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基于光谱共焦系统的三维点云数据处理

基于光谱共焦系统的三维点云数据处理

作者：张志荣武汉工程大学

学位级别：硕士

在现代化生产的需求以及计算机、微电子等先进技术推动下,各种微型元器件得到广泛应用,对元器件表面质量检测可以判断产品合格与否,提高工业生产效率。光谱共焦传感器以其非接触、高精度、方便在线部署的特点近年来在三维检测领域备受... 详细信息

在现代化生产的需求以及计算机、微电子等先进技术推动下,各种微型元器件得到广泛应用,对元器件表面质量检测可以判断产品合格与否,提高工业生产效率。光谱共焦传感器以其非接触、高精度、方便在线部署的特点近年来在三维检测领域备受关注。本文通过光谱共焦传感器和精密三轴移动平台搭建光谱共焦系统,扫描获取微型元器件的三维点云数据,针对点云数据在空间中的特征属性,在系统上研究开发了一套较为完善的点云数据处理方法,对实验室三维测量项目的发展起到推动作用。论文主要从以下几个方面展开研究:1.介绍点云数据的基本概念和在计算机上的存储格式,为解决点云数据在空间中离散分布带来的问题,必须构建点与点之间的索引,创建点集之间的空间拓扑关系,为此引出点云数据的空间索引结构及其最关键的特征法向量和曲率;对开发过程调用的相关算法库,包括PCL点云库、Qt和其他相关技术进行研究。2.对点云数据处理的关键技术作理论分析和验证,包括数据的滤波去噪、简化、拟合、分割和曲面重建等。通过光谱共焦系统采集电路板元件点云,对电路板上的电容、划痕、孔洞等进行检测并作数据处理,在测量电路板电容过程中,提出基于高斯权重的空间点云平面拟合方法,通过该方法对分割后的电容上下表面拟合,精确计算得到电路板电容的高度和翘起度,精度达到1.2μm,满足微型元件高精度测量要求,具有较强的意义。3.采用C++面向对象编程思想,结合Qt图形界面框架,调用PCL等相关算法库开发了一套基于光谱共焦的三维点云数据处理系统,完成点云数据处理的基本功能和操作。最后通过多组测试数据对系统各模块功能、操作流畅度、处理效率进行了测试和分析。

关键词：光谱共焦传感器三维点云三维测量 PCL 点云数据处理

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基于激光点云数据的管道破损定量检测技术

测绘通报 2024年第1期 120-125页

作者：李屹蔡意董思奇赵志阳陈琪长江地球物理探测(武汉)有限公司湖北武汉430010 城市智慧管网湖北省工程研究中心湖北武汉430010 长江生态环保集团有限公司湖北武汉430014

采用管道激光扫描技术可获取管道内表面的点云三维信息,解决了传统管道视频检测方法难以定量化检测的问题。本文针对管道破损缺陷的点云数据特点,利用统计滤波和半径滤波等点云滤波算法,实现了管道破裂处点云删除;基于随机一致性采样(RA... 详细信息

采用管道激光扫描技术可获取管道内表面的点云三维信息,解决了传统管道视频检测方法难以定量化检测的问题。本文针对管道破损缺陷的点云数据特点,利用统计滤波和半径滤波等点云滤波算法,实现了管道破裂处点云删除;基于随机一致性采样(RANSAC)算法实现了管道点云圆柱面投影和管道点云数据二维平面展开;通过网格化筛选和区域生长算法实现了管道点云数据破损缺陷检测及自动化分析。实测数据验证了该方法的可靠性和有效性,可以准确识别管道破损位置,并计算破损面积、纵向长度、环向长度等参数。

关键词：管道激光检测点云数据处理自动识别破损检测随机一致性采样

基于机器视觉技术和点云数据处理的隧道衬砌裂缝提取

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基于机器视觉技术和点云数据处理的隧道衬砌裂缝提取

作者：吴文瑾厦门大学

学位级别：硕士

隧道衬砌表观裂缝的提取是目前隧道施工和运营养护期定期检测的必要检测指标,对于评价隧道衬砌结构安全程度、规避运营风险起到至关重要的作用。然而,目前严重依靠人工检查的方法不仅引入主观和不可靠的人为因素,效率低下,日常巡检成本... 详细信息

隧道衬砌表观裂缝的提取是目前隧道施工和运营养护期定期检测的必要检测指标,对于评价隧道衬砌结构安全程度、规避运营风险起到至关重要的作用。然而,目前严重依靠人工检查的方法不仅引入主观和不可靠的人为因素,效率低下,日常巡检成本高,而且难以满足隧道数字化运维的迫切需求,隧道运营维护中各类病害参数的集成采集提取和综合评估问题日益凸显。本文尝试采用结合机器视觉技术和点云数据处理提出一种能够智能定位并提取隧道衬砌表观裂缝几何信息的客观方法,以便提高隧道定期检查的效率和准确度。本文首先以隧道裂缝评价的特征以及基于机器视觉和点云处理的相互关系为视角,考虑隧道运营定期检查的实际情况,提出隧道衬砌表观健康度概念,研究了基于快速检测的隧道衬砌表观健康度的因素属性指标和目标提取隧道衬砌裂缝指标,并阐述了图像实例分割和点云数据处理在裂缝定位与定量提取中的相关理论。其次,从隧道衬砌裂缝快速定位的角度出发,设计了提高标注效率的半自动裂缝图像实例分割标注程序;并以实例分割算法Mask R-CNN为基础,针对隧道衬砌表观裂缝定位检测任务的特点,集成实例分割假设打分、自底向上路径增强的网络增强模块,提高隧道衬砌表观裂缝识别准确率。最后,利用三维激光扫描设备采集的点云数据,针对裂缝指标属性因子,构建散乱点云在改进栅格法下的空间拓扑关系,通过柱面展开将三维点云投影至二维平面,基于质心分析算法、单向生长算法和分治法思想对点云裂缝的轮廓特征点进行提取、排序和区分,定量提取裂缝的长度、最大宽度和分形维数。在上述研究的基础上,通过厦门地铁二号线隧道实例计算实验验证本文方法的可行性。结果表明,本文所提出的基于图像和点云数据的隧道衬砌表观裂缝智能提取方法具有较好的效率和准确度。该方法不仅挖掘了图像和点云数据中蕴含的数据价值,并且实现了隧道表观裂缝的智能化识别和几何信息提取,为我国隧道表观病害自动化和智能化提取提供了新的方法。

关键词：深度学习点云数据处理地铁隧道裂缝定量提取

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三角面片点云数据处理的研究与应用

六盘水师范学院学报 2022年第5期34卷 113-120页

作者：吴娇马潇潇肖钦兰六盘水师范学院矿业与机械工程学院贵州六盘水553004

点云数据转换成灰值图时,对每个像素点周边邻域内的点云进行计算从而估计出该像素点的像素值,但其效率和精度较低。针对上述问题,首先对点云数据进行多视图拼接和滤波处理,然后提出利用三角面片法对点云数据进行处理,将文件头和三角形... 详细信息

点云数据转换成灰值图时,对每个像素点周边邻域内的点云进行计算从而估计出该像素点的像素值,但其效率和精度较低。针对上述问题,首先对点云数据进行多视图拼接和滤波处理,然后提出利用三角面片法对点云数据进行处理,将文件头和三角形面片信息分成两部分进行存储,最后,提出在知道坐标原点的位置以及两个基本平面的法向向量值的情况下,进行点云的位置变换的算法。实验证明,提出的三角面片方法可以提高STL文件解析的数量,提出的点云位置变换算法将点云位置变换到加工时所需的坐标系,从而提高数据处理的效率和精度。

关键词：三角面片点云数据拼接点云滤波点云数据处理灰值图

基于激光点云数据的排水管道形变类缺陷定量检测技术

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工程地球物理学报 2024年第1期21卷 54-61页

作者：李屹董思奇史岩陈琪长江地球物理探测(武汉)有限公司湖北武汉4300010 城市智慧管网湖北省工程研究中心湖北武汉430010 长江生态环保集团有限公司湖北武汉430000

排水管道变形和起伏是常见的管道结构性缺陷,而管道CCTV(Closed Circuit Television)检测成果由于无法得到准确的管道三维空间参数,在人工缺陷判读时,常常出现漏判和误判情况。为此,本文提出了基于激光点云数据的管道变形类缺陷自动化... 详细信息

排水管道变形和起伏是常见的管道结构性缺陷,而管道CCTV(Closed Circuit Television)检测成果由于无法得到准确的管道三维空间参数,在人工缺陷判读时,常常出现漏判和误判情况。为此,本文提出了基于激光点云数据的管道变形类缺陷自动化识别方法,通过计算管道点云截面拟合椭圆相关信息,给出了管道变形缺陷表征参数和基于随机一致性抽样的管道起伏表征参数计算方法。实证结果表明,该方法可以准确得到管道变形和起伏缺陷的位置、等级及长度等关键信息,且在管道变形缺陷识别的准确率上优于人工CCTV缺陷判读。本研究表明,相比于传统的CCTV检测,三维激光检测成果在管道缺陷定量化检测方面具有检测精度高、数字化应用强等优势,具有良好的三维可视化及自动化处理发展前景。本研究实现了管道变形和起伏缺陷的三维激光定量检测,进一步地,可构建更全面的管道缺陷三维激光点云特征参数,实现全类型缺陷管道三维激光自动化检测与评估。

关键词：管道激光检测点云数据处理缺陷自动识别变形缺陷起伏缺陷

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基于点云数据的树木关键生态指数提取方法

景观设计 2024年第1期22卷 4-8页

作者：郭湧陈鲁 [德]安德烈亚斯·卢卡清华大学建筑学院景观学系北京林业大学园林学院美国加利福尼亚圣何塞安德烈亚斯卢卡咨询公司

构建一套基于地基激光雷达点云数据的树木关键生态指数提取方法,整合了相关技术,通过点云簇的各向异质性对单木点云进行枝叶分割,从而对树冠和木质点云分别处理,以提取单木的高度、胸径、树冠投影面积、凸包体积、叶面积指数、三维绿量... 详细信息

构建一套基于地基激光雷达点云数据的树木关键生态指数提取方法,整合了相关技术,通过点云簇的各向异质性对单木点云进行枝叶分割,从而对树冠和木质点云分别处理,以提取单木的高度、胸径、树冠投影面积、凸包体积、叶面积指数、三维绿量及木质部生物量。以清华大学大礼堂前的树木为例,进行应用实验。结果显示,枝叶分割的准确度高达86%,实现了对29棵树木的8种关键生态指数的提取。

关键词：地基激光雷达点云数据处理树木生态指数

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基于点云数据处理的机器人三维磨削路径规划

基于点云数据处理的机器人三维磨削路径规划

作者：张桂芳上海交通大学

学位级别：硕士

随着智能化、自动化水平的快速发展,机器人磨削越来越多的应用于铸件磨削、模具抛光、去毛刺、叶片加工、卫生洁具抛光等机械加工过称。与传统的手工磨削相比,机器人磨削不仅可以将工人从高强度的劳动和恶劣的工作环境中解放,更能够实... 详细信息

随着智能化、自动化水平的快速发展,机器人磨削越来越多的应用于铸件磨削、模具抛光、去毛刺、叶片加工、卫生洁具抛光等机械加工过称。与传统的手工磨削相比,机器人磨削不仅可以将工人从高强度的劳动和恶劣的工作环境中解放,更能够实现高效、高质量的磨削加工。在机器人磨削过程中,路径规划是非常重要的一个环节,直接影响零件的磨削质量。通常机器人磨削过程中路径规划都是通过示教或者基于CAD模型的离线编程实现的。但是在叶片类零件的修复过程中,由于叶片在高温、高压的工作条件下产生变形和扭曲,无法利用原始的CAD模型进行路径规划。因此,在机器人磨削过程前如何合理的进行磨削路径优化,并直接利用点云数据处理实现磨削工件的建模以及磨削过程仿真是目前亟待解决的研究问题。本文针对叶片等航空件的磨削,建立了基于三维测量的机器人三维磨削系统。利用KEYENCE激光扫描仪获得零件表面的点云数据,在点云数据进行预处理之后,进行叶片砂带磨削刀触点和磨削过程姿态的规划。在砂带磨削刀触点的规划中,首先利用基于八叉树的点云切片算法求截平面与点云数据的交线。在进行八叉树划分时,该算法并没有划分达到叶节点只有一个点的状态,而是设置了一个划分深度。在加快点云切片算法的处理速度的同时,消除了八叉树对高密度点云数据进行拓扑划分效率比较低的缺点。然后在曲率磨削的基础上,提出了利用等参数步长法和Douglas-Peucker算法相结合的刀触点离散方法,根据曲面轨迹的特点,选用直线方程作为初步划分的参数方程,然后再此基础上用Douglas-Peucker算法进行精度校核和优化。结果表明该方法进行刀触点离散的结果可以满足曲率磨削的要求。机器人砂带磨削过程的姿态规划可以转化为求点云数据在刀触点处的法向量。通过对现有点云数据估计算法的比较,采用了基于K-D树邻域拟合的点云数据法向量估计方法,并对获得的法向量数据进行了中值滤波,以保证相邻刀触点的法向量能够光滑过渡,从而保证砂带磨削运动的流畅。本文的算法和实现过程都是基于MATLAB平台,该研究为了机器人三维打磨路径规划奠定了理论研究基础,将点云数据处理技术直接应用到机器人磨削加工过程中,不仅可以实现对没有CAD模型或者一致性较差的零件磨削,还有助于促进机器人磨削过程中基于测量点云数据进行在线或实时调整。

关键词：机器人磨削砂带磨削路径规划三维测量点云数据处理

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基于人体的点云数据处理与虚拟人体建模研究

基于人体的点云数据处理与虚拟人体建模研究

作者：杨斌北京服装学院

学位级别：硕士

近年来,测量技术得到快速发展,人们能够方便获得实物样件的散乱三维点云数据。在建模技术研究与应用中,三维点云数据处理技术是关键技术之一,它多数是将散乱的数据构建成三角化网格,然后在网格的基础上进行处理和模型重建。由于在数据... 详细信息

近年来,测量技术得到快速发展,人们能够方便获得实物样件的散乱三维点云数据。在建模技术研究与应用中,三维点云数据处理技术是关键技术之一,它多数是将散乱的数据构建成三角化网格,然后在网格的基础上进行处理和模型重建。由于在数据构造三角网格时,信息量成倍增加,并且后续的处理和建模对网格质量要求较高,因而,研究以散乱的三维点云为对象的数据处理与曲面重建技术,对提高数据的处理能力、建模的质量与效率具有重要的研究意义。文中在非接触式三维扫描仪获取的人体表面数据的基础上,对三维人体数据的压缩精简与存储、曲面的精确拼接拟合和虚拟人体建模等方面进行了深入分析与研究,分别提出了:基于二维链表的数据存储结构的改进方法;基于数学期望压缩精简算法,以及基于移动最小二乘与迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）相结合的拟合拼接算法与基于Delaunay二维平面数据点的改进三角剖分算法,最后,运用MATLAB等工具对三维虚拟人体建模实现,进行了实例验证。

关键词：点云数据处理虚拟人体建模 Delaunay三角剖分移动最小二乘 ICP算法

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激光雷达的点云数据处理研究

激光雷达的点云数据处理研究

作者：李宏宇长春理工大学

学位级别：硕士

在环境测绘、无人驾驶等领域中,由于道路地形错综复杂、地貌广阔以及被扫描物体表面反射率的差异,常常使得激光雷达设备采集到的点云数据带有许多噪声,并且在数据采集过程中由于建筑物与障碍物的遮挡导致帧与帧之间的点云数据重叠率比较... 详细信息

在环境测绘、无人驾驶等领域中,由于道路地形错综复杂、地貌广阔以及被扫描物体表面反射率的差异,常常使得激光雷达设备采集到的点云数据带有许多噪声,并且在数据采集过程中由于建筑物与障碍物的遮挡导致帧与帧之间的点云数据重叠率比较低,这些问题直接影响后续的三维场景重建与无人驾驶系统最终的决策。因此,对激光雷达的点云数据处理研究就显得非常重要。本文从点云数据处理技术入手,深入研究激光雷达点云数据处理技术中的点云滤波与点云配准两个核心问题。首先,本文针对激光雷达扫描数据的噪声来源与噪声模型的特点,详细研究了点云滤波算法中滤波效果较好的三维导向滤波算法,针对三维导向滤波算法处理后的点云模型残留有局部噪声的缺点。将二维图像处理中的二次导向滤波方法进行扩展,引入到三维点云数据滤波中,从而在有效地滤除了无用的噪声点的同时很好的保持了模型的局部轮廓。然后,本文又详细研究了传统点云配准效果较好的ICP算法,针对目前ICP点云配准算法中当原始点云与目标点云的重叠空间比较小时,ICP点云配准效果差、运行速度慢的缺点。采用一种基于法向量聚类以及点代表选举的改进算法显著地改善了点云配准的效果。最后,本文研究了点云滤波与点云配准的客观评价方法,并从主观与客观的角度对本文方法处理后的实验结果与经典点云滤波方法以及经典点云配准方法处理后的实验结果进行对比分析,实验表明,本文的方法优于其它经典算法。

关键词：导向滤波 ICP 点云数据处理点云滤波点云配准