描物体的图像，依据所述图像确定待扫描区域，计算所述待扫描区域在载物台上的位置数据；

扫描准备模块，用于依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，控制三维激光扫描装置从所述待扫描区域的起始位置开始扫描；

开始扫描模块，用于获取三维激光扫描装置扫描的扫描图像，计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；

重复扫描模块，用于以上一张扫描图像内扫描线有效区间的终止位置为扫描起点，控制三维激光扫描装置继续扫描下一张扫描图像，计算下一张扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；

数据计算模块，用于重复执行重复扫描模块所进行的步骤，直至将所述待扫描区域扫描完毕，累加所有扫描图像的点云数据。

10.一种大范围数据拼接的点云数据计算***，其特征在于：

包括用于放置待扫描物体的载物台、用于移动载物台的移动机构、位于载物台上方的相机和三维激光扫描装置，还包括分别与移动机构、相机和三维激光扫描装置相连的控制器，所述控制器配置用于执行以下步骤：

(1)获取载物台上的待扫描物体的图像，依据所述图像确定待扫描区域，计算所述待扫描区域在载物台上的位置数据；

(2)依据所述位置数据和扫描线的长度，计算扫描次数，控制三维激光扫描装置从所述待扫描区域的起始位置开始扫描；

(3)获取三维激光扫描装置扫描的扫描图像，计算扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；

(4)以上一张扫描图像内扫描线有效区间的终止位置为扫描起点，控制三维激光扫描装置继续扫描下一张扫描图像，计算下一张扫描图像内扫描线有效区间的起始位置、终止位置以及扫描图像内的点云数据；

(5)重复执行上一步骤，直至将所述待扫描区域扫描完毕，累加所有扫描图像的点云数据。