一种自适应多分辨率的激光扫描方法和系统与流程

1.本发明实施例涉及激光技术领域，尤其涉及一种自适应多分辨率的激光扫描方法和系统。


背景技术：

2.目前扫描仪的生成方法分为固定点间距(固定分辨率)和后续手动提升局部位置进行间距的提升；但这两种方案都存在一定的问题，扫描仪多为固定分辨率(即固定点间距)的方法在设备工作之初进行分辨率的设定，后续按照固定分辨率进行数据的采集，即时后续进行长时间扫描，亦无法进行点间距的减小优化；针对钣金/模型边界,产品折角及细节位置，固定点间距无法更好的描述产品边界，产生锯齿感；人为手动选取位置进行分辨率的提升，从操作者的主观上进行分辨，再进行提升设置，需手动进行选取产品位置，较为繁琐，无法应对更加复杂的产品。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供一种自适应多分辨率的激光扫描方法和系统，自动根据待扫描物边界加密点，在数据采集的同时进行曲率，以及产品模型的分析，对边界、拐角等曲率超过一定限制的区域，设定为感兴趣区域，自动进行提升。
4.第一方面，本发明实施例提供一种自适应多分辨率的激光扫描方法，包括：
5.步骤s1、基于预设固定分辨率对待扫描物进行初步扫描后，获取所述待扫描物的特征点，基于所述特征点生成感兴趣区域；所述特征点包括大于预设曲率阈值的点、所述待扫描物的边界点以及标注点；
6.步骤s2、基于感兴趣点对应的特征点类型，确定各所述感兴趣区域的自适应分辨率；基于所述自适应分辨率对所述感兴趣区域进行进一步扫描。
7.作为优选的，所述步骤s1中，获取所述待扫描物的特征点，基于所述特征点生成感兴趣区域，具体包括：
8.对初步扫描结果中的各扫描点进行曲率特征识别，若判断所述扫描点的曲率大于预设曲率阈值，则将所述扫描点标记为特征点；
9.基于每个特征点构建固定半径阈值的空间包围盒，以生成第一感兴趣区域；剪裁掉初步扫描结果中第一感兴趣区域内的扫描数据。
10.作为优选的，所述步骤s1中，获取所述待扫描物的特征点，基于所述特征点生成感兴趣区域，具体包括：
11.对初步扫描结果的各扫描点进行边界识别，确定每个扫描点的邻域、法线，将预设范围内的邻域无连接点、且法线与连接点一致的扫描点列入第二感兴趣区域。
12.作为优选的，所述步骤s1中，基于预设固定分辨率对待扫描物进行初步扫描后，还包括：
13.载入待扫描物的三维模型数据，对所述三维模型数据进行线条识别，并通过拟合
或特征对齐方法，将所述三维模型数据与初步扫描结果进行对齐；
14.对所述三维模型数据进行识别分析，获取所述三维模型数据中的拐角、边界线和三维几何体，将所述边界线、拐角和三维几何体列入第三感兴趣区域；所述拐角为三维模型数据中曲率大于预设曲率阈值的线条点。
15.作为优选的，所述三维几何体包括圆柱体和多边形柱体。
16.作为优选的，所述步骤s2中，基于所述自适应分辨率对所述感兴趣区域进行进一步扫描后，还包括：
17.裁剪掉初步扫描结果中感兴趣区域内的扫描数据，并将进一步扫描获得的扫描数据填充进所述感兴趣区域。
18.作为优选的，所述步骤s2中，确定各所述感兴趣区域的自适应分辨率，具体包括：
19.基于各特征点对应感兴趣区域的预设分辨率倍数以及预设固定分辨率确定各感兴趣区域的自适应分辨率。
20.第二方面，本发明实施例提供一种自适应多分辨率的激光扫描系统，包括：
21.初始扫描模块，基于预设固定分辨率对待扫描物进行初步扫描后，获取所述待扫描物的特征点，基于所述特征点生成感兴趣区域；所述特征点包括大于预设曲率阈值的点、所述待扫描物的边界点以及标注点；
22.自适应扫描模块，基于感兴趣点对应的特征点类型，确定各所述感兴趣区域的自适应分辨率；基于所述自适应分辨率对所述感兴趣区域进行进一步扫描。
23.第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面实施例所述自适应多分辨率的激光扫描方法的步骤。
24.第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面实施例所述自适应多分辨率的激光扫描方法的步骤。
25.本发明实施例提供的一种自适应多分辨率的激光扫描方法和系统，首先按照固定分辨率对待扫描物进行扫描采集，使模型进行快速及高效的采集完成，然后进入特征及边界的自动检测流程，通过曲率特征、边界识别，产生感兴趣的区域，或载入三维模型数据，通过分析三维模型数据，自动抽取感兴趣区域，进入自动分辨率的提升阶段，继续扫描，从而提升感兴趣区域的分辨率，最高可达固定分辨率的n倍；可根据产品的边界加密点，充分使用扫描仪生产的每个点位，在产品边界位置提升分辨率，从而对客户的产品更精准的测量分析及视觉体验。
附图说明
26.为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。
27.图1为根据本发明实施例的自适应多分辨率的激光扫描方法流程框图；
28.图2为根据本发明实施例的自适应多分辨率的激光扫描具体流程示意图；
29.图3为根据本发明实施例的第一感兴趣区域示意图；
30.图4为根据本发明实施例的初步扫描获取的低分辨率模型示意图；
31.图5为根据本发明实施例的对图4进行拐角曲率优化的示意图；
32.图6为根据本发明实施例的第二感兴趣区域示意图；
33.图7为根据本发明实施例的第三感兴趣区域示意图；
34.图8为根据本发明实施例的实体结构示意图。
具体实施方式
35.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
36.本技术实施例中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。
37.本技术实施例中的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本技术的描述中，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列部件或单元的系统、产品或设备没有限定于已列出的部件或单元，而是可选地还包括没有列出的部件或单元，或可选地还包括对于这些产品或设备固有的其它部件或单元。本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
38.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
39.针对钣金/模型边界，产品折角及细节位置，固定点间距无法更好的描述产品边界，产生锯齿感；人为手动选取位置进行分辨率的提升，从操作者的主观上进行分辨，再进行提升设置，需手动进行选取产品位置，较为繁琐，无法应对更加复杂的产品。
40.因此，本发明实施例提供一种自适应多分辨率的激光扫描方法和系统，在按照固定分辨率扫描后，通过曲率特征、边界识别，产生感兴趣区域，从而提升感兴趣区域的分辨率，充分使用扫描仪生产的每个点位，在产品边界位置提升分辨率，从而对客户的产品更精准的测量分析及视觉体验。以下将通过多个实施例对本发明的方案进行说明。
41.图1和图2为根据本发明实施例提供的一种自适应多分辨率的激光扫描方法，包括：
42.步骤s1、基于预设固定分辨率对待扫描物进行初步扫描后，获取所述待扫描物的特征点，基于所述特征点生成感兴趣区域；所述特征点包括大于预设曲率阈值的点、所述待扫描物的边界点以及标注点；
43.本实施例中，针对待扫描物(产品)进行激光扫描时，首先按照固定分辨率进行初步采集，使待扫描物能够快速及高效的采集完成，然后再进行特征点及边界的自动检测流
程，通过曲率特征、边界特征的识别，产生感兴趣区域，以提升分辨率对感兴趣区域进行进一步的扫描。
44.具体的，首先，通过激光扫描仪进整体扫描，用正常的固定分辨率快速确定初步扫描结果，即快速重建出低分辨率模型，如图4中所示，图5为拐角曲率优化后的数据。
45.完成初步扫描后，进入自动识别流程，对初步扫描结果中的各扫描点进行曲率特征识别，通过每个扫描点(三维点)的曲率，根据不同的阈值分类成高曲率和低曲率，具体的，在确定曲率时，本实施例中采用高速曲率算法进行曲率特征识别，若判断所述扫描点的曲率大于预设曲率阈值，则将所述扫描点标记为特征点；
46.基于每个特征点构建固定半径阈值的空间包围盒，以生成第一感兴趣区域(如图3中的感兴趣区域1)；剪裁掉初步扫描结果中第一感兴趣区域内的扫描数据。
47.除了通过曲率识别特征点外，还可以对初步扫描结果的各扫描点进行边界识别，确定每个扫描点的邻域、法线，将预设范围内的邻域无连接点、且法线与连接点一致的扫描点列入第二感兴趣区域(如图6中的感兴趣区域2)。
48.本实施例中，除了从低分辨率模型中识别出感兴趣区域外，还包括：
49.载入待扫描物的三维模型数据，对所述三维模型数据进行线条识别，并通过拟合或特征对齐方法，将所述三维模型数据与初步扫描结果进行对齐；
50.对所述三维模型数据进行识别分析，获取所述三维模型数据中的拐角、边界线和三维几何体，将所述边界线、拐角和三维几何体列入第三感兴趣区域(如图7中的感兴趣区域3)；所述拐角为三维模型数据中曲率大于预设曲率阈值的线条点，所述三维几何体包括圆柱体和多边形柱体，或者预先设定的立体状特征。
51.如图7中所示，通过载入模型已知三维模型(cad数据)，通过最佳拟合/特征对齐方式，与低分辨率模型进行对齐，通过cad数据进行分析，查找数据中的拐角、圆柱、边界等特征，然后从扫描模型上自动抽取感兴趣区域3。
52.在上述实施例的基础上，对于感兴趣区域不局限于上述三种自动化方式，可利用手动交互生成感兴趣区域，同时支持后续感兴趣识别方式的扩展。
53.步骤s2、基于感兴趣点对应的特征点类型，确定各所述感兴趣区域的自适应分辨率；基于所述自适应分辨率对所述感兴趣区域进行进一步扫描。
54.具体的，完成自动识别后，扫描仪可继续对该区域进行继续扫描，可补充该区域内的原始数据，从而提升该区域内的分辨率，增加点密度，凸显曲率特征、边界特征。对非感兴趣区域，分辨率固定，感兴趣区域通过增加扫描时长、从而采集更多原始点，根据曲率及边界的特征增加分辨率，提升点的密度。
55.裁剪掉初步扫描结果中感兴趣区域内的扫描数据，并将进一步扫描获得的扫描数据填充进所述感兴趣区域。
56.具体的，基于各特征点对应感兴趣区域的预设分辨率倍数以及预设固定分辨率确定各感兴趣区域的自适应分辨率。例如，对于感兴趣区域1，增加扫描分辨率使得扫描点间距缩小1倍，以优化边界；对于感兴趣区域2，增加扫描分辨率使得扫描点间距缩小2倍，以提取拐角；对于感兴趣区域3，增加扫描分辨率使得扫描点间距缩小3倍，以提取线框边界、圆柱、平面等。
57.本发明实施例还提供一种自适应多分辨率的激光扫描系统，基于上述各实施例中
的自适应多分辨率的激光扫描方法，包括：
58.初始扫描模块，基于预设固定分辨率对待扫描物进行初步扫描后，获取所述待扫描物的特征点，基于所述特征点生成感兴趣区域；所述特征点包括大于预设曲率阈值的点、所述待扫描物的边界点以及标注点；
59.自适应扫描模块，基于感兴趣点对应的特征点类型，确定各所述感兴趣区域的自适应分辨率；基于所述自适应分辨率对所述感兴趣区域进行进一步扫描。
60.基于相同的构思，本发明实施例还提供了一种实体结构示意图，如图8所示，该服务器可以包括：处理器(processor)810、通信接口(communications interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行如上述各实施例所述自适应多分辨率的激光扫描方法的步骤。例如包括：
61.步骤s1、基于预设固定分辨率对待扫描物进行初步扫描后，获取所述待扫描物的特征点，基于所述特征点生成感兴趣区域；所述特征点包括大于预设曲率阈值的点、所述待扫描物的边界点以及标注点；
62.步骤s2、基于感兴趣点对应的特征点类型，确定各所述感兴趣区域的自适应分辨率；基于所述自适应分辨率对所述感兴趣区域进行进一步扫描。
63.此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
64.基于相同的构思，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序包含至少一段代码，该至少一段代码可由主控设备执行，以控制主控设备用以实现如上述各实施例所述自适应多分辨率的激光扫描方法的步骤。例如包括：
65.步骤s1、基于预设固定分辨率对待扫描物进行初步扫描后，获取所述待扫描物的特征点，基于所述特征点生成感兴趣区域；所述特征点包括大于预设曲率阈值的点、所述待扫描物的边界点以及标注点；
66.步骤s2、基于感兴趣点对应的特征点类型，确定各所述感兴趣区域的自适应分辨率；基于所述自适应分辨率对所述感兴趣区域进行进一步扫描。
67.基于相同的技术构思，本技术实施例还提供一种计算机程序，当该计算机程序被主控设备执行时，用以实现上述方法实施例。
68.所述程序可以全部或者部分存储在与处理器封装在一起的存储介质上，也可以部分或者全部存储在不与处理器封装在一起的存储器上。
69.基于相同的技术构思，本技术实施例还提供一种处理器，该处理器用以实现上述方法实施例。上述处理器可以为芯片。
70.综上所述，本发明实施例提供的一种自适应多分辨率的激光扫描方法和系统，首先按照固定分辨率对待扫描物进行扫描采集，使模型进行快速及高效的采集完成，然后进入特征及边界的自动检测流程，通过曲率特征、边界识别，产生感兴趣的区域，或载入三维模型数据，通过分析三维模型数据，自动抽取感兴趣区域，进入自动分辨率的提升阶段，继续扫描，从而提升感兴趣区域的分辨率，最高可达固定分辨率的n倍；可根据产品的边界加密点，充分使用扫描仪生产的每个点位，在产品边界位置提升分辨率，从而对客户的产品更精准的测量分析及视觉体验。
71.本发明的各实施方式可以任意进行组合，以实现不同的技术效果。
72.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid statedisk)等。
73.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：rom或随机存储记忆体ram、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
74.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。