1 引言
在復雜型面數(shù)字化檢測中,由于測量坐標系與CAD模型設計坐標系不歸一,在計算三維測量數(shù)據(jù)與CAD模型之間的差別之前必須首先矯正兩者在位置和方向上的差異,這個解決坐標系差異的過程稱為配準(registration)。配準是數(shù)字化檢測系統(tǒng)的核心和難點理想,而配準過程的預處理步驟直接影響后續(xù)配準的精度和準確度。在點云與CAD模型配準過程中,大量學者關于具體的配準步驟做了研究,而對于配準的預處理步驟卻未予重點關注。本文對配準預處理技術進行詳細研究,提出三個預處理步驟:點云噪聲過濾,CAD模型點云化和數(shù)據(jù)重采樣。第二節(jié)對各步驟詳細解釋,在第三節(jié)采用實驗對提出理論進行驗證,第四節(jié)給出了結論。
2 預處理過程
通過各種測量手段得到的點云數(shù)據(jù),由于種種因素影響,會含有一定數(shù)量的噪聲點,在配準前需要處理掉這些噪聲點;另外,測量得到的3D數(shù)據(jù)通常是點云格式,而由CAD系統(tǒng)生成的三維CAD模型不是。因此,本文提出一個將三維CAD模型轉換為點云格式的轉換過程;在點云降噪和CAD模型點云化步驟被執(zhí)行后,兩個數(shù)據(jù)集可能有不同的分辨率,存在于更密集數(shù)據(jù)集的點可能不存在于更稀疏采樣集,這可能導致配準結果的準確性的降低,因為它很難使密集數(shù)據(jù)集的點從稀疏的數(shù)據(jù)集找到匹配點,因此,需要對兩個數(shù)據(jù)集進行重采樣過程。本文提出的的預處理過程如下:
2.1 點云數(shù)據(jù)的降噪
在掃描獲得點云數(shù)據(jù)的過程中,受設備精度及外界環(huán)境還有工件表面質量等因素的影響,獲得的點云數(shù)據(jù)難免會含有無關的噪聲點。這些點如不去除,將會影響點云數(shù)據(jù)后續(xù)操作的質量。張量投票算法能夠區(qū)分在目標對象的表面上的點和被孤立在表面外的點。這種區(qū)別是由一個顯著衰減函數(shù)通過檢查每個點之間的關系及其附近區(qū)域實現(xiàn)。本文采用張量投票算法降低噪聲,它已被證明是一個強大的方法。
2.2 CAD模型點云化
目前,大多數(shù)用于創(chuàng)建實體模的CAD軟件允許用戶導出許多不同的標準文件格式,如DWG,DXF,DGN,IGES,RVT或STL等。其中STL文件格式應用廣泛,普遍應用于各大CAD系統(tǒng)之間或CAD系統(tǒng)與其它系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)傳遞。STL格式文件存儲了三角面片形式的模型的幾何信息,其存儲的每個三角面片信息包括構成每個三角面片3個頂點的坐標以及它所在平面的法矢向量和。在STL文件中, 目標對象的每個表面是由表面上三個非共線的頂點的三維坐標和曲面外法線的方向表示的。通過使用這三個頂點生成一組均勻間隔的3D點,CAD模型被表示成點云格式。為了把3D CAD模型表示為點云格式,本文選擇3D CAD模型用STL文件格式導出,這是一個開放的文件格式。
2.3 數(shù)據(jù)重采樣
在CAD模型點云化和點云噪聲過濾后,本文采用基于八叉樹數(shù)據(jù)進行重采樣來獲得兩個數(shù)據(jù)集的一個通用的解決方案。基于八叉樹的數(shù)據(jù)重采樣過程是四重的。首先, 包括所有的3D數(shù)據(jù)點的最小的邊界立方體變成一個根節(jié)點。然后這個立方體被分為8個子八分圓,有一個正規(guī)的2×2×2的形式。包含3D數(shù)據(jù)的子八分圓稱為一個內部節(jié)點,而不包含3D數(shù)據(jù)的子八分圓稱為一個葉節(jié)點。一個葉節(jié)點不能進一步細分,因為它不包含任何3D數(shù)據(jù)點。八分圓的內部節(jié)點的多維數(shù)據(jù)集的長度短于一個預先指定的閾值時,內部節(jié)點不再細分。最后,不能細分的子八分圓的多維數(shù)據(jù)集的中心位置的點被提取出來。其結果是中央點的集合具有均勻的分辨率。
3 試驗結果
為了驗證本文方法的有效性,以VC++6.0為平臺編程實現(xiàn)了上述方法, 并以實驗室的智慧女神頭像為例進行了驗證。試驗中所用的測量點云是由ATOS光學掃描儀獲取的,其數(shù)據(jù)點數(shù)為52046。圖2所示為預處理后的點云數(shù)據(jù)和CAD模型。
4 結語
預處理過程作為配準的前期工作,對最終配準結果的好壞起著重要的作用。本文提出的配準預處理方法,經(jīng)過實驗驗證了其合理性,為曲面配準預處理的研究提供了一種新思路。
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