激光扫描表面特征的点云数据处理方法

刘博源++陆明刚++阚文涛

摘要：

为了提高激光测量系统对工件表面特征的测量精度，减少数据处理中由于特征点云拟合选择对测量精度的影响，针对比较常见的两种表面特征提出了正确的拟合方式。从工件表面的实测数据出发，经过多次实验，结合表面测量特征的拟合原理，分析不同点云处理方法之间的差异，并给出了最适合该特征的拟合方式及其原因。实验表明，不同的点云拟合方式对特征测量的影响比较大，选择正确的拟合方式才能保证测量的准确性。

关键词：

激光测量； 点云； 拟合

中图分类号： TH 124 文献标志码： A doi： 10.3969/j.issn.10055630.2016.01.009

Data processing method of laser scanning surface feature′s point cloud

LIU Boyuan， LU Minggang， KAN Wentao

（School of Mechatronic Engineering and Automation， Shanghai University， Shanghai 200072， China）

Abstract：

In order to improve the surface accuracy of laser measurement system and reduce the influence of data processing due to cloud fitting feature point selection on the measurement，this article puts forward a correction method of fitting according to the common characteristics. This paper， starting from the actual laser measurement， includes many experiments and fitting principle， and analysis of the difference between the different point cloud processing method， and gives the most suitable fitting method for the characteristics and reason. The experimental results show that the influence of point cloud fitting on the characteristics of measurement is relatively significant.Thus，the correction method is required to ensure the accuracy of the measurement.

Keywords： laser measurement； point cloud； fitting

引 言

传统几何测量技术经过多年的发展已形成了一套规范的测量操作和检验规程，然而较为新颖的激光式表面轮廓测量技术及应用目前还没有形成相关的规范，也没有形成相关的知识体系[1]。目前，激光表面测量技术的主要步骤为：首先导入数模；然后通过激光扫描仪采集点云，建立坐标系，拟合特征；最后输出测量报告。其中拟合特征中的点云处理在整个测量过程中起着至关重要的作用，它将采集到的点云变成我们需要的特征参数，正确的拟合处理可以令测量精度进一步提高 [2]。在实际的测量过程中，工作人员往往依照供应商所给出的参考拟合方法对特征进行处理。但经过实际对比发现，参考拟合方式未必与实际测量结果最接近。本文根据实测数据进行处理，归纳出两种常见表面特征的拟合方法，为确定同类特征点云拟合方式提供一种思路。

1 激光轮廓测量原理

激光轮廓测量的设备为三维激光扫描仪，它的原理如图1所示。从半导体激光器发出激光，经过柱面镜后形成激光面，投射到被测物表面，形成光条，并被CCD摄像机接收。扫描头移动时，光条的间断与形变反映了物体的表面深度变化。由于被测物表面上的点与摄像机接收平面上的像点成对应关系，可以计算出被测点的坐标值，由此可得到表面轮廓。此类测量头所采集到的信息为二维图像信息，若想得到三维的测量信息，还需要在此基础上进行二维坐标与三维坐标的转换计算 [34]。

2 平面与平面圆拟合原理

2.1 平面拟合原理

由此得到平面圆的半径与圆心[7]。

3 激光扫描表面特征的过程与数据处理

3.1 实验器材及过程

实验用测量机为Romer 七轴绝对关节臂，扫描用激光头每秒发射60条激光，数据处理软件为polyworks v12.1。摄像机参数为：工作距离100 mm，景深110 mm，分辨率0.013 7 mm，精度0.024 μm。

激光式表面特征测量过程：首先将理论数字模型导入软件作为理论数据，再通过激光头对工件表面的扫描得到杂乱无章状态的点云；然后在获得的点云上建立坐标系，可以用扫描的点云拟合成特征，建立坐标系，也可以用硬测针采集数据，拟合成特征，建立坐标系，通过建立好的坐标系将采集到的点云数据与理论模型进行对齐；最后将采集到的点云进行处理，包括点云去噪、点云精简、点云匹配、误差剔除等，再选择适当的参数与拟合方法将所需要特征拟合出来。

实验过程中的过滤采用了软件预设的默认过滤，经过测试不同过滤指数对数据的影响发现：默认过滤出的数据最能反映真实情况，而且离散值小，稳定性好。由于实验涉及的特征为平面和平面上的圆，通过之前的实验可知，这两种特征是否添加投影平面对测量结果的影响不大，因此都未添加投影平面。

3.2 表面特征拟合结果

3.2.1

平面

实验结果ΔX，ΔY，ΔZ为三个坐标方向上的位置偏差，其数值为30次激光测量结果减去30次硬测针测量结果（硬测针测量结果精度高，实验中假定为真值）。表1为不同拟合方法拟合平面与硬测针测量数据比较。

由平面几何原理可知，在三种拟合方式中高斯拟合最能反映工件的实际状态，但是高斯拟合是假设x、y为独立变量，不含误差，而z为依赖变量，包含误差的情况下解得平面参数，而在实际获取点云的时候，x、y、z三个方向必然都存在误差，使结果与假设不符合。因此严格来说高斯拟合法不适合平面的拟合[4]。经实际测量的结果相互比较后可知，拟合方式为最大拟合的平面质心最接近硬测针测量值。

3.2.2

平面上的圆

表2为不同拟合方法拟合平面上的圆与硬测针测量数据比较。

圆的拟合精度与测量值精度、数据量及拟合算法都有直接的关系，传统的测量机无法识别特征边界，

导致圆特征的拟合是先扫描圆周围所有特征，再用最小拟合的办法抽取特征，由于传统方法参与计算的

点云数量少，使得到的圆不精确。现代测量机可以识别特征边界，如图2中高亮部分为测量系统自动识别的特征边界，有效解决了参与计算的点云数量少与拟合方法单一的问题。

不同拟合方法与硬测针对比后可得：虽然拟合方法对位置影响不大，但是拟合方式为高斯拟合的直径最接近硬测针数据，故平面上的圆选择高斯拟合。

4 结 论

通过两种特征同一片点云不同的处理方式之间比较，我们可以发现：不同的特征用不同的处理方法拟合出来的数据存在差别；每一种特征有不同的拟合特性，与供应商提供的方法存在差异，必须通过一定量的实验方能发现规律，找到最适合该特征的拟合方式，从而在数据处理方式上减少测量误差。

参考文献：

[1] 李明，李娜，费朋伟，等.综合受力变形的薄壁零件公差设计与分析[J].机电一体化，2013（11）：4347.

[2] 聂恒卫.基于激光测量系统的数据测量和数据处理技术研究[D].无锡：江南大学，2006.

[3] 丁建军，蒋庄德，李兵，等.线结构光扫描测头误差分析与补偿方法[J].西安交通大学学报，2008，42（3）：286290.

[4] 闫航瑞，熊志勇.表面倾斜对激光三角测量的影响及校正研究[J].光学仪器，2014，36（1）：1114.

[5] 官云兰，程效军，施贵刚.一种稳健的点云数据平面拟合方法[J].同济大学学报（自然科学版），2008，36（7）：981984.

[6] 王峰，丘广新，程效军.改进的鲁棒迭代最小二乘平面拟合算法[J].同济大学学报（自然科学版），2011，39（9）：13501354.

[7] 田社平，张守愚，李定学，等.平面圆圆心及半径的最小二乘拟合[J].实用测试技术，1995（5）：2325.

（编辑：刘铁英）