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    基于點云配準的工業(yè)測量技術(shù)研究*

    2015-02-23 08:28:41秦品樂劉毛毛陳曉青
    電子器件 2015年4期

    ?!〗?,秦品樂*,劉毛毛,陳曉青,張 斌

    (1.中北大學計算機與控制工程學院,太原030051; 2.中北大學經(jīng)濟與管理學院,太原030051)

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    基于點云配準的工業(yè)測量技術(shù)研究*

    常江1,秦品樂1*,劉毛毛1,陳曉青1,張斌2

    (1.中北大學計算機與控制工程學院,太原030051; 2.中北大學經(jīng)濟與管理學院,太原030051)

    摘要:對待測產(chǎn)品的測量點云和標準設(shè)計點云進行配準,得出產(chǎn)品制造偏差量,進行精度測量評定。先采用主元分析(PCA)法作預(yù)匹配,再用隨機抽樣(RANSAC)算法取重合度高的匹配點對,最后利用最近點迭代(ICP)算法得到高精度的點云配準。其中,采用RANSAC算法得到高重合度的匹配點對,便于得出最優(yōu)空間坐標轉(zhuǎn)換參數(shù),使得配準精度更高;對抽樣次數(shù)的估計可以推出點云配準迭代次數(shù),進而有效減少運算時間。實驗結(jié)果顯示算法是有效的。

    關(guān)鍵詞:產(chǎn)品制造;精度測量;主元分析法;隨機抽樣法;最近點迭代

    在現(xiàn)代制造工業(yè)中,高精度的制作精度是保證高質(zhì)量和高效率的產(chǎn)品制造的方法之一。因為目前我國精度控制技術(shù)的不足,使工業(yè)產(chǎn)品標準不是很高。而通過點云配準的方式可以提供對精度控制的預(yù)測和把握,因此對基于點云匹配的工業(yè)測量精度評價技術(shù)的研究有著重要意義[1-2]。

    國內(nèi)外許多學者已經(jīng)加入了對點云匹配算法的研究,并提出了一些匹配算法,總體來說分為幾何特征匹配(如PCA法,基于內(nèi)特征匹配)[3-4]和基于優(yōu)化的調(diào)節(jié)匹配(如最常用的ICP法,歐拉旋轉(zhuǎn)理論)[5-7]。

    1 改進的精度測量方法

    文獻[1]提出了把點云配準應(yīng)用在了船體制作誤差評價中,總體效果不錯,但是在精度方面還有待提高。本文在把點云配準的一些算法在此應(yīng)用上進行了一些改進,并且引用RANSAC算法來保證選精確匹配點對的選取,有效增強了點云配準的準確性,提高了數(shù)據(jù)總體精度[8-10]。

    1.1改進的精度測量方法流程圖

    首先使用PCA分析待匹配兩點云中數(shù)據(jù)點的分布特征,求得點云的主要分布規(guī)律和方向,得兩點云初始匹配,其中求坐標轉(zhuǎn)化參數(shù)時用到了SVD求解。其次求ICP距離均方差,是否小于設(shè)定閾值[11-13]。若達不到設(shè)定閾值,則利用RANSAC選擇內(nèi)點,重復(fù)上述過程,直到達到所要求閾值為止。

    圖1 改進的精度測量方法流程

    1.2點云坐標歸一

    1.2.1主元分析算法

    通過主元分析(PCA)算法分析兩點云數(shù)據(jù)點的分布特征,求得兩點云的主要分布規(guī)律和方向。把兩點云數(shù)據(jù)看成兩個矩陣,通過求坐標3個方向的變量均值則可以得點云的質(zhì)心,即坐標軸原點。計算兩點云的協(xié)方差矩陣,則可以求得各自的特征向量。實對稱矩陣的特征向量兩兩垂直,作為空間坐標系XYZ軸。把兩特征向量矩陣參與計算,即可兩點云的的坐標轉(zhuǎn)換矩陣。

    基于PCA的初次匹配具體過程如下:

    (1)分別構(gòu)造標準設(shè)計點云矩陣和測量點云矩陣:

    標準設(shè)計點云矩陣

    測量點云矩陣

    (3)分別對兩點云求協(xié)方差矩陣:

    標準設(shè)計點云協(xié)方差矩陣:

    測量點云協(xié)方差矩陣:

    式中:X,Y,Z為標準設(shè)計點云矩陣的3個列向量。同理X',Y',Z'。

    (4)求上述協(xié)方差矩陣的特征向量和特征值,按特征值的從大到小對應(yīng)的特征向量構(gòu)成向量矩陣,分別為矩陣T1和矩陣T2。

    式中:T表示平移矩陣,R表示旋轉(zhuǎn)矩陣。

    (5)設(shè)點qi表示測量點云Q中的點,點q'i表示點qi轉(zhuǎn)換到標準設(shè)計點云所在空間坐標系下的點。公式表示如下:

    把測量點云中的點坐標通過轉(zhuǎn)換矩陣,轉(zhuǎn)換到標準設(shè)計點云所在空間坐標系下,初始坐標歸一化完畢。

    1.2.2奇異值分解法

    矩陣奇異值分解法SVD(Singular Value Decomposition)是線性代數(shù)中重要的分解方法。在閾值的求解中,建立采用SVD算法求解。

    (1)設(shè)兩三維點云分別表示為{ Pi}和{ Qi}。

    (2)利用{ Pi}和{ Qi}構(gòu)成3×3協(xié)方差矩陣M:

    式中:矩陣D為對角陣,D = diag(di),d1≥d2≥d3≥0。

    1.3改進的ICP算法

    ICP算法是對點云精確匹配的常用算法,本質(zhì)上是基于最小二乘法求最優(yōu)的點云配準[14-15]。該算法在求點云矩陣轉(zhuǎn)換參數(shù)時必須達到正確匹配的收斂精度要求,以至于需要重復(fù)選擇對應(yīng)點對。當坐標轉(zhuǎn)換后的點對的最近點迭代均方差小于設(shè)定閾值則表示達到預(yù)期效果。即當兩點云對齊配準轉(zhuǎn)換達到目標函數(shù)最小,則配準效果最優(yōu)。目標函數(shù)表示如下:

    式中:Pi表示標準設(shè)計點云的點,Qi表示測量點云中的點,T·R表示空間坐標軸變換矩陣,則閾值設(shè)定為f(T·R)=ξ(ξ表示一個小值)。

    本文引用的RANSAC算法是選擇精確匹配點對,進而求得最佳坐標轉(zhuǎn)換參數(shù)的算法。RANSAC算法中最佳的點對稱之為內(nèi)點,其他點對為外點。該算法的原理是:通過對兩點云坐標歸一化后點集的誤差進行分析,其中有匹配度高的點對,也有匹配度低的點對。在匹配度高的點對中隨機選取m個點對(這里最少3個點對就可以得到坐標轉(zhuǎn)換參數(shù),但越多的好匹配點對會使全局點云的最佳匹配越有益),通過運算來檢驗是否為最佳轉(zhuǎn)換參數(shù),確定所選內(nèi)點。

    根據(jù)概率論,設(shè)匹配度高的點對概率為ε,若n

    式中:w為內(nèi)點概率。

    用估計抽樣次數(shù)設(shè)定閾值可以減少ICP算法無效的迭代,使結(jié)果更驚奇。而使用RANSAC算法,以提取內(nèi)點的形式,選取出了精確的對應(yīng)點對,使坐標歸一化的過程更加精確。對匹配度高的點對存在m個目標點,則ε=m/n,不同情況下ε的值會不同,可根據(jù)經(jīng)驗確定。

    在N次抽樣中有一次好樣本的概率為:

    估計抽樣次數(shù)為:

    2 應(yīng)用實例及分析

    2.1實例1:船體分段點云配準

    文獻[1]是通過點云匹配對分段船體建造誤差進行分析,本文是通過點云匹配來評價工業(yè)上的建造誤差。實例1中通過本文算法與文獻[1]的算法對文獻[1]的數(shù)據(jù)進行誤差分析,來表明本文算法在精度上的提高。

    此分段共取了52個精度管理點,表1為標準設(shè)計點云模型坐標。表2為對分段船體的測量坐標。表3為以文獻[1]的算法對測量點云在坐標歸一后的點坐標。表4表示本文算法進行坐標歸一后點的坐標。(以表1中都選取前面5個點列出,并只寫出小數(shù)點后4位)。

    表1 標準設(shè)計點云模型坐標

    表2 分段船體的測量坐標

    表3 文獻[1]算法下得到的點云坐標

    為了表達本文算法優(yōu)越性,分別通過對匹配點對在X軸方向、Y軸方向、Z軸方向和相對距離等4個方面的點對匹配誤差進行比較,結(jié)果如圖2所示。

    表4 本文算法下得到的點云坐標

    以上結(jié)果顯示,本文算法在測量精度上有了很大提高,誤差都約束在了比文獻[1]的誤差更小的范圍內(nèi)。

    圖2 點云配準誤差精度對比

    2.2實例2:小型船只發(fā)動機點云配準

    使用本文算法可以有效的對標準設(shè)計點云和測量點云進行配準,圖3(a)的縱向發(fā)動機點云是標準設(shè)計點云,橫向發(fā)動機點云是測量點云。圖3(b)為基于文獻[1]的算法進行的配準的結(jié)果。在圖3(c)為通過本文算法得到的配準結(jié)果。

    以上結(jié)果更直觀的顯示本文算法的準確性和高效性,有效的實現(xiàn)了工業(yè)測量精度評價中較高的點云配準精度,能夠為后續(xù)分析工業(yè)產(chǎn)品的制作誤差提供更加準確的指導(dǎo)。

    表5 小型船只發(fā)動機在不同算法下點云配準時間

    圖3 小型船只發(fā)動機點云配準效果圖

    3 結(jié)語

    本文提出了一種基于點云配準的工業(yè)測量技術(shù),可以有效的應(yīng)用在工業(yè)精度控制方面。通過主元分析法進行標準設(shè)計點云與測量點云的自動匹配,又經(jīng)過加入RANSAC算子的改進ICP算法進行點云配準,得到了很好的點云配準結(jié)果。實例中,通過對比文獻[1]的算法表明了本文算法在工業(yè)精度測量方面具有自動化、準確性高的優(yōu)越性,并且可以應(yīng)用在其他行業(yè)的工業(yè)精度測量方面。

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    ?!〗?1989-),男,漢族,山西省晉中市人,中北大學研究生,主要從事基于點云匹配在工業(yè)測量中的應(yīng)用研究,18735385197@163.com;

    秦品樂(1978-),男,漢族,山西省長治市人,中北大學博士、副教授,主要從事基于視覺的嵌入式網(wǎng)絡(luò)控制與跟蹤技術(shù),qpl@nuc.edu.cn。

    Research on Combination of Internet and Broadcast Network

    LI Yuefang*
    (Changzhou Institute of Light Industry Technology,Department of Electronic and Electrical Engineering,Changzhou Jiangsu 213164,China)

    Abstract:How to bring IP data service on the MPEG-2 broadcast network and AV-data on the Internet is studied.It applies the M/M/N queue mode to study the feasibility about bringing the VoD application in a typical city based on MPEG-2 broadcast network,and it carries out a mechanism about how to choose the network to transfer the data by considering the advantages of both networks and the character of transferred data.

    Key words:combination of Internet and broadcast network; M/M/N queue mode; VoD(Video on Demand)application on the digital TV network

    doi:EEACC:726010.3969/j.issn.1005-9490.2015.04.043

    收稿日期:2014-08-20修改日期:2014-09-14

    中圖分類號:TP391.7

    文獻標識碼:A

    文章編號:1005-9490(2015)04-0929-06

    項目來源:山西省青年基金項目(201002106-13)

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