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申请/专利权人：浙江农林大学

摘要：本发明公开了一种基于旋转台的多视角点云自主配准方法及应用，包括以下步骤，采集模块采集目标图像；生成3D点云；确定旋转盘上带有不同颜色的标签数量，以及所述标签与所述旋转盘直径的比例；进行所述旋转盘的点云标定，得出所述旋转盘连续旋转前后点云片的刚性变换矩阵集R；将目标对象放置于所述旋转盘上，在相同条件下，将所述旋转盘有序旋转360°，所述目标对象与转盘点云片具有相同的变换矩阵集R，依次有序输入后完成目标点云自主配准。本发明的有益效果：仅需一次旋转盘标定，即可实现多个目标物的点云自主配准，大大提高了点云数据处理效率；二是基于特制旋转台实现点云配准方法不需经过多个坐标系的转换和角度计算，减少了累计误差。

主权项：1.一种基于旋转台的多视角点云自主配准方法，其特征在于：包括以下步骤，采集模块采集目标图像；图像工作模块利用所述目标图像，并根据彩色图像和深度图像的像素映射关系生成3D点云；确定旋转盘上带有不同颜色的标签数量，以及所述标签与所述旋转盘直径的比例；进行所述旋转盘的点云标定，得出所述旋转盘连续旋转前后点云片的刚性变换矩阵集R，其中所述旋转盘的点云标定还包括以下步骤，将带有彩色圆形标签的旋转盘转至0°，获取初始点云片PC1；所述旋转盘旋转一定角度m后获取点云片PC2，依次有序旋转360°得到n+1个点云片；令旋转盘的点云集为PCturntable＝{PC1,PC2,...,PCn+1；n∈Z+}；基于颜色阈值获取相邻两个点云片的圆形标签区域点云坐标，并识别出完整标签的中心坐标；以PCn+1为参考点云片，PCn为配准点云片，相邻两个点云片中至少3个特征点对经过两两配准，得到刚性变换矩阵Rn；为提高点云配准精度，将n+1个点云片分成q个视图，再进行最后的点云片融合得到FPCturntable；将目标对象放置于所述旋转盘上，在相同条件下，将所述旋转盘有序旋转360°，所述目标对象与转盘点云片具有相同的变换矩阵集R＝{R1,R2,...,Rn；n∈Z+}，依次有序输入后完成目标点云自主配准；配准后经过点云去噪、裁剪后得到完整的所述目标对象的三维重建模型，所述目标对象的三维模型包括以下重建步骤，将带有目标对象的旋转盘在初始位置依次旋转相同的角度得到原始点云集PCobject＝{PC1,PC2,...,PCn+1；n∈Z+}；按序输入变换矩阵集R＝{R1,R2,...,Rn；n∈Z+}得到初配准后的点云集PC'object＝{PC'1,PC'2,...,PC'n+1；n∈Z+}；将目标物点云集分成q个视图，融合所有点云片得到最终的三维点云模型FPCobject＝{FPC1,FPC2,...,FPCq；q∈Z+}。

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百度查询： 浙江农林大学 一种基于旋转台的多视角点云自主配准方法及应用