(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210951334.1 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 沈阳度维科技 开发有限公司 地址 110000 辽宁省沈阳市铁西区北一西 路52甲号 （10 06号、 1008号） (72)发明人 李文利　宁国山　夏爽　李晨溪　 蔡恩泽　 (74)专利代理 机构 哈尔滨华夏松花江知识产权 代理有限公司 23213 专利代理师 张利明 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 3/00(2006.01) G06T 3/40(2006.01) G06T 5/00(2006.01)G06T 7/66(2017.01) G06T 7/11(2017.01) (54)发明名称 基于结构光测量的大尺寸构件三维重建拼 接方法 (57)摘要 一种基于结构光测量的大尺寸构件三维重 建拼接方法， 属于结构光自动化三维测量技术领 域。 本发明针对现有构件的结构光三维重建算法 在两块点云配准时， 过大的初始位姿偏差会造成 算法的局部最优解而提前收敛， 降低点云配准准 确性的问题。 包括： 采用结构光传感器沿大型三 维构件宽度方向按预设扫描宽度依次进行扫描， 获得顺序标记的点云； 进行预处理， 获得预处理 后点云块； 依次以相邻前一张点云块为目标块， 将相邻下一张点云块作为源点云块向目标块配 准， 首先进行空间位姿粗配准， 再将粗配准得到 的坐标变换后源点云块与目标块配准； 进而实现 大型三维构 件的三维重建拼接。 本发 明用于大尺 寸构件的三维重建。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 115222893 A 2022.10.21 CN 115222893 A 1.一种基于结构光测量的大尺寸构件三维重建拼接方法， 其特 征在于包括， 步骤一： 采用结构光传感器沿大型三维构件宽度方向按预设扫描宽度依次进行扫描， 获得顺序标记的点云； 相邻点云之间具有预设宽度的重 叠区域； 步骤二： 对每块 点云数据进行 预处理， 获得预处理后点云块； 步骤三： 依次以相邻前一张点云块为目标块， 将相邻下一张点云块作为源点云块向目 标块配准， 包括： 空间位姿粗配准： 提取目标块和源点云块中相对应的2～3组特征点， 所述特征点包括 扫描方向上 的起点、 终点及曲率异常点； 根据相对应特征点的坐标值进行计算获得源点云 块特征点到目标块特征点坐标系的一次空间变换参数， 再根据一次空间变换参数将源点云 块的空间位姿变换到目标块的坐标系下， 获得向目标块 粗配准的坐标变换后源点云块； 坐标变换后源点云块与目标块配准： 在坐标变换后源点云块上分割出重叠区域作为源 重叠区域， 在目标块上分割出重 叠区域作为目标重 叠区域； 对源重叠区域和目标重叠区域应用ICP算法进行配准， 获得二次空间变换参数， 再根据 二次空间变换参数将坐标变换后源点云块的空间位姿变换到目标块的坐标系下， 实现坐标 变换后源点云块与目标块的配准； 进 而实现大 型三维构件的三维重建拼接 。 2.根据权利要求1所述的基于结构光测量的大尺寸构件三维重建拼接方法， 其特征在 于， 步骤三中一次空间变换参数包括平移向量T和旋转矩阵R； 获得一次空间变换参数 的方 法包括： 采用七参数坐标系转换模型计算目标块和源点云块中相对应的特 征点的对应关系： 式中XB为目标块中特征点的横坐标， YB为目标块中特征点的纵坐标， ZB为目标块中特征 点的竖坐标， XA为源点云块中特征点的横坐标， YA为源点云块中特征点的纵坐标， ZA为源点 云块中特征点的竖坐标； TX为横坐标平移向量， TY为纵坐标平移向量， TZ为竖坐标平移向量， m为坐标系转换的直线长度比值， ωX为源点云块坐标系旋转到与目标块坐标系完全重合时 绕横轴旋转的角 度， ωY为源点云块坐标系旋转到与目标块坐标系完全重合时绕纵轴旋转 的角度， ωZ为源点云块 坐标系旋转到与目标块 坐标系完全重合时绕竖轴旋转的角度； 选择多个相对应的特征点求解七参数坐标系转换模型， 得到平移向量T(TX， TY， TZ)和旋 转矩阵R(ωX， ωY， ωZ)。 3.根据权利要求1或2所述的基于结构光测量的大尺寸构件三维重建拼接方法， 其特征 在于， 步骤一中， 结构光传感器采用直接标定法进行测量 光平面的标定 。 4.根据权利要求1或2所述的基于结构光测量的大尺寸构件三维重建拼接方法， 其特征 在于， 步骤一中， 重 叠区域的预设宽度范围为10 ‑15mm。 5.根据权利要求1或2所述的基于结构光测量的大尺寸构件三维重建拼接方法， 其特征 在于， 步骤二中所述预处 理包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115222893 A 2采用体素化网格对每块点云数据进行下采样处理， 获得每个体素化网格 内所有点云的 重心点； 再对所有体素化网格的重心点采用半径滤波法去除噪声重心点， 得到预处理后点云 块。 6.根据权利要求5所述的基于结构光测量的大尺寸构件三维重建拼接方法， 其特征在 于， 体素化网格边长为0.0 5‑0.15mm。 7.根据权利要求6所述的基于结构光测量的大尺寸构件三维重建拼接方法， 其特征在 于， 去除噪声重心点的方法包括： 分别以每个重心点为圆心划定半径为0.02～0.1mm的圆， 若圆内的近邻重心点数量少 于预设近邻点数量阈值， 则去除当前重心 点， 否则保留当前重心 点作为主体点云， 所有主体 点云构成预处 理后点云块。 8.根据权利要求7所述的基于结构光测量的大尺寸构件三维重建拼接方法， 其特征在 于， 近邻点数量阈值 为2～10个。 9.根据权利要求1所述的基于结构光测量的大尺寸构件三维重建拼接方法， 其特征在 于， 所述源重叠区域和目标重叠区域均包含预设宽度的重叠区域， 且源重叠区域和目标重 叠区域的宽度均为预设宽度的重 叠区域的1 10～140％。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115222893 A 3