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逆向工程中数字化测量与点云数据处理

机械设计与制造 2005年第9期 56-58页

作者：罗大兵高明王培俊西南交通大学机械学院成都610031

逆向工程作为新产品开发和消化、吸收先进技术的重要手段,其应用越来越受到重视。本文主要总了逆向工程中数据测量方法及影响测量精度的因素,从噪声去除、多视对齐、数据光顺、数据精简、数据分割等方面讨论了点云数据的处理方法。

关键词：逆向工程数字化测量点云处理

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基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数获取

农业工程学报 2022年第S1期38卷 193-200页

作者：彭程苗艳龙汪刘洋李寒李修华张漫中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083 中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 广西大学电气工程学院南宁530004

针对传统的香蕉吸芽形态参数手工测量方法效率低下、人为主观性强等问题,提出了基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数信息提取方法,并针对吸芽茎秆直径小,普通测量算法误差大的问题,使用曲面平滑和圆柱拟合算法提高了茎粗测量精度和准确... 详细信息

针对传统的香蕉吸芽形态参数手工测量方法效率低下、人为主观性强等问题,提出了基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数信息提取方法,并针对吸芽茎秆直径小,普通测量算法误差大的问题,使用曲面平滑和圆柱拟合算法提高了茎粗测量精度和准确性。使用Kinect V2、PMD CamBoard pico flexx、ZED双目视觉相机和Velodyne 16线激光雷达4种深度传感器采集不同尺寸的香蕉吸芽点云,对比了不同深度传感器对于香蕉吸芽点云采集的效果和提取表型参数的精度。基于点云库开发了香蕉点云处理和表型参数提取算法,对从两侧获取的香蕉点云进行配准,提取了香蕉吸芽的株高、茎粗和叶面积参数。Kinect V2取得了最优的点云重建效果和表型参数获取精度,与人工测量值相比,测得株高、茎粗和叶面积的平均绝对百分比误差分别为4.79%、9.20%、16.59%,均方根误差分别为5.46 cm、4.44 mm、197.8 cm2,决定系数分别为0.96、0.87、0.92。研究表明,Kinect V2和该文的形态参数提取方法适用于香蕉吸芽的形态参数获取,可以为果园管理提供一种快速、准确的香蕉吸芽株高、茎粗和叶面积形态参数测量方案。

关键词：三维农业香蕉点云处理作物形态参数株高茎粗叶面积

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海量InSAR点云在线可视化与解译平台

遥感学报 2023年第7期27卷 1744-1753页

作者：郭绍琨董杰张路廖明生武汉大学遥感信息工程学院武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

干涉合成孔径雷达(InSAR)技术可获取大范围地表形变信息,在地质灾害监测与防治中发挥着巨大的作用。然而,现有数字地球产品难以支撑海量InSAR点云及形变序列的流畅显示、快速查询与综合解译,不利于InSAR技术的应用与推广。本文在分析海... 详细信息

干涉合成孔径雷达(InSAR)技术可获取大范围地表形变信息,在地质灾害监测与防治中发挥着巨大的作用。然而,现有数字地球产品难以支撑海量InSAR点云及形变序列的流畅显示、快速查询与综合解译,不利于InSAR技术的应用与推广。本文在分析海量InSAR点云三维显示难点的基础上,提出InSAR点云数据预处理、存储、浏览和查询等问题的工程解决方案,基于Cesium数字地球开发一套海量InSAR点云在线可视化与解译平台(简称WIMAP),并在两个典型的应用场景下测试平台性能。结果表明,WIMAP平台能够实现上亿InSAR点云及形变序列的流畅三维展示、单点时序查询、形变速率剖面查询、多期形变剖面查询等功能。平台实现了InSAR形变数据的便捷分发,允许用户在线查看海量形变点云,并结合三维地形和光学影像解译InSAR形变,为科研人员和工程技术人员提供实用的InSAR形变结果展示与解译工具。

关键词： InSAR 点云处理数据可视化 WebGL 形变数据

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三维点云数据处理关键技术的研究

三维点云数据处理关键技术的研究

作者：杨正世昆明理工大学

学位级别：硕士

三维点云数据处理技术是三维扫描测量系统、逆向工程软件、计算机图形学、计算机视觉以及机器人导航等领域中重要的核心部分,在诸多领域中有着广泛的应用。随着科学技术的进步发展,获取得到的点云数据是海量式的、单片式的以及离散式的... 详细信息

三维点云数据处理技术是三维扫描测量系统、逆向工程软件、计算机图形学、计算机视觉以及机器人导航等领域中重要的核心部分,在诸多领域中有着广泛的应用。随着科学技术的进步发展,获取得到的点云数据是海量式的、单片式的以及离散式的,必须经过一连续的技术处理之后,才能够用于实际的应用场景中。三维点云数据处理技术成为解决当前在相关应用领域发展问题的瓶颈,开展对该技术的理论和方法研究一直是科研学者探讨的热点话题。课题从点云精简、点云配准和融合以及点云曲面重建技术方面展开对点云数据处理技术的研究,具体相关内容如下:1、针对传统点云精简边界点丢失严重和精度偏低的问题,提出一种基于多角度阈值保留边界点的点云精简算法。用多角度法检测边界点并进行保留,对非边界区域的点云用距离高斯加权法进行判别,删除非重要点,并更新法向量以减少精简误差。实验表明,该算法能够很好保留边界的特征点和非边界区域的特征点。2、针对传统的点云配准精度低、速度慢和点云融合误差大问题,提出一种基于矩阵指数的点云配准算法和改进移动最小二乘的点云融合算法。对点云配准,将配准目标函数修改为点到面模型,变换矩阵用矩阵指数的变换来表示,线性求解出变换矩阵;对点云融合,用轴向包围法和改进的移动最小二乘法来完成,实验表明,点云配准的精度高、速度快,点云融合光顺性好。3、针对泊松曲面重建精度低以及会生成冗余的伪曲面问题,提出一种基于点云尺度信息的隐式曲面重建算法。采用每一点云的尺度距离来构建基函数,分段多项式构建权重函数,通过在自适应性八叉树体素上计算隐函数,用改进的算法提取等值面,对重建曲面进行退化三角形清除。实验表明,重建的曲面精度高,特别是细节复杂的点云模型。4、对本文提出的算法,用实验室设备采集的点云数据做了综合性的实验,验证所提出算法的有效性和正确性。

关键词：点云处理点云精简点云配准点云融合曲面重建

基于图像-点云处理技术园林绿篱对中算法研究

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基于图像-点云处理技术园林绿篱对中算法研究

作者：赵秦川广西大学

学位级别：硕士

园林绿篱的修剪工作是城市绿化的重要组成部分,随着“智慧城市”、“智慧农业”理念的兴起,城市对修剪设备的智能化水平有更高的要求。绿篱修剪效果的好坏影响着园林风景表现和绿化效果,目前绿篱养护自动化设备使用人工引导的方式完成... 详细信息

园林绿篱的修剪工作是城市绿化的重要组成部分,随着“智慧城市”、“智慧农业”理念的兴起,城市对修剪设备的智能化水平有更高的要求。绿篱修剪效果的好坏影响着园林风景表现和绿化效果,目前绿篱养护自动化设备使用人工引导的方式完成定位和修剪操作,具有主观性和随意性,影响作业速度和修剪效果。这是限制绿篱修剪设备智能化水平进一步提升的主要原因,本文针对城市园林的曲面造型绿篱冠层轮廓难以识别、冠层结构参数难以估计、修剪机械手没有可参照的定位信息等问题,开展以下研究内容:（1）分析园林作业环境、作业目标特征和对中系统的输出参数,选用映射后的图像和点云数据作为系统的输入。从成本、数据类型、可靠性等方面对比分析常用传感器,选择双目立体视觉作为绿篱图像和点云获取的硬件方案。研究基于双目相机的绿篱图像、点云获取方法,计算点云与图像坐标系间的转换矩阵,完成点云采样点与图像像素的映射。（2）在绿篱图像数据的基础上,研究深度卷积神经网络的目标检测建模技术,提出基于深度学习的园林曲面绿篱冠层轮廓识别建模方法,以实现对绿篱冠层目标及位置的检测,将检测结果作为后续点云处理的滤波依据。试验结果显示,绿篱检测模型m AP为85.11%,检测速率47fps。（3）在绿篱轮廓识别的基础上,以预测的目标边界框作为直通滤波器的边界依据,对环境点云进行切割完成绿篱点云单木分割。对比最邻近搜索算法,选用八叉树结构重建点云数据,将降采样、滤波、聚类等算法结合,研究目标区域点云降噪的方法,得到纯净的冠层表面点云。通过试验检验点云预处理的效果。（4）在二维圆模型拟合算法的基础上,研究基于改进的RANSAC点云三维曲面模型拟合算法。算法改进后超参数减少,迭代计算次数及阈值设定能够根据不同样本自适应调节,算法拟合速度加快。试验结果显示:以球形绿篱为例,算法提取的绿篱中心点坐标的可决系数R为0.9729,冠层半径的R为0.7869。（5）利用Qt开发基于C++和python的曲面绿篱自动对中软件,软件包括绿篱冠层轮廓识别定位、冠层形状切换、曲面绿篱对中、单木分割、文件读取、离线操作等功能。将各功能的算法封装到系统中,设计人机交互主界面,实现曲面绿篱中心坐标、半径等结构参数在线与离线测量。在研究区域内完成软件的测试,软件实现绿篱对中的精度和速度满足园林养护作业需求。

关键词：修剪机曲面造型绿篱双目立体视觉目标检测点云处理模型拟合

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体素点云融合的三维动态目标检测算法

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第6期34卷 901-912页

作者：周锋陶重犇张祖峰高涵文徐峰磊苏州科技大学电子与信息工程学院苏州215009 清华大学苏州汽车研究院苏州215134 清华大学自动化系北京100084

针对目前三维目标检测领域采用的方法在特征提取上普遍存在目标上下文特征不够丰富,无法实现精准的动态多目标检测的问题,提出一种体素点云融合的三维动态目标检测算法.该算法采用两阶段的多次、多尺度特征融合的检测架构,第1阶段对点... 详细信息

针对目前三维目标检测领域采用的方法在特征提取上普遍存在目标上下文特征不够丰富,无法实现精准的动态多目标检测的问题,提出一种体素点云融合的三维动态目标检测算法.该算法采用两阶段的多次、多尺度特征融合的检测架构,第1阶段对点云直接处理提取关键点特征和划分体素空间提取多尺度体素特征,将二者进行初次融合生成预选框;第2阶段在每个体素中设置参考点并吸收周围的关键点进行第2次的特征融合,将最终特征输入检测模块,实现预选框的优化.另外,针对分类和定位置信度不一致的问题,提出一种强制一致性损失函数,可以进一步提高检测的准确性.在Kitti,Waymo和nuScene数据集中与其他算法进行对比,针对三维动态目标检测准确率达92.10%,并且通过实物车辆平台进行可移植性和消融性实验的结果表明,文中算法具有较强的鲁棒性、可移植性和泛化能力.

关键词：机器视觉动态目标检测点云处理体素特征提取融合算法

机载LIDAR系统点云处理算法的研究与实现

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机载LIDAR系统点云处理算法的研究与实现

作者：李明辉华南理工大学

学位级别：硕士

机载LIDAR系统由于受扫描设备物理特性、扫描环境、系统误差以及集成误差等影响,得到的原始点云往往会受到噪声污染,用海量的原始点云数据直接进行后续算法时计算量很大且效率较低,此外这些噪声点还可能会导致计算偏差,因此有必要对海... 详细信息

机载LIDAR系统由于受扫描设备物理特性、扫描环境、系统误差以及集成误差等影响,得到的原始点云往往会受到噪声污染,用海量的原始点云数据直接进行后续算法时计算量很大且效率较低,此外这些噪声点还可能会导致计算偏差,因此有必要对海量的点云数据进行滤波、去噪优化、去除冗余点及精简处理,从而实现快速高效的从中获取有价值的信息,提升计算机后续算法的处理效率及效果、降低内存需求等,滤波处理作为点云处理的第一步,对后续处理至关重要。此外由于安装角误差对最终成图精度影响很大,因此有必要对LIDAR系统的安装角误差进行校检。最后由于小型无人机飞行高度较低且激光仪扫描角不可设置过大等因素,每次单航道连续飞行采集的地形点云图幅宽较小,因此有必要采用合理高效的点云拼接算法将两幅具有重叠区域的点云拼接成一副更大的点云。综上所述本文研究的机载LIDAR系统点云处理算法对于实验室自主研发的无人机LIDAR系统扫描获取高精度地形点云图具有重大的实际意义。本文设计与实现了一套高精度、高可靠性的机载LIDAR扫描系统,并对LIDAR点云处理算法进行研究,从而实现LIDAR点云的滤波、拼接及校检等各种处理功能,使得机载LIDAR系统具备完成相应任务的能力。本文主要研究内容如下:（1）根据课题需求完成各硬件传感器的选型调试以及基于树莓派CM3的联调,搭建集合各传感器的激光LIDAR硬件系统;并完成LIDAR系统软件程序的设计,包括嵌入式Linux采集程序、ROS点云恢复程序以及地面站后处理程序等。（2）对机载LIDAR系统进行误差分析并基于相反航带同名点误差模型对系统安装角、偏心距误差进行校检以及利用线性插值对系统同步误差进行校检等从而大幅提高点云图的精度。（3）提出一种新的基于法向量的点云平滑光顺滤波方法,可以对点云进行平滑光顺处理;并研究及实现了曲率滤波、双边滤波以及其他常用滤波算法等,可以对海量的点云数据进行滤波、去噪优化、去除冗余点及精简等处理。（4）研究及实现了LIDAR点云拼接算法,并针对本系统实际情况对经典ICP算法进行改进从而大幅提高了算法的效率和效果。（5）基于QT+Open GL设计并实现了一套机载LIDAR系统的地面站软件用来对LIDAR点云进行各种处理操作;并设计实验通过实地飞行采集数据获得实验结果验证了上述点云处理算法的有效性。本文所设计的机载LIDAR系统在实际项目中得到应用,其测量精度符合项目需求,误差在10cm范围内。

关键词： LIDAR系统点云处理点云滤波点云拼接误差校检

通视地段乔木植被点云滤波处理及土方量精准测量

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通视地段乔木植被点云滤波处理及土方量精准测量

作者：姚学杰桂林电子科技大学

学位级别：硕士

目前,许多工程项目都会涉及到土方计算的问题。通常用三维激光扫描仪采集回来的点云数据中除地面点外,还有车辆、建筑和植被等非地面点。为了从三维点云数据中提取地面点,然后构建TIN(不规则三角网),之后计算目标区域的土方量,需要区分... 详细信息

目前,许多工程项目都会涉及到土方计算的问题。通常用三维激光扫描仪采集回来的点云数据中除地面点外,还有车辆、建筑和植被等非地面点。为了从三维点云数据中提取地面点,然后构建TIN(不规则三角网),之后计算目标区域的土方量,需要区分开地面点和非地面点。目前常用的滤波算法有渐进加密三角网滤波算法、区域增长算法、坡度变化滤波算法等,但各自算法都有其适用性限制。本文针对生长了乔木(相对高大树木)、通视情况良好且底下可见裸露地面的植被类型进行去除乔木植被的滤波处理,提出融合区域增长的不规则三角网滤波的滤波方法,并将滤波后得到的地面点云数据生成土方表面TIN,之后精确计算该区域的土方量。本文主要的研究内容如下:1.先以校园周边某一小块乔木植被类型土方区域作为试验研究,利用三维激光扫描仪FARO 3D X330获取目标场景的点云数据;然后对所采集点云数据进行点云拼接、纹理映射、点云去噪和点云精简等点云数据的处理工作;根据试验得出基于球形标靶拼接的精度相对较高,可达毫米级;对点云数据的精简采样统一采样的效果最好。2.对采集所得的试验区域点云数据处理之后,基于本文所提的融合区域增长的不规则三角网滤波算法思路,利用Matlab软件平台,通过自编程序,对所采集点云数据进行滤波处理,实现去除乔木植被的目的。3.将本文滤波算法得到的结果与ISPRS提出的经典的渐进加密三角网滤波算法得到的滤波结果比较,把本文滤波后的数据与经典算法得到的参考数据对比,定量评价滤波算法精度。滤波试验结果表明试验区域第Ⅰ类误差是8.5%,第Ⅱ类误差是3.7%,总误差是5.3%。本文滤波算法的三类误差均低于10%,整体的滤波效果良好。4.将滤波后得到的地面点云数据使用Geomagic生成土方表面TIN,之后计算该区域的土方量;利用传统土方测量方法对同一区域计算土方量,把计算结果与三维激光扫描计算的土方量结果进行对比验证。试验结果表明两者土方量误差率小于5%,相差较小。

关键词：三维激光扫描点云处理乔木植被滤波精度评价土方量计算

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基于点云处理技术的汽车车身尺寸获取研究

科学技术与工程 2014年第23期22卷 261-264页

作者：庆鹏程陈昆山江苏大学汽车与交通工程学院镇江212013

我国处理交通事故的主要方法依然是手工测量,容易产生数据错误与丢失,且效率低下。激光扫描技术是一种以非接触方式快速获取扫描物体表面点云的数据获取技术,而目前我国还没有运用该技术进行交通事故现场数据获取的相关研究。提出一种... 详细信息

我国处理交通事故的主要方法依然是手工测量,容易产生数据错误与丢失,且效率低下。激光扫描技术是一种以非接触方式快速获取扫描物体表面点云的数据获取技术,而目前我国还没有运用该技术进行交通事故现场数据获取的相关研究。提出一种利用汽车点云获取车身尺寸的方法,并结合车身曲面特点采用适合汽车点云数据预处理的点云处理算法,然后利用matlab软件编写程序获取车身尺寸,最后通过对比实际卷尺测量尺寸与计算所得尺寸,发现两者相差最大值为13 mm,说明该方法可行。

关键词：交通事故激光扫描技术车身尺寸点云处理