[发明专利]一种管道结构三维重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及三维点云建模领域，特别是涉及一种管道结构三维重建方法。 

背景技术

管道工厂广泛存在于石油、化工和冶金等行业领域中，涉及大量纵横交错、十分密集的管道。一个较为完整、系统和理想化的管道工厂协同设计与管理系统中，管道工厂的三维几何模型占据相当关键的地位，它是各种工程数据的载体，管道工厂的三维建模技术已成为管道工厂设计与管理系统的关键问题。 

很多管道工厂施工年代较早，经过多次改扩建后其二维图纸也变得不完整，由于没有相应的三维几何模型，致使无法使用现代化的管道工厂管理方式对其进行管理。目前，可以通过激光扫描得到管道工厂点云数据，但由于工厂规模庞大、结构复杂，获取的点云数据通常不完整，且含有大量噪音，使得从点云数据恢复三维几何模型存在很大的困难。 

因此，目前需要本领域技术人员迫切解决的一个问题就是：如何能够创新地提出一种管道工厂激光扫描点云的几何建模方法，从而实现高效地对管道工厂点云数据进行管道的三维重建。 

发明内容

（一）要解决的技术问题 

本发明要解决的技术问题是：如何通过管道工厂点云数据高效地对管道进行三维重建。 

（二）技术方案 

为解决上述技术问题，本发明提供了一种管道结构三维重建方法， 其特征是该方法包括以下步骤： 

S1：获取管道的点云数据和地面的单位法向量，将所述点云数据变换到以地面的法向量为Z轴的坐标系，计算坐标变换后的点云数据的法向量； 

S2：根据所述坐标变换后的点云数据的法向量找到法向量平行于地面的点云数据，并投影到平行于地面的平面上； 

S3：根据所述坐标变换后的点云数据的法向量找到法向量不平行于地面的点云数据，并投影到高斯球上，沿纬度方向投影到赤道上，在赤道上检测峰值点；将峰值点所在区域内的点云数据投影到峰值的方向和Z轴构成的平面上； 

S4：分别检测步骤S2得到的平面和步骤S3得到的平面中点云数据构成的点云圆；通过点云圆得到管道的三维图。 

所述坐标变换的公式为： 

x’=Mx 

其中： 

x’为变换后的点云数据的坐标； 

M为坐标变换方阵； 

x为变换前的点云数据的坐标。 

所述计算坐标变换后的点云数据的法向量具体为： 

对每个点云数据取设定个近邻点，将所述近邻点拟合成一个平面，则这个平面的法向量为该点云数据的法向量。 

所述法向量平行于地面的点云数据是指该点云数据的法向量和地面平面的夹角小于设定角度的点云数据。 

所述在赤道上检测峰值点具体为： 

将法向量不平行于地面的点云数据投影到高斯球上，并求得该点云数据法向量和高斯球的赤道平面的夹角；将赤道平面上共π的方向角分成设定数量的均匀区间，统计落在各个区间内的点云数据的数量；若点云数据的数量大于设定阈值，则认为该区域有一个峰值点，该峰 值点的角度为该区域角度的中间值；否则，认为该区域没有峰值。 

所述分别检测步骤S2得到的平面和步骤S3得到的平面中点云数据构成的点云圆具体为： 

S41：统计步骤S2得到的平面和步骤S3得到的平面的点云数据在各自平面中的分布，进而设定初始圆的参数空间；根据初始圆的参数空间确定点云圆。 

所述根据初始圆的参数空间确定点云圆具体为： 

S411：若初始圆的参数空间内的点云数据少于设定阈值，则舍弃该初始圆的参数空间，否则，进入步骤S412； 

S412：若初始圆的参数空间小于设定范围，则检测该初始圆的参数空间中的点云圆，否则，将该初始圆的参数空间等分为设定个初始圆的参数空间，返回步骤S411。 

所述检测该初始圆的参数空间中的圆的方法为随机样本一致性算法。 

所述通过点云圆得到管道的三维图具体为： 

S42：根据所述点云圆绘制该点云圆的圆柱轴线，经拟合后得到管道的三维图。 

（三）有益效果 

本发明通过对点云数据的处理，将点云数据划分到平行于水平面和垂直于水平面上，进而通过RANSAC算法将这两类平面内的点云数据拟合成圆，最终得到管道的三维图。本发明方法最大程度避免了噪声干扰，在没有完全获得点云数据的条件下，依然能够对点云数据进行清晰分类，且计算量远小于现有三维重建方法，广泛适用于各类管道的三维重建。 

附图说明：

图1是本发明的基本步骤；