一种基于点云快速重建的STL数模生成方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107767457A(43)申请公布日2018.03.06(21)申请号201710928391.7(22)申请日2017.10.09(71)申请人东南大学地址210096江苏省南京市四牌楼2号(72)发明人周波刘阳马旭东孟正大(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204代理人柏尚春(51)Int.Cl.G06T17/30(2006.01)权利要求书4页说明书8页附图4页(54)发明名称一种基于点云快速重建的STL数模生成方法(57)摘要本发明公开了一种基于点云快速重建的STL数模生成方法，包括对输入的点云进行简化滤波并提取特征；对数模表面点云进行曲面重建；在STL数模上建立模型拓补关系，并进行网格简化；对简化后的STL数模进行孔洞检测和修复以去除模型中的缺陷。本发明方法可有效解决基于激光扫描点云的STL模型重建问题，通过点云特征提取和模型重建等步骤生成了STL模型，并通过网格简化和孔洞修复技术实现了对所生成的STL模型表面缺陷的自动修复，从而在保留点云基本特征的前提下实现了STL数模的快速重建并提高了重建出的STL数模的可用度，可满足智能制造过程中的机器人离线编程技术、自动轨迹规划技术等不同领域的广泛需求。CN107767457ACN107767457A权利要求书1/4页1.一种基于点云快速重建的STL数模生成方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对输入的点云进行简化滤波，并提取点云特征；(2)通过投影三角片算法对数模表面点云进行曲面重建；(3)采用合并冗余顶点的方法在STL数模上建立模型拓补关系，并进行网格简化以加速后续处理；(4)对简化后的STL数模进行孔洞检测和修复以去除模型中的缺陷。2.根据权利要求1所述的一种基于点云快速重建的STL数模生成方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：(11)采用体素栅格法实现下采样对输入的点云数据u创建一个三维体素栅格，然后在每个体素内用体素中所有点云的重心来近似表示体素中其它点，栅格重心点的三维坐标Lx，Ly，Lz计算公式为：其中为含n个点云栅格中的第i个点云的三维坐标；(12)采用统计分析方法从一个点云数据集中移除测量噪声点3构建点云P＝{pi,0≤i≤n,pi∈R}的拓扑结构，设置快速近邻搜索k的值，并且搜索点云P的拓扑结构中的每一个点云Pi最近邻NN(pi)，计算点云Pi与它k个近邻Pij的平均距离d：然后计算点云P的平均距离μ与标准差σ：根据判断标准判断Pi是否满足公式(3)，若满足则确定这一点是测量噪声点，反之则不是测量噪声点；(13)采用基于随机采样一致性RANSAC算法进行点云特征提取首先从点云中随机抽取一个点云样本，然后用最小方差计算其模型参数然后用最小方差计算点云样本对应的平面方程ax+by+z＝d的模型参数a,b,d，并用该模型参数验证剩余点云并计算点云Pi至该平面距离di＝|axi+byi+zi-d|，选取误差范围t，若di≤t则点Pi被认为在给定的误差范围内，如果较多的点在给定误差范围t之内，则该随机选取的样本最优，否则再循环此步骤，最后分析提取出的点云子集，保留符合要求的子集。3.根据权利要求1所述的一种基于点云快速重建的STL数模生成方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下步骤：(21)法线估计在点云Pi处通过它的k个近邻点Pij拟合一个最小二乘意义下的微切平面T(p)，微切平面T(p)的平面方程表达式为：ax+by+cz+d＝0(4)其中，x，y，z表示Pi的近邻点Pij的三维坐标，a，b，c，d为微切平面T(p)的参数；2CN107767457A权利要求书2/4页由式(4)可知a，b，c，d为线性表示，因此，微切平面的拟合属于线性最小二乘问题，对应的目标函数为：AP＝0(5)其中，A＝[abcd]，通过式(5)求得微切平面T(p)参数a，b，c，d，在求解平面法向量时需要对矢量进行单位化处理，即为：所以，点云Pi的单位法矢量为：(22)平面投影根据平移矩阵和旋转变换矩阵得到三维点在指定平面∏上的投影的变换矩阵为：其中，Tc为平移变换矩阵：x0，y0，z0是平面∏的参数；Rx为围绕x轴旋转θ度的旋转矩阵：Ry为围绕y轴旋转θ度的旋转矩阵：由式(7)可以求出任意一点云pi(xi,yi,zi)在平面∏上的投影为：3CN107767457A权利要求书3/4页(23)Delaunay三角剖分3遍历点云P＝{pi,0≤i≤n,pi∈R}的拓扑结构中所有的点，从中选择距离最近的两个点p1，p2，将p1和p2组成初始边e1；接着以e1为生长边，按照满足Delaunay准则寻找扩展点pi，判断pi是否符合在分割平面的阈值范围δ内，如果点pi到分割平面的距离在该规定的距