[发明专利]一种基于CS-RBF的绝缘子激光点云三维重建方法

摘要

本发明公开了一种基于CS‑RBF的绝缘子激光点云三维重建方法，该方法包括S1、获取绝缘子点云数据；S2、构建八叉树与KD树的数据组织模型；S3、点云平面法向量的计算；S4、紧支撑径向基函数；S5、隐式曲面方程的确定；S6、隐式曲面方程的解算。本方法既保证了对均匀点云重建的高效性，又达到了对非均匀点云重建的良好效果。采用本方法对绝缘子点云进行重建，在点云密度达到50万点/平方米的情况下可以有效完成曲面建模，对绝缘子破损的建模和测量精度达到0.2mm。

主权项

1.一种基于CS‑RBF的绝缘子激光点云三维重建方法，其特征在于，所述方法包括S1、获取绝缘子点云数据利用无人机搭载的三维激光扫描仪对绝缘子破损进行检查，获取绝缘子三维点云数据；S2、构建八叉树与KD树的数据组织模型对绝缘子三维点云数据所组成的空间目标用比它大的立方体或空间包围，形成逻辑上的根结点；然后沿着X,Y,Z三个坐标方向将该立方体或空间包围盒进一步剖分为八个小的空间包围盒，形成八个叶子结点，对分割后的单个叶子结点数据集利用KD‑Tree进行数据组织，以构建八叉树与KD树的数据组织模型；S3、点云平面法向量的计算对绝缘子三维点云数据中的每一个点p，利用步骤S2中的八叉树与KD树的数据组织模型进行检索，获取与其最相近的k个相邻点P_i，i∈[0，k]，计算紧邻点的质心得到该点p对应的计算协方差矩阵：对特征矩阵M进行特征值分解,对应于M最小特征值的特征向量可被当作p的法向量；S4、紧支撑径向基函数的确定紧支撑径向基函数定义为：以某点p为中心，以某个数值为半径r的圆堆成函数，定义如下：并采用三维空间中保持连续的紧支撑函数：S5、隐式曲面方程的确定设P＝{Pi}为点云中的N个离散点，每个点p对应的单位法向量为ni，构造一个三维函数f(x)，在它的零值面f(x)＝0处对点p进行插值，隐式曲面f(x)＝0处把空间分为两部分，即f(x)＞0和f(x)＜0，假设法向量的方向指向内部空间，即f(x)＞0的部分，在曲面外部f(x)的值为负，在曲面内部f(x)的值为正，函数f(x)为:其中，φδ(r)＝φ(r/δ),φ(r)＝(1‑r)4+(4r+1)，δ是支撑半径，gi(x)和ci是待求的未知函数和系数，gi(x)＝0为Pi∈P在小邻域内的P的局部二次逼近曲面，所以公式(4)由公式(5)和(6)两项组成：其中：(5)由局部曲面gi(x)相加得到，(6)是含有未知系数ci的标准径向基函数之和；P的二次逼近为：∑gi(x)φδ(||x‑pi||)/∑φδ(||x‑pi||)   (7)公式(7)与公式(5)具有相同的零值面，因此公式(4)的二次逼近通过径向基函数的和进行求得。S6、隐式曲面方程的解算，得到最终的点云的隐式曲面方程模型。