(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210712210.8 (22)申请日 2022.06.22 (71)申请人 南昌航空大 学 地址 330063 江西省南昌市丰和南大道696 号 (72)发明人 夏桂锁　刘芳　温志辉　伏燕军　 钟可君　刘万栋　程强强　程东方　 (74)专利代理 机构 西安铭泽知识产权代理事务 所(普通合伙) 61223 专利代理师 姬莉 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/60(2017.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G01B 11/14(2006.01) G01B 11/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于数据融合的蒙皮接缝测量方法及 装置 (57)摘要 本发明提供了一种基于数据融合的蒙皮接 缝测量方法及装置， 属于精密测量领域， 首先将 面结构光视觉测量点云进行截面处理， 分别将两 种测量方法所得到的点云识别接缝特征， 代入蒙 皮接缝特征数学模型获得接缝测量数据； 然后通 过一一对应两种结构光测量结果实现数据空间 对准， 并将对准后的数据剔除异常值； 最后将处 理后的数据输入至自适应加权融合部分， 通过计 算二者所测数据的方差， 确定加权值， 实现数据 融合。 本发 明是一种将线结构光视觉测量技术与 面结构光视觉测量技术相结合的测量方法， 利用 数据融合技术将两种测量结果进行融合， 修正了 接缝特征测量结果， 突破两种技术的局限性， 提 高整体的测量精度与测量效率， 为蒙皮接缝测量 提供新思路。 权利要求书3页 说明书19页 附图15页 CN 115187522 A 2022.10.14 CN 115187522 A 1.一种基于数据融合的蒙皮接缝测量方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取线结构光视 觉测量点云数据和面结构光视 觉测量点云数据； 提取所述线结构光视 觉测量点云数据中的线接缝 特征； 将所述面结构光视觉测量点云数据中的离散点云分裂成线状点云， 并提取所述线状点 云的边缘点得到面接缝 特征； 将所述线接缝特征和面接缝特征分别代入蒙皮接缝特征数学模型， 得到线接缝光测量 数据和面接缝光测量数据； 将所述线接缝光测量数据和面接缝光测量数据进行对准处 理； 采用自适应加权 融合算法对对准后的接缝测量数据进行融合， 获得接缝阶差值与间 隙 值。 2.根据权利要求1所述的基于数据融合的蒙皮接缝测量方法， 其特征在于， 所述蒙皮接 缝特征数学模型为： 式中， ρ 为接缝点云密度， 1≤i≤n， n为接缝边缘点个数， gapi为各个边缘点到对应拟合 直线的距离 。 3.根据权利要求1所述的基于数据融合的蒙皮接缝测量方法， 其特征在于， 分别利用线 结构光视觉测 量传感器和 面结构光视觉测 量传感器采集线结构光视觉测 量图像和 面结构 光视觉测量图像， 通过对所述线 结构光视觉测量图像和面结构光视觉测量图像进 行坐标转 换处理得到所述线结构光视 觉测量点云数据和面结构光视 觉测量点云数据。 4.根据权利要求1所述的基于数据融合的蒙皮接缝测量方法， 其特征在于， 所述线结构 光视觉测 量点云数据的激光条纹在像素坐标系 下有四种状态， 分别为： 有阶差且有间隙零 点、 有阶差且无间隙零 点、 无阶差且有间隙零 点和无阶差且无间隙零 点。 5.根据权利要求4所述的基于数据融合的蒙皮接缝测量方法， 其特征在于， 利用基于像 素偏离异常的接缝特征识别算法提取所述线 结构光视觉测量点云数据中的线接缝特征， 具 体包括以下步骤： 针对有阶差且有 间隙零点的现象， 采用改进的斜率算法， 根据计算出斜率变化的位置， 确定两侧临界点； 式中， k(i)为平均斜率， i(i≥2)为像素点行坐标， x(i ‑1)， x(i+1)， x(i ‑2)， x(i+2)分别 为i‑1,i+1,i‑2,i+2对应的像素点列坐标； 针对有阶差且无间 隙零点和无阶差且无间 隙零点的现象， 通过搜寻像素列坐标的断裂 缺失确定临界点， 计算出相邻两点的欧氏距离， 确定 两侧边缘点； 针对无阶差且有 间隙零点的现象， 首先将无阶差且有 间隙零点转化为无阶差且无间 隙 零点， 通过搜寻像素列坐标的断裂缺 失确定临界点， 计算出相 邻两点的欧氏距离， 确定两侧 边缘点。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115187522 A 26.根据权利要求5所述的基于数据融合的蒙皮接缝测量方法， 其特征在于， 采用点云截 面切片法将所述面结构光视觉测量点云数据中的离散点云分裂成多条线状点云， 利用基于 角度突变的接缝 特征识别算法提取 所述多条线状点云的边 缘点得到面接缝 特征； 所述多条线状点云的获取 过程为： 对面结构光视 觉测量点云数据进行处 理获得数据的高度信息形貌图； 在高度信息形貌 图中以面结构光视觉测量点云数据中的y坐标为特征进行分割， 并以 X‑Z面作为截面， 对点云数据进行切片处 理， 获得线状点云； 以高度信息形貌数据中的y像素坐标为特征标号， 将包含相同y坐标的数据归为一类， 从而得到多条线状的高度信息形貌图； 将各组数据联合摄 像机标定参数即获得多条线状点云。 7.根据权利要求6所述的基于数据融合的蒙皮接缝测量方法， 其特征在于， 所述将线接 缝光测量数据和面接缝光测量数据进行对准处 理， 具体包括以下步骤： 获取线结构光测量数据的第一张激光条纹图的激光条纹中心像素坐标； 将获取的激光条纹中心像素坐标与面结构光测量数据中的高度信息矩阵进行对准； 利用点云截面切片处理算法， 获取线结构光所测第 一条接缝数据对应于面结构光接缝 点云中的点云坐标； 将像素坐标加一， 重复第二 步和第三 步， 直至两种结构光测量数据完全 对应。 8.根据权利要求7所述的基于数据融合的蒙皮接缝测量方法， 其特征在于， 在进行融合 前， 对对准后的接缝测量数据进行清洗， 剔除异常值， 具体步骤如下： 将利用线结构光视觉测量传感器和面结构光视觉测量传感器所采集的n 次数据进行排 序， 从小到大分别为xi1,xi2,......,xin， 其中xin为最大值， xi1为最小值； 计算序列的平均值 与标准差si； 计算出最大值与最小值的统计量Gmax与Gmin； 设定G(n,a)为临界值， 其中a为显著水平， 具体 的G(n,a)能够通过确定对应 的n与a， 并 查阅格拉布斯准则 表获得； 当Gmax≥Gmin且Gmax＞G(n,a)时， 则认为xin为异常值； 当Gmin≥Gmax 且Gmin＞G(n,a)时， 则认为xi1为异常值； 而后剔除异常值； 再对剩下的数据重新第二 步与第三 步， 直至无异常值出现后， 剔除异常值结束。 9.根据权利要求8所述的基于数据融合的蒙皮接缝测量方法， 其特征在于， 采用分布式 二级数据融合算法对对准后的两种接缝测量数据进行融合， 获取经融合后的接缝阶差值与 间隙值， 具体包括以下步骤： 求解线结构光视 觉测量传感器和面结构光视 觉测量传感器的方向方差 计算线结构光视 觉测量传感器和面结构光视 觉测量传感器方向的加权系数；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115187522 A 3