[发明专利]一种基于三维点云的墙面靠尺检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于三维点云的墙面靠尺检测方法，其特征在于，包括：

步骤1，采集包含完整待测墙面的三维点云数据，并对这些三维点云数据进行预处理；

步骤2，从预处理后的三维点云数据中提取待测墙面数据，以待测墙面任意一角为原点，并以待测墙面的垂直和水平方向为坐标轴方向，建立新的坐标系；

步骤3，根据测量位置和角度需求，计算出每个靠尺的端点位置，获取所有靠尺的位姿，并对靠尺的位姿进行自动调整；

步骤4，在新的坐标系下，对步骤3所获取的每个靠尺，分别在待测墙面上的相应区域截取点云，拟合点云后获取靠尺的初始位姿并检测靠尺区域的凸包区域，获取靠尺的最优位姿。

2.如权利要求1所述的一种基于三维点云的墙面靠尺检测方法，其特征在于，步骤1中的预处理方法具体为：对三维点云数据进行降采样处理，再对降采样后的数据进行滤波去噪，剔除数据中的离群点，去除环境噪声，并裁剪感兴趣区域ROI。

3.如权利要求1中任意一项所述的一种基于三维点云的墙面靠尺检测方法，其特征在于，所述步骤2的方法为：提取预处理后的三维点云数据中所有的平面，根据各平面的方向对平面点云进行分类，从分类后的点云中提取建筑数据和干扰数据，通过地面数据对建筑数据进行方向校正后提取待测墙面数据，并获取待测墙面的原点。

4.如权利要求3所述的一种基于三维点云的墙面靠尺检测方法，所述步骤2具体包括：

步骤201，对预处理后的三维点云数据进行平面分割，提取出所有的平面点云，并进行平面拟合获取方向信息，同时计算点云自身的主方向和最小包围盒尺寸；

步骤202，根据平面方向，对所有的平面点云进行分类，获取多组不同方向的点云数据；

步骤203，对不同方向的点云数据进行筛选，提取出两两垂直的三组平面作为建筑自身数据，过滤掉其他方向的干扰数据；

步骤204，根据视觉传感器采集数据的方向和拍摄角度，筛选出与地面平行且包含地面的平面数据集Set1，依据所述视觉传感器的坐标方向，提取出地面点云数据F1，并计算出地面点云数据F1的倾斜角度，将所有墙面和柱面的点云数据旋转校准到与世界坐标系垂直的方向；

步骤205，在所有的垂直于地面点云数据F1的平面点云数据中，选择出待测墙面的墙面点云数据W1，并提取出与墙面点云数据W1相垂直且与墙面点云数据W1左侧接壤的平面点云数据W2，计算墙面点云数据W1、平面点云数据W2和地面点云数据F1的交点，即墙面的左下角，作为待测墙面原点位置，以待测墙面的垂直和水平方向为坐标轴方向，建立新的坐标系。

5.如权利要求4所述的一种基于三维点云的墙面靠尺检测方法，其特征在于，所述步骤204中，所述视觉传感器采集数据的Z向正向朝上，平面数据集Set1中Z值最小的点云数据即为地面点云数据F1。

6.如权利要求1所述的一种基于三维点云的墙面靠尺检测方法，其特征在于，所述步骤3的方法为：对待测墙面点云数据定位缺失位置，在待测墙面进行洞口检测去除噪声及干扰数据，根据测量位置和角度需求以及靠尺的实际尺寸，计算出每个靠尺的两个端点在待测墙面上的位置，获取所有靠尺的位姿并自动调整各个靠尺位姿。

7.如权利要求6所述的一种基于三维点云的墙面靠尺检测方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤301，计算待测墙面的高度和长度，对待测墙面的墙面点云数据的整体轮廓进行提取，并判断是否存在墙面数据缺失的情况，如果存在，则对缺失位置进行定位；

步骤302，在待测墙面上进行洞口检测，分别定位门洞和窗洞的位置，对洞口附近的点云数据进行局部去噪处理，去除因测量对象的突变而引入的噪声以及洞口附近的干扰数据；

步骤303，根据待测墙面的测量位置和角度需求以及靠尺的实际尺寸，计算每个靠尺的两个端点在待测墙面上的位置，以及每个靠尺与水平面的角度，获取所有靠尺在待测墙面上的位置，并对各个靠尺的位姿进行自动调整。