[发明专利]一种破损圆柱形排水管道内壁三维重建方法有效

专利信息
申请号: 201810377499.6 申请日: 2018-04-25
公开(公告)号: CN108846860B 公开(公告)日: 2019-03-15
发明(设计)人: 李策;杜学强;杨峰;李涛涛;牛天驹 申请(专利权)人: 中国矿业大学(北京)
主分类号: G06T7/55 分类号: G06T7/55;G06T7/80;G06T7/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100083 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 病害 序列图像 机器人 相机 病害区域 排水管道 三维重建 纹理 管壁 矫正 破损 摄像机 三维空间 高质量图像 管道机器人 摄像机拍摄 管壁区域 模型纹理 拍摄图像 实时记录 纹理重构 相机信息 像素重建 虚拟管道 重建图像 准确评估 姿态信息 空间点 内表面 内参数 标定 内壁 像素 三维 装载 观测 行进 图像 场景 拍摄 记录 创建
【权利要求书】:

1.一种破损圆柱排水管道内壁三维重建方法,其特征在于,包括以下步骤:

S110:利用张正友标定方法对CCD摄像机标定,获取不同摄像机倍率下对应的摄像机内参矩阵M1、畸变参数,建立摄像机倍率与内参矩阵M1之间的映射函数,并将摄像机装在管道机器人机身,机器人控制摄像机实现绕101轴的轴向旋转、绕102轴的水平旋转;其中绕101轴的轴向旋转、绕102轴的水平旋转具体包括:在摄像机组成的摄像机坐标系中绕z轴水平旋转;在摄像机坐标系中绕y轴轴向旋转,分别沿着这两次旋转对应的坐标轴正半轴观察原点,水平旋转角度为α,轴向旋转角度为β,其中,α的旋转角度范围为[-90°,90°],β的旋转角度为[0°,360°];

S120:利用管道机器人拍摄管道内壁序列图像,实时记录管道机器人拍摄图像时的管道半径R、行进位移w、摄像机相对管道底部内壁的距离h、以及摄像机的轴向旋转角度β、水平旋转角度α和摄像机倍率m;

S130:从S120拍摄的序列图像中挑选每个病害区域的序列图像,利用管道内壁有效病害区域占所在照片的百分比和聚焦评估函数为每个有效病害区域筛选一张高质量的二维图像,并对筛选后的每幅图像利用S110得到的畸变参数矫正,得到每个病害的矫正图像;

S140:为获取三维重构中管道内壁病害部分的纹理,针对S130获得的每个病害的矫正图像建立对应的小孔成像模型,计算建立的小孔成像模型的参数:内参矩阵M1、外参矩阵M2、以及摄像机坐标系Zc,其中内参矩阵M1是通过S120中记录的拍摄管道内壁序列图像时摄像机的倍率求取;外参矩阵M2是通过S120中记录的机器人行进位移、摄像机轴向旋转角度、水平旋转角度、摄像机相对管道底部内壁的距离h共同求取,摄像机坐标系Zc是通过内参矩阵M1、摄像机轴向旋转角度、水平旋转角度、管道半径R、摄像机相对管道底部内壁的距离h共同求取,求解小孔成像模型,获取图像坐标系中(u,v)对应世界坐标系中空间坐标(Xw,Yw,Zw),得到空间点数据,利用所述空间点数据求解需要重建的管道内壁病害区域的边界,将该管道内壁病害区域投影至重建像素坐标系(o-u′,v′),利用基于高斯核函数的加权插值技术,填充重建像素坐标系的各个像素点,作为管道三维模型中病害区域纹理数据;

S150:选取指定管道内壁图像获取管道三维模型中非病害区域的纹理数据;

S160:利用病害区域纹理数据以及非病害区域的纹理数据,借助OpenGL重建三维管道场景。

2.根据权利要求1所述的管道内壁三维重建方法,其特征在于,所述步骤S130具体包括:

步骤S131:标记每幅管道内壁图像的有效病害区域,有效病害区域D用管道内壁图像中的矩形区域表示,获取管道内壁序列图像中有效病害的矩形区域占该图像的百分比,滤除百分比低于预设阈值的管道内壁图像;

步骤S132:对S131滤除百分比低于预设阈值的管道内壁图像后获得的图像序列用离散改进型拉普拉斯算子作为聚焦评估函数,选取其中评估值最大的一张图像;

步骤S133:对评估值最大的一张图像的病害区域图像利用S110得到的畸变参数矫正,得到每个病害的矫正图像。

3.根据权利要求1所述的管道内壁三维重建方法,其特征在于,所述步骤S140中计算建立的小孔成像模型的参数:内参矩阵M1、外参矩阵M2、以及摄像机坐标系Zc,具体包括:

步骤S141:查找S120的记录获取拍摄管道内壁图像时的摄像机倍率,查找S110获取此倍率对应的内参矩阵M1

步骤S142:利用S120记录的拍摄管道内壁图像时的行进位移w、摄像机相对管道底部内壁的距离h,摄像机绕中102轴旋转的水平旋转角度α,摄像机绕中101轴旋转的轴向旋转角度β,建立外参矩阵M2=g(w,h,α,β),g(·)表示外参估计函数;

步骤S143:利用S120记录的拍摄管道内壁图像时摄像机与管道底部内壁的距离h、以及摄像机的轴向、水平旋转角度、摄像机倍率信息、管道半径R,建立摄像机坐标系Zc与图像坐标系之间的关系,求解Zc=h(u,v,w,h,α,β,M1,R),h(·)表示深度估计函数;

步骤S144:利用S141、S142、S143建立每张管道内壁图像像素点与三维空间坐标值之间线性方程;

步骤S145:求解S144线性方程,由管道内壁有效病害区域内二维图像像素值,计算出对应的三维空间坐标值,得到有效病害区域的三维空间点数据;

步骤S146:利用S145得到的有效病害区域的三维空间点数据,获取病害区域的边界,该边界为:由与管道母线平行的一个平面及与管道母线垂直的两个平面,这三个平面与管道内壁所围的封闭曲面;

步骤S147:将S146边界内区域投影重建像素坐标系(o-u′,v′),并将S145得到的有效病害区域的三维空间点数据投影至二维平面,利用基于二维高斯核函数的加权插值技术,获取像素坐标系各点像素,将重建后的像素坐标系作为三维模型病害区域纹理数据。

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