基于三维配准的口腔三维测量数据融合技术

高凤娇，费 磊，王云龙

(黑龙江省科学院自动化研究所，哈尔滨 150090；黑龙江省科学院高技术研究院，哈尔滨 150020)

基于三维配准的口腔三维测量数据融合技术

高凤娇，费 磊，王云龙

(黑龙江省科学院自动化研究所，哈尔滨 150090；黑龙江省科学院高技术研究院，哈尔滨 150020)

由于口腔测量空间狭小，现有口内的微型测量系统视场小，单视角下视场内的测量范围有限，给出基于三维配准的口腔三维测量数据融合技术，实现被测牙齿的大范围覆盖甚至全周覆盖，为口腔数字化修复提供基础。

口腔修复；数据融合；三维测量

数字化口腔修复是基于计算机辅助设计和计算机辅助制作技术实现口腔修复体测量、设计、制作的一种全新义齿修复工艺。数字化口腔三维测量又是数字化口腔修复设计和制造能够进行的前提和基础。本文的研究意在获取待修复区的完整口腔数据，利用三维数据进行数字化口腔修复设计，指导数字化口腔修复3D打印。由于口腔测量空间狭小、现有的入口式的微型测量系统视场有限，在单视角下视场内进行三维测量时，一般只能获取平均两颗牙齿的测量范围。数字化口腔修复设计和制造首先要将三维测量数据融合拼接成完整的待修复区域甚至完整的口腔数据模型，然后再进行嵌入体、牙冠、桥体等对象的重构。以往有基于二维测量图像特征匹配的三维拼接算法，受限于二维图像特征点匹配的准确度[1-5]。本文提出的基于三维配准的口腔三维测量数据融合技术直接提取三维数据的三维特征点，利用ICP算法实现口腔三维数据的拼接。有文献总结了运用ICP算法进行三维拼接或配准过程中选点的策略，主要有均匀抽样、随机抽样和法向量空间抽样，并对基于均匀抽样，随机抽样和法向量空间均匀抽样下的ICP收敛性能进行了比较，其中法向量空间均匀抽样的方式获得了对不规则曲面更好的描述，配准能够收敛于更小的RMSE[6-8]。我们经过对比考虑到法向量空间均匀抽样的主要思想，对三维曲面上具有显著变化特征的点进行抽取，利用它们达到对目标对象的大概轮廓较好的描述。这些对轮廓具有较好描述能力的显著变化的点大多为曲面的边界点或角点，即三维曲面上曲率较大的点。因此，针对口腔牙齿和牙模表面光滑的特点，本文以曲面曲率为依据作为ICP抽样选点的策略。

1 基于三维配准的口腔三维测量数据融合技术

本文给出的基于三维配准的口腔三维测量数据融合技术，以曲面曲率为依据作为ICP抽样选点的策略，根据计算所得的三维曲面曲率来提取三维特征点[8]。本文方法所用的三维特征点是三维数据上局部区域内所有三维点构成的曲面上曲率较大的点，直观来说就是由口腔三维点云的角点和边界上的点组成的特征点。提取这些点需要计算各三维点处的曲面曲率，其中曲率的求解需要计算曲面法向量。我们运用协方差分析估计曲面法向量，根据曲面的法向量提取三维特征点。

将基于三维曲面曲率计算提取的三维特征点，将其应用于口腔数据的ICP配准流程中，口腔数据的具体拼接流程如文献[9]所描述。

2 实验结果与分析

我们以石膏牙模为例，在口内测量环境下对模型进行测量，从不同视角不同位置获取三维点云数据。同时具有邻近的部分牙齿，整体约两颗牙齿的测量范围，获得如图1(a)、图1(b)所示的两组相邻的部分点云数据测量结果。由于模仿测量视场大小受限，不同视角下邻近的部分牙齿存在相互不可见部分。图1(a)、图1(b)邻近的部分牙齿的三维描述具有一定的公共部分，并且空间上不在同一坐标系。利用本文给出的方法对数据进行拼接融合，得到如图1(c)的拼接结果，且两视角的拼接精度小于0.005mm。图1(d)所示为一、二视角的拼接融合结果。利用本文方法对部分口腔扫描数据依次进行拼接融合，就得到如图1(e)所示，得到的完整下部口腔待修复拼接融合结果。

图1 牙模拼接结果Fig.1 Dental cast joint results

3 小结

由于口腔测量空间有限，而且现有口内微型测量系统视场狭小，单视角视场内只有平均两颗牙齿的测量范围，本文给出基于三维配准的口腔三维测量数据融合技术，实现被测牙齿的大范围甚至全周覆盖。本文以石膏牙模为对象，验证了提出方法的有效性。口腔三维测量数据融合为口腔数据进一步数字化修复提供了基础。

[1] 崔海华.微小型数字化口腔测量关键技术研究及应用[D]. 南京：南京航空航天大学，2012.

[2] 张长东.口腔修复嵌体造型关键技术研究[D]. 南京：南京航空航天大学，2013.

[3] Pages J，Salvi J，Garcia R，et al. Overview of coded light projection techniques for automatic 3D profiling[C]// Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation，2003：133 - 138.

[4] Huang P S，Zhang C，Chiang F P. High-speed 3-D shape measurement based on digital fringe projection[J]. Optical Engineering，2003，42(1)：163-168.

[5] Tsai M J，Hung C C. Development of a high-precision surface metrology system using structured light projection[J]. Measurement，2005，38(3)：236-247.

[6] 高凤娇，宋昌江. 基于ICP算法的人体三维点云数据的拼接技术[J]. 自动化技术与应用， 2014，33(8)：39-42.

[7] 解则晓，徐尚. 三维点云数据拼接中ICP及其改进算法综述[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版)，2010，40(1)：99-103.

[8] 郭琰. 面向三维变化检测的遥感图像立体匹配及三维配准技术研究[D]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学，2011.

[9] 郭琰，张会林，王金伟，等. 基于改进距离阈值约束的ICP三维配准方法[J]. 中国电子科学研究院学报，2011，6(6)：643-647.

Fusion technology for dental 3D measurement data based on 3D registration

GAO Feng-jiao, FEI Lei, WANG Yun-long

(The Institute of Automation of Heilongjiang Academy of Science, Harbin 150090, China; The Institute of Advance Technology of Heilongjiang Academy of Science, Harbin 150020, China)

Due to the limitation of the field of view of dental measurement space and the existing micro measurement system, the measurement range of the single visual field is only two teeth. In this paper, we give the data fusion technology based on 3D registration, realize the large area coverage of the tested teeth, and provide the basis for dental digital reconstruction.

Dental restoration; Data fusion; 3D measurement

2016-10-08

高凤娇(1982-)，女，硕士，副研究员。

TP391.41

A

1674-8646(2016)22-0040-02