CN113890955A - 一种多套拍照式扫描仪的扫描方法、装置和*** - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种多套拍照式扫描仪的扫描方法、装置和***，包括：根据用户输入选择标定工作模式或扫描工作模式；在标定工作模式下：获取各拍照式扫描仪的相机内外参；获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵；在扫描工作模式下获取各拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据；根据初始坐标转换矩阵，将各拍摄坐标系下被测工件点云数据统一到基准坐标系下，进行点云数据的初始拼接；基于点云优化算法，对初始拼接后的点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵。本申请不用移动被测工件和扫描仪，便可准确获取被测工件完整的三维数据，获取的点云数据帧数少，拼接累计误差小。
Description
技术领域
本公开涉及三维扫描检测技术领域，尤其涉及一种多套拍照式扫描仪的扫描方法、装置和***。
背景技术
近年来，随着三维扫描技术的快速发展，越来越多的应用于工业测量领域。拍照式三维扫描仪作为一种高速高精度的三维扫描测量设备，具有非接触式、较高的测量精度、较高的点云质量等优点，不仅已经广泛应用于工业设计行业中，而且在机械零部件尺寸测量、地形测绘、飞机船舶制造等领域有着广阔的应用前景。
目前，对于大型工件的三维测量，往往需要先进行多次局部测量，然后进行测量数据的拼接。在现有技术中，一种基于标志点数据拼接技术可以实现多套扫描点云数据的拼接，但是需要操作人员在物体表面或周围手动粘贴标志点，在现场使用时操作比较繁琐，很容易造成数据拼接误差；另一种是通过提供粘贴了标志点的标定框架进行扫描数据拼接，但是标定框架需要根据物体的外形进行调整，具有很大的局限性，同时点云数据的拼接精度会随着检测帧率的增加而降低。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种多套拍照式扫描仪的扫描方法、装置和***，提高了多套拍照式扫描仪扫描效率和扫描结果的准确性，在大尺寸工件自动化检测领域中具有较强的推广应用意义。
第一方面，本申请提供了一种多套拍照式扫描仪的扫描方法，包括：
根据用户输入选择标定工作模式或扫描工作模式；
在标定工作模式下：
获取各拍照式扫描仪的相机内外参；
获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵；
在扫描工作模式下：
获取各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据；
根据所述初始坐标转换矩阵，将各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据统一到所述基准坐标系下，进行点云数据的初始拼接对齐；
基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接。
在一些实施例中，所述在标定工作模式下，所述获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵，包括：
控制第一拍照式扫描仪获取标定器表面标志点图像，根据所述标定器表面标志点图像以及第一拍照式扫描仪的相机内外参确定标定器表面标志点在第一坐标系下的第一三维坐标；
控制所述第一拍照式扫描仪以外的其它拍照式扫描仪分别获取标定器表面标志点图像，根据所述第一拍照式扫描仪以外的其它拍照式扫描仪获取的标定器表面标志点图像以及各自的相机内外参，确定标定器表面标志点在各自拍摄坐标系下的第二三维坐标；
根据所述第一三维坐标与所述第二三维坐标，确定所述第一坐标系与所述第一拍照式扫描仪以外的其它拍照式扫描仪的拍摄坐标系之间的初始坐标转换矩阵；
所述第一坐标系为所述基准坐标系。
在一些实施例中，所述获取各拍照式扫描仪的相机内外参，包括：在标定工作模式下，控制单个拍照式扫描仪获取不同方位的标定器表面标志点图像，根据所述不同方位的标定器表面标志点图像，确定单个拍照式扫描仪的相机内外参，依次控制各个拍照式扫描仪重复操作直至确定各个拍照式扫描仪的相机内外参。
在一些实施例中，在扫描工作模式下，获取各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据，包括：在扫描工作模式下，控制单个拍照式扫描仪获取一组被测工件表面图像，所述被测工件表面图像基于单个拍照式扫描仪的相机内外参及相移法三维重建一帧点云数据，依次控制各个拍照式扫描仪重复操作直至各拍照式扫描仪分别获取一帧点云数据。
在一些实施例中，所述基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接包括：利用迭代最近点算法对所述初始拼接对齐后的点云数据进行匹配，将存在残差的点云数据进行对齐补偿，获得目标坐标转换矩阵，以进行优化拼接。
在一些实施例中，所述迭代最近点算法包括：根据所述拍摄坐标系与基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵，基于最小二乘法的最优匹配算法，利用迭代配准坐标转换矩阵，针对初始拼接对齐后的所述点云数据进行多次迭代配准，直至计算得到的坐标残差值满足设定残差阈值或者迭代次数达到设定的最大迭代次数要求时，将此时的迭代配准坐标转换矩阵确定为所述目标坐标转换矩阵，以进行优化拼接。
在一些实施例中，所述目标坐标转换矩阵满足如下公式：
其中，
与
为初始拼接对齐后的点云数据中具有重叠区域的两帧点云数据之间的匹配点对，
为所述两帧点云数据中其中一帧点云数据中第i个点，
为所述两帧点云数据中另外一帧点云数据中第i个点，PS为重叠区域内两帧点云数据之间的匹配点对总数，
为重叠区域内两帧点云数据之间的匹配点对总数的绝对值，R和t分别为初始坐标转换矩阵中的旋转矩阵和平移向量，
和
为目标坐标转换矩阵中的旋转矩阵和平移向量；loss为每次迭代优化后获取的所述两帧点云数据之间坐标残差值。
在一些实施例中，在基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接之前，包括：
对对初始拼接对齐后的所述点云数据进行平滑去噪，并保留最大连通域；其中，所述最大连通域表示所有彼此连通的点云数据中最大的点云集合所构成的区域。
第二方面，本申请还提供一种多套拍照式的扫描处理装置，包括：
模式确定模块，用于根据用户输入选择标定工作模式或扫描工作模式；
标定工作模式模块，用于在标定工作模式下：获取各拍照式扫描仪的相机内外参；获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵；
扫描工作模式模块，用于在扫描工作模式下：获取各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据；根据所述初始坐标转换矩阵，将各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据统一到所述基准坐标系下，进行点云数据的初始拼接对齐；基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接。
第三方面，本申请还提供一种多套拍照式扫描仪***，包括：多套拍照式扫描仪及扫描处理装置，所述多套拍照式扫描仪固定设置且相邻两者之间的扫描范围具有重叠区域，各拍照式扫描仪与扫描处理装置通信连接，所述扫描处理装置为第二方面所述的扫描处理装置。
本申请实施例提供的技术方案相对于现有技术的有益效果：
本申请提供了一种多套拍照式扫描仪的扫描方法、装置和***，包括：根据用户输入选择标定工作模式或扫描工作模式；在标定工作模式下：获取各拍照式扫描仪的相机内外参；获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵；在扫描工作模式下：获取各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据；根据所述初始坐标转换矩阵，将各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据统一到所述基准坐标系下，进行点云数据的初始拼接对齐；基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接。因此，本申请在标定工作模式下可以对各拍照式扫描仪的相机内外参进行标定，还可以对各拍照式扫描仪之间进行标定，即标定各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵，且可以根据需求定时标定更新，只需用户自动选择标定工作模式进行标定即可。利用本申请提供的方法，在多套拍照式扫描仪组合扫描测量被测工件过程中，可以避免在被测工件表面粘贴标志点，同时不用移动被测工件和扫描仪，便可准确获取被测工件整体完整的三维数据，从而克服了传统标记点扫描技术在自动化检测领域的应用局限，进而有效提高了多套拍照式扫描仪扫描效率和扫描结果的准确性，在大尺寸工件自动化检测领域中具有较强的推广应用意义。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种多套拍照式扫描仪的扫描方法的具体流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵的具体流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种多套拍照式扫描仪获取标定器图像结构示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种多套拍照式扫描仪获取标定器图像结构示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面将结合附图和实施例对本申请的方案作进一步的详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但本申请还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
图1为本申请实施例提供的一种多套拍照式扫描仪的扫描方法的具体流程示意图，参照图1，该方法包括以下步骤：
S110、根据用户输入选择标定工作模式或扫描工作模式。
若用户输入选择标定工作模式，那么在标定工作模式下执行S120-S130。
S120、获取各拍照式扫描仪的相机内外参；
其中，相机内部参数包括相机自身特性相关的参数，例如相机焦距、像素大小等；相机外部参数包括用以确定相机在某个三维空间中的位置和朝向的参数，例如相机位置、相机旋转方向等。
具体地，在获取各拍照式扫描仪的相机内外参过程中，可首先根据实际测量需求将标定器放置于测量环境中，并将标定器中设置有无序排列的标志点的一面朝向便于各拍照式扫描仪拍摄的方位；变换各拍照式扫描仪相对于标定器的位置和姿态，同时获取各拍照式扫描仪在不同方位下的标定器图像，各拍照式扫描仪根据各自采集的标定器表面图像坐标点信息计算获得相机内部参数；同时，基于不同拍照式扫描仪中每一拍照式扫描仪中的不同相机同时获取同一标定器图像中坐标点信息之间的差异，计算获得同一拍照式扫描仪不同相机之间相对位姿转换关系即相机之间的相对外参。
S130、获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵。
若用户输入选择扫描工作模式，那么在扫描工作模式下执行S140-S160。
S140、获取各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据。
S150、根据所述初始坐标转换矩阵，将各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据统一到所述基准坐标系下，进行点云数据的初始拼接对齐。
S160、基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接。
本申请实施例可以先获取用户输入选择，若用户输入选择标定工作模式，即在标定工作模式下进行标定。标定后，将各拍照式扫描仪的相机内外参以及各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵存储。还可以按照需求定时进行标定更新，即每个预定时间可以重新更新各拍照式扫描仪的相机内外参以及各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵存储。若用户输入扫描工作模式，那么可以调取标定工作模式中获取的各拍照式扫描仪的相机内外参以及各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵进行后续优化拼接操作。
其中，在获取各拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据时，需要将被测工件放置于指定检测区域，而被测工件在该区域内能够保证各拍照式三维扫描仪覆盖到工件全部扫描检测区域。
具体地，各拍照式扫描仪在各自的固定位置和姿态下，对处于指定检测区域内的被测工件进行图像采集，各拍照式扫描仪采集的图像经三维重建得到被测工件表面不同方位的点云数据，通过多套拍照式扫描仪获取在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据，作为多组点云数据的拼接对齐初值。
可以理解的是，在上述步骤中获取的多组被测工件点云数据是基于各拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下的坐标数据，为了获取被测工件完整精准的三维数据，需要将上述多组被测工件点云数据输出统一到同一坐标系中。
本申请还可以对统一坐标系后的点云数据进行优化拼接。
需要说明的是，多套拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下的点云数据进行统一坐标系后，形成对应于被测工件的初始整体点云数据，但上述初始整体点云数据相对于被测工件的真实数据存在较大的误差。
由此，针对统一坐标系后的点云数据，基于优化拼接算法，不断减小统一坐标系后的点云数据与被测工件的真实数据之间存在的误差，直至获取被测工件完整精准的三维数据。
可以理解的是，点云数据的优化拼接方法可以是基于标志点粘贴识别的拼接方法，也可以是基于特征点识别的拼接方法，还可以采用本领域技术人员可知的其他点云数据的优化拼接方法，本申请实施例在此不限定。
基于上述数据拼接方法，在多套拍照式扫描仪组合测量过程中，可以分为标定工作模式以及扫描工作模式，在标定工作模式下进行标定，在扫描工作模式下进行优化拼接。首先获取各拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件点云数据，并实现各拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下获取被测工件的点云数据之间的坐标统一，从而为精确点云数据拼接对齐提供变换初值，再基于优化拼接算法，对统一坐标系后的点云数据进行准确拼接，以获得被测工件的完整精准的整体三维数据。因此，在多套拍照式扫描仪组合扫描测量被测工件时，即可以实现不用在被测工件表面粘贴标志点，不用移动被测工件和扫描仪即可获取被测工件完整精准的三维数据，从而克服了传统标记点扫描技术在自动化检测领域的应用局限，进而有效提高了多套拍照式扫描仪扫描效率和扫描结果的准确性。
可以理解的是，各拍照式扫描仪在各自的拍摄位置和姿态下进行图像采集，经处理后获取到在各自拍摄坐标系下的图像点云数据，在进行多套拍照式扫描仪图像点云数据拼接之前，需要得到各拍照式扫描仪的拍摄坐标系与基准坐标系下之间的初始坐标转换矩阵，用以实现在不同拍摄坐标系下图像点云数据的坐标统一，从而保证后续点云数据初始拼接的可靠性。其中，基准坐标系是用以将基于多套拍照式扫描仪获取的在各自拍摄坐标系下的图像点云数据进行统一的坐标基准。
可选地，基准坐标系可以选择多套拍照式扫描仪中任一拍照式扫描仪的拍摄坐标系作为基准坐标系。具体地，采用其中一套拍照式扫描仪的拍摄坐标系作为基准坐标系，首先通过多套拍照式扫描仪拍摄同一图像，处理获得各自拍摄坐标系下图像中特征点的三维数据后，然后将各拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下的图像上特征点的数据基于上述选定的基准坐标系中的对应特征点进行匹配对齐，用以确定其他拍照式扫描仪的拍摄坐标系相对于上述选定的基准坐标系之间的坐标转换矩阵。
可选地，基准坐标系的选取还可以是多套拍照式扫描仪之外的摄影测量设备的拍摄坐标系。其中，优选地，该摄影测量设备的精度高于多套拍照式扫描仪的精度。具体地，采用单独的摄影测量设备中的拍摄坐标系作为基准坐标系，首先通过摄影测量设备与多套拍照式扫描仪共同拍摄同一图像，重建获取各自拍摄坐标系下同一图像上特征点的三维数据，再将各拍照式扫描仪在拍摄坐标系下的图像上特征点的三维数据与摄影测量设备的拍摄坐标系下特征点的三维数据，基于对应点进行匹配对齐，用以确定各拍照式扫描仪的拍摄坐标系相对于基准坐标系之间的坐标转换矩阵。
需要说明的是，初始坐标转换矩阵包括多套拍照式扫描仪中任一拍照式扫描仪的拍摄坐标系相对于基准坐标系的坐标转换矩阵。例如，初始坐标转换矩阵包括第一拍照式扫描仪的拍摄坐标系相对基准坐标系的旋转平移矩阵、第二拍照式扫描仪的拍摄坐标系相对基准坐标系的旋转平移矩阵、第三拍照式扫描仪的拍摄坐标系相对基准坐标系的旋转平移矩阵等。
在具体应用中，点云数据的初始拼接对齐过程，是将各拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下所采集被测工件的点云数据，通过初始坐标转换矩阵进行统一坐标变换，得到各拍照式扫描仪在基准坐标系下所采集被测工件的点云数据。由此，实现各拍照式扫描仪在各自视角下采集到的点云数据统一在同一坐标系下，完成了点云数据的初始拼接对齐，从而为后续的点云数据迭代优化提供了精确的数据初值。
在一些实施例中，对统一坐标系后的点云数据进行优化拼接包括：基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接。
具体地，针对统一坐标系后的多片点云数据，选择其中一片点云数据作为标准点云数据，通过基于点云优化算法获取的目标旋转平移矩阵，将其他点云数据以标准点云数据为基准进行进一步优化拼接，用以获得被测工件的精准的整体三维数据。
图2为本申请实施例提供的在标定工作模式下获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵的具体流程示意图，参照图2，包括以下步骤：
S210、控制第一拍照式扫描仪获取标定器表面标志点图像，根据标定器表面标志点图像以及第一拍照式扫描仪的相机内外参确定标定器表面标志点在第一坐标系下的第一三维坐标。
需要说明的是，第一拍照式扫描仪可以是在扫描工作区域内任一拍照式扫描仪，而第一坐标系为第一拍照式扫描仪的对应拍摄坐标系。通过设置第一坐标系并计算得到标定器表面标志点在第一坐标系下的第一三维坐标，可作为后续多套拍照式扫描仪点云数据进行初始拼接对齐时的参考坐标基准，有利于提高后续获取初始坐标转换矩阵的可靠性与准确性。
在其他实施方式中，还可采用本领域技术人员可知的其他坐标系作为上述第一坐标系，本申请实施例对此不限定。
S220、控制第一拍照式扫描仪以外的其它拍照式扫描仪分别获取标定器表面标志点图像，根据第一拍照式扫描仪以外的其它拍照式扫描仪获取的标定器表面标志点图像以及各自的相机内外参，确定标定器表面标志点在各自拍摄坐标系下的第二三维坐标。
具体地，在获取各拍照式扫描仪自身拍摄坐标系下的标定器表面标志点图像过程中，首先将各拍照式扫描仪放置于预设位置，确保各扫描仪所获取的标定器表面标志点图像之间具有重叠扫描区域；通过所获取的标定器表面标志点图像，并根据各拍照式扫描仪相机的内参矩阵K和单套拍照式扫描仪两相机旋转平移矩阵（R，T），计算得到标定器表面各个标志点在各自拍摄坐标系下的第二三维坐标。
可以理解的是，在实际测量现场中包括至少两个拍照式扫描仪，重复利用上述方法，可计算得到标定器表面标志点在各自拍照式扫描仪拍摄坐标系下的三维坐标，分别记作第二三维坐标、第三三维坐标和第四三维坐标等，通过获取上述多个三维坐标作为坐标匹配初值，从而提高了后续获得准确的初始坐标转换矩阵的可靠性。
在其他实施方式中，本领域技术人员可根据实际测量需求来配置拍照式扫描仪的具体数量，并得到上述多个三维坐标作为坐标匹配初值，本申请实施例对此不限定。
S230、根据第一三维坐标与第二三维坐标，确定第一坐标系与第一拍照式扫描仪以外的其它拍照式扫描仪的拍摄坐标系之间的初始坐标转换矩阵。
需要说明的是，在三维空间中两种坐标系之间的相互转化可以根据两种坐标系之间的相对位姿关系来确定，由此，通过对同一标定器表面标志点图像的第一三维坐标与第二三维坐标进行比对匹配，从而计算得到第一坐标系与其它拍照式扫描仪的拍摄坐标系之间的相对位姿关系，用以形成不同坐标系之间的初始坐标转换矩阵。
由此，通过获取多套拍照式扫描仪在进行统一点云数据坐标变换过程中的初始坐标转换矩阵，能够为精确点云数据拼接对齐提供较好的坐标变换初值，从而为后续获得准确的目标坐标转换矩阵和实现被测工件点云数据的精确匹配提供了可靠保障。
图3为本申请实施例提供的一种多套拍照式扫描仪获取标定器图像结构示意图，图4为本申请实施例提供的另一种多套拍照式扫描仪获取标定器图像结构示意图。如图3和/或图4所示，该结构包括：拍照式扫描仪组件1和标定器2；其中拍照式扫描仪组件1设置于测量位置，标定器2放置于预设位置，标定器2表面设置有无序排列标志点。
其中，测量位置是指各拍照式扫描仪在该位置下不仅能够覆盖到测量工件全部扫描检测区域，且各拍照式扫描仪的扫描范围之间具有重叠区域；在标定器2中设置无序排列标志点，保证每个标志点的坐标特征具有唯一性，当拍照式扫描仪组件1同时捕捉和识别标定器2中多个标志点的位置信息时，结合各标志点特定的坐标特征和相对位置信息，用以实现多套拍照式扫描仪之间的统一坐标转换。
在一些实施例中，获取各拍照式扫描仪的相机内外参，包括：在标定工作模式下，控制单个拍照式扫描仪获取不同方位的标定器表面标志点图像，根据所述不同方位的标定器表面标志点图像，确定单个拍照式扫描仪的相机内外参，依次控制各个拍照式扫描仪重复操作直至确定各个拍照式扫描仪的相机内外参。
具体地，变换各拍照式扫描仪相对于标定器的位置和姿态，同时获取各拍照式扫描仪在不同方位下的标定器图像，各拍照式扫描仪根据各自采集的标定器表面图像坐标点信息计算获得相机内部参数；同时，基于不同拍照式扫描仪中每一拍照式扫描仪中的不同相机同时获取同一标定器图像中坐标点信息之间的差异，计算获得同一拍照式扫描仪不同相机之间相对位姿转换关系即相机之间的相对外参。
在其他实施方式中，还可采用本领域技术人员可知的其他方式获取上述各拍照式扫描仪的相机内外参数，本申请实施例在此不限定。
在一些实施例中，在扫描工作模式下，获取各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据，包括：在扫描工作模式下，控制单个拍照式扫描仪获取一组被测工件表面图像，被测工件表面图像基于单个拍照式扫描仪的相机内外参及相移法三维重建一帧点云数据，依次控制各个拍照式扫描仪重复操作直至各拍照式扫描仪分别获取一帧点云数据。
在一些实施例中，不同拍照式扫描仪获取的标定器表面标志点图像具有重叠区域。
如图3和/或图4所示，示例性地，拍照式扫描仪组件1可以包括第一扫描仪3、第二扫描仪4、第三扫描仪5。优选地，邻近设置的两拍照式扫描仪获取的标定器表面标志点图像直接具有重叠区域。可选地，结合图3，第一扫描仪3、第二扫描仪4及第三扫描仪5呈环形排列，且第一扫描仪3与第二扫描仪4的扫描范围部分重叠，第三扫描仪5与第二扫描仪4的扫描范围部分重叠，第一扫描仪3与第三扫描仪5的扫描范围部分重叠；可选地，结合图4，第一扫描仪3、第二扫描仪4及第三扫描仪5呈直线排列，第一扫描仪3与第二扫描仪4的扫描范围部分重叠，第三扫描仪5与第二扫描仪4的扫描范围部分重叠。如此设置，任意两个拍照式扫描仪采集到的图像中存在重叠的点云数据，在后续进行点云数据迭代优化拼接时，能够将重叠扫描区域中点云数据作为点云数据优化拼接基准，便于确定不同拍摄坐标系下各点云数据进行统一拼接的对应关系，从而进一步提高了点云数据整体拼接质量，进而为后续迭代优化拼接提供点云数据迭代值。
在一些实施例中，基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接包括：利用迭代最近点算法对初始拼接对齐后的点云数据进行匹配，将存在残差的点云数据进行对齐补偿，获得目标坐标转换矩阵，以进行优化拼接。
需要说明的是，多套拍照式扫描仪各自拍摄坐标系下的点云数据经初始坐标转换矩阵进行初始拼接对齐后，形成对应于被测工件的初始整体点云数据，初始整体点云数据相对于被测工件的真实表面存在较大的误差，即其中一片点云数据与另一片点云数据之间存在较大的拼接误差，由此利用迭代最近点算法对上述拼接误差进行优化。其中，对齐补偿是指将迭代优化得到的目标坐标转换矩阵应用到存在拼接误差的多片点云数据中，以进一步减小多片点云数据之间的拼接误差，也就是，进一步减小对应于被测工件表面同一个点在其中一片点云数据的点与另一片点云数据的点之间的坐标残差。
在一些实施例中，迭代最近点算法包括：根据拍摄坐标系与基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵，基于最小二乘法的最优匹配算法，利用迭代配准坐标转换矩阵，针对初始拼接对齐后的点云数据进行多次迭代配准，直至计算得到的坐标残差最小值满足设定残差阈值或者迭代次数达到设定的最大迭代次数要求时，将此时的迭代配准坐标转换矩阵确定为目标坐标转换矩阵，以进行优化拼接。
在具体应用中，对于两片具有重叠区域的点云数据，其中分别为标准点云数据集X1和初始拼接对齐后点云数据集X2，基于迭代最近点算法的迭代配准步骤包括：获取X2中的每一个点在X1点集中的对应近点；计算获得使上述对应点对平均距离最小的刚体变换，求得刚体变换中平移参数和旋转参数；对点集X2使用上一步求得的平移和旋转参数，得到新的变换点集；如果新的变换点集与标准点云数据集 X1满足两点集的平均距离小于某一给定阈值，则停止迭代计算，否则新的变换点集作为新的X2继续迭代，直到达到目标函数的要求。
在一些实施例中，目标坐标转换矩阵满足如下公式：
其中，
与
为初始拼接对齐后的点云数据中具有重叠区域的两帧点云数据之间的匹配点对，
为两帧点云数据中其中一帧点云数据中第i个点，
为两帧点云数据中另外一帧点云数据中第i个点，PS为重叠区域内两帧点云数据之间的匹配点对总数，
为重叠区域内两帧点云数据之间的匹配点对总数的绝对值，R和t分别为初始坐标转换矩阵中的旋转矩阵和平移向量，
和
为目标坐标转换矩阵中的旋转矩阵和平移向量；loss为每次迭代优化后获取的两帧点云数据之间坐标残差值。在本申请实施例中，初始拼接对齐后的点云数据中具有重叠区域的两帧点云数据之间的匹配点对满足点与点的距离小于一定阈值。
在一些实施例中，在基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接之前，包括：对初始拼接对齐后的所述点云数据进行平滑去噪，并保留最大连通域；其中，最大连通域表示所有彼此连通的点云数据中最大的点云集合所构成的区域。
可以理解的是，由于各拍照式扫描仪的物理特性、扫描工作环境及光照等因素的影响，在初始拼接对齐后的点云数据中会出现部分噪声点，而这些噪声点会影响点云数据拼接结果的准确性。其中，平滑去噪是指对点云数据进行滤波处理，以消除或降低随机误差对点云数据拼接结果的影响，并保留体现被测工件整体信息的点云数据，如关键特征点；通过保留最大连通域，用以减少后续点云数据迭代优化的运算量和点云数据匹配错误概率。
需要说明的是，平滑去噪处理方法可采用本领域技术人员可知的能够适于去除点云数据中部分噪声点的处理方法，例如中值滤波、均值滤波、卡尔曼滤波等方法，本申请实施例在此不限定。
本申请实施例还提供一种多套拍照式扫描仪的扫描处理装置，包括：
模式确定模块，用于根据用户输入选择标定工作模式或扫描工作模式；
标定工作模式模块，用于在标定工作模式下：获取各拍照式扫描仪的相机内外参；获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵；
扫描工作模式模块，用于在扫描工作模式下：获取各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据；根据所述初始坐标转换矩阵，将各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据统一到所述基准坐标系下，进行点云数据的初始拼接对齐；基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接。
由此，利用本申请提供的多套拍照式扫描仪的扫描处理装置对被测工件进行组合测量时，可以避免在被测工件表面粘贴标志点，同时不用移动被测工件和扫描仪，便可准确获取被测工件整体完整的三维数据，从而克服了传统标记点扫描技术在自动化检测领域的应用局限，进而有效提高了多套拍照式扫描仪扫描效率和扫描结果的准确性，在大尺寸工件自动化检测领域中具有较强的推广应用意义。
本申请还提供一种多套拍照式扫描仪***，该***包括：如上述任意实施例中所述的多套拍照式扫描仪及扫描处理装置，多套拍照式扫描仪固定设置且相邻两者之间的扫描范围具有重叠区域，其中各拍照式扫描仪与扫描处理装置通信连接。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种多套拍照式扫描仪的扫描方法，其特征在于，包括：
根据用户输入选择标定工作模式或扫描工作模式；
在标定工作模式下：
获取各拍照式扫描仪的相机内外参；
获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵；
在扫描工作模式下：
获取各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据；
根据所述初始坐标转换矩阵，将各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据统一到所述基准坐标系下，进行点云数据的初始拼接对齐；
基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在标定工作模式下，所述获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵，包括：
控制第一拍照式扫描仪获取标定器表面标志点图像，根据所述标定器表面标志点图像以及第一拍照式扫描仪的相机内外参确定标定器表面标志点在第一坐标系下的第一三维坐标；
控制所述第一拍照式扫描仪以外的其它拍照式扫描仪分别获取标定器表面标志点图像，根据所述第一拍照式扫描仪以外的其它拍照式扫描仪获取的标定器表面标志点图像以及各自的相机内外参，确定标定器表面标志点在各自拍摄坐标系下的第二三维坐标；
根据所述第一三维坐标与所述第二三维坐标，确定所述第一坐标系与所述第一拍照式扫描仪以外的其它拍照式扫描仪的拍摄坐标系之间的初始坐标转换矩阵；
所述第一坐标系为所述基准坐标系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取各拍照式扫描仪的相机内外参，包括：在标定工作模式下，控制单个拍照式扫描仪获取不同方位的标定器表面标志点图像，根据所述不同方位的标定器表面标志点图像，确定单个拍照式扫描仪的相机内外参，依次控制各个拍照式扫描仪重复操作直至确定各个拍照式扫描仪的相机内外参。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在扫描工作模式下，获取各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据，包括：在扫描工作模式下，控制单个拍照式扫描仪获取一组被测工件表面图像，所述被测工件表面图像基于单个拍照式扫描仪的相机内外参及相移法三维重建一帧点云数据，依次控制各个拍照式扫描仪重复操作直至各拍照式扫描仪分别获取一帧点云数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接包括：利用迭代最近点算法对所述初始拼接对齐后的点云数据进行匹配，将存在残差的点云数据进行对齐补偿，获得目标坐标转换矩阵，以进行优化拼接。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述迭代最近点算法包括：根据所述拍摄坐标系与基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵，基于最小二乘法的最优匹配算法，利用迭代配准坐标转换矩阵，针对初始拼接对齐后的所述点云数据进行多次迭代配准，直至计算得到的坐标残差值满足设定残差阈值或者迭代次数达到设定的最大迭代次数要求时，将此时的迭代配准坐标转换矩阵确定为所述目标坐标转换矩阵，以进行优化拼接。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标坐标转换矩阵满足如下公式：
其中，
与
为初始拼接对齐后的点云数据中具有重叠区域的两帧点云数据之间的
匹配点对，
为所述两帧点云数据中其中一帧点云数据中第i个点，
为所述两帧点云数
据中另外一帧点云数据中第i个点，PS为重叠区域内两帧点云数据之间的匹配点对总数，
为重叠区域内两帧点云数据之间的匹配点对总数的绝对值，R和t分别为初始坐标转换
矩阵中的旋转矩阵和平移向量，
和
为目标坐标转换矩阵中的旋转矩阵和平移向量；
loss为每次迭代优化后获取的所述两帧点云数据之间坐标残差值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接之前，包括：
对初始拼接对齐后的所述点云数据进行平滑去噪，并保留最大连通域；其中，所述最大连通域表示所有彼此连通的点云数据中最大的点云集合所构成的区域。
9.一种多套拍照式扫描仪的扫描处理装置，其特征在于，包括：
模式确定模块，用于根据用户输入选择标定工作模式或扫描工作模式；
标定工作模式模块，用于在标定工作模式下：获取各拍照式扫描仪的相机内外参；获取各拍照式扫描仪拍摄坐标系到基准坐标系之间的初始坐标转换矩阵；
扫描工作模式模块，用于在扫描工作模式下：获取各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据；根据所述初始坐标转换矩阵，将各所述拍照式扫描仪在各自拍摄坐标系下被测工件的点云数据统一到所述基准坐标系下，进行点云数据的初始拼接对齐；基于点云优化算法，对初始拼接对齐后的所述点云数据进行迭代配准，获得目标转换矩阵，以进行优化拼接。
10.一种多套拍照式扫描仪***，其特征在于，包括多套拍照式扫描仪及扫描处理装置，所述多套拍照式扫描仪固定设置且相邻两者之间的扫描范围具有重叠区域，各拍照式扫描仪与扫描处理装置通信连接，所述扫描处理装置为权利要求9所述的扫描处理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111487498.5A CN113890955A (zh) | 2021-12-08 | 2021-12-08 | 一种多套拍照式扫描仪的扫描方法、装置和*** |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113890955A true CN113890955A (zh) | 2022-01-04 |
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114205483A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-03-18 | 杭州思看科技有限公司 | 扫描仪精度校准方法、装置和计算机设备 |
| CN115661369A (zh) * | 2022-12-14 | 2023-01-31 | 思看科技(杭州)股份有限公司 | 三维扫描方法、三维扫描的控制方法、***和电子装置 |
| CN115830249A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-03-21 | 思看科技(杭州)股份有限公司 | 三维扫描方法、三维测量方法、三维扫描***和电子装置 |
| WO2024109795A1 (zh) * | 2022-11-25 | 2024-05-30 | 杭州先临天远三维检测技术有限公司 | 一种扫描处理方法、装置、设备及介质 |
| CN118264757A (zh) * | 2023-12-15 | 2024-06-28 | 先临三维科技股份有限公司 | 扫描重建数据生成方法、装置、及非易失性存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104408762A (zh) * | 2014-10-30 | 2015-03-11 | 福州大学 | 利用单目和二维平台获取物体图像信息及三维模型的方法 |
| CN104966062A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-10-07 | 浙江大华技术股份有限公司 | 视频监视方法和装置 |
| CN110400374A (zh) * | 2018-04-24 | 2019-11-01 | 财团法人工业技术研究院 | 环景点云数据的建立方法与建立*** |
-
2021
- 2021-12-08 CN CN202111487498.5A patent/CN113890955A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104408762A (zh) * | 2014-10-30 | 2015-03-11 | 福州大学 | 利用单目和二维平台获取物体图像信息及三维模型的方法 |
| CN104966062A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-10-07 | 浙江大华技术股份有限公司 | 视频监视方法和装置 |
| CN110400374A (zh) * | 2018-04-24 | 2019-11-01 | 财团法人工业技术研究院 | 环景点云数据的建立方法与建立*** |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 刘钲: "机器人目标位置姿态估计及抓取研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技辑》 * |
| 汪鸣: "基于双目视觉的三维重建技术研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技辑》 * |
| 王庆璨: "三维点云数据配准算法研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技辑》 * |
| 程亚丽: "三维激光扫描点云数据配准算法研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 基础科学辑》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114205483A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-03-18 | 杭州思看科技有限公司 | 扫描仪精度校准方法、装置和计算机设备 |
| WO2024109795A1 (zh) * | 2022-11-25 | 2024-05-30 | 杭州先临天远三维检测技术有限公司 | 一种扫描处理方法、装置、设备及介质 |
| CN115661369A (zh) * | 2022-12-14 | 2023-01-31 | 思看科技(杭州)股份有限公司 | 三维扫描方法、三维扫描的控制方法、***和电子装置 |
| CN115830249A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-03-21 | 思看科技(杭州)股份有限公司 | 三维扫描方法、三维测量方法、三维扫描***和电子装置 |
| CN118264757A (zh) * | 2023-12-15 | 2024-06-28 | 先临三维科技股份有限公司 | 扫描重建数据生成方法、装置、及非易失性存储介质 |
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