（控制科学与工程专业论文）激光扫描酸蚀岩板的三维重建技术研究.pdf

摘要酸化压裂是改造碳酸盐岩储层的重要手段。在酸化压裂过程中，如何测试和描述酸蚀岩板表面形貌是一个十分重要的基础性课题。本文将逆向工程所涉及到的三维激光扫描技术应用到酸蚀岩板的测量和三维重建中，为酸蚀岩板的表面分析和酸蚀效果评价提供了一种新的技术和方法。本文利用激光三角法测量原理设计了酸蚀岩板三维激光扫描仪，用于酸蚀岩板的快速精确测量。研究了基于b p 神经网络的遗传神经网络残缺点云修补算法。在深入研究网格重建算法的基础上，利用智能点云三角网格化重建算法实现了点云的三维重建。本文的主要内容和取得的成果体现在以下几个方面：研究了以激光三角法测量原理为基础的现代测量技术所使用的典型光源和视觉测量的常用数学模型，深入分析了映射关系法和小孔成像法的成像原理，推导出三维空间坐标和c c d 镜面坐标的变换关系。设计了一款酸蚀岩板三维激光扫描仪，并对软硬件部分的原理、组成和功能做了详尽分析。测试结果表明，扫描仪可以对酸蚀岩板进行快速精确扫描，并且通过对扫描点云在频域范围内的分析，可以获取酸蚀岩板的粗糙度、起伏涨落等信息。研究了b p 神经网络和遗传算法工作原理，采用遗传算法对b p 神经网络的结构、权值和阈值等参数进行了优化；实验结果表明，优化后的遗传神经网络在残缺点云修补速度和精度上都有了较大提高。在深入研究三维网格化重建原理的基础上，基于线光源扫描点云的特点，利用智能点云三角网格化算法实现了点云重建，详细分析了算法的原理并给出了具体步骤。智能点云三角网格化算法可以完整、精确地实现三维点云数据的三角网格化重建。本文针对研究的理论和算法在酸蚀岩板的测量与重建过程中进行了大量实验研究，取得了满意的效果。实验结果表明，本文设计的酸蚀岩板三维激光扫描仪和修补、重建算法为酸蚀岩板的表面分析和酸蚀效果评价提供了一种新的技术和方法，具有重要的理论意义和应用价值。关键词：激光扫描；逆向工程；酸蚀岩板；点云：三维重建r e s e a r c ho n3 dl a s e rs c a nr e c o n s t r u c t i o nt e c h n o l o g yo ft h ec o r r o d e dr o c kc h e nz h o n g - g e ( c o n t r o ls c i e n c ea n de n g i n e e r i n g )d i r e c t e db yp r o f z h a os h i - j u na b s t r a c ta c i df r a c t u r i n gi sa ni m p o r t a n tw a yt ot r a n s f o r mc a r b o n a t er e s e r v o i r i na c i df r a c t u r i n gp r o g r e s s ，h o wt ot e s ta n dd e s c r i p tt h es u r f a c eo ft h ec o r r o d e dr o c ki sav e r yi m p o r t a n tf u n d a m e n t a li s s u e s t h i sp a p e rw i l lu s e3 dl a s e rs c a nt e c h n o l o g yo fr eo nt h em e a s u r e m e n ta n dr e c o n s t r u c t i o no ft h ec o r r o d e dr o c k , a n dp r o v i d ean e ww a yf o rt h ec o r r o d e dr o c ks t u d i n gi nl a b o r a t o r y t h ep a p e rd e s i g n sat h r e e - d i m e n s i o n a ll a s e rs c g m a i e ro ft h ec o r r o d e dr o c kb a s e do nt h em e a s u r i n gp r i n c i p l eo fl a s e rt r i a n g u l a t i o nm e t h o dt om e s i l r et h ec o r r o d e dr o c kq u i c k l ya n da c c u r a t e l y t h ep a p e rr e s e a r c h e so ng e n e t i cn e u r a lr e p a i r i n ga l g o r i t h mo ni n c o m p l e t ep o i n tc l o u da n ds m a r t 鲥da l g o r i t h mo np 0 硫c l o u d i n t r o d u c e st h ea p p l i c a t i o no ft h em a p p i n gm e t h o da n ds m a l lh o l ei m a g i n gm e t h o di nt h eb a s i cp r i n c i p l eo fv i s i o nm e a s u r e m e n ta n dd e r i v a t e st h er e l a t i o n s h i p so ft h r e e - d i m e n s i o n a lc o o r d i n a t e sa n dc c dm i r r o rc o o r d i n a t e s m a i nr e s e a r c hw o r k sa n da c h i e v e m e n t sa ms u m m a r i z e da sf o l l o w i n g ：t h ep a p e rs t u d i e so nt h et y p i c a ll i g h ts o u r c e su s e di nm o d e mm e a s u r e m e n tt e c h n i q u e sb a s e do nt h em e a s u r i n gp r i n c i p l eo fl a s e rt r i a n g u l a t i o nm e t h o da n dt h ec o m m o nm a t h e m a t i c a lm o d e l su e d ei nv i s i o nm e a s e m e n ti ss t u d i e di n t r o d u c e st h ea p p l i c a t i o no ft h em a p p i n gm e t h o da n ds m a l lh o l ei m a g i n gm e t h o di nt h eb a s i cp r i n c i p l eo fv i s i o nm e a s u r e m e n ta n dd e r i v a t e st h er e l a t i o n s h i p so ft h r e e - d i m e n s i o n a lc o o r d i n a t e sa n dc c dm i r r o rc o o r d i n a t e s t h ep a p e rd e s i g n st h ec o r r o d e dr o c kt h r e e - d i m e n s i o n a ll a s e rs c a l l n e ra n dd e e p l ya n a l y s i z e st h ep r i n c i p l e ，c o m p o s i t i o na n df u n c t i o no fh a r d w a r ea n ds o f t w a r e t h em e a s u r e m e n tr e s u l t ss h o wt h a tt h ec o r r o d e dr o c kt h r e e - d i m e n s i o n a ll a s e rs c a n n e rc a ns c a nt h ec o r r o d e dr o c kq u i c k l ya n da c c u r a t e l ya n do b t a i nt h er o u g h n e s s ，u p sa n dd o w n s ，a n df l u c t u a t i o ni n f o r m a t i o nb ya n a l y z i n gi nf r e q u e n c yd o m a i n t h ep a p e rs t u d i e so nt h ep r i n c i p l eo fb pn e u r a ln e t w o r ka n dg e n e t i ca l g o r i t h m ，a n do p t i m i z e st h ep a r a m e t e r so fb pn e u r a ln e t w o r kb yg e n e t i ca l g o r i t h m i ta l s og i v e st h es t e p so fg e n e t i cn e u r a lr e p a i r i n ga l g o r i t h mo ni n c o m p l e t ep o i n tc l o u da n dt h eg e n e t i cn e u r a ln e t w o r ka l g o r i t h mi su s e di nr e p a i r i n gt h ei n c o m p l e t ep o i n tc l o u d s t h er e s u l t ss h o wt h a tt h eg e n e t i cn e u r a ln e t w o r kh a sag o o dc o n v e r g e n c es p e e da n da c c u r a c y 0 l i lt h eb a s eo fd e e p l ys t u d i n go nt h et r i a n g u l a r 舒dr e c o n s t r u c t i o nm e t h o d 觚dt i l ec h a r a c t e r i s t i c so fl i n el i g h ts o u l es c a n n i n gp o i n tc l o u d s ，t h es m a r tt r i a n g u l a t i o n 酊da l g o r i t h mo np o i n tc l o u di sp r o p o s e d ，a n dt h ed e t a i l so ft h ea l g o r i t h mp r i n c i p l ea n ds t e p si sd e e p l yi n t r o d u c e d f i n a l l y , t h i sa l g o r i t h mi sa p p l i e di nt h ee x p e r i m e n to fp o i n tc l o u dt r i a n g u l a t i o n t h er e s u l t ss h o wt h a tt h es m a r tt r i a n g u l a t i o n 班da l g o r i t h mo np o i n tc l o u dc a nt r i a n g u l a t et h ep o i n tc l o u dc o m p l e t e l ya n da c c u r a t e l y i nt h em e s u r r n e n ta n dr e c o n s t r u c t i o np r o c e s s ，m a n ye x p e r i m e n t a ls t u d i e si si m p l e m e n t e do nt h et h e o r ya n da l g o r i t h m si nt h ep a p e r t h er e s u l t ss h o wt h a tt h ea n a l y z a t i o na l g o r i t h m ，r e p a i r i n ga l g o r i t h m ，a n dr e c o n s t r u c t i o na l g o r i t h mo fp o i n tc l o u da n dt h ec o r r o d e dr o c kt h r e e - d i m e n s i o n a ll a s e rs c a n n e rd e s i g n e di nt h ep a p e rp r o v i d ean e wt e c h n o l o g yf o rs u r f a c ea n a l y z a t i o na n dt h ec o r r o d e de f f e c te v a l u a t i o no ft h ec o r r o d e dr o c k , a n dh a v ei m p o r t a n tt h e o r ys i g n i f i c a n c ea n da p p l i c a t i o nv a l u e k e y w o r d s ：l a s e rs c a n n i n g ；r e v e r e n g i n e e r i n g ；c o r r o d e dr o c k ；p o i n tc l o u d ；t h r e e d i m e n s i o n a lr e c o n s t r u c t i o n关于学位论文的独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中有关资料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致谢外，本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得中国石油大学( 华东) 或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对研究所做的任何贡献均己在论文中作出了明确的说明。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名：牮钰奠i 摹一日期：如加年月g 日学位论文使用授权书本人完全同意中国石油大学( 华东) 有权使用本学位论文( 包括但不限于其印刷版和电子版) ，使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门( 机构) 送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。保密学位论文在解密后的使用授权同上。学位论文作者签名：匿：虚：差指导教师签名：日期：；7 - o 0 年月多日日期：，。年石月孑日中国石油大学( 华东) 硕士学位论文1 1 课题研究的目的和意义第1 章绪论本课题主要是通过对逆向工程中涉及目标物体表面点云数据获取、残缺点云数据修补以及点云的三角网格重建问题的研究，为酸蚀岩板的表面分析和酸蚀效果评价的工程应用研究提供技术支持。逆向工程( r c w 髓 s ee n 西n e 谢n g ，r e ) 1 刁是一门建立在计算机科学技术和现代测量技术基础之上的新兴科学技术，因为应用领域广阔，相对传统技术具有无可比拟的优势，因此得到了快速发展。逆向工程技术是指目标物体在没有足够可利用的相关技术资料的情况之下，利用三维激光扫描技术首先获取目标物体的点云，经过点云的预处理和最后的三维重建得到目标物体的c a d 模型1 3 1 。三维激光扫描技术改变了机械加工技术中由设计图纸到机械加工产品的传统设计模式，提供了一条直接由目标物体到c a d 模型的简洁开发模式。这种模式使得机械加工中获得目标物体c a d 模型的时间大大缩短，提高了产品研发的效率，因此，逆向工程技术在金属铸造、航空、汽车制造和玩具制造领域得到了广泛的应用。将该技术应用到油藏开发中，对酸化压裂作业后的酸蚀效果进行模拟实验分析，为酸蚀岩板的表面分析和酸蚀效果评价提供一种新的技术和方法，无疑具有重要的理论意义和应用价值。1 2 国内外研究现状1 2 1 关于逆向工程逆向工程( 1 岫系统主要由目标物体形貌点云数据的获取【4 ，5 】、点云数据预处理【6 ，刀与点云重建【8 ，9 ，1 0 ，1 1 】三个关键步骤构成。离散点云数据的获取是逆向工程技术中的第一步，也是关键的一步。点云数据的获取就是通过对目标物体表面形貌采样，将目标物体表面几何信息数字化的过程。针对客观存在的目标物体，如果无法准确获得它的几何外观数据，这时，就需要通过形貌测量的方法来获得。通常使用的测量方式有接触式测量和非接触式测量。点云数据的预处理包括残缺点云数据的修补【1 2 ，1 3 1 、点云数据的压缩以及点云数据的平滑与去噪等步骤。在通常情况下，目标物体扫描时的周围环境的光线、目标物体表面的颜色和反光特性以及目标物体表面的复杂形貌都会对点云数据的获取产生影响，从而第1 章绪论得到残缺的点云数据，这时就需要对残缺点云数据进行修补，否则，重建后的目标物体图像就会产生失真。三维点云网格化重建技术 1 4 , 1 5 就是对三维激光扫描仪获取的目标物体表面形貌三维点云数据经过预处理之后，转换成计算机能够处理的信息，并通过在计算机中运行编写的相关算法，将存储的三维点云数据中所包含的目标物体表面形貌几何信息重新准确的以图形和图像的形式展现出来。曲面的三维重建技术是逆向工程中的最后一步，也是最关键和最重要的一步。曲面重建的目的和要求就是，寻找某种数据描述方式将目标物体表面形貌以最简单和最精确的方式表示出来，并以目标物体表面形貌几何构造的数学表达式为研究对象，对重建曲面进行分析、计算、修改和绘制。这其中包含两个方面的意义：一方面，目标物体形貌是三维重建的参考依据，重建所需点云数据要从现有目标物体表面通过数据采集获取；另一方面，目标物体可以用来判断曲面重建效果的优劣，目的就是使重建曲面能够真实地恢复目标物体的原貌。1 2 2 典型研究成果近年来，国内外的专家和工程技术人员对逆向工程技术进行了深入的研究和实践，并取得了很多有价值的研究成果。( 1 ) 数字故宫【1 8 】数字故宫是世界上最大的一部基于三维激光扫描重建技术完成的数字化作品，于2 0 0 4 年问世。它是通过三维激光扫描的方法，利用物体的三维点云数据重建后的图像组成的数据库，采用虚拟现实的方法产生惟肖惟妙的立体场景，然后通过大屏幕展示给观众，配合音响的作用，产生身临其境的视听效果。( 2 ) 数字可视化人体技术【1 9 】中国第三军医大学从1 9 9 9 年开始致力于数字人体可视化技术的研究，经过3 年的努力，在2 0 0 2 年1 0 月完成了首例数字人体可视化信息的采集工作，并实现了三维可视化，使中国也跻身于国际上少数几个掌握数字人体可视化技术的国家。这一技术的实现，可促进人类在医学教育、医学研究与临床医疗器械等领域的发展，而且，还能为相关领域，比如生物研究、服装制作和战场抢救等领域的发展提供支持和参考。( 3 ) 数字米开朗基罗计划【2 0 】美国斯坦福大学计算机图形图像实验室建立了一个数字米开朗基罗计划。首先，采用三维激光测量装置采集米开朗基罗全部雕塑作品的精确三维表面形貌数据，在计算机中经过点云数据的预处理和重建之后，再还原雕塑作品的2中国石油大学( 华东) 硕士学位论文原貌，为保护人类社会物质和精神文明成果提供了一种新的途径。这项工作在2 0 0 3 年6月完成，而且被列入到“数字化罗马”城市计划中。另外，逆向工程还广泛应用于计算机仿真、虚拟现实、生物科技等领域，并取得了许多成果。1 2 3 三维重建方法逆向工程技术的研究主要集中在三维点云数据的获取、点云的预处理和点云的三维重建上，即如何快速、精确地从目标物体或者实物模型上获得三维点云数据，经过三维点云数据的修补、压缩、平滑，准确地获得目标物体的c a d 模型。因为非接触式扫描仪的精度较高，可以达到0 0 5 r a m 甚至0 0 1 r a m ，所以，采集到的三维点云数据一般会非常紧凑，是许多离散点的几何，称之为点云( p o i n tc l o u d ) 。针对被扫描物体，点云就是目标物体表面几何数据三维坐标( 】蚪，z ) 的集合，同时，点云还有规则点云和无序点云之分。通常情况下，线光源三维激光扫描仪所采集到的点云数据都以一定的数据格式存储起来，属于规则点云。但是，当遇到表面积较大的物体，一次测量无法完成整个物体的扫描时，就需要分段测量，再对扫描后的点云数据进行拼接，这时就有可能打乱原有点云数据排列规律，从而变成无序点云。三维点云表面重建方法按重建方式可分类如下：( 1 ) 曲面拟合【2 1 】采用计算机辅助几何设计( c c 肋p u 嘧简d e dg e o m e t r i c d c s i g n , c a g d )与数字分析技术，用一系列几何面片来构成重建后的目标物体。这种方法的优点是可以用一个空间几何函数方程来表示目标物体重建后的三维曲面。曲面拟合重建方法在很多领域得到了大力推广，比如：计算机图形图像处理、虚拟现实等领域：这种重建方法的缺点就是用一个空间几何函数方程表示整个曲面，会造成函数曲面的重建精度较低，对于目标物体表面局部几何特征表示不够准确。( 2 ) 分段线性重建1 2 2 2 3 】经过生成几何网格面片( 主要是三角面片) ，插值或无限逼近目标物体点云数据的方法进行三维重建。分段线性重建方法是一种全局重建算法，它的主要优点是重建速度快，能节约更多时间。分段线性重建方法的高效、简便和直观使其更适合大规模点云数据的处理和实时显示等领域。现在大量c a d 模型设计与快速机械加工装置的信息导入导出也在向着应用多边形表示物体模型的方向转变。这种重建方法的文件一般保存d f x 与s t l 格式。分段线性重建方法也已经成为逆向工程领域内比较常用的一种重建方法。但是，这种方法也存在自身的缺点：由于目标物体点云的数据第1 章绪论量有时会特别大，这就要求计算机具有较高的硬件配置，同时，计算所产生的多边形拓扑关系没有顾及目标物体表面原有形貌的拓扑关系，有可能导致重建后的曲面和目标物体表面几何形貌差别较大；而且三角面片也不能保证重建曲面的光滑和连续。( 3 ) 基于物理特性的重建【2 4 , 2 5 堋。通过赋予曲面一定的物理属性，使曲面通过上升、下降和拉伸等变化直到逼近给定的三维点云数据，这时候曲面就会处于一个稳定的状态。基于物理特性的重建方法是一种自适应的重建方法，重建后的曲面效果较好。所以，这种重建方法比较适合几何形貌复杂和柔性物体的重建，在计算机图形图像处理应用中比较常见。缺点就是不容易找到合适的变形函数与物理模型来完成目标物体表面的准确建模，对于具有孔、洞、槽等复杂几何特征的物体表面的重建，计算量往往很大，从而导致重建效率较低。( 4 ) 基于神经网络的重建【2 7 郐, 2 9 , 3 0 。神经网络具有强大的泛函逼近能力、容错能力和联想能力。三层前向神经网络拥有强大的泛函逼近能力，可以以任意的精度逼近任何连续函数及其任意阶导函数。利用神经网络的以上特点就可以逼近采样的目标物体三维点云数据。神经网络可以把表示重建曲面的映射关系存储于连接网络的权值和阈值中，因此，重建后的曲面模型具有很强的容错能力与联想性能。所以，神经网络重建方法比较适合残缺点云数据的修补。缺点是，在实际应用中，因为点云数据量非常庞大，造成网络很难稳定快速的收敛，因此不适合具有复杂几何形状的目标物体的表面重建。1 3 课题主要研究内容1 3 1 研究目标本课题的研究重点包括目标物体表面形貌点云数据的获取、点云数据的预处理和基于扫描线点云数据的三维表面重建。首先，在研究逆向工程技术的基础上，提出并完成酸蚀岩板三维激光扫描仪的设计、安装与调试：然后采用遗传神经网络实现残缺点云的修补；最后，在研究现有三维表面重建方法的基础上，提出一种先进的智能点云三角网格表面重建方法，实现对点云数据快速、精确的表面重建。同时采用v c h1 3 1 1 和o p e n g l 【3 2 】混合编程技术实现三维点云和重建曲面的显示，实现新算法的仿真与实验，最后结合仿真与实验结果对该算法进行性能评价。1 3 2 研究内容1 设计一种线光源激光扫描仪，能够通过全自动扫描，获得酸蚀岩板表面的形貌数4中国石油大学( 华东) 硕士学位论文据，实现对酸蚀岩板表面每一点的精确测量；设计的扫描软件具有数据的导入、导出、旋转和拼接功能，所得数据为后续的数据处理做准备。2 对以激光三角法测量原理为基础的现代测量技术所使用的典型光源和视觉测量的常用数学模型做出认真分析，研究映射关系法和小孔成像法在视觉测量原理中的应用，推导出三维空间坐标和c c d 镜面坐标的变换关系。3 在得到目标物体表面形貌高度信息的基础上，采用频域分析方法对目标物体表面形貌数据进行深入挖掘，从而获得目标物体表面形貌的粗糙度、起伏和涨落等信息。4 分析采用b p 神经网络进行残缺点云数据修补的原理，并对修补算法进行仿真实验。在综合分析原有修补算法优缺点的基础上，提出一种基于遗传神经网络的残缺点云修补算法，实现残缺点云数据的快速精确修补。5 在分析现有三维重建算法的基础上，提出一种基于目标物体形貌激光扫描曲线的智能点云三角网格化算法，分析算法的原理，给出算法步骤，并通过实验验证新算法的可行性。1 3 3 主要创新点1 采用线光源激光扫描头，设计了扫描仪的运动控制电路，制定了扫描软件与控制器之间的通信格式，实现了线光源三维激光扫描仪对酸蚀岩板的精确、快速扫描，为酸蚀岩板的精确测量提供了一种新的方法。2 把酸蚀岩板表面形貌扫描曲线由传统的空间分布转化到频域上进行分析，所得的功率谱密度全面反映了酸蚀岩板表面形貌大尺度上的起伏和小尺度上的涨落。3 采用遗传算法对b p 神经网络的权值和阈值进行优化，并使用优化后的遗传神经网络用于酸蚀岩板残缺点云数据的修补工作，实现了残缺点云数据的准确、高效的修补。4 提出了基于目标物体表面形貌的智能点云三角网格化算法，分析了算法的原理、给出算法的步骤，并使用该算法对采集到的酸蚀岩板点云数据进行了三角网格化。实验结果表明，智能点云三角网格重建算法的重建效果可以达到预期目标。1 4 论文组织结构本文的组织结构如下：第1 章，绪论。主要讲述了论文的研究背景，课题研究的目的和意义，以及课题所属领域在国内外的发展现状。最后，结合本课题的研究实际，给出了本课题的主要研究第1 章绪论内容和创新点。第2 章，激光形貌测量的基本原理。介绍了在逆向工程数据获取阶段通常采用的目标物体形貌测量的基本原理，重点介绍了两种形貌测量的建模方法，分别是映射关系法和小孔成像法。分析了两种建模方法使用的不同条件，并给出了两种建模方法的推导步骤，为第三章中的三维激光扫描仪的设计奠定了理论基础。第3 章，三维激光扫描仪的设计。首先介绍了三维激光扫描仪测量的原理、硬件结构和软件功能，然后给出了扫描仪的整体设计方案及关键技术分析，并且阐述了扫描仪的整个工作流程，最后给出了扫描仪对岩板进行扫描的实际测试结果。测试结果表明，测量数据可以真实的反映被目标物体形貌特征。第4 章，基于遗传神经网络的残缺点云修补。在使用三维激光扫描仪对目标物体进行扫描时，因为目标物体所在环境、周围光线和目标物体复杂的表面形貌等因素造成获取的点云数据会存在孔洞等现象，形成残缺点云。残缺点云经过重建以后会造成重建图像失真。在本章中，先用b p 神经网络算法对残缺点云数据进行修补，然后使用遗传算法对b p 算法进行了优化。实验结果表明，遗传神经网络对残缺点云修补的速度和精度有了较大提高。第5 章，智能点云三角网格化算法。介绍了网格化重建方法，重点研究了智能点云三角网格化原理和算法的基本步骤，应用智能点云三角网格化算法对标准点云数据进行了三角网格化仿真实验，然后又对酸蚀岩板点云进行了三角网格化实验。实验结果表明，三角网格化结果达到了预期目标。第6 章，结论与展望。在本章对前面各章节的主要内容和所做的工作进行了系统总结。在综合分析论文中的工作和创新点的基础上，也对论文中的不足之处做了说明，对课题所在领域相关工作的发展方向进行了展望。6中国石油大学( 华东) 硕士学位论文第2 章激光形貌测量的基本原理2 1 光源与测量流程2 1 1 光源的分类近年来，伴随大规模集成电路和光电信息技术的进步，以c c d 3 3 1 图像传感器为典型代表的光电信息产品也应运而生。在c c d 图像传感器的基础上，基于激光三角化目标物体形貌测量技术得到了很好的发展，并广泛应用各个领域中去。在对目标物体进行形貌测量时，c c d 图像传感器所使用的光源主要有以下三种，分别是：点光源，线光源和面光源。点光源在使用时的优点是测量精度高，不会出现漏点的情况，扫描点云质量较好。缺点是扫描速度慢，耗费时间长，因为使用点光源三维激光扫描仪进行扫描时，需要对目标物体表面进行逐点扫描。在对大型物体进行扫描时，这种矛盾会更加突出。线光源发射出的激光通过单方向扩展器会在空间中形成一个平面，在与目标物体相交后形成一条激光扫描线。线光源形貌测量示意图如图2 - 1 所示。这样，线光源三维激光扫描仪在扫描时除了具有较高的精度以外，还可以弥补点光源测量速度慢和耗费时间长的缺点，因此，线光源在形貌测量领域中得到了广泛应用。本文中所设计的激光扫描仪采用的也是线光源。图二1 线光源形貌测量示意图f i g2 - 1l i n e a rl i g h t $ o u i - c em e a s u r i n gt h eo b j e c tm o r p h o l o g yd i a g r a m激光面的产生主要有两种方法：一种方法是使激光穿过相等间隔的相互平行的光栅阵列产生；另一种方法是使激光通过干涉仪产生。将产生的激光平面覆盖目标物体，这7第2 章激光形貌测量的基本原理样，激光平面就会随着目标物体表面的复杂形貌而发生相应改变，与此同时，c c d 图像传感器也会记录这一变化，利用相关算法即可重建目标物体形貌。使用面光源测量的优点是耗费时间短，硬件设施少，成本低，效率高；缺点是对于表面积较大目标物体，由于c c d 图像传感器的分辨率有限，扫描点云会出现孔洞等现象。2 1 2 形貌测量的流程在对目标物体进行测量时，c c d 图像传感器的功能是记录目标物体表面的光信号，并把光信号转换成模拟信号，经过数据线传送到位于计算机p c i 插槽上的图像信息处理卡，经过数字化以后以矩阵的形式存储起来。在数字化的同时，也向监视软件传输数字信息，这样就可以对整个扫描过程进行跟踪。图2 2 是整个三维激光扫描系统工作流程图。图2 - 2 三维激光扫描系统工作流程图f i g2 - 2d i g i t a li m a g ei n f o r m a t i o np r o c e s s i n gs t r u c t u r ed i a g r a m通过图像信息处理卡对模拟信号进行离散化以后，在计算机屏幕中所显示的目标物体形貌的图像就是由许许多多的像素构成的。每一个像素都有特定的坐标并存储在在图像信息处理卡中，同时，也与目标物体表面上的一个点相对应( 像素值又叫做灰度值，如果图像信息处理卡通过8 位的a d 模数转换器1 3 4 , 3 5 】来实现对模拟信号的数字化，那么，可以使用0 2 5 5 之间的数字来表示所有灰度值) 。模拟信号经过图像信息处理卡数字化以后，所获得的数字化图像的效果与图像卡的分辨率有着不可分割的联系。分辨率越高，数字化图像的效果就越好。分辨率共分为两类：一类是空间分辨率( s p a c er e s o l u t i o n ) ；一类是亮度分辨率( b r i g l e s sr e s o l u t i o n ) 。空间分辨率较高是指一幅图像数字化以后被划分为较多的像素，数字化后图像的效果就会比较好。空间分辨率较高的缺点是较多的像素会降低运算【3 6 j 的效率。亮度分辨率是指灰8中国石油大学( 华东) 硕士学位论文度值，比如8 位的a d 模数转换器的亮度分辨率就是0 2 5 5 。在目标物体测量技术中，实现空间中的目标物体到c c d 图像传感器中的镜面图像建模是目标物体形貌测量的关键步骤。目标物体形貌三维数据的获取通过c c d 图像传感器来实现。要建立的数学模型需要通过找出c c d 图像传感器中的镜面坐标系和三维激光扫描仪运动平台坐标两者的联系来实现。建立数学模型的方法主要是映射关系法和小孔成像法。( 注：镜面是指c c d 图像传感器中的镜像平面)2 2 映射关系法h ! - - - f i-：-,：-t,t-；-q-p-4-t4-if一；一一一jc 一j 一卡一 一 ：卜一千一 一十一 一i j t i 寸j t i i i 一亨一；_ f t i i j：一：一二一：一二一：一二? 一一千一一一一：卜卜- 一- 中一一卜一j：；： 一+ 一+ 一+ + 一 i j 一- 一：t 一一i 一：? ? 一中一；r ? 一f j卜一一一ji 一一 十一一亍一? ? t i f 。t 一 一j卜l - - + 卜- _ 一 _ - ? 一j t 一：一t 一? 一卞一f i ? 一中一j 一卞一t t 一? 一j：一：一二i 一土一；一三一：l 土一j 一；一土上一0 一土? 一? 一7 一：一下一? 一1： ；一； 一 一- 一一一 j 一；一一。一一jj i 一三一! 一上一i j；，一 一 - 一一一；一 一 - 一 毒一，“u lbl i ! j i 一土一l i i l j il ；i9第2 章激光形貌测量的基本原理形a b c d 上的坐标( ，吃) 也都可以映射到空间四边形a b c d 上的坐标( 最，r ) 。通过求取物点与像点坐标之间的变换关系，两者之间转换的表达式可以表示如下：j = o ，= 0r ( u ，o 和s ( u ，v ) 误差平方和乓，b 分别表示如下：表达式的系数白和啄通过对，岛求极小值获得：l 亟；0i 坞l 堕：0【得到勺和略以后，空间坐标和镜面坐标的转换就可以实现了。2 3 小孔成像法( 2 - 1 )( 2 - 2 )( 2 3 )基于小孔成像原理的c c d 摄像机透视变换是通过c c d 摄像机、激光扫描线、目标物体以及物像之间的几何关系来求取镜面坐标和空间坐标两者之间的关系。这类模型简单易懂，而且可以跟据使用环境和对目标物体测量要求的改变作出相应的改变。所以，这类建模方法在目标物体形貌测量领域颇受欢迎。2 3 1c c d 摄像机成像模型的建立在对目标物体进行形貌测量时，使用的一个重要设备就是c c d 摄像机【3 7 1 ，目标物体表面的三维坐标值和形貌都是通过c c d 摄像机所获取的目标物体形貌点云数据通过相关算法处理后得到的。基于小孔成像原理的c c d 摄像机成像原理图如图2 4 所示。其中，哝是光学中心，啡乙是垂直于c c d 摄像机镜头表面的轴线。0 是镜面的中心，f 是焦距( 0 与以之间的线段) 。坐标系o x y 以点0 为原点，横坐标轴与镜面坐标的横坐1 0叻力讹陬，-ijiil2z婶蹄一一匙瓯。脚。脚一一=kb中国石油大学( 华东) 硕士学位论文标轴相互平行，纵坐标轴与横坐标轴相互垂直，并与横坐标轴构成右手直角坐标系。再以以为j 臌_ c c d 摄像机坐标系d c 咒之，并使t 轴与咒轴分别平行于0 科坐标系中的x 轴与y 轴。在c c d 摄像机镜头没有发生畸变的情况之下，空间中目标物体上的一点p ( k ，儿，乙) 应该与镜面上的像点乞( 五，艺) 相互对应。但是，在实际情况中，因为c c d 摄像机镜头的畸变，与之对应的真实像点变成了乃( 局，艺) 。在帧存体中，光学中心点0 的坐标是伙，v o ) ；b ，艺) 的坐标是只( 甜，v ) 。没有发生镜头畸变的时候，坐标( 五，艺) 与( 局，匕) 相同。光学中心巳由目标物体表面的物点( k ，儿，乙) 到像点似功的变换步骤如下：( 1 ) 从空间坐标系瓯儿毛到摄像机坐标系q 咒乙之间的转换目标物体坐标系q 儿乙中的三维坐标以，儿，乙) 需要平移与旋转才能变换为摄像机坐标系吃t 咒乙中的三维坐标尸( 艺，咒，乙) ，变换过程用矩阵形式可以表示如下： 兰 = r 耋 + rc 2 _ 4 ，其中，尺= 匪薹薹 是旋转向量，r = 匿 是平移向量。第2 章激光形貌测量的基本原理( 2 ) 从摄像机坐标系d c 艺咒乙到镜面坐标系o x y 之间的转换由小孔成像的原理【3 8 】和图2 _ 4 中的几何关系可得，摄像机坐标系中的点( ，咒，z c ) 在镜面坐标系o x y 中的坐标如下所示：五：生艺= 丝( 2 5 )z cz f由式( 2 - 5 ) 能够看出，坐标( ，兑，乙) 到( 五，k ) 的转换是非线性的。为了得到坐标( 艺，只，乙) 到代，艺) 的线性变换，同时也可以简化数学函数关系，把坐标系o x v 扩展为齐次坐标系，这样，坐标( 五，艺) 就变换为p 置，必，p ) ，即从咒，艺，1 ) ，且比例系数p o 。式( 2 - 5 ) 中的非线性变换就可以转化为如下的线性变换：000 1厂oo1010ijy cz cl( 2 - 6 )( 3 ) 镜面坐标和计算机坐标之间的转换通过c c d 摄像机获取的目标物体形貌的图像信息传送到图像信息处理卡之后转变为数字图像信息在计算机屏幕上显示出来。假设目标物体表面的一点尸在计算机坐标系中的坐标是乃 ，力。镜面中有m 个感光点位于x 轴上，每两个感光点之间的间距为以；有m 个感光点位于位于y 轴上，每两个感光点之间的间距为哆。一般来说，在计算机坐标系中，位于v 轴上每两点之间的间距d 。和镜面位于y 轴方r e 上l 拘每两个像素之间的间距哆相同，即哆= 哆a 但是，位于x 轴上的每两个像素之间的真实间距以和c c d 摄像机中的感光点之间的间距不同，因为c c d 摄像机输出的模拟图像数据信息被图像卡以行为单位二次采样导致的结果。存储空间中位于x 轴方向的两个像素之间的间距可以表示为：吱。= 吱( 2 - 7 )其中，足是比例系数。那么，镜面坐标和计算机坐标之间的关系如下所示：1 2，ool=1je 艺，p中国石油大学( 华东) 硕士学位论文 弋2 毛( u ，- u o ) 、= s , ，d ，a n - - n o ) ( 2 - s )l 匕= ( v 一) = 哆( 1 ，一v o ) 刁= 耄厂1 专1 丢 车q 一功把公式( 2 _ 4 ) 、( 2 6 ) 代入公式( 2 9 ) 中，进一步推导之后，可以得到坐标( ，儿，乙) 到名 ； = 墨耄厂1 专1 善 三昙； 兰蔓蒌乏其中，五是比例系数，且力0 。公式( 2 - 1 0 ) 的多项式表示形式如下所示：毛儿乙l( 2 - 1 0 )髟= 或似一1 4 0 )艺= d ，( v v o )厂竺芷型型：芷立= 局吩+ + 呜乙+ 乞( 2 。11 )fr 4 + r s y w + r 6 z + t y = 匕“) c c d 摄像机的畸变模型在实际应用中，c c d 摄像机的镜头在制作与装配时也会出现误差，目标物体在c c d摄像机镜面所成的像点和理论上的像点并不一致，两者之间有畸变误差存在。因此，理论上的像点( 五，艺) 应该是测量时的真实像点坐标值( 局，艺) 与畸变误差的和。通常，畸变数学模型可以表示如下： 碱( 1 岫：( 2 - 1 2 )l 艺= y d ( 1 + k n r 2 )其中，七i 是c c d 摄像机镜头畸变因子。综上所述，实际的c c d 摄像机变换模型如下所示：第2 章激光形貌测量的基本原理蜀= 一)匕= 嘭( 1 ，一)厂鲁罴老昔=砌脚2)(2-13)r8r 9弓k + 儿+ 乙+ 乞厂堕笺磐：匕( 1 + 吩h + 珞凡+ 弓乙+ 乞公式( 2 一1 3 ) 是实际情况中所使用的c c d 摄像机变换模型。其中，系数r ，t ，f ，毛与足需要对c c d 摄像机进行标定之后才能确定。了一个以点光源发射出的激光线上的某点q 为坐标原点、激光线为轴的点光源目标物体形貌测量参考坐标系o , x y j , 。在坐标系巳薯只乙中，激光线上的任一点p 的可以表示鼯q其中，f 是由点p 到坐标系q t 只名原点o s 之间的距离。投射器摄像机图2 - 5 点光源形貌测量原理图f i g2 - 5s c h e m a t i c so fp o i n ti i g h ts o l i r c ep r o f i l em e a s u r e m e n t1 4中国石油大学( 华东) 硕士学位论文把公式( 2 1 4 ) 代a , 2 3 2 节中的公式( 2 1 1 ) ，即可推导出点光源目标物体形貌测量的数学模型解析式，如下所示：x d = s p x 一u o )艺= 以o i o )厂磐：x d ( 1 + 印2 )。彬+ ，1。厂警：匕( 1 + 。f + 乞“1注：( ，i _ 吩) r ，( 乞) r 是点光源c c d 图像传感器中的结构参数。2 3 3 线光源形貌测量原理( 2 - 1 5 )线光源所发射出的光线通过单方向扩展器会在空间中形成为一个激光平面，激光平面在与目标物体表面相交后会形成一条由许多离散亮点组成的扫描线。扫描线经过透视原理被c c d 摄像机获取之后，就会建立起物点和像点的一一对应关系。线光源小孔成像原理示意图如图2 - 6 所示。在图中，激光平面在目标物体表面会形成一条扫描线，c c d摄像机获取的就是组成曲线的离散亮点。在激光平面上建章一个以d i 为坐标原点的形貌测量参考坐标系o , x y , z , 。在参考坐标系q t 兑乙中的激光平面为d l t 只，其空间解析式