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三维激光扫描点云数据简化方法及应用
文章来源:www.biyezuopin.cc   发布者:毕业设计网站   发布时间:2017-12-09 10:20:28   阅读:3228
         2012届机械工程与材料科学国际会议论文集(微机电系统2012
                  三维激光扫描点云数据简化方法及应用
 
        王格芳,机械技术研究所机械工程学院石家庄,中国[email protected]
        韩宁机械技术研究所机械工程学院石家庄,中国
        艳梅机械技术研究所机械工程学院石家庄,中国
        张栋,机械技术研究所机械工程学院石家庄,中国
 
摘要
    三维激光扫描仪采集的数据密度巨大,不利于曲面重建、模型重建、数据存储、数据显示和传输。首先,介绍了常规点云数据分类和简化方法。其次,研究了角度偏差和弦偏误差简化方法和三维激光扫描点云数据特征的分解。最后,提出了角弦综合简化方法。实例表明,该方法可以简化扫描线,在云数据通过三维激光扫描仪直接有效。这种方法可以保留点云数据,反映了对象的表面特征,具有更高的简化效率。
关键词
    激光扫描 点云数据;数据化;角偏差;弦偏差数据
引言
    随着三激光扫描技术的飞速发展,人们可以快速获取大量的产品表面数据。使用三维激光扫描仪测量,每个扫描点云数据基于海量的海量数据,包含更多的信息,但点云密度海量数据点云曲面重建模型重建及后续处理存储、显示和传输不便。相反,一方面,不是所有的数据点在后续的过程中,可用于每年在曲率面积较小的太密集的云数据点,可能影响对广顺性和重建精度表面数据点;另一方的原因,太密集点云不仅会增加计算量N,处理速度减慢,花费大量的时间,同时作为数据的存储,显示和传输将消耗大量的计算机资源。因此,有必要确保在海量数据点云精简一定精度的前提下处理,提取反映在数据点的曲面形状的数据点云,去除大量重复数据点。
  激光扫描数据点接近流线方法
    A 点云精简常用数据方法
    通常称为数据点集的三维空间中获得的三维坐标测量点云,最小点云只包含一点的点云密度高达几百万数据点。根据数据约简的原理和效果,常用不同的数据点云流线法可以划分分为以下三类:
1)基于距离的简化方法。这种方法实际上是以相邻数据点之间的距离为基础,以少量的数据为依据,确定是否删除该存储。这个该方法的特点是相对简单的算法和数学表达式,在数据点云精简更好的曲率变化不大,但变化的曲率,一个突变在数据点云精简效果较差。 
2)曲率类流线法。类方法的基础是去除一个点,以改变曲面曲率的大小为基础确定是否移除。类删除点的曲率大的比小的曲率变化较小的变化,因为在曲率大的变化删除后造成小g曲率变化大于曲率的小,所以可以改变曲率较大的规律保持相对较好的结果。
3)统一类别精简方法。方法的类型在一个预定的空间(四边形,正方形或球形)中去除多余点,只保留一个点,像“中值滤波”的原则。一流的方法简化速度快,简单算法,流线在平缓曲率变化的附件特性较好的情况下,曲率变化较快时误差较大。
    不同类型的数据为了有效的精简各类数据点云的处理,点云通常需要采用不同的算法精简算法。:散射走进云点一般距离类的流线型处理扫描线点云数据可累曲率流线网格点云数据应采用统一的类简化的方法
    B三维激光扫描数据点云特征
    其基本原理是采用非接触激光三角法(三维激光扫描法),具有规则的激光光源的几何形状(如:点光源,线源)投射到被测物体表面,三维物体平面型空间调制产生的光束,改变成像光束的角度,并形成光的漫反射点(或带)放置在图像传感器的空间位置(CCD)成像,成像点位置立即改变,按照三角原理计算测点空间坐标。这种测量方法具有测量速度快、效率高等优点,是目前应用最广泛、最成熟的一种方法.技术。
    实际的三维数据测量过程中,网格点云数据一般很难或太少的几个非接触式激光扫描仪从栅格数据点云数据,大多数激光扫描仪测量得到的数据往往是扫描线数据点云。扫描线数据点云的外观呈现为扫描线之一,扫描面线由激光探针头在直线上移动,因为每一个点在移动的过程中都是按顺序产生的,因此,每一个扫描线点都在根据其空间位置排列在一个链表的存储的数据,另外,运动特性的激光测头沿直线方向,这些点是罗位于同一平面内,充分利用以上两个重要特性的激光扫描点云数据可以有效地实现简化处理。
    C-弦综合简化法
    扫描线数据点云简化常用的角度偏差法、弦偏差包围盒法、距离法流线纸主要讨论曲率变化对流线P的影响.点云的角度偏差法弦偏差法(图1)。
 
 
            1角度偏差法和弦偏误差法的基本原理。
    角度偏差的方法和工作原理如下:
    某点的扫描线(两端除外)PI之间,商店相邻的亮点构成了一个反射表面的角偏差一个矢量化,两矢量点之间的曲率变化,从而决定是否删除点按弦的高度尺寸偏差。
但是,如果采用单独角度偏移的方法进行数据缩减,相邻亮点之间的及时角一起远弓可能显著,则不能简单的小角度将删除;加法,分离和弦偏转法进行数据缩减,当相邻的亮点都在接近时,即使字符串的高度很小,角度也可能较大,这并不是因为被保留。在云计算过程中对数据点扫描线的弦高偏离角度偏差这两个方面进行限制,可以有效克服上述T方法,快速高效地精简数据点云
 
          2角弦综合简化法的工艺流程
    根据要求,简化的程度,预先给定的和弦高偏差阈值门角偏差,提出在两偏差阈值扫描线的角度,综合开发航空弦高偏差的两指标达到精简的线扫描点云角和弦简化工作的法律程序如图2所示的目的。
    数据点云精简实例及分析
在本文中,三vivid910激光扫描仪获取的车把手的扫描线点云数据,vivid910是一种非接触精密彩色3D激光扫描仪,光扫描激光束的作用下NG操作,采用狭缝像测量物体上的激光扫描,反射光由CCD摄像机和精致,并根据三角测量原理计算距离,BE通过测量物体的三维数据处理。车把手的尺寸约为95mm,大多数的自由曲面的处理表面的一部分,over-s有和飞机的一小部分,为了便于后续的模型重建过程中,需要删除太接近的点云数据P曲率小的地方点,但在点云曲率大的保留,更频繁的数据点。
 
 
 
             3,汽车手柄数据点云简化结果
    3a)由点云合成表面处理数据点云,数据点云非常密集,约有114000个数据点。图3b)叫角偏差精简点CLOUD,精简角误差值0.12(度)和精简点云数据约62000个数据点。图3c)调用弦偏差法精简点云,精简弦偏差值为0.12mm),流线数据来自云约51000个数据点。图3d)是一个直接调用角度-弦综合精简流线点云E流线角误差值为0.12(度)弦偏差值为0.12mm),流线数据由点云约为33000个数据点,点云以流线算法来保证帽子满足精度要求,更精简效率
 结论
    激光测量速度快,精度高,实时性好,但是,激光测量点云数据,获取了大量的计算和存储都不方便,研究ARCH数据点云精简方法有着非常重要的意义。本文介绍了点云数据的常用点云分类和精简方法,从ANA开始对三维激光扫描点云数据的特征裂解,基于曲率的角changechord流线方法。使用角弦于流型的弧线的实际应用新方法对三维激光扫描仪的扫描线数据点云直接有效和精简,并能够保留更多的数据点,在曲率曲线变化大的变换小l在删除更多数据点时,为了更好地保留物体表面特征,在保证原始数据的情况下,在保证数据精简率的情况下,在原始数据点云中反映出来。
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