逆向工程中多视点云对齐方法研究

在逆向工程中,常常需要将从各个不同视角测得的点云数据进行多视对齐,统一到同一个坐标系下,并消除两次测量间的重叠部分,以得到被测物体表面的完整数据。针对目前最常用的最近点迭代(ICP)算法,选取两个视图不同位置的数据点集作为控制点集,提出了一种寻找最近点对并建立控制点的名义对应关系的方法。实例表明该方法效果良好。

基于移动最小二乘曲面的多视三维点云数据ICP对齐方法

多视数据最近迭代点(ICP)对齐广泛应用于反求工程及特征识别中,为了提高对齐精度以及稳定性,提出了一种基于移动最小二乘(MLS)曲面的ICP多视数据对齐方法.该方法的主要思想是直接利用MLS曲面表示原始曲面模型,将其他视角数据ICP对齐到该MLS曲面,其优点是无需对测量数据进行额外的去噪处理与数据分割,即可实现多视点云数据的精确对齐.实验结果表明,该方法能得到更加精确稳定的对齐结果.

ICP算法在双目结构光系统点云匹配中的应用

双目结构光系统在测量物体时有更好的效果,测量物体视野是单目测量系统的两倍。该文根据针孔成像理论给出了双目结构光重构的数学表达式,并通过Zhang氏标定法给出了标定结果。在双目系统中,投影仪和摄像机的标定误差、仪器设备的系统误差,都会导致得到的两组三维点云数据不能很好地重合。因此,该文提出将标定获得的两个摄像机关系矩阵做为点云匹配的初值,使用改进的最近迭代点(iterative closest points,ICP)算法,加速点云匹配时间,并对经过初值变换的点云数据进行再次匹配,进一步减小系统在标定过程中的误差,从而达到对标定误差进行补偿的目的。实验结果表明:改进的ICP算法使标定后的点云能够很好地重合,并对标定值进行了修正,点云匹配的时间缩短为0.3s。