DAISY 和 LBP 描述符结合的三维点云粗拼接方法

针对三维点云拼接需借助点云信息几何特征的问题,采用 DAISY 描述符和 LBP 描述符结合的方法提取相邻测量站位 重叠区域图像特征,解算出相邻测量站位坐标系之间的位置变换矩阵,从而将多测量站位的三维点云数据初步转换至同一坐标 系中。 首先,介绍了边缘检测和 DAISY 描述符的构建;然后,通过欧氏距离对相邻图片特征点进行匹配,根据匹配点之间的关 系解算出不同站位下的坐标转换关系。 实验结果表明,该方法在不使用其他辅助工具的前提下可以较好实现三维点云数据粗 拼接,为点云拼接技术在三维重建和逆向工程等领域的应用提供了理论依据。     

基于迭代最小二乘的平面标靶点云去噪方法初探

平面标靶在三维激光测量作业中起到公共点的作用,标靶点云数据的有效提取和高效去噪对测量目标的点云数据总体质量影响较大。鉴于此,提出了基于迭代最小二乘的平面拟合方法去除标靶噪声,并以此为基本原理利用MATLAB编写了平面标靶点云去噪程序。实验中,分别采集了方形和黑白扇形两种标靶的点云数据,然后用程序进行了降噪处理。降噪成果分析表明该方法能够有效去除标靶噪声,提高了标靶点云数据的可靠性,为进一步提取平面标靶中心点坐标提供了理论基础。     

融合相机与激光雷达的目标检测与尺寸测量

针对三维场景下的目标检测与尺寸测量任务,设计了一种融合激光雷达和相机传感器的三维目标检测和尺寸测量算 法。 使用基于卷积神经网络的二维目标检测器提取目标的二维检测框,结合图像中的二维检测框和几何投影关系获取包含物 体的三维视锥点云,由欧氏聚类方法获得物体的聚类点云,实现了物体的三维目标检测。 提出了基于目标二维检测框的改进尺 寸测量方案以替代原有点云聚类后得到的三维框信息,提高了物体尺寸测量的精度。 在现有数据集上评估测试了目标检测与 尺寸测量的精度,实验结果表明,二维目标检测器 YOLOv7 在检测数据集上的平均检测精度达到了 81%,改进尺寸测量方案在 物体尺寸测量时的测量误差在 5%以内,对于较远物体或较小物体的目标检测和尺寸测量也具有很好的效果。     

基于深度相机的金属柜体三维重建

针对金属柜体表面的光线反射和检测场地限制问题,研究了基于深度相机的金属柜体三维重建,使用深度相机采集金属柜体的RGBD图像,实现高质量的金属柜体表面数据采集;计算其点云数据后进行离群点剔除和下采样的数据处理,降低了噪声影响并提高运算速度;采用基于点云数据和基于三维信息的重建方式,构造金属柜体的三维模型。通过对比实验,证明本文方法得到的点云数据在数量、精度平均误差和采集速度上明显优于双目视觉方法;三种金属柜体的三维模型与真实值对比,模型误差百分比约为3%。     

基于双目视觉的车辆外廓尺寸测量方法

针对目前车辆外廓尺寸测量成本高、安装复杂且三维轮廓重构质量差的问题，提出了基于双目视觉的车辆外廓尺寸测量方法。该方法首先对双目相机采集的车辆图像对进行校正，并通过改进后的立体匹配算法计算生成车辆视差图。基于双目视觉三维测量原理解算车辆轮廓视差信息进行三维重构，生成车辆点云。针对相机盲区车辆轮廓数据缺失问题，设计了基于车牌识别的点云对称修复方法，生成完整车辆三维轮廓。实验结果表明，3种车型的测量示值误差均小于1%，车辆模型重构完整度高。     

基于激光点云智能分类技术的输电线路设计应用研究

为了提高输电线路设计过程中地物距离信息校核的精确性,利用激光点云技术进行地物智能分类,从而实现精准的地物距离校核,为路径优化提供依据.首先通过激光雷达获取三维地理信息点云数据,然后利用点云分割等智能算法实现地物自动分类和三维矢量化建模,最后导入三维设计平台内为设计提供数据支撑,从而更好地满足校核需求.该研究成果对于提升输电设计可视化水平及线路路径优化效率具有重要意义.     

基于TOF相机的喷涂工件在线三维重建

喷涂生产线轨迹规划和喷涂机器人自编程技术大都以工件的在线三维测量为基础。近年来TOF相机作为一种高性价比的3D成像设备,被应用于工件测量。针对TOF相机成像视场有限、单次成像只能获取局部轮廓深度信息等问题,提出一种基于工件在位旋转和图形处理器(GPU)加速的TOF点云视频流三维重建算法。该方法在有向距离函数(SDF)点云融合基础上,采用空间散列表存储管理海量点云数据,同时引入快速视觉里程(FOVIS)算法用于姿态估计,以提高喷涂工件在位三维重建算法的效率和鲁棒性。喷涂生产线仿真平台实验表明,在线重建过程中平均帧数可达58 f/s,失败率≤2%,显存占用率25%,为随后的三维测量和喷涂轨迹规划提供完整的点云数据。     

基于 2D 预处理的点云分割和测量研究

针对传统 3D 工业相机获取的点云数据进行工件检测时因工件粘连和噪声干扰导致边缘分割问题,考虑点云数据量大 影响检测实时性和 3D 特征点选取不准确导致测量误差大的因素,提出一种基于 2D 边缘检测的预处理方法,实现点云快速分 割和测量。 首先,采用改进的 Canny 算法对有序点云的纹理图像进行边缘检测,将检测后的图像进行数学形态学操作和轮廓检 测完成纹理图像分割,规避了在 3D 空间中进行分割处理,有效减少了点云数量;其次,结合工件的形状特征和放置方式,利用 掩膜操作提取出有序点云数据,使用基于 RANSAC 和条件滤波结合的方法对分割后的点云进行自适应阈值滤波处理,有效去 除了噪声点云;最后,对经过预处理后的目标点云基于 PCA 的包围盒去计算工件尺寸以及表面法向量。 实验结果表面,和传统 的 3D 分割算法相比,能够更准确的提取出目标点云,有效减少了待处理点云数量,整体分割效率提高了约 20%;工件尺寸的平 均相对误差约 1. 24%,可以满足测量的需求。     

基于点云处理的小型工业零件高度精密测量

针对很多小型工业零件存在微米级测量的需求,提出了一种点云多次滤波与平面拟合相结合的测量方法。以上下平面平行的规则直三棱柱体工件作为测量对象,使用3D线激光传感器获取工件的点云模型并传输到计算机中进行处理,将点云数据首先通过统计滤波剔除噪声和离群值;其次利用体素滤波降采样精简点云数量;然后采用直通滤波分离出工件点云的上下表面;再分别对上下表面的点云通过随机抽样一致性（RANSAC）算法拟合出平面方程;最后计算上下平面之间的间距即为被测工件的高度信息。将该方法测得的高度与激光三角法原理测得的高度数据进行对比,结果表明,该方法测量精度提高了72.33%;同时对于不同的点云密度,利用所提出的方法进行测量,测得当降采样中体素立方体的边长为15cm时（点云数量精简了98.3%时）测量的误差最小,最小能达到5.1。该方法大大提高了工件的测量精度,可以广泛应用于工业测量中。     

三维点云分割的交联聚乙烯电缆接头参数测量

针对现有参数测量方法难以对交联聚乙烯电缆接头各参数进行有效测量的问题,提出了一种基于三维点云分割的电 缆接头参数测量方法。 该方法先用半径滤波及随机采样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法对复合式三维扫描仪 获取的电缆接头点云进行噪声点去除及坐标摆正预处理。 其次,使用 RANSAC 算法对电缆接头点云进行圆拟合,并根据区域 交界处相邻拟合圆半径方差之比的突变特性实现粗分割,得到多个包含区域交界点的局部点云。 然后,使用主成分分析法对局 部点云进行法向量估计,并根据小片点云轴线夹角在区域交界点处的跳变特性及自适应阈值算法,得出各条状点云上的区域交 界值。 接着,对多个条状点云所得同一区域交界值进行统计分析实现电缆接头点云的精分割,完成参数测量。 对多根电缆接头 进行的测量实验结果表明,所提方法的绝对误差小于 1. 0 mm,相对误差小于 4%,说明了该方法用于交联聚乙烯电缆接头参数 测量的有效性与准确性。