(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 202211041071.7 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 中策橡胶集团股份有限公司 地址 310018 浙江省杭州市钱塘区1号大街 1号 (72)发明人 张春生　周子业　廖空龙　黄继文　 王啸　何明明　 (74)专利代理 机构 杭州恒翌专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 33298 专利代理师 王从友 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06F 30/23(2020.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 7/33(2017.01) (54)发明名称 一种履带表面测量检测与识别方法、 应用、 设备和计算机程序 产品 (57)摘要 本发明涉及橡胶履带设计技术领域， 尤其涉 及一种履带表面测量检测与识别方法、 应用、 设 备和计算机程序产品。 本发明用逆向工程技术， 对点云进行降噪、 配准、 补全、 表面生成、 格式转 换等操作， 实现履带表面点云到三维数字化模型 的转换。 本发 明可快速获取履带表 面的三维数据 模型， 提高履带检查测量的效率； 同时， 该模型可 用于履带的三维有限元仿真分析， 方便后续的产 品优化。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 115439605 A 2022.12.06 CN 115439605 A 1.一种基于点云转图像的履带表面测量检测与识别方法， 该 方法包括以下的步骤： S1 获取履带的点云信息： 利用手持激光三维扫描仪分两次对同一个履带进行扫描， 获取概率带不同方向的两组 点云数据； S2对点云进行 滤波处理， 去除干扰点， 提取 特征点： 将两组点云同时导入编辑器， 对其进行离散点删除、 滤波降噪、 法向量估计处理， 删除 点云的噪声点， 提取有用的特 征点， 在保留点云轮廓的同时， 降低其分辨 率； S3点云进行配准处 理： 两组点云中， 一组作为靶心点云， 固定不动； 一组作为浮动点云， 通过不停的旋转移动 不断和靶心 点云匹配， 直至完全重合； 在两组点云中选取具有相同特征的点， 浮动点云根据 这些特征点， 对靶心点云进行位置估算， 相同特 征点合并即两组点云合并； S4生成曲面 面片： 两组点云配准后， 利用三个点构成一个平面的原理， 将点云 以三角面片的形式连成一 个片体， 完成两组点云的合并； S5对曲面进行修复补全处 理： 两组点云合成的片体是由无数的三角平面构 成， 对其进行光顺、 磨平 处理， 减少面片表 面的“钉状物”， 让整个曲面看起 来更流畅； S6参数曲面： 云修复补全后， 根据节点创建轮廓线， 利用轮廓线构成曲面格栅， 创建NURBS曲面片， 拟 合、 合并曲面后完成点云到曲面的转 化， 实现履带点云到曲面的逆向工程。 2.根据权利要求1所述的一种基于点云转图像的履带表面测量检测与识别方法， 其特 征在于， 步骤S3还包括对获取的点云进行简单 的处理， 删除和主体点云不连接的游离点云 和环境点云。 3.根据权利要求1所述的一种基于点云转图像的履带表面测量检测与识别方法， 其特 征在于， 步骤S 3利用编译器中的全局配准模块， 根据局部配准调节全部点云， 使得所有点云 精准重合， 完成最终的点云精细配准。 4.根据权利要求1所述的一种基于点云转图像的履带表面测量检测与识别方法， 其特 征在于， 步骤S 5利用编辑器会根据点云全局的特征， 对空缺的局部特征进 行计算后， 以三角 面片的形式补全。 5.权利要求1 ‑4任意一项权利要求所述的方法在履带三维数字化模型建立中的应用。 6.权利要求1 ‑4任意一项权利要求所述的方法在履带的三维有限元仿真分析中的应 用。 7.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上的计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序以实现权利要求1 ‑4任意一项权利要求所述方法。 8.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序或指令， 其特征在于， 该计算机程 序或指令被处 理器执行时实现权利要求1 ‑4任意一项权利要求所述方法。 9.一种计算机程序产品， 包括计算机程序或指令， 其特征在于， 该计算机程序或指令被 处理器执行时实现权利要求1 ‑4任意一项权利要求所述方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115439605 A 2一种履带表面测量 检测与识别方 法、 应用、 设 备和计算机程序 产品 技术领域 [0001]本发明涉及橡胶履带设计技术领域， 尤其涉及一种履带表面测量检测与识别方 法、 应用、 设备和计算机程序 产品。 背景技术 [0002]近三十年， 三维扫描测量和逆向工程技术在国内飞速发展。 三维扫描仪在市面上 逐渐趋于多样化， 针对不同使用条件 大致分为机载式、 车载式、 固定站式、 手持 式四类。 扫描 仪的精度、 速度及稳定性得到了大幅度提升； 相对三 维扫描测量的快速发展， 三维点云智能 化、 精细化、 功能化处 理等方面还有 待提高。 [0003]三维扫描的点云数据冗杂、 点云分布不均匀、 点云形态不完整， 导致无法大批量智 能化处理点云； 不同的测量系统， 不同的环境， 不同的测量手段都会影响获取点云的精度； 在生成曲面的过程中， 点云的变形导致得到的曲面过于光顺， 大大降低最终数字化模型 的 精度。 [0004]履带在日常的检查测量环节耗时较为严重， 如果利用三维扫描技术对履带进行日 常的检查， 则存在以下问题： 1） 履带铁齿间的遮挡， 导 致无法一次获取履带完整的点云图像； 2） 点云降噪不够智能， 降噪太小无法完全去除噪点， 降噪过量点云轮廓特征不明 显； 3） 点云拼接存在误差； 4） 点云的表面 生成会过度光 顺曲面， 导 致生成的履带曲面和实物细节不匹配。 发明内容 [0005]为了解决上述的技术问题， 本发明的目的是提供一种基于点云转图像的履带表面 测量检测与识别方法， 该方法利用逆向工程技术， 对点云进行降噪、 配准、 补全、 表面生成、 格式转换等操作， 实现履带表面 点云到三维数字化模型的转换。 [0006]为了实现上述的目的， 本发明采用了以下的技 术方案： 一种基于点云转图像的履带表面测量检测与识别方法， 该 方法包括以下的步骤： S1 获取履带的点云信息： 利用手持激光三维扫描仪分两次对同一个履带进行扫描， 获取概率带不同方向的 两组点云数据； S2对点云进行 滤波处理， 去除干扰点， 提取 特征点： 将两组点云同时导入编辑器， 对其进行离散点删除、 滤波降噪、 法向量估计处理， 删除点云的噪声点， 提取有用的特 征点， 在保留点云轮廓的同时， 降低其分辨 率； S3点云进行配准处 理： 两组点云中， 一组作为靶心点云， 固定不动； 一组作为浮动点云， 通过不停的旋转说　明　书 1/4 页 3 CN 115439605 A 3