一种基于点云栅格化的焊板点云空洞修补方法与流程

1.本发明涉及焊板点云空洞修复技术领域，尤其涉及一种基于点云栅格化的焊板点云空洞修补方法。


背景技术：

2.点云是描述物体表面特性的海量点的集合，通常使用激光雷达或扫描仪获得。在使用轮廓扫描仪获取焊板点云时，受视觉传感器的精度影响，或者由于焊板表面部分锈蚀和金属材料反光，以及可能存在的遮挡等问题，导致最终的扫描结果中发生部分点的位置偏移，形成空洞，而空洞会对后续的特征识别以及三维重建过程带来不利影响，极大地影响焊缝重建的效果，以及会对后续焊缝特征提取的精度造成困难。
3.因此，如何对有空洞缺陷的焊板点云进行修复，是本领域技术人员需要解决的问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的是针对现有技术的不足之处而提出一种基于点云栅格化的焊板点云空洞修补方法，充分考虑了原点云的结构特征，保证修复过程不会对点云结构产生影响，同时简便快速。
5.实现本发明目的技术方案是：
6.一种基于点云栅格化的焊板点云空洞修补方法，包括以下步骤：
7.步骤s1，获取待修复的焊板点云的图像；
8.步骤s2，创建点云包围框，识别焊板点云的边界，采用一个二维包围框将所述焊板点云完全包围；
9.步骤s3，计算点云密度，将所述二维包围框划分为多个栅格，所述栅格的大小与焊板点云的密度相同；
10.步骤s4，根据所述焊板点云，拟合焊板平面方程，并根据所述栅格的编号将所述栅格与焊板对应；
11.步骤s5，遍历所述焊板点云中的点，根据点的坐标将所述点划分至对应的所述栅格中；
12.步骤s6，遍历所述栅格，当栅格为非空时，不需要补点，当栅格为空时，则在栅格中补点。
13.进一步地，所述步骤s1中，通过将轮廓扫描仪安装在移动平台上，控制移动平台沿焊缝匀速移动，从而带动轮廓扫描仪的传感器扫描获取数据，并转换成所述焊板点云的图像。
14.进一步地，通过将轮廓扫描仪的激光长度l，数据列数n，轮廓扫描仪的采样频率f以及移动平台的运动速度v代入下列公式计算，从而标定焊板点云中两点之间x，y坐标的实际距离，将轮廓扫描仪的传感器扫描获取数据转换成所述焊板点云的图像，
[0015][0016]
y_step＝v
·f[0017]
其中，x_step,y_step表示两点之间x，y坐标的实际距离。
[0018]
进一步地，所述步骤s2中，通过计算整个焊板点云x，y方向的最值，确定所述二维包围框的四个角点，从而创建点云包围框。
[0019]
进一步地，所述步骤s3中，通过k近邻方法，采用下列公式计算各点到其近邻点的平均距离，从而估算点云密度，
[0020][0021]
其中，表示点云平均密度，d
p
表示点p到其他点的最小距离。
[0022]
进一步地，所述步骤s4中，采用最小二乘法来拟合焊板平面方程，拟合结果包括描述平面的四个系数a，b，c，d，所述焊板平面方程的形式为ax by cz d＝0，通过焊板平面方程计算两块焊板的分割线的位置，并根据分割线的位置和栅格的编号判断栅格所对应的焊板。
[0023]
进一步地，所述步骤s5中，根据点的坐标和栅格的编号，按照下列公式计算，将所述点划分至所述栅格中，
[0024][0025][0026]
其中，x_grid和y_grid表示点所属的栅格的x和y编号，x
min
,y
min
表示整个焊板点云的有效点的x，y最小坐标值，size为所述栅格的大小。
[0027]
进一步地，所述步骤s6中，根据下列公式计算需要补的点的坐标x，y，z，
[0028]
x＝(x_grid 0.5)*size x
min
[0029]
y＝(y_grid 0.5)*size y
min
[0030][0031]
采用了上述技术方案，本发明具有以下的有益效果：
[0032]
(1)本发明在对焊板点云修复的过程中充分考虑了修复前焊板点云的结构特征，保证修复过程不会对原焊板点云结构产生影响，同时简单方便；通过加入焊板点云的整体密度信息，使得修复前后的焊板点云整体密度基本不变，通过加入焊板平面的形状信息，使得修复过程简单快速。
[0033]
(2)本发明通过移动平台带动轮廓扫描仪匀速扫描，保证获取的数据更加准确。
[0034]
(3)本发明的空洞修补结合多种算法，如k近邻方法、最小二乘法，使得相关数据的处理更加客观，确保空洞修补后的焊板点云更加符合实际情况，更加有利于后续的特征识别和焊缝重建。
附图说明
[0035]
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对
本发明作进一步详细的说明，其中：
[0036]
图1为本发明的流程框图。
具体实施方式
[0037]
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。显然，所描述的实施例仅仅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做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。
[0038]
(实施例1)
[0039]
如图1所示的基于点云栅格化的焊板点云空洞修补方法，在对焊板点云修复的过程中充分考虑了修复前焊板点云的结构特征，保证修复过程不会对原焊板点云结构产生影响，同时简单方便，具体包括以下步骤：
[0040]
步骤s1，获取待修复的焊板点云的图像；
[0041]
首先将轮廓扫描仪安装在移动平台上，控制移动平台按照预设的速度沿焊缝匀速移动，从而带动轮廓扫描仪的传感器扫描获取数据，采用移动平台保证获取的数据更加准确。由于直接从传感器中读取到的数据类型并不是点云数据类型，因此需要先对数据的格式进行转换，即标定焊板点云中两点之间x、y坐标的实际距离，通过将轮廓扫描仪的激光长度l，数据列数n，轮廓扫描仪的采样频率f以及移动平台的运动速度v代入下列公式计算，
[0042][0043]
y_step＝v
·f[0044]
其中，x_step,y_step表示两点之间x，y坐标的实际距离，从而将轮廓扫描仪的传感器扫描获取数据转换成所述焊板点云的图像。
[0045]
步骤s2，创建点云包围框，识别焊板点云的边界，采用一个二维包围框将所述焊板点云完全包围；通过计算整个焊板点云x，y方向的最值，确定二维包围框的四个角点，设四个最值为x_min，x_max，y_min，y_max，四个角点分别为[x_min，y_min],[x_min，y_max],[x_max，y_min],[x_max，y_max]，从而创建点云包围框。
[0046]
步骤s3，采用k近邻方法计，按照下列公式计算各点到其近邻点的平均距离，从而估算点云密度，
[0047][0048]
其中，表示点云平均密度，d
p
表示点p到其他点的最小距离，
[0049]dp
＝min(dis(p,q)),q＝1,2,...,n
[0050]
其中，q表示其他点，dis(p,q)表示点p到其他点的距离。
[0051]
根据点云密度将二维包围框划分为多个栅格，要求栅格的大小与焊板点云的密度相同，从而保证修复前后点云结构一致。
[0052]
步骤s4，根据焊板点云，采用最小二乘法来拟合焊板平面方程，拟合结果包括描述平面的四个系数a，b，c，d，焊板平面方程的形式为ax by cz d＝0，通过焊板平面方程计算两块焊板的分割线的位置，并根据分割线的位置和栅格的编号判断栅格所对应的焊板，从
而将栅格与焊板对应；
[0053]
步骤s5，遍历焊板点云中的点，根据点的坐标将所述点划分至对应的所述栅格中；点的坐标和栅格的编号，按照下列公式计算，
[0054][0055][0056]
其中，x_grid和y_grid表示点所属的栅格的x和y编号，x
min
,y
min
表示整个焊板点云的有效点的x，y最小坐标值，size为所述栅格的大小，从而将点划分至对应的栅格中。
[0057]
步骤s6，遍历所述栅格，当栅格为非空时，不需要补点，当栅格为空时，则在栅格中补点。需要补的点的坐标x，y，z，按照下列公式计算，
[0058]
x＝(x_grid 0.5)*size x
min
[0059]
y＝(y_grid 0.5)*size y
min
[0060][0061]
根据计算结果确定需要补的点的位置，从而完成空洞修复。
[0062]
本发明在对焊板点云修复的过程中充分考虑了修复前焊板点云的结构特征，保证修复过程不会对原焊板点云结构产生影响，同时简单方便；通过加入焊板点云的整体密度信息，使得修复前后的焊板点云整体密度基本不变，通过加入焊板平面的形状信息，使得修复过程简单快速。空洞修补的过程中结合多种算法，如k近邻方法、最小二乘法，使得相关数据的处理更加客观，确保空洞修补后的焊板点云更加符合实际情况，更加有利于后续的特征识别和焊缝重建。
[0063]
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。