CN114693751B 数据处理方法、点云数据配准方法、装置和口内扫描设备 （合肥美亚光电技术股份有限公司）

回待配准点云和待配准目标曲面得到第一旋转2利用所述第一旋转平移矩阵对所述待配准点云进行变换，得到第一变换点云,并利用如果满足，则利用逼近算法根据所述第一旋转平移矩阵得到逼根据待配准点云和待配准目标曲面判断是否如果未完成，则返回根据所述待配准点云和所述待配准目标计算更新前的待配准点云的第一平均距离和第一变换述更新前的待配准点云的第一平均距离为配准点对中在待配准点云上的点与待配准目标换点云上的点与待配准目标曲面上对应点的距离根据待配准点云中的每个点对待配准目标曲面进行分割处理，得计算所述第二变换点云的第二平均距离，并判断该第如果小于，则利用第二变换点云更新待配准点云，并返回3根据每个点的三维包围框对所述待配准目标曲面进行分割将待配准点云中的每个点在对应目标子曲面的每个三角网格上进针对待配准点云中的每个点，从对应的多个第一距离中选择取确定第一零点和第二零点，其中，所述第一零点的坐标值为根据所述第一子点云中的每个点与所述第一零点的加权距离计算以得到第一配准点，如果配准点对的距离小于预设配准距离阈值，或当前根据权利要求1-10中任一项所述的点云数据配准方法对待配准点云和待配准目标曲在待配准点云与待配准目标曲面配上的情况下，将配准后的点45利用该第一变换点云更新待配准点云，然后判断当前点云变换次数是否满足第一预设条转平移矩阵对待配准点云进行连续多次变换得到逼近变换点云，直到满足第二预设条件，6[0012]根据本发明实施例的数据处理方法，基于待配准点云和7[0033](2)根据点云数据配准方法对待配准点云和待配准目标曲面，得到配准后的点云8个大小为5*5*5mm3或者9*9*9mm3的三维包围框，然后根据每个点的三维包围框对分割后的9中的点均为目标子曲面即待配准目标曲面上的点。例如，第一子点云为A[X]＝{P1，P2，’得到第一子点云A[X]和第二子点云B[X]的第一零点P0和第二零点P0，再将第一子点云A’’’’’’’逼近算法根据第一旋转平移矩阵T1迭代得到逼近旋转平[0062]其中，利用逼近算法根据第一旋转平移矩阵T1得到逼近旋转平移矩阵T可包括根据第一旋转平移矩阵T1得到旋转角(θx,θy,θz)和平移量h，然后计算更新前的待配准点云一平均距离dMean为配准点对中所有点对的距离的平均值，第一变换点云Q[X]的第二平均距离为配准点对中在第一变换点云Q[X]上的点与待配准目标曲面上对应点的距离的平均[0064]进一步地，利用逼近旋转平移矩阵T对待配准点云进行连续多次变换得到逼近变否小于上一次计算的第二平均距离,第二变换点云的第二平均距离为配准点对中在第二变[0065]举例而言，利用逼近旋转平移矩阵T对第一变换点云Q[X]进行变换得到第二变换’’’[0074]根据本发明实施例的数据处理方法，基于待配准点云和[0079]扫描过程中经常存在由于数据本身误差或者配准融合误差导致的三维模型数据[0083](1)、实时扫描过程中可以按照时间顺序获得每幅点云(如第i幅的点云Points[0089](4)、选取DistRealTime[i]最小的对应点云为初始第一点云，点云属性标记为[0090]需要说明的是，通过预处理可以得到每个点云(第一点云)的邻域点云组(第二点的配准，判断配准结果是否满足配上条件。如满足，把当前第二点云的点云属性标记为[0100](1)、按照点云的包围网格分割出第一曲面的一部分(即第二曲面)参与点到曲面是配准错误的点)。最终形成对应点对:A[i](点云上的有效点)-B[i](第三曲面上的有效云的零点，根据每个点与Point_a,Point_b的加权距离即相应距离乘以相应的加权值重新