一种点云截面的生成方法与流程

1.本技术涉及视觉领域，尤其涉及一种点云截面的生成方法。


背景技术：

2.在3d视觉领域，通过3d扫描设备获得待测物的点云数据可反应待测物可见表面的三维几何形状以及在物理空间中的位置信息。
3.相关技术中，通过切片技术从待测物的点云数据中得到例如图1示出散乱的截面数据，并从截面数据得到平面轮廓特征点；其中，获取待测物在特定位置的截面数据，可使用多个卡尺对点云数据进行测量；然而，待测物的点云数据是数据量庞大的、形状复杂的、且散乱无序的点云，使得通过卡尺测量复杂度高，精度误差大，导致获得截面数据的效率低。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种点云截面的生成方法，以解决技术问题。
5.为了达到上述目的，本技术实施例采用以下技术方案：
6.本技术提供一种点云截面的生成方法，所述方法包括：
7.获取待测物的点云数据；
8.根据预设平面位置分割所述待测物的点云数据，获得分割点云数据，其中，所述预设平面位置包括无界平面或有界平面；
9.所述分割点云数据中的分割点通过投影法或交叉法，获得截面数据；
10.所述截面数据中截面数据点根据近邻搜索算法确定多义线数组。
11.在一种可实现方式中，当所述预设平面位置为无界平面时，所述分割点云数据的获取通过如下步骤：
12.获取所述待测物的点云数据中每个点到所述无界平面的第一距离；
13.确定分割点云数据，所述分割点云数据由分割点构成，所述分割点的第一距离小于预设距离阈值。
14.在一种可实现方式中，当所述预设平面位置为有界平面时，所述分割点云数据的获取通过如下步骤：
15.通过所述有界平面和预设距离阈值构造三维立体图形；
16.确定分割点云数据，所述分割点云数据由分割点构成，所述分割点为所述待测物的点云数据在所述三维立体图形内的点。
17.在一种可实现方式中，当所述截面数据是所述分割点云数据通过投影法获得的，所述投影法包括如下步骤：
18.确定投影点为截面数据点，所述投影点为分割点在第一平面投影的点，且所述分割点到所述第一平面距离最小；
19.根据所述截面数据点确定截面数据。
20.在一种可实现方式中，当所述截面数据是所述分割点云数据通过交叉法获得的：
21.连接第二平面两侧的距离最小的分割点，得到交叉线；
22.确定交叉点为截面数据点，所述交叉点为所述交叉线与第二平面的交点。
23.根据所述截面数据点确定截面数据。
24.在一种可实现方式中，所述近邻搜索算法包括k近邻搜索算法和r近邻搜索算法。
25.在一种可实现方式中，所述截面数据中截面数据点根据近邻搜索算法确定多义线数组，包括：
26.确定所述截面数据中横坐标最小的截面数据点为起始点p1；
27.起始点p1通过k近邻搜索算法确定与起始点p1最接近的中间点p2，且起始点p1与中间点p2之间的距离小于预设点距阈值；
28.根据k近邻搜索算法确定中间点pi-1；
29.当中间点pi-1的k个近邻点均被确定，对中间点pi-1进行r近邻搜索算法，在中间点pi-1的半径r范围内的点均被确定时，获得多义线，所述多义线是通过连接的起始点p1到中间点pi-1获得的；
30.多条多义线构成多义线数组；
31.其中，r近邻搜索算法中的半径等于预设点距阈值。
32.在一种可实现方式中，所述截面数据中截面数据点根据近邻搜索算法确定多义线数组，还包括：当中间点pi-1的k个近邻点均被确定，对中间点pi-1进行r近邻搜索算法，在中间点pi-1的半径r范围内的存在未被确定的中间点pi时，将中间点pi作为新的多义线的起始点。
33.在一种可实现方式中，所述截面数据中截面数据点根据近邻搜索算法确定多义线数组，还包括：当中间点pi-1的k个近邻点中还存在未确定的中间点pi，将中间点pi作为新的多义线的起始点。
34.在一种可实现方式中，所述新的多义线的起始点通过k近邻搜索算法确定新的多义线。
35.由以上技术方案可知，本技术提供一种点云截面的生成方法，包括获取待测物的点云数据；根据预设平面位置分割所述待测物的点云数据，获得分割点云数据，其中，所述预设平面位置包括无界平面或有界平面；所述分割点云数据中的分割点通过投影法或交叉法，获得截面数据；所述截面数据中截面数据点根据近邻搜索算法确定多义线数组。本技术通过无界平面或有界平面位置处的截面数据，减少在庞大的点云数据中的应用难度；根据点云数据的稠密稀疏程度或实际需求分割出点云数据；连接为多义线的截面数据，对点云数据分类之后再进行测量、检测操作，处理流程简化，效率提高。
附图说明
36.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
37.图1为本技术现有技术一种截面数据的示意图；
38.图2为本技术实施例一种点云截面的生成方法的流程图；
39.图3为本技术实施例中有界平面为三维矩形时构造三维长方体的示意图；
40.图4为本技术实施例中有界平面为三维圆时构造三维圆柱体的示意图；
41.图5为本技术实施例中投影法的示意图；
42.图6为本技术实施例中交叉法的示意图；
43.图7为本技术实施例中确定多义线数组的流程图；
44.图8为图1通过本技术一种点云截面的生成方法得到多义线数组的示意图；
45.其中：10-三维长方体；11-三维矩形；20-三维圆柱体；21-三维圆；30-第一平面；31-分割点；32-投影点；33-第二平面；34-交叉点。
具体实施方式
46.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
47.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
48.相关技术中，通过切片技术从待测物的点云数据中得到例如图1示出散乱的截面数据，并从截面数据得到平面轮廓特征点；其中，获取待测物在特定位置的截面数据，可使用多个卡尺对点云数据进行测量；然而，待测物的点云数据是数据量庞大的、形状复杂的、且散乱无序的点云，使得通过卡尺测量复杂度高，精度误差大，导致获得截面数据的效率低。
49.本技术实施例提供一种点云截面的生成方法，如图2所示，所述方法包括如下步骤：
50.s101、获取待测物的点云数据。
51.通过3d扫描设备获得待测物的点云数据，每个点云数据包括三维坐标，也可能含有颜色信息(rgb)或反射强度信息(intensity)，可反应待测物可见表面的三维几何形状以及在物理空间中的位置信息。
52.s102、根据预设平面位置分割所述点云数据，得到分割点云数据。
53.预设平面位置包括无界平面或有界平面两种形式；其中，无界平面为没有边界的平面，指由点和法向量构造的平面；有界平面为有边界的平面，可以是三维矩形，也可以是三维圆，还可以是三维三角形、三维平行四边形等。
54.当预设平面位置为无界平面时，获取待测物的点云数据中每个点到无界平面的第
一距离，如果第一距离小于预设距离阈值，则对应的点为分割点；所有的分割点构成分割点云数据。
55.当预设平面位置为有界平面时，通过所述有界平面和距离阈值构造三维立体图形；所述待测物的点云数据落在所述三维立体图形中的点为分割点，这些分割点构成分割点云数据。使用不同类型的有界平面，可以获取的截面数据也不一样，提升应用范围。
56.所述三维立体图形通过所述有界平面分成大小和形状相同的两部分；其中，如图3所示，当有界平面为三维矩形11时，三维矩形11通过预设距离阈值x构造三维长方体10，待测物点云数据落在三维长方体10六个面之间的点为分割点。如图4所示，当有界平面为三维圆21时，三维圆21通过预设距离阈值y构造三维圆柱体20；待测物点云数据落在三维圆柱体20的两个平面之间并且点到圆柱中轴线的距离小于圆柱的半径的点为分割点。
57.s103、所述分割点云数据通过投影法和/或交叉法，获得截面数据。
58.所述分割点云数据通过投影法获得截面数据，所述投影法是将分割点投影到第一平面上，当分割点到第一平面距离最小时，在所述第一平面上确定投影点，并将投影点作为截面数据点；获取所有分割点对应的投影点组成截面数据；如图5所示，在三维空间中，分割点31到第一平面30的投影点32为到第一平面30上距离最近的分割点31在第一平面上投影的点。
59.所述分割点云数据通过交叉法获得截面数据，所述交叉法是将第二平面一侧的分割点与第二平面另一侧的最近分割点的交叉线与第二平面的交叉，获得交叉点，并将交叉点作为截面数据点，获取所有的交叉点组成截面数据。如图6所示，获取第二平面33两侧的分割点31的交叉线，所述交叉线与第二平面的交叉点34作为截面数据点，其中，所述交叉线是由第二平面两侧的距离最小的分割点连接的，分割点的确定是第二平面一侧的分割点根据最近邻法确定第二平面另一侧最近的分割点，将上述两个分割点连接得到交叉线。
60.在一种实施方式中，以将投影法和交叉法联合使用获取截面数据，例如在1/2预设距离阈值的点进行投影，大于1/2预设距离阈值使用交叉法获取截面数据。
61.获得的截面数据量远远小于待测物点云数据的数据量。
62.s104、所述截面数据中截面数据点根据近邻搜索算法确定多义线数组。
63.本技术中通过k近邻搜索算法和r近邻搜索算法，从截面数据中确定多以线数组。其中，k近邻搜索算法为寻找点最近的k个点。r近邻搜索算法(即半径近邻搜索算法)为寻找点在半径r内的所有点。
64.确定多义线数组的过程，如图7所示，具体包括如下步骤：
65.s201、确定所述截面数据中横坐标最小的截面数据点为起始点p1；
66.判定截面数据是否存在截面数据点未确定，即是否遍历完所有的截面数据点。
67.s202、起始点p1通过k近邻搜索算法确定与起始点最接近的中间点p2，当起始点p1与中间点p2之间的距离小于预设点距阈值。
68.s203、确定中间点pi-1(i≥3)。例如，i＝3时，根据k近邻搜索算法确定与中间点p2最接近的中间点p3。
69.判定中间点pi-1的k个近邻点是否均被确定。
70.当中间点pi-1的k个近邻点均被确定时，s204、对中间点pi-1进行r近邻搜索算法。
71.判定中间点pi-1的半径r范围内的点是否均被确定。其中，r近邻搜索算法中的半
径等于预设点距阈值。
72.当中间点pi-1的半径r范围内的点均被确定时，s205、连接的起始点p1到中间点pi-1，即一条多义线。
73.当中间点pi-1的半径r范围内的存在点未被确定时，s206、中间点pi-1通过r近邻搜索算法确定中间点pi，将中间点pi作为起始点p1，进行步骤s202。
74.当中间点pi-1的k个近邻点中存在未确定的点时，s207、中间点pi-1通过k近邻搜索算法确定中间点pi，将中间点pi作为起始点p1，进行步骤s202。
75.当所述截面数据中所有的截面数据点都被确定，即遍历完所有的截面数据点时，上述的多义线的集合构成多义线数组。通过多义线数组区分截面数据中的不同形状。对于背景技术中的图1的例子，通过本技术的点云截面的生成方法，得到如图8所示的多义线数组。
76.由以上技术方案可知，本技术提供一种点云截面的生成方法，包括获取待测物的点云数据；根据预设平面位置分割所述待测物的点云数据，获得分割点云数据，其中，所述预设平面位置包括无界平面或有界平面；所述分割点云数据中的分割点通过投影法或交叉法，获得截面数据；所述截面数据中截面数据点根据近邻搜索算法确定多义线数组。本技术通过无界平面或有界平面位置处的截面数据，减少在数量庞大的点云数据中的应用难度。可以根据点云数据的稠密稀疏程度或实际需求分割出点云数据，如在稠密的点云数据中可以设置较小的预设距离阈值来获取截面数据，若想要更多的截面数据将预设距离阈值设置较大即可；连接为多义线的截面数据，对点云数据分类之后再进行测量、检测操作，处理流程简化，效率提高。
77.以上内容仅为说明本技术的技术思想，不能以此限定本技术的保护范围，凡是按照本技术提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本技术权利要求书的保护范围之内。
78.此外，除非权利要求中明确说明，本技术所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本技术流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本技术实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
79.同理，应当注意的是，为了简化本技术披露的表述，从而帮助对一个或多个实施例的理解，前文对本技术实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本技术对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
80.针对本技术引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本技术作为参考。与本技术内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本技术权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本技术中的)也除外。需要说明的是，如果本技术附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本技术所述内容有不一致或冲突的地方，以本技术的描述、定义和/或术语的使
用为准。