三维扫描方法和三维扫描设备与流程

[0001]
本公开涉及三维扫描技术领域，尤其涉及一种三维扫描方法和三维扫描设备。


背景技术：

[0002]
光学三维扫描系统是常用的快速三维测量设备，在工业检测领域，光学三维扫描正逐渐成为主流的检测技术手段。工业光学三维扫描技术按扫描方式主要分两大类：固定式三维扫描和手持式三维扫描。其中，固定式三维扫描的优点是面阵扫描，单帧扫描可得整个可见区域的三维数据，单次测量效率较高，测量精度较高；其缺点是固定式三维扫描设备通常笨重、使用不便捷及人工操作体验不佳。手持式三维扫描的优点是操作灵活便捷，更加适用于各种形状、尺寸的工件测量，特别是采用激光光源的手持式三维扫描设备还具有很好的复杂光照、材质、颜色等适应性。
[0003]
随着工业制造水平和品控需求的日益提升，三维扫描技术也在迅速发展，不断提升扫描精度是该技术领域关注的焦点之一。目前已有的激光三维扫描设备在大部分小型工件扫描应用领域扫描精度相对可靠，但面向大型工件扫描时由于技术原理所限导致累积误差较大，难以独立完成扫描任务或满足精度指标，通常需要搭配其它全局误差控制测量设备，如摄影测量系统，即使用编码点、标尺、标记点采用多视几何原理获取标记点构成的物体框架坐标以控制全局误差，大幅增加了整体解决方案的成本和复杂度。


技术实现要素：

[0004]
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种三维扫描方法和三维扫描设备。
[0005]
本公开提供了一种三维扫描设备，包括：
[0006]
至少两个图像采集传感器，用于采集待测物体表面的图像；
[0007]
双目视觉测量计算器，用于对所述图像中待测物体表面特征进行三维重建；
[0008]
全局误差控制计算器，用于对所述图像中待测物体表面特征进行计算；
[0009]
比例尺计算器，用于基于所述双目视觉测量计算器和所述全局误差控制计算器输出的三维数据集，确定比例尺，以还原待测物体。
[0010]
在一些实施例中：所述图像采集传感器用于在摄影测量阶段，在第一工作距离下采集待测物体表面的图像；
[0011]
所述图像采集传感器还用于在三维扫描阶段，在第二工作距离下采集待测物体表面的图像；
[0012]
其中，所述第二工作距离小于或等于所述第一工作距离。
[0013]
在一些实施例中，所述双目视觉测量计算器，用于在所述摄影测量阶段，对采集到的图像中的标记点进行三维重建，确定第一坐标集；以及用于在所述三维扫描阶段，对采集到的图像进行三维重建，确定第四坐标集及点云数据；
[0014]
所述全局误差控制计算器，用于在所述摄影测量阶段，对采集到的图像中的标记
点进行摄影测量稀疏光束法平差计算，获得第二坐标集。
[0015]
在一些实施例中，所述比例尺计算器包括比例尺估算计算器和比例尺优化计算器；所述比例尺包括第一比例尺和第二比例尺；
[0016]
所述比例尺估算计算器用于基于所述第一坐标集和所述第二坐标集，确定第一比例尺；
[0017]
基于所述第二坐标集和所述第一比例尺确定第三坐标集；
[0018]
所述比例尺优化计算器用于基于所述第四坐标集和所述第三坐标集，确定第二比例尺；
[0019]
基于所述第三坐标集和所述第二比例尺确定标记点坐标集。
[0020]
在一些实施例中，该三维扫描设备还包括图案投影器；
[0021]
所述图案投影器用于在所述三维扫描阶段，将结构光图案投射至待测物体表面；
[0022]
所述双目视觉测量计算器还用于对采集到的所述图像中的所述结构光图像进行三维重建，得到点云数据。
[0023]
在一些实施例中，该三维扫描设备还包括标记点编码器；
[0024]
所述标记点编码器用于对标记点进行编码，编码的所述标记点用于实现同名标记点的对比和身份识别。
[0025]
在一些实施例中，所述标记点编码器用于采用多点空间结构编码方式对所述标记点进行编码。
[0026]
本公开还提供了一种三维扫描方法，由上述任一种三维扫描设备执行，该三维扫描方法包括：
[0027]
至少两个图像采集传感器采集待测物体表面的图像；
[0028]
双目视觉测量计算器对所述图像中待测物体表面特征进行三维重建；
[0029]
全局误差控制计算器对所述图像中待测物体表面特征进行计算；
[0030]
比例尺计算器基于所述双目视觉测量计算器和所述全局误差控制计算器输出的三维数据集，确定比例尺，以还原待测物体。
[0031]
在一些实施例中，所述至少两个图像采集传感器采集待测物体表面的图像包括：
[0032]
在摄影测量阶段，所述图像采集传感器在第一工作距离下采集待测物体表面的图像；
[0033]
在三维扫描阶段，所述图像采集传感器在第二工作距离下采集待测物体表面的图像；
[0034]
其中，所述第二工作距离小于或等于所述第一工作距离。
[0035]
在一些实施例中，所述双目视觉测量计算器对所述图像中待测物体表面特征进行三维重建包括：
[0036]
在所述摄影测量阶段，所述双目视觉测量计算器对采集到的图像中的标记点进行三维重建，确定第一坐标集；
[0037]
在所述三维扫描阶段，所述双目视觉测量计算器对采集到的图像进行三维重建，确定第四坐标集及点云数据；
[0038]
所述全局误差控制计算器对所述图像中待测物体表面特征进行计算包括：
[0039]
在所述摄影测量阶段，所述全局误差控制计算器对采集到的图像中的标记点进行
摄影测量稀疏光束法平差计算，获得第二坐标集。
[0040]
在一些实施例中，所述比例尺计算器包括比例尺估算计算器和比例尺优化计算器；所述比例尺包括第一比例尺和第二比例尺；所述比例尺计算器基于所述双目视觉测量计算器和所述全局误差控制计算器输出的三维数据集，确定比例尺，以还原待测物体包括：
[0041]
所述比例尺估算计算器用于基于所述第一坐标集和所述第二坐标集，确定第一比例尺；
[0042]
基于所述第二坐标集和所述第一比例尺确定第三坐标集；
[0043]
所述比例尺优化计算器用于基于所述第四坐标集和所述第三坐标集，确定第二比例尺；
[0044]
基于所述第三坐标集和所述第二比例尺确定标记点坐标集；
[0045]
所述标记点坐标集用于拼接多帧所述点云数据。
[0046]
在一些实施例中，所述第四坐标集中的至少部分坐标点在可信空间内，采用所述第四坐标集中的位于所述可信空间内的坐标点确定所述第二比例尺；
[0047]
其中，所述可信空间为三维扫描设备的测量空间内的一空间棱锥台，所述空间棱锥台内的标记点满足：预设统计比例的所述标记点的对齐误差、反投影误差与摄影测量精度在同等量级。
[0048]
在一些实施例中，所述三维扫描设备还包括图案投影器，所述三维扫描方法还包括：
[0049]
在所述三维扫描阶段，所述图案投影器将结构光图案投射至待测物体表面；
[0050]
所述双目视觉测量计算器对采集到的所述图像中的所述结构光图像进行三维重建，得到点云数据。
[0051]
在一些实施例中，所述三维扫描设备还包括标记点编码器，所述三维扫描方法还包括：
[0052]
所述标记点编码器对标记点进行编码，编码的所述标记点用于实现同名标记点的对比和身份识别。
[0053]
在一些实施例中，所述标记点编码器采用多点空间结构编码方式对所述标记点进行编码。
[0054]
本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
[0055]
本公开实施例提供的三维扫描设备，通过利用至少两个图像采集传感器对待测物体表面的图像进行采集，并分别利用双目视觉测量计算器和全局误差控制计算器对所述图像中待测物体表面特征进行三维重建和计算，并在此基础上，采用比例尺计算器基于三维重建和计算得到的三维数据集确定比例尺，以还原待测物体。上述全局误差控制计算器可用于实现控制全局误差，使全局误差较小；同时，由比例尺计算器确定的比例尺，可相当于常规测量中的比例尺实物(即标尺)，实现对确定空间中的各标记点的实际坐标的转换。由此，该方法中，可利用比例尺替代传输摄影测量方案中的标尺，在实现控制全局误差的同时，简化了整体解决方案，降低了三维扫描设备的成本。
附图说明
[0056]
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施
例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0057]
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0058]
图1为本公开实施例的一种三维扫描设备的结构示意图；
[0059]
图2为本公开实施例的另一种三维扫描设备的结构示意图；
[0060]
图3为本公开实施例的又一种三维扫描设备的结构示意图；
[0061]
图4为本公开实施例的又一种三维扫描设备的结构示意图；
[0062]
图5为本公开实施例的一种三维扫描方法的流程示意图；
[0063]
图6为本公开实施例的另一种三维扫描方法的流程示意图；
[0064]
图7为本公开实施例的又一种三维扫描方法的流程示意图；
[0065]
图8为本公开实施例的一种第一比例尺确定方法的流程示意图；
[0066]
图9为本公开实施例的另一种第一比例尺确定方法的流程示意图；
[0067]
图10为本公开实施例的一种第二比例尺确定方法的流程示意图。
具体实施方式
[0068]
为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0069]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0070]
背景技术中，将摄影测量原理引入三维扫描设备，可将三维扫描设备的其中一个相机(即图像采集传感器)作为摄影测量采集设备，使用传统的摄影测量技术，即使用编码点、标尺、标记点，采用多视几何原理获取标记点构成的物体框架坐标以控制全局误差。
[0071]
其中，传统的摄影测量系统搭配三维扫描系统的解决方案的优点是精度可靠，但缺陷是大幅增加了方案的系统成本和复杂度。具体地，仍存在以下不足：
[0072]
第一，系统需要搭配编码点和标尺等辅助工具使用，辅助工具也是额外成本，特别是大尺寸高精度标尺，成本仍然较高；
[0073]
第二，标尺的尺寸较长，通常在至少1m左右，不便携，破坏了手持扫描系统本身小巧便携的产品特性；
[0074]
第三、系统作业需要在物体上布置编码点，特别是大型工件可能需要成百上千个编码点，增加了工序的复杂度，降低了作业效率；
[0075]
第四，该系统采用的是传统的摄影测量技术，即单相机摄影测量，受原理所限，难以进行实时三维测量，用户使用时没有直观数据显示，无法确定拍摄方法和图像数量是否能够保证测量成功、计算或是否满足精度指标。因而，用户不得已需要采集大量冗余图像以保证成功率，如此导致大大降低了测量效率，且测量结果的鲁棒性和精度与用户的使用经验相关，测量可靠性不足，用户学习成本高。
[0076]
综上，现有具备全局误差控制的三维扫描技术普遍存在系统复杂、不便携、成本
高、测量效率低、可靠性难以保证以及不易使用等问题。
[0077]
为了解决上述技术问题或至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供一种自带全局误差控制的三维扫描方法和设备，使得方案整体较简答、便携，同时降低了系统成本和用户学习成本，提升测量效率、测量精度以及可靠性。
[0078]
本公开实施例提供的三维扫描方法包括摄影测量阶段和三维扫描阶段，可基于软件算法确定比例尺，包括第一比例尺和第二比例尺；第一比例尺为估算比例尺，可实现空间中的标记点的实际坐标的初步确定；第二比例尺为优化比例尺，可对实际坐标进行进一步优化，以得到摄影测量级高精度的空间坐标。
[0079]
在一些实施例中，在可满足测量精度的条件下，还可仅采用第一比例尺作为标尺，而不进行比例尺的优化。即：利用摄影测量阶段确定的估算比例尺作为标尺，进行坐标点的定位，以实现点云拼接，即实现对待测物体的三维扫描。
[0080]
下面结合图1-图10，对本公开实施例提供的三维扫描设备和方法进行示例性说明。
[0081]
示例性地，图1为本公开实施例的一种三维扫描设备的结构示意图。参照图1，该三维扫描设备可包括：至少两个图像采集传感器110，用于采集待测物体表面的图像；双目视觉测量计算器120，用于对图像中待测物体表面特征进行三维重建；全局误差控制计算器130，用于对图像中待测物体表面特征进行计算；比例尺计算器140，用于基于双目视觉测量计算器120和全局误差控制计算器130输出的三维数据集，确定比例尺，以还原待测物体。
[0082]
其中，图像采集传感器110的数量为至少两个，其具体可为两个、三个或更多个，以实现在待测物体的不同角度，对待测物体的表面进行采集，形成可用于进行三维重建和计算的数据。示例性地，当图像采集传感器110的数量为大于两个时，可利用其中的任意至少两个对待测物体表面的图像进行采集。
[0083]
其中，待测物体表面的图像中可包括标记点和结构光图案，也可仅包括标记点，三维数据集包括基于图像三维重建得到的表征标记点空间坐标的坐标集，下文中以第一坐标集、第二坐标集、第三坐标集、第四坐标集以及标记点坐标集(即对应于物体实际尺寸的最终标记点坐标集)进行区分，基于结构光图案进行三维重建，可获得点云数据，通过将多帧点云数据拼接，即可实现对待测物体表面的还原。
[0084]
其中，双目视觉测量计算器120可基于双目视觉原理对图像中的待测物体表面特征(包括标记点和/或结构光图案)进行三维重建，得到对应的三维数据集(下文中详述)；全局误差控制计算器130可基于摄影测量原理和/或者均值统计优化原理对图像中的待测物体表面的特征(标记点)进行三维重建，得到对应的三维数据集；比例尺计算器140可基于上述得到的三维数据集进行数据计算，得到比例尺，用于对待测物体的还原。该比例尺相当于传统测量方案中的标尺，即可代替传统测量方案中的比例尺实物，全局误差控制计算器130计算得到的三维数据集是一无量纲的坐标集，与标记点实际空间坐标之间相差一个比例尺，而比例尺计算器140计算得到的比例尺即为无量纲的坐标集与标记点实际空间坐标之间相差的比例尺，无量纲的坐标集经比例尺换算为标记点坐标集(表征标记点实际空间坐标)，即可还原标记点真实坐标及标记点间的真实尺寸。由此，该三维扫描设备中可无需采用标尺，在实现控制全局误差的同时，简化了整体解决方案，降低了三维扫描设备的成本。
[0085]
全局误差控制计算器130利用摄影测量原理精确计算表面特征中的标记点间的空
间相对关系，即空间相对坐标，以控制全局测量误差。
[0086]
示例性地，该三维扫描设备(本文中也可简称为“设备”或“系统”)可为手持式扫描设备，如此便于提高便携性和应用灵活性。
[0087]
其中，手持式扫描设备包括两个图像采集传感器和一个图案投影器。两个图像采集传感器采集的图像既可传输至双目视觉测量计算器进行基于双目视觉测量原理的三维重建，又可传输至全局误差控制计算器进行基于摄影测量原理的计算。
[0088]
在一些实施例中，图像采集传感器110用于在摄影测量阶段，在第一工作距离下采集待测物体表面的图像；图像采集传感器110还用于在三维扫描阶段，在第二工作距离下采集待测物体表面的图像；其中，第二工作距离小于第一工作距离。
[0089]
其中，第一工作距离下，三维扫描设备可在工作距离最远端或较远端进行图像采集，以实现较大的视场范围内的图像采集。
[0090]
示例性地，系统在工作距离最远端采集图像，以获取尽可能大的单幅采集面积，如此可减少数据拼接次数，由数据拼接带来的累计误差可减小。
[0091]
示例性地，该单幅采集面积可为正常扫描区域面积的9倍，或其他倍数，可根据三维扫描方法和设备的需求设置，可由三维扫描设备的工作参数决定，本公开实施例对此不限定。具体地，全局误差控制计算器130利用系统在工作距离最远端采集图像以获取尽可能大的单幅采集面积(如正常扫描区域面积的9倍)，对物体表面标记点依据摄影测量原理进行三维重建。由于单次摄影测量面积远大于扫描范围(扫描为了获取更好的点云细节，通常使用近距离测量、减小单帧测量面积以提升空间分辨率)，减少数据拼接次数，由拼接带来的累积误差可减小。由摄影测量计算所得的定位点坐标集可用于定义物体坐标系，整体测量精度可提升。
[0092]
其中，第一工作距离大于第二工作距离，即第二工作距离小于第一工作距离。该步骤中，在较近的距离下、在三维扫描设备的可信空间内对待测物体表面的标记点进行采集，以得到可信空间内的精度较高的标记点的位置。
[0093]
需要注意的是，三维扫描阶段，三维扫描设备的工作距离较近，图像采集传感器间的基线距离一定的条件下，双目测量的空间距离测量不确定度比前述摄影测量阶段实时采集过程(双目远距离测量)的空间距离测量不确定度小得多，还可外加可信空间的约束，可以提升标记点空间距离的测量准确度。
[0094]
在其他实施方式中，还可设置第二工作距离等于第一工作距离，此时由于采集到的图像较多，可利用平均数据，减小扫描误差；并且，三维扫描阶段与摄影测量阶段采集到的相近位置的单帧图像不完全重叠，对应数据可相互补偿，也可减小扫描误差。
[0095]
在一些实施例中，双目视觉测量计算器120，用于在摄影测量阶段，对采集到的图像中的标记点进行三维重建，确定第一坐标集；以及用于在三维扫描阶段，对采集到的图像进行三维重建，确定第四坐标集及点云数据；全局误差控制计算器130，用于在摄影测量阶段，对采集到的图像中的标记点进行摄影测量稀疏光束法平差(即摄影测量原理)计算，最小化全局误差，获得第二坐标集。
[0096]
其中，结合上文，在摄影测量阶段，可采集待测物体表面的2d图像，2d图像中包含标记点，2d图像既基于第一测量原理重建标记点的第一坐标集，又基于第二测量原理重建标记点的第二坐标集，在本实施例中，同一帧2d图像既基于双目视觉测量原理重建标记点
的第一坐标集，又基于摄影测量原理重建标记点的第二坐标集。
[0097]
其中，基于双目视觉测量原理对标记点进行三维重建，可称为摄影测量的第一阶段，为实时测量阶段，可实时动态显示和监测标记点的三维重建结果，该阶段确定的第一坐标集用于后续确定第一比例尺。
[0098]
基于摄影测量原理进行三维重建是指将采集的图像采用多视几何原理和光束平差法进行优化计算以获得标记点空间相对坐标的过程。基于摄影测量原理对标记点进行三维重建，可称为摄影测量的第二阶段，为优化计算阶段。该阶段获得某种归一化计算、无量纲的标记点相对坐标集，即第二坐标集。即，第二坐标集中，各标记点的相对位置较准确，其与实际空间坐标之间相差一个比例尺。
[0099]
在一些实施例中，可结合第一坐标集和第二坐标集确定一比例尺，即估算比例尺，即以摄影测量过程中，基于双目视觉测量原理实时获取的标记点间的距离为参照计算该比例尺。
[0100]
其中，第一坐标集可表征任意两点之间的间距值，第二坐标集可较准确地表征任意两标记点之间的空间相对位置关系，其存在与第一坐标集确定的间距值对应的两点间的间距值，通过其对应的间距值作比，可确定比例尺。
[0101]
示例性地，可在第一坐标集中取多对不同的点，确定第一间距集；对应的，利用第二坐标集中的对应点，确定第二间距集；将第一间距集和第二间距集中的对应一组、两组或多组间距作比，可得到上述比例尺(即估算比例尺)。其中，第一坐标集与第二坐标集的对应点(即同名点)通过下文中标记点编码器进行编码、识别确定。
[0102]
如此，通过在摄影测量阶段，在第一工作距离下，采集待测物体表面的标记点，并分别基于双目视觉测量原理和摄影测量原理，对采集到的标记点进行重建，对应得到第一坐标集和第二坐标集，基于第一坐标集和第二坐标集，确定出比例尺，该比例尺可相当于常规测量中的标尺。由此，该三维扫描方法中，可利用该比例尺替代传统摄影测量方案中的标尺，在实现控制全局误差的同时，简化了整体解决方案，降低了三维扫描设备的成本。
[0103]
在此基础上，还可对比例尺进行优化，比例尺包括估算比例尺(即第一比例尺)和优化比例尺(即第二比例尺)，以提高比例尺精度。下文中结合图2进行示例性说明。
[0104]
在一些实施例中，图2为本公开实施例的另一种三维扫描设备的结构示意图。在图1的基础上，参照图2，比例尺计算器140包括比例尺估算计算器141和比例尺优化计算器142；比例尺包括第一比例尺和第二比例尺；比例尺估算计算器141用于基于第一坐标集和第二坐标集，确定第一比例尺；基于第二坐标集和第一比例尺确定第三坐标集；比例尺优化计算器142用于基于第四坐标集和第三坐标集，确定第二比例尺；基于第三坐标集和第二比例尺确定标记点坐标集。
[0105]
其中，确定比例尺的步骤可包括：
[0106]
步骤一：基于第一坐标集和第二坐标集，确定第一比例尺。
[0107]
结合上文，该第一比例尺即摄影测量阶段确定的比例尺。
[0108]
步骤二、基于第一比例尺和第二坐标集，确定第三坐标集。
[0109]
该步骤中，可利用第二坐标集中较准确的空间相对位置关系，以及利用步骤一中确定的第一比例尺，确定第三坐标集，第三坐标集既可较准确地表征任意两标记点之间的空间相对位置关系又可表征任意两标记点之间的间距值。
[0110]
示例性地，该步骤可包括以第二坐标集中的某一点的坐标作为参考，以第二坐标集中的各点之间的方位和间距作为基础，在此基础上，将各点坐标均乘以第一比例尺，即可得到表征标记点实际坐标的坐标集，即得到第三坐标集。需要说明的是，当比例尺仅包括估算比例尺时，第三坐标集即为标记点坐标集。
[0111]
其中，在摄影测量阶段，基于摄影测量原理确定的第二坐标集精确地描述了标记点间的相对坐标关系，但比例尺为估算值，因为选用的参照是第一坐标集，即采用双目视觉测量原理在远距离进行三维测量并重建得到的坐标集。由于三维扫描设备通常图像采集传感器之间的基线较窄，工作距离较大时，空间测量的不确定度增加，导致第一坐标集的尺寸精度仅能达到一般三维扫描的精度级别，因此该比例尺估算值需要进一步优化，以达到摄影测量精度级别。即执行后续步骤三和步骤四。
[0112]
步骤三、基于第三坐标集和第四坐标集，确定第二比例尺。
[0113]
通过第一比例尺和第二比例尺叠加，可得到较精准的比例尺。
[0114]
其中，第三坐标集可较准确地表征任意两点之间的相对位置关系，第四坐标集可较准确地表征任意两标记点之间的距离，其存在与第三坐标集确定的间距值对应的两点间的间距值，通过其对应的间距值作比，可确定第二比例尺。即，在确定的第四坐标集中确定任意两点之间的间距，分别与第三坐标集中的对应两点之间的间距求取比例尺，从而达到优化比例尺的目的，下文中详述。其中，第三坐标集与第四坐标集之间的对应点(即同名点)通过下文中标记点编码器进行编码、识别确定。
[0115]
其后可执行步骤四，即基于第一比例尺和第二比例尺，确定比例尺。该比例尺为表征第二坐标集与标记点实际空间坐标集之间相应坐标点间距比例的比例尺。
[0116]
如此，可将三维扫描设备的测量精度提升数倍。以当前典型的工业级手持式扫描设备为例，体积精度可以从0.06-0.1mm/m提升至0.015-0.03mm/m，与当前典型工业级摄影测量系统相当。但本公开实施例提供的三维扫描方法，基于标记点确定第一比例尺和第二比例尺，即摄影测量采用双目视觉测量系统在不同工作距离的尺寸测量能力对摄影测量结果进行比例尺估算和优化计算，可代替传统摄影测量方案中的标尺，从而无需采用实物标尺，使得三维扫描设备的结构较简单，成本较低。
[0117]
本公开实施例提供的三维扫描设备中，通过双目视觉测量计算器120在不同工作距离(即上文中的第一工作距离和第二工作距离)的尺寸测量能力对全局误差控制计算器130得到的结果进行比例尺估算和优化计算，可替代传统摄影测量方案中的标尺，在实现控制全局误差的同时，简化了整个解决方案，降低了成本三维扫描设备的成本。
[0118]
在其他实施方式中，在满足精度需求的情况下，还可基于第一坐标集和第二坐标集，确定第一比例尺；基于第三坐标集和第四坐标集确定第二比例尺，将第一比例尺和第二比例尺叠加，得到最终的比例尺，本公开实施例对此不限定。
[0119]
在一些实施例中，第四坐标集中的至少部分坐标点在可信空间内，采用第四坐标集中的位于可信空间内的坐标点确定比例尺，可进一步提升比例尺的精度，从而有利于提高三维扫描精度。
[0120]
其中，可信空间为三维扫描设备的测量空间内的一空间棱锥台。该空间棱锥台内的标记点满足：预设统计比例的标记点的对齐误差和反投影误差与摄影测量精度在同等量级。
[0121]
其中，可信空间通常与光学系统物理属性和标定计算所用数学模型相关，如光路准直性、镜头成像质量及畸变模型等。该空间为设备测量空间内一部分连续空间，通常为一个空间棱锥台，可以根据满足一定统计比例(如90％以上)的标记点对齐误差和反投影误差与摄影测量精度同等量级为判据进行该空间标记。
[0122]
其中，标定时通过不同的位姿采集标定板上的标记点，使标记点在时间上累计充满三维扫描设备的整个三维测量空间，此时满足精度分布的所有点坐标大致在设备坐标系下的一个棱台形空间(即可信空间)内，拟合这个棱台形空间的几何参数，记录下来用于后续计算。
[0123]
示例性地，在三维扫描设备标定时，标定在设备坐标系下的可信空间，该空间内在标定时满足大部分标记点(例如统计比例等于或者大于90％)的空间对齐误差和反投影误差与摄影测量精度在同等量级。
[0124]
示例性地，摄影测量的精度可在0.02mm/m左右，三维扫描的精度可在0.08mm/m以上，对齐误差和反投影误差与摄影测量精度在同等量级，是指对齐误差和反投影误差在0.02mm/m的指标量级。
[0125]
其中，反投影误差与对齐误差、图像采集传感器的芯片尺寸以及视场大小等相关，本公开实施例对此不赘述。
[0126]
由此，基于第四坐标集中的位于可信空间内的可靠标记点间距集，在单帧数据内，确定两两标记点之间的距离，可排除累计误差的影响，准确度更高，更接近真值，如此，后续通过将第一比例尺和第二比例尺叠加，可提升比例尺的整体精准度。
[0127]
在上述实施方式的基础上，为了增加待测物体表面的特征，还可将结构光图案投射至待测物体的表面，下面结合图3进行示例性说明。
[0128]
在一些实施例中，图3为本公开实施例的又一种三维扫描设备的结构示意图。参照图3，该三维扫描设备还可包括图案投影器150；图案投影器150用于在三维扫描阶段，将结构光图案投射至待测物体表面；双目视觉测量计算器120还用于对采集到的图像中的结构光图像进行三维重建，得到点云数据。
[0129]
其中，图案投影器150可将特定结构的光学图形投影在待测物体表面，以对待测物体表面进行特征标识。
[0130]
示例性地，图案投影器150可为激光光源、发光二极管光源、卤素灯光源，或为其它类型的结构光光源。
[0131]
基于此，双目视觉测量计算器120可对两个图像采集传感器110采集的图像进行物体表面2d特征提取，利用双目立体视觉原理进行三维重建。
[0132]
其中，结构光图案为具有几何图形的投射图案，用于对待测物体表面进行特征标注，以实现待测物体表面的特征匹配。
[0133]
示例性地，投射图案的形状可为条纹和/或散斑，例如：条纹可包括正弦条纹或二值条纹，散斑可包括黑白雪花图案或类似于二维码的明暗间错的图形。
[0134]
其后，基于双目视觉测量原理，对结构光图案和标记点进行三维重建，得到第四坐标集和点云数据，同一帧图像重建的第四坐标集与点云数据在同一坐标系下，位置关系确定。
[0135]
该步骤中，结构光图案作为待测物体表面的特征标识，利用双目立体视觉原理(即
双目视觉测量原理)进行三维重建，得到点云数据(即点集)。同时，标记点用于后续点云拼接的标识点，以便于实现对多帧点云数据的对位拼接。
[0136]
再后，基于比例尺和第二坐标集，确定标记点坐标集。
[0137]
即在第二坐标集可准确表征各标记点空间相对位置的基础上，通过比例尺换算为表征标记点在空间坐标系中准确位置的标记点坐标集，以为后续点云数据的准确拼接做准备。
[0138]
最后，基于标记点坐标集拼接多帧点云数据。
[0139]
需要说明的是，由于被测物体表面的全局标记点一般需要多角度测量获取，每个角度对应获取一第二坐标点集，仅对应被测物体表面的局部标记点，因此，每个角度对应获取有一标记点坐标集，多个角度获取的标记点坐标集基于同名标记点进行统一坐标系后，得到全局标记点的标记点坐标集。多个角度获取的标记点坐标集基于同名标记点进行统一坐标系的过程包括：在其中一个局部标记点的标记点坐标集中确定一点，基于该标记点的编码信息(例如与邻域内其他标记点组成多边形，多边形的边长、夹角等即为编码信息)在另一个局部标记点的标记点坐标集中确定对应的标记点(即同名标记点)，两局部标记点的标记点坐标点集基于同名标记点进行刚体变换统一至统一坐标系下。
[0140]
其中，单帧点云数据中的标记点(即第四坐标集)用作拼接点云数据的标识点，将第四坐标集与标记点坐标集中的同名标记点对位，可实现点云数据的拼接。其中，第四坐标集与标记点坐标集的同名标记点(即同名点、对应点)通过下文中标记点编码器进行编码、识别确定。
[0141]
基于此，以标记点坐标集作为框架点(拼接参照)，将依次扫描得到的点云数据依序拼接，即可得到完整的扫描图像，即待测物体表面的三维轮廓。由于标记点坐标集是基于远距离摄影测量阶段获取的第二坐标集获取的，因此多帧点云数据按标记点坐标集拼接，可减少多帧点云数据之间的拼接累计误差，获得整体精度高的点云数据，且点云数据中各点的测量精度也高。
[0142]
至此，完成对待测物体表面的较高精度的扫描。
[0143]
在一些实施例中，图像采集传感器110的景深大于预设景深，或者图像采集传感器110为变焦变景深采集传感器。
[0144]
其中，图像采集传感器110可采用大景深采集传感器。在成像镜头焦距、工作距离和光圈值已知的情况下，芯片尺寸越大，景深越大。根据光学成像景深计算方法，由已知的焦距、工作距离、光圈值以及需求的景深大小，可以计算求得最小传感器芯片尺寸，该传感器即可满足大景深工作需求。这样，图像采集传感器即可用于近距离扫描，以获得高测量准确度的三维数据，也可用于远距离摄影测量以获得大幅面的三维数据、减少拼接次数，三维扫描阶段采用近距离扫描，获得高测量准确度的第四坐标集和点云数据，点云数据的细节好、空间分辨率高，摄影测量阶段采用远距离测量，单帧即可获得大幅面的第一坐标集与第二坐标集。整个系统只采用两个图像传感器即可实现一机多用：即实现点云扫描和摄影测量。
[0145]
同时，图像采集传感器110还可采用可变焦变景深采集传感器，例如，可采用配备可变焦变景深(如电动马达镜头、液体镜头等)的采集传感器，可以满足不同景深工作需求，以实现一机多用：即实现点云扫描和摄影测量。
[0146]
在上述实施方式中，标记点可为编码点，也可为非编码点。当标记点为非编码点，即标记点自身无编码且无唯一特征标识时，其可称为普通标记点，基于此，可采用对普通标记点进行编码的方式替代传统摄影测量方案中所需的编码点，如此省去了在工件上额外粘贴编码点的工序，降低了工序复杂度，提升了作业效率。下面结合图4进行示例性说明。
[0147]
在一些实施例中，图4为本公开实施例的又一种三维扫描设备的结构示意图。参照图4，该三维扫描设备还包括标记点编码器160；标记点编码器160用于对标记点进行编码，编码的标记点用于实现同名标记点的对比和身份识别。
[0148]
其中，标记点编码器160可实现多点空间结构编码方式，目标标记点与邻域内其它标记点组成空间多边形，如三角形、空间四边形等，用多边形边长、夹角等几何元素作为目标点的编码信息，用于动态测量过程中同名标记点的比对和身份识别。
[0149]
其中，摄影测量阶段采用双目视觉测量原理进行摄影测量，可以实时得到普通标记点的空间三维坐标，如此可建立标记点的空间几何关系，相当于实现了对标记点的空间编码。如此，可采用普通标记点的空间几何编码技术代替专用的编码点。
[0150]
本公开实施例提供的三维扫描设备中，比例尺估算器141用于摄影测量阶段，采用双目视觉测量原理，利用已标定的双目系统内外参对标记点进行实时三维重建，通过标记点编码器160识别匹配标记点，进行数据配准，由此可实现摄影测量三维重建结果实时动态显示和监测；动态测量完成后，将所述图像采集传感器内参、所有单帧采样的标记点数据(标记点编码id、图像坐标等)，采用多视几何原理和光束平差法进行优化计算，获得标记点空间相对坐标集。
[0151]
此过程中，无标尺的摄影测量得到的是某种归一化计算、无量纲的标记点空间相对坐标集a(即第二坐标集)，与实际空间坐标之间相差一个比例尺，可选取摄影测量过程中双目视觉原理实时获取的标记点间的距离为参照计算该比例尺。
[0152]
例如，一种实现方式是：若实时获取的标记点坐标集为b(即第一坐标集)，任取l
a
为a内任意两点间的距离，查找b内对应两点间的距离l
b
，l
b
/l
a
即为第一比例尺，a经该第一比例尺换算后，变换成实际尺度空间内坐标集，记为a*，即第三坐标集。
[0153]
其中，摄影测量阶段得到的空间相对坐标集a精确地描述了标记点间的相对坐标关系，但第一比例尺为估算值，因为选用的参照是坐标集b，即采用双目视觉原理在远距离进行的三维测量，由于三维扫描设备通常图像采集传感器间基线较窄，工作距离较大时空间测量不确定度增加，导致坐标集b的尺寸精度只能达到一般三维扫描的精度等级，因此该比例尺估算值须进一步优化，以达到摄影测量精度级别。
[0154]
上述比例尺优化计算器142用于三维扫描阶段，具体可包括：系统标定时标记设备坐标系下的可信空间，该空间内在标定时满足大部分特征点(如统计比例90％以上)空间对齐误差和反投影误差与摄影测量精度同等量级；三维扫描过程中，实时计算并记录所有可信空间内的可靠标记点间距集；统计方法优化比例尺，通过扫描过程中记录的可靠坐标集内采样大量的空间距离优化前述第三坐标集，获得精确的、摄影测量级精度的标记点坐标集。
[0155]
其中，统计方法优化比例尺，是指在可靠标记点间距集内大量采样，分别与坐标集a*内对应点间距求取比例尺，采用统计学方法(如均值)优化该比例尺，减小随机误差，提升比例尺计算的精密度。由于测量精度由准确度和精密度共同作用决定，通过准确度和精密
度的同步优化达到提升精度的目的。
[0156]
示例性地，本实施例的三维扫描设备的测量精度相对于现有技术中的三维扫描设备可提升数倍。以当前典型的工业级手持式扫描设备为例，体积精度可以从0.06～0.1mm/m上升至0.015～0.03mm/m，与当前典型工业级摄影测量系统相当。
[0157]
在一些实施例中，各标记点具有相同的形状和尺寸。
[0158]
如此，各标记点均一样，其除空间位置外无差异化设计和设置，可降低标记点的设计和制作难度。
[0159]
示例性地，标记点可为普通圆形标记点或本领域技术人员可知的其他形状的标记点，本公开实施例对此不限定。
[0160]
在其他实施方式中，还可采用其他编码方式对标记点进行编码，本公开实施例对此不限定。
[0161]
在上述实施方式的基础上，该三维扫描设备的工作过程可包括：
[0162]
在摄影测量阶段，图案投影器150不工作，利用手持扫描设备中的两个图像采集传感器110在第一工作距离下采集待测物体表面的图像，该图像包括标记点。
[0163]
双目视觉测量计算器120对在摄影测量阶段采集到的标记点进行三维重建，确定第一坐标集。
[0164]
全局误差控制计算器130对在摄影测量阶段采集到的标记点进行三维重建，确定第二坐标集。
[0165]
比例尺估算计算器141基于第一坐标集和第二坐标集，确定第一比例尺；以及基于第二坐标集和第一比例尺确定第三坐标集。
[0166]
在三维扫描阶段，图案投影器150工作，将结构光图案投射至待测物体的表面，利用手持式扫描设备中的上述两个图像采集传感器110在第二工作距离下采集待测物体表面的图像，该图像包括标记点和结构光图案。
[0167]
双目视觉测量计算器120对在三维扫描阶段采集到的标记点进行三维重建，确定第四坐标集；以及基于结构光图案进行2d特征提取，利用双目立体视觉原理进行三维重建，得到单帧点云数据。
[0168]
比例尺优化计算器142基于第四坐标集和第三坐标集，确定第二比例尺；并基于第二比例尺和第三坐标集，确定标记点坐标集(或者可为基于比例尺和第二坐标集，确定标记点坐标集)。
[0169]
点云拼接子单元(图中均未示出)用于基于标记点坐标集拼接多帧点云数据。本公开实施例提供的三维扫描设备至少具有如下有益效果：
[0170]
第一、摄影测量和三维扫描设备一体化。
[0171]
本公开实施例提出的手持式扫描设备，高度集成了摄影测量功能，使得摄影测量叠加三维扫描的方案简单化、集成化以及便携化。
[0172]
第二、动态摄影测量。
[0173]
动态摄影测量功能可以在摄影测量过程中实时显示标记点的三维重建结果，直观地帮助或引导用户判断数据采集的完整性，用户不需要采集大量冗余图像以保证成功率，测量结果所见即所得，鲁棒性和精度与用户的使用经验无关，因此提升了测量效率、可靠性，降低了用户的学习成本。
[0174]
第三、无编码点的摄影测量。
[0175]
摄影测量功能采用普通标记点的空间几何编码技术替代专用的编码点，省去了在工件上额外粘贴编码点的工序，降低了工序复杂度，提升了作业效率。
[0176]
第四、无标尺的摄影测量。
[0177]
本公开实施例提出了摄影测量采用双目视觉测量系统不同工作距离的尺寸测量能力对摄影测量结果进行比例尺估算和优化计算，替代传统摄影测量方案中的标尺，简化了整个解决方案，降低了成本。
[0178]
在上述实施方式的基础上，本公开实施例还提供了一种三维扫描方法，该三维扫描方法可由上述实施方式中的任一种三维扫描设备执行。因此，该三维扫描方法也具有上述三维扫描设备所具有的有益效果。相同之处可参照上文中对三维扫描设备的解释说明进行理解，下文中不再赘述。
[0179]
示例性地，图5是本公开实施例的一种三维扫描方法的流程示意图。参照图5，该三维扫描方法包括：
[0180]
s510、至少两个图像采集传感器采集待测物体表面的图像。
[0181]
s520、双目视觉测量计算器对图像中待测物体表面特征进行三维重建。
[0182]
s530、全局误差控制计算器对图像中待测物体表面特征进行计算。
[0183]
s540、比例尺计算器基于双目视觉测量计算器和全局误差控制计算器输出的三维数据集，确定比例尺，以还原待测物体。
[0184]
如此，可基于图像采集传感器采集到的待测物体表面的图像，分别利用双目视觉测量计算器和全局误差控制计算器对图像中的待测物体表面的特征进行三维重建和计算，基于得到的三维数据集，比例尺计算器确定比例尺，从而可替代实物的标尺。
[0185]
在一些实施例中，采集图像可包括在摄影测量阶段和三维扫描阶段分别进行图像采集，即s510可包括：在摄影测量阶段，图像采集传感器在第一工作距离下采集待测物体表面的图像；以及包括在三维扫描阶段，图像采集传感器在第二工作距离下采集待测物体表面的图像；其中，第二工作距离小于第一工作距离。
[0186]
如此，可在第一工作距离下，获取较大的单幅采集图像，从而可减少图像拼接次数，减少全局误差。
[0187]
在一些实施例中，对应于上述s510在摄影测量阶段和三维扫描阶段采集到的图像，对其进行处理，s520可包括：在摄影测量阶段，双目视觉测量计算器对采集到的图像中的标记点进行三维重建，确定第一坐标集；以及包括在三维扫描阶段，双目视觉测量计算器对采集到的图像进行三维重建，确定第四坐标集及点云数据。
[0188]
基于此，s530可包括：在摄影测量阶段，全局误差控制计算器对采集到的图像中的标记点进行摄影测量稀疏光束法平差计算，最小化全局误差，获得第二坐标集。
[0189]
在一些实施例中，结合上文，比例尺计算器包括比例尺估算计算器和比例尺优化计算器；比例尺包括第一比例尺和第二比例尺。基于此，s540可包括：
[0190]
比例尺估算计算器用于基于第一坐标集和第二坐标集，确定第一比例尺；
[0191]
基于第二坐标集和第一比例尺确定第三坐标集；
[0192]
比例尺优化计算器用于基于第四坐标集和第三坐标集，确定第二比例尺；
[0193]
基于第三坐标集和第二比例尺确定标记点坐标集；
[0194]
标记点坐标集用于拼接多帧点云数据。
[0195]
如此，可利用三维数据集进行比例尺的估算和优化，并完成点云拼接，且扫描准确度较高，便捷性较好。
[0196]
在一些实施例中，第四坐标集中的至少部分坐标点在可信空间内，采用第四坐标集中的位于可信空间内的坐标点确定第二比例尺；其中，可信空间为三维扫描设备的测量空间内的一空间棱锥台，空间棱锥台内的标记点满足：预设统计比例的标记点的对齐误差、反投影误差与摄影测量精度在同等量级。
[0197]
如此，可利用可信空间进一步提高比例尺的精度，从而提高扫描准确度。
[0198]
在一些实施例中，三维扫描设备还包括图案投影器。基于此，三维扫描方法还可包括：
[0199]
在三维扫描阶段，图案投影器将结构光图案投射至待测物体表面；
[0200]
双目视觉测量计算器对采集到的图像中的结构光图像进行三维重建，得到点云数据。
[0201]
如此，便于识别图像中的待测物体的表面特征，完成点云数据拼接，确保扫描精度。
[0202]
在一些实施例中，三维扫描设备还包括标记点编码器，三维扫描方法还包括：
[0203]
标记点编码器对标记点进行编码，编码的标记点用于实现同名标记点的对比和身份识别。
[0204]
如此，可设置待测物体表面的标记点为无编码的标记点，从而简化标记点的设置难度。
[0205]
在一些实施例中，标记点编码器采用多点空间结构编码方式对标记点进行编码。
[0206]
在上述实施方式的基础上，示例性地说明本公开实施例提供的三维扫描方法的可选执行流程。
[0207]
示例性地，图6为本公开实施例提供的另一种三维扫描方法的流程示意图，仅示出了确定估算比例尺的流程。参见图6，该三维扫描方法可包括：
[0208]
s611、摄影测量阶段，在第一工作距离下，采集待测物体表面的标记点。
[0209]
s612、基于双目视觉测量原理，对标记点进行三维重建，确定第一坐标集。
[0210]
s613、基于摄影测量原理，对标记点进行三维重建，确定无量纲的第二坐标集。
[0211]
在其他实施方式中，s613可先于s612执行，或者二者可并行执行，本公开实施例对此不限定。
[0212]
s614、基于第一坐标集和第二坐标集，确定估算比例尺。
[0213]
其后，利用估算比例尺确定可表征尺寸大小的标记点坐标集，以辅助点云拼接，从而完成三维扫描过程。
[0214]
在上述实施方式的基础上，还可对在摄影测量阶段确定的估算比例尺进行优化。可选的，在三维扫描阶段确定第四坐标集，在第一坐标集和第二坐标集的基础上，结合第四坐标集，确定比例尺。下面结合图7进行示例性说明。
[0215]
示例性地，图7为本公开实施例提供的又一种三维扫描方法的流程示意图。在图6的基础上，参照图7，该三维扫描方法还可包括：
[0216]
s621、三维扫描阶段，在第二工作距离下，采集待测物体表面的标记点。
[0217]
s622、基于双目视觉测量原理，对标记点进行三维重建，确定第四坐标集。
[0218]
其中，该步骤基于双目视觉测量原理，对s621中采集到的标记点进行重建，可确定第四坐标集，为后续确定标记点间距，以确定比例尺做准备。
[0219]
s623、基于第一坐标集、第二坐标集和第四坐标集，确定比例尺。
[0220]
即在s611、s612、s613、s621和s622之后，可将摄影测量阶段确定的坐标集与三维扫描阶段确定的坐标集结合，以确定比例尺。该步骤相当于对图6中s614的优化。优化后得到的该比例尺的精度较高，有利于提升三维扫描精度。
[0221]
其中，该三维扫描方法还可包括：在三维扫描阶段，在第二工作距离下，投射结构光图案至待测物体的表面，并采集待测物体表面的结构光图案和标记点。
[0222]
即，上文s621中，在第二工作距离下所采集的待测物体表面的图像中，不仅包括标记点，还包括投射至待测物体表面的结构光图案。该三维扫描方法还包括，利用结构光图案三维重建的点云基于标记点进行拼接，实现对待测物体表面特征的表征，从而完成对待测物体的三维扫描全过程。
[0223]
在上述实施方式中，关于第一比例尺和第二比例尺的确定，可根据与该比例尺相关的三维数据集中相应的间距集确定，下文中结合图8-图10进行示例性说明。
[0224]
下面首先结合图8-图9，对确定第一比例尺的流程进行细化说明。
[0225]
在一些实施例中，图8为本公开实施例的一种第一比例尺确定方法的流程示意图。参照图9，该第一比例尺确定方法可包括：
[0226]
s210、取第一坐标集中的任意两点，确定该两点之间的距离为第一间距。
[0227]
示例性地，任取l
b
为第一坐标集中任意两点间的距离。
[0228]
s220、在第二坐标集中，确定与第一坐标集中所取的两点对应的两点，确定该两点之间的距离为第二间距。
[0229]
示例性地，查找第二坐标集中与s210中所取的两点对应的两点，并确定其间距为l
a
。
[0230]
s230、确定第一间距与第二间距的比值为第一比例尺。
[0231]
示例性地，s210中的第一间距l
b
与s220中的第二间距l
a
的比值可表示为：l
b
/l
a
，即为第一比例尺。
[0232]
在此基础上，第二坐标集经第一比例尺换算后，变换成实际尺度空间内的坐标集，即得到第三坐标集。
[0233]
上述图8示出了：以第一坐标集中的两点为参照，在第二坐标集中查找对应的两点，并计算其间距之比值，作为第一比例尺。
[0234]
在其他实施方式中，还可以第二坐标集中的两点为参照，在第一坐标集中查找对应的两点，并计算其间距值比值，作为第一比例尺，下面结合图9进行示例性说明。
[0235]
在一些实施例中，图9为本公开实施例的另一种第一比例尺确定方法的流程示意图。参照图9，该第一比例尺确定方法可包括：
[0236]
s310、取第二坐标集中的任意两点，确定该两点之间的距离为第二间距。
[0237]
示例性地，可任取l
a
为第二坐标集中任意两点间的距离。
[0238]
s320、在第一坐标集中，确定与第二坐标集中所取的两点对应的两点，确定该两点之间的距离为第一间距。
[0239]
示例性地，查找第一坐标集中与s310中所取的两点对应的两点，并确定其间距为l
b
。
[0240]
s330、确定第一间距与第二间距的比值为第一比例尺。
[0241]
示例性地，s320中的第一间距l
b
与s310中的第二间距l
a
的比值可表示为：l
b
/l
a
，即为第一比例尺。
[0242]
在此基础上，第二坐标集经第一比例尺换算后，变换成实际尺度空间内的坐标集，即得到第三坐标集。
[0243]
在上述图8和图9的基础上，还可采用统计学方法或其他更加准确的方法确定该第一比例尺，以提高第一比例尺的准确性。例如，采用统计学方法：可利用第一坐标集和第二坐标集中更多的采样数据计算该第一比例尺，即将第一比例尺进行优化，可包括：
[0244]
首先，基于第一坐标集和第二坐标集中的对应的多点，确定多个第一比例尺。
[0245]
示例性地，该步骤可结合图8或图9进行理解，即可多次在第一坐标集和第二坐标集中取对应的任意两点，以基于其对应的第一间距和第二间距，确定多个第一比例尺。
[0246]
其后，确定多个第一比例尺的平均值，作为优化后的第一比例尺。
[0247]
示例性地，该步骤中，可将图8或图9中确定的多个比例尺求取平均值，以确定优化后的第一比例尺。
[0248]
该优化后的第一比例尺，相对于图8和图9中，利用单组对应间距确定的比例尺而言，精准度较高，从而有利于提高三维扫描的测量精度。
[0249]
上文中示例性地说明了第一比例尺的确定流程，包括其优化流程。上述图8-图9类似的，可基于第三坐标集和第四坐标集，确定第二比例尺，可以将第三坐标集作为参考坐标集，或将第四坐标集作为参考坐标集。即：第二比例尺的确定方法可包括：
[0250]
首先，取第三坐标集中的任意两点，确定该两点之间的距离为第三间距。
[0251]
其次，在第四坐标集中，确定与第三坐标集中所取的两点对应的两点，确定该两点之间的距离为第四间距。
[0252]
最后，确定第四间距与第三间距的比值为第二比例尺。
[0253]
至此，实现了将第三坐标集作为参考坐标集，在第四坐标集中找对应间距，以确定第二比例尺。
[0254]
或者，第二比例尺的确定方法还可包括：
[0255]
首先，取第四坐标集中的任意两点，确定该两点之间的距离为第四间距。
[0256]
其次，在第三坐标集中，确定与第四坐标集中所取的两点对应的两点，确定该两点之间的距离为第三间距。
[0257]
最后，确定第四间距与第三间距的比值为第二比例尺。
[0258]
至此，实现了将第四坐标集作为参考坐标集，在第三坐标集中找对应间距，以确定第二比例尺。
[0259]
在上述示出的第二比例尺的确定方法的基础上，还可对第二比例尺进行优化。下面结合图10进行示例性说明。
[0260]
在一些实施例中，图10为本公开实施例的一种第二比例尺确定方法的流程示意图。参照图10，该第二比例尺的确定方法可包括：
[0261]
s410、取第四坐标集中的多组不同的任意两个标记点，确定多个第四间距。
[0262]
优选的，该步骤可确定可信空间内的可靠标记点间距集。
[0263]
示例性地，每两个标记点为一组，可在第四坐标集中，取空间位置不同的多组标记点，对应确定多个第四间距。
[0264]
s420、在第三坐标集中，确定对应的多个第三间距。
[0265]
示例性地，该步骤中可对应于s410确定的可靠标记点间距集，确定骑在第三坐标集中对应的多个第三间距，即确定与可靠标记点间距集对应的第三间距集。
[0266]
s430、采用统计学方法，确定对应的第四间距与第三间距的比值的平均值，即第二比例尺。
[0267]
示例性地，该步骤中可将可靠标记点间距集中的各间距与第三间距集中的各间距一一对应作比，求取多个第二比例尺；其后，求取多个第二比例尺的平均值，即得到优化后的第二比例尺。即：基于第三坐标集和第四坐标集中的对应的多点，确定多个第二比例尺；确定多个第二比例尺的平均值，作为优化后的第二比例尺。
[0268]
需要说明的是，在同一个三维扫描方法的流程中，第一比例尺和第二比例尺可均优化，或择一优化，本公开实施例对此不限定。
[0269]
本实施例提供的三维扫描方法至少具有如下有益效果：
[0270]
第一，无标尺的摄影测量：即辅助测量阶段中，采用双目视觉测量系统不同工作距离的尺寸测量能力，对基于摄影测量原理的结果进行比例尺估算和优化计算，替代传统摄影测量方案中的标尺，简化了整个解决方案，降低了成本。
[0271]
第二，动态摄影测量功能可以在摄影测量阶段实时显示标记点的三维重建结果，直观地帮助或引导用户判断数据采集的完整性，用户不需要采集大量冗余图像以保证成功率，测量结果所见即所得，鲁棒性和精度与用户的使用经验无关，因此提升了测量效率、可靠性，降低了用户的学习成本。
[0272]
第三，无编码点的摄影测量，即摄影测量阶段和三维扫描阶段采用普通标记点的空间几何编码技术替代专用的编码点，省去了在工件上额外粘贴编码点的工序，降低了工序复杂度，提升了作业效率。
[0273]
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0274]
以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。