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三维测量点云与CAD模型配准算法研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 课题来源

1.1.2 研究背景及问题提出

1.2 研究现状

1.2.1 三维数字化测量技术的研究现状

1.2.2 配准技术研究现状

1.3 研究内容及安排

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 论文组织安排

第2章 数据配准基本原理

2.1 配准的本质

2.2 刚体变换基本理论

2.2.1 刚体变换过程

2.2.2 旋转矩阵的表示形式

2.3 刚体变换参数求解

2.3.1 奇异值分解法

2.3.2 四元数法

2.4 本章小结

第3章 点云与CAD模型配准

3.1 点云与CAD模型配准技术研究线路图

3.2 三维测量点云获取与预处理

3.2.1 三维测量点云获取

3.2.2 点云预处理

3.2.3 基于k-d树的散乱三维点云数据组织管理

3.3 基于STL三角网格的CAD模型

3.4 配准算法

3.4.1 粗匹配

3.4.2 精确匹配

3.5 本章小结

第4章 基于动态调节因子的ICP配准算法

4.1 基于STL三角网格的对应点寻找

4.1.1 对应点的寻找方法概述

4.1.2 基于STL三角网格的对应点的寻找算法实现

4.1.3 ICP-STL算法收敛性能分析

4.2 基于动态调节因子的ICP配准算法

4.2.1 提高ICP配准算法效率方法分析

4.2.2 基于动态调节因子的ICP算法的基本思路

4.2.3 基于动态调节因子的ICP配准算法总结

4.3 本章小结

第5章 系统实现与实验分析

5.1 配准系统实现

5.1.1 系统设计及实现说明

5.2 实验分析

5.2.1 模拟实验

5.2.2 测量实验

5.2.3 附加实验

5.3 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的研究成果

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摘要

随着社会发展和技术进步,人们对产品工业设计水平的需要日益提高,各种曲面及其组合复杂型面在手机,家电,汽车等产品设计中得到了广泛应用。这一变化促使零件检测从二维到三维技术快速转变。如今,基于三维CAD模型的数字化高精度检测已成为主要发展趋势,其中的关键技术就是点云与CAD模型的配准。一般情况下,三维测量点云和CAD模型不在同一坐标系。为了准确快速评价工件的制造精度,必须对三维测量点云与工件本身的三维CAD模型进行配准——将三维测量点云的测量坐标系与CAD模型所在设计坐标系转换到同一坐标系下。在点云的各类配准算法中,应用较为普遍的是ICP及其种种改进或变体算法。本文经过深入研究分析发现,在点云与CAD模型配准中,该算法依然存在局限性,主要表现在:其一,原始ICP算法是假设原始测量点云的欧式距离最近点为其所对应的点,在CAD模型点云稀疏或不均时会出现寻找对应点耗时及误差大的问题;其次,原始ICP算法迭代步幅小、收敛过程缓慢,特别是当三维测量点云的数量比较多时配准效率会很低。
  针对以上问题,本文提出了一种基于动态调节因子的ICP配准算法实现了点云与CAD模型的高效与高精度匹配。该算法主要对原始ICP算法进行以下优化。
  第一步,本文提出了一种基于STL三角网格的对应点的寻找方法。该方法利用STL三角网格自身携带的法向量信息,求取测量点云到对应三角网格的最近点,并将其作为目标对应点,从而有效的解决了原始ICP算法在点云与CAD模型匹配中的对应点的寻找问题。该方法可以有效避免对CAD模型进行大规模采样,有效的提高了配准效率;又因其属于一种点到面的对应点计算方法,求得的对应点相对比较准确,从而有效的提高了配准精度;
  第二步,在第一步优化的基础上,本文提出了一种动态调节因子——动态调整刚体变换参数因子,将其添加到原始ICP算法中,使得每次迭代点云刚体变换沿原来的趋势实现超程变换,以便下次迭代时搜索到更多有效对应点,从而使迭代步幅加大,实现ICP算法的快速收敛。
  实验表明,本文提出的基于动态调节因子的ICP配准算法,可以有效的减少ICP算法的迭代次数,从而提高匹配效率,且同时能提高配准精度。

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