1 引言

    在復(fù)雜型面數(shù)字化檢測(cè)中，由于測(cè)量坐標(biāo)系與CAD模型設(shè)計(jì)坐標(biāo)系不歸一，在計(jì)算三維測(cè)量數(shù)據(jù)與CAD模型之間的差別之前必須首先矯正兩者在位置和方向上的差異，這個(gè)解決坐標(biāo)系差異的過程稱為配準(zhǔn)(registration)。配準(zhǔn)是數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)的核心和難點(diǎn)理想，而配準(zhǔn)過程的預(yù)處理步驟直接影響后續(xù)配準(zhǔn)的精度和準(zhǔn)確度。在點(diǎn)云與CAD模型配準(zhǔn)過程中，大量學(xué)者關(guān)于具體的配準(zhǔn)步驟做了研究，而對(duì)于配準(zhǔn)的預(yù)處理步驟卻未予重點(diǎn)關(guān)注。本文對(duì)配準(zhǔn)預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)研究，提出三個(gè)預(yù)處理步驟：點(diǎn)云噪聲過濾，CAD模型點(diǎn)云化和數(shù)據(jù)重采樣。第二節(jié)對(duì)各步驟詳細(xì)解釋，在第三節(jié)采用實(shí)驗(yàn)對(duì)提出理論進(jìn)行驗(yàn)證，第四節(jié)給出了結(jié)論。

2 預(yù)處理過程

    通過各種測(cè)量手段得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，由于種種因素影響，會(huì)含有一定數(shù)量的噪聲點(diǎn)，在配準(zhǔn)前需要處理掉這些噪聲點(diǎn)；另外，測(cè)量得到的3D數(shù)據(jù)通常是點(diǎn)云格式，而由CAD系統(tǒng)生成的三維CAD模型不是。因此，本文提出一個(gè)將三維CAD模型轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云格式的轉(zhuǎn)換過程；在點(diǎn)云降噪和CAD模型點(diǎn)云化步驟被執(zhí)行后，兩個(gè)數(shù)據(jù)集可能有不同的分辨率，存在于更密集數(shù)據(jù)集的點(diǎn)可能不存在于更稀疏采樣集，這可能導(dǎo)致配準(zhǔn)結(jié)果的準(zhǔn)確性的降低，因?yàn)樗�很難使密集數(shù)據(jù)集的點(diǎn)從稀疏的數(shù)據(jù)集找到匹配點(diǎn)，因此，需要對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行重采樣過程。本文提出的的預(yù)處理過程如下：

    2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的降噪

    在掃描獲得點(diǎn)云數(shù)據(jù)的過程中，受設(shè)備精度及外界環(huán)境還有工件表面質(zhì)量等因素的影響，獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)難免會(huì)含有無關(guān)的噪聲點(diǎn)。這些點(diǎn)如不去除，將會(huì)影響點(diǎn)云數(shù)據(jù)后續(xù)操作的質(zhì)量。張量投票算法能夠區(qū)分在目標(biāo)對(duì)象的表面上的點(diǎn)和被孤立在表面外的點(diǎn)。這種區(qū)別是由一個(gè)顯著衰減函數(shù)通過檢查每個(gè)點(diǎn)之間的關(guān)系及其附近區(qū)域?qū)崿F(xiàn)。本文采用張量投票算法降低噪聲，它已被證明是一個(gè)強(qiáng)大的方法。

    2.2 CAD模型點(diǎn)云化

    目前，大多數(shù)用于創(chuàng)建實(shí)體模的CAD軟件允許用戶導(dǎo)出許多不同的標(biāo)準(zhǔn)文件格式，如DWG，DXF，DGN，IGES，RVT或STL等。其中STL文件格式應(yīng)用廣泛，普遍應(yīng)用于各大CAD系統(tǒng)之間或CAD系統(tǒng)與其它系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)傳遞。STL格式文件存儲(chǔ)了三角面片形式的模型的幾何信息，其存儲(chǔ)的每個(gè)三角面片信息包括構(gòu)成每個(gè)三角面片3個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)以及它所在平面的法矢向量和。在STL文件中， 目標(biāo)對(duì)象的每個(gè)表面是由表面上三個(gè)非共線的頂點(diǎn)的三維坐標(biāo)和曲面外法線的方向表示的。通過使用這三個(gè)頂點(diǎn)生成一組均勻間隔的3D點(diǎn)，CAD模型被表示成點(diǎn)云格式。為了把3D CAD模型表示為點(diǎn)云格式，本文選擇3D CAD模型用STL文件格式導(dǎo)出，這是一個(gè)開放的文件格式。

    2.3 數(shù)據(jù)重采樣

    在CAD模型點(diǎn)云化和點(diǎn)云噪聲過濾后，本文采用基于八叉樹數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣來獲得兩個(gè)數(shù)據(jù)集的一個(gè)通用的解決方案。基于八叉樹的數(shù)據(jù)重采樣過程是四重的。首先， 包括所有的3D數(shù)據(jù)點(diǎn)的最小的邊界立方體變成一個(gè)根節(jié)點(diǎn)。然后這個(gè)立方體被分為8個(gè)子八分圓，有一個(gè)正規(guī)的2×2×2的形式。包含3D數(shù)據(jù)的子八分圓稱為一個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)，而不包含3D數(shù)據(jù)的子八分圓稱為一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)。一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)不能進(jìn)一步細(xì)分，因?yàn)樗�不包含任�?D數(shù)據(jù)點(diǎn)。八分圓的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的多維數(shù)據(jù)集的長(zhǎng)度短于一個(gè)預(yù)先指定的閾值時(shí)，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)不再細(xì)分。最后，不能細(xì)分的子八分圓的多維數(shù)據(jù)集的中心位置的點(diǎn)被提取出來。其結(jié)果是中央點(diǎn)的集合具有均勻的分辨率。

3 試驗(yàn)結(jié)果

    為了驗(yàn)證本文方法的有效性，以VC++6.0為平臺(tái)編程實(shí)現(xiàn)了上述方法， 并以實(shí)驗(yàn)室的智慧女神頭像為例進(jìn)行了驗(yàn)證。試驗(yàn)中所用的測(cè)量點(diǎn)云是由ATOS光學(xué)掃描儀獲取的，其數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為52046。圖2所示為預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和CAD模型。

4 結(jié)語

    預(yù)處理過程作為配準(zhǔn)的前期工作，對(duì)最終配準(zhǔn)結(jié)果的好壞起著重要的作用。本文提出的配準(zhǔn)預(yù)處理方法，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其合理性，為曲面配準(zhǔn)預(yù)處理的研究提供了一種新思路。

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