一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法及系统

本发明涉及三维数据处理，尤其涉及一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法及系统。

背景技术：

1、在石油钻井领域，钻头的三维点云数据是开展磨损评估、结构优化设计及地层匹配选型的核心基础数据。在实际扫描作业中，受钻头表面油污、凹凸结构遮挡及设备扫描参数偏差等因素影响，台式三维扫描设备采集的初始点云数据在密度分布、空间完整性及噪声水平等方面均存在不同程度的质量波动，若直接将未经评估的点云数据存入数据库，将严重影响后续磨损分析与结构优化的准确性。

2、现有技术中，对钻头三维点云数据的质量判定主要依赖人工目视检查，缺乏系统化、定量化的评估手段，无法准确区分点云缺失区域与密度不足区域，难以针对性地指导后续补扫或重扫操作，导致扫描作业效率低下且数据质量难以保证。

3、因此，如何实现对钻头点云数据的自动化、多维度定量评估，并根据评估结果智能触发相应的补扫或重扫控制，成为本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法及系统，用以解决现有技术的缺陷。

2、本发明提供一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法，包括：

3、s1、通过三维扫描设备对磨损钻头进行扫描，得到初始点云模型；

4、s2、对所述初始点云模型进行多维度评估，得到综合评估结果；

5、s3、根据所述综合评估结果，对所述初始点云模型执行分流控制，得到合格点云数据；

6、s4、将所述合格点云数据存入统一数据库。

7、根据本发明提供的一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法，步骤s1进一步包括：

8、s11、通过台式三维扫描设备结合人工录入接口对磨损钻头进行全景扫描，获取原始点云数据；

9、s12、将所述原始点云数据上传至数据处理终端，以第一视角磨损钻头为基准，生成初始点云模型。

10、根据本发明提供的一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法，步骤s2具体包括：

11、s21、对所述初始点云模型进行完整性评估，得到完整性评估指标；

12、s22、对所述初始点云模型进行密度评估，得到密度评估指标；

13、s23、对所述初始点云模型进行噪声评估，得到噪声评估指标；

14、s24、根据所述完整性评估指标、所述密度评估指标及所述噪声评估指标进行综合判定，得到综合评估结果。

15、根据本发明提供的一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法，步骤s21进一步包括：

16、s211、以预设边长的体素网格对所述初始点云模型进行体素化划分，将点数为0的体素标记为空体素，得到空体素分布图；

17、s212、将所述初始点云模型转换至以钻头轴线为中心的柱坐标系，在所述空体素分布图中，识别预设高度的预设角度区间内仅由空体素构成的区域，与同一预设高度的其他角度区间中的对称位置对比，采用欧式聚类算法对连续空体素进行聚类，得到空洞区域集合；

18、s213、根据所述空洞区域集合计算空洞率及最大空洞直径，以第一预设判定条件进行判定，得到完整性评估指标。

19、根据本发明提供的一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法，步骤s22进一步包括：

20、s221、对所述初始点云模型中的每个点，采用kd树加速近邻搜索算法搜索半径r内的邻居点数，计算局部点云密度，得到密度分布图；

21、s222、将所述密度分布图中各点的局部点云密度与密度阈值进行比对，识别密度不足区域，以第二预设判定条件进行判定，得到密度评估指标。

22、根据本发明提供的一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法，步骤s23进一步包括：

23、s231、对所述初始点云模型中的每个点，采用欧式聚类算法搜索距离小于预设距离的所有邻近点并递归扩展，形成点云聚类集合；

24、s232、从所述点云聚类集合中，将脱离主体聚类的孤立点及小聚类标记为噪点，计算噪点比例，以第三预设判定条件进行判定，得到噪声评估指标。

25、根据本发明提供的一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法，步骤s24进一步包括：

26、当所述完整性评估指标、所述密度评估指标及所述噪声评估指标均为合格时，综合评估结果为合格；

27、当所述完整性评估指标为不合格时，所述密度评估指标及所述噪声评估指标均为合格时，综合评估结果为需补扫；

28、当所述密度评估指标不合格及所述噪声评估指标中任一指标为不合格时，综合评估结果为需重扫。

29、根据本发明提供的一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法，步骤s3进一步包括：

30、当所述综合评估结果为合格时，将所述初始点云模型作为合格点云数据输出；

31、当所述综合评估结果为需补扫时，生成补扫定位信息并发送至移动扫描设备，将移动扫描设备采集的补扫点云数据与所述初始点云模型进行融合拼接，得到完整点云数据，并对所述完整点云数据重新执行多维度评估；

32、当所述综合评估结果为需重扫时，触发重扫指令控制三维扫描设备对所述磨损钻头重新扫描，得到更新初始点云模型，并对所述更新初始点云模型重新执行多维度评估，直至综合评估结果合格。

33、根据本发明提供的一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法，所述补扫定位信息以json格式输出，所述补扫定位信息包括空洞区域集合中多个空洞的中心坐标及空洞直径。

34、本发明还提供一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估系统，用于执行如以上任一项所述的一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法，包括：

35、采集模块：用于接收三维扫描设备对磨损钻头进行扫描得到初始点云模型；

36、评估模块：用于对所述初始点云模型进行多维度评估，得到综合评估结果；

37、分流模块：用于根据所述综合评估结果，对所述初始点云模型执行分流控制，得到合格点云数据；

38、输出模块：用于将所述合格点云数据存入统一数据库。

39、本发明提供的一种基于三维扫描设备的钻头点云数据质量评估方法及系统，通过对钻头初始点云模型依次开展完整性评估、密度评估与噪声评估三个维度的定量分析，各维度均建立了明确的数学判定模型与合格阈值，从根本上取代了依赖人工目视判断的传统方式，使评估结果具备更高的一致性与可追溯性。在完整性评估环节，本发明通过体素化空洞检测算法将点云空间划分为毫米级体素网格，结合柱坐标系转换与欧式聚类算法自动识别连续空洞区域，能够精确输出空洞率、最大空洞直径及各空洞中心坐标，为后续补扫操作提供了准确的空间定位依据，大幅减少了盲目补扫的工作量。在密度评估环节，借助kd树加速近邻搜索对每个点的局部点云密度进行计算，能够快速识别密度不足区域并以颜色映射形式可视化输出，使操作人员对点云质量分布一目了然。在噪声评估环节，本发明通过欧式聚类算法递归提取主体聚类并定量计算噪点比例，实现了对离散噪点的精准识别与标记。在综合判定环节，本发明根据三项评估指标的组合状态自动输出合格、需补扫或需重扫的分流控制指令，并通过无线传输协议实时推送至对应设备，整个闭环流程的响应时间极短，在保证点云数据质量的同时显著提升了扫描作业的整体效率。