云Ce分别配准到中待处理点云Cb的前变 换矩阵Ta和后变换矩阵T
[0051] 6. 2. 1. 2)将前变换矩阵Ta分别累乘到各幅组成前待处理点云Ca的标记点点云 CffM1K对应的迭代变换矩阵TL i中；将后变换矩阵T ε分别累乘到各幅组成后待处理点云C c的标记点点云CffM1K对应的迭代变换矩阵TL ;
[0052] 6. 2. 1. 3)分别使用前变换矩阵Ta和后变换矩阵T c对前待处理点云Ca、后待处理 点云(^进行变换，将变换后的两幅点云与中待处理点云C B合并为一幅点云。
[0053] 二、一种适用于ToF相机的三维点云自动配准系统：
[0054] 包括可控转台（1)、漫反射材料（2)、圆形标记点（3)、T〇F相机（5)和计算机（6)， 漫反射材料（2)铺粘在转台（1)上表面，漫反射材料（2)上间隔设有圆形标记点（3)，任意 两个圆形标记点（3)之间有间距；ToF相机（5)和可控转台（1)均与计算机（6)相连接，ToF 相机（5)朝向转台⑴中心，可控转台⑴由计算机（6)控制旋转角度，ToF相机（5)由计 算机（6)控制拍摄并向计算机（6)传输数据。
[0055] 所述的圆形标记点（3)随意排布地粘贴在漫反射材料（2)上表面。
[0056] 所述的漫反射材料（2)上表面中心置有被测物（4)，所述的圆形标记点（3)设在漫 反射材料（2)上表面除被测物（4)放置区域以外的其他区域。
[0057] 所述的漫反射材料（2)为EVA泡棉垫。
[0058] 本发明利用ToF相机可同时获得强度图像与三维点云的特性，从三维点云中识别 转台并结合转台转角对三维点云进行粗配准，同时通过背景分割获得被测物点云，再通过 从强度图像中识别转台上的标记点并结合粗配准三维点云获得标记点点云，而后再利用局 部逐渐配准的方法完成各视角标记点点云的配准，最后将标记点点云的配准结果应用于被 测物点云，完成配准过程。
[0059] 与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：
[0060] 1)相比使用ICP方法直接对被测物点云进行配准的方法，本发明利用标记点点云 进行局部逐渐配准，具有较小的配准误差，准确性较好。
[0061] 2)相比利用精密转台、提前获取转台轴线的方法，本发明使用的转台对精度要求 一般，成本相对较低；且本发明在开始扫描前不需要进行额外的操作，有较好易用性；且由 于本发明采用包含若干标记点的点云进行多次配准，受随机误差的影响较小，具有较强的 鲁棒性。
[0062] 3)相比利用额外相机识别标记点的方法，本发明无需额外相机即可完成对标记 点的识别，由于ToF相机发出的光线可提供照明，因此也并不需要额外的光源，成本相对较 低。
[0063] 简而言之，本发明与现有技术相比，具有准确性好、鲁棒性强、易用性佳、成本相对 较低的特点，可在未来基于ToF相机的自动三维扫描系统中得以广泛使用。
【附图说明】
[0064] 图1是本发明系统结构示意图；
[0065] 图2是本发明方法的流程图；
[0066] 图3是本发明实施例提供的一种识别转台方法的流程图；
[0067] 图4是本发明实施例提供的一种识别标记点中心方法的流程图；
[0068] 图5是本发明实施例提供的一种配准各标记点点云方法的流程图；
[0069] 图6是本发明实施例提供的一种配准各标记点点云方法中处理待处理点云子过 程的流程图；
[0070] 图7是本发明实施例提供的一种配准各标记点点云方法中处理各组点云子过程 的流程图；
[0071] 图8是本发明实施例提供的一种计算粗配准变换矩阵方法的示意图；
[0072] 图9是本发明实施例提供的一种背景分割方法的示意图；
[0073] 图10是本发明实施例提供的一种配准各标记点点云方法的示意图。
[0074] 图中：1、可控转台，2、漫反射材料，3、圆形标记点，4、被测物，5、ToF相机，6、计算 机。
【具体实施方式】
[0075] 以下结合附图及实施例，对本发明作进一步详细说明。
[0076] 如图1所示，本发明包括可控转台1、漫反射材料2、圆形标记点3、T〇F相机5和计 算机6,漫反射材料2铺粘在转台1上表面，漫反射材料2上间隔设有圆形标记点3,任意两 个圆形标记点3之间有间距；ToF相机5和可控转台1均与计算机6相连接，ToF相机5朝 向转台1中心，可控转台1由计算机6控制旋转角度，ToF相机5由计算机6控制拍摄并向 计算机6传输数据。
[0077] 圆形标记点3随意排布地粘贴在漫反射材料2上表面，漫反射材料2上表面中心 置有被测物4,圆形标记点3随机地分布于漫反射材料2上表面除被测物4放置区域以外的 其他区域。
[0078] 漫反射材料2可采用灰色EVA泡棉垫，圆形标记点3可采用高反射率材料，具体可 采用白色亚光纸。
[0079] 如图2所示，本发明的实施例及其实施工作过程如下：
[0080] 01、将被测物4放置于转台1的中心，调节ToF相机5的视角，初始化系统各部件。 具体地，调节ToF相机5的视角时，使转台1与被测物4均能完全在其视野内，且ToF相机 5近似地朝向转台1的中心；初始化系统各部件的操作包括：连接各设备电源，启动计算机 6并运行相关程序。
[0081] 02、从ToF相机5采集数据，每次获得的数据包括原始点云CJP原始强度图像G y i表示采集次数的序数，i可以是1、2、3等正整数值，由数据的获取顺序所确定，与后文出现 各标记中的i相对应。例如，第一次采集得到的是原始点云C1和原始强度图像61，第二次 采集得到的是原始点云C2和原始强度图像G 2，以此类推。
[0082] 点云是指三维点云，且后文出现的所有点云均指三维点云；强度图像是指ToF相 机各像素所获取的特定波段光强度值所构成的图像，例如红外ToF相机所获得的即为某特 定波段的红外图像。
[0083] 03、从原始点云Ci中识别转台，获得转台内点、转台中心与转台法向。
[0084] 识别转台的过程如图3所示：
[0085] 031、对原始点云(^进行多平面拟合，获得所有平面及各平面的内点。
[0086] 032、对于每一平面，将其内点投影到该平面上，计算这些投影点的凸包。
[0087] 033、对于每一凸包，取其上的所有点，用最小二乘法拟合圆。
[0088] 034、筛选出拟合度达到圆拟合度阈值的拟合结果。例如，设圆拟合度阈值为0. 9， 对于所有拟合结果，保留拟合度大于等于〇. 9的各组数据，舍弃拟合度小于0. 9的各组数 据。
[0089] 上述拟合结果中的每组数据包括圆拟合公式与内点，圆拟合公式包括拟合半径、 圆心与法向。具体地，由于凸包和圆均为投影平面的二维数据，因此需要将所得二维圆心转 换到三维坐标系中，作为圆心；而法向即为投影平面的法向。
[0090] 035、从筛选出的拟合结果中选取拟合半径最接近转台半径的一组数据，将其作为 转台，获得转台内点、转台中心与转台法向。
[0091 ] 对于选取作为转台的一组数据，将其内点作为转台内点，其圆心作为转台中心，其 指向视点一侧的法向作为转台法向。
[0092] 举例说明上述"选取拟合半径最接近转台半径的一组数据"：假设所获得的拟合 结果中的各拟合半径为〇· 22m、0. 31m、0. 26m，已知转台半径为0· 25m，由于0· 26m最接近 〇· 25m，则选择0· 26m所在的一组数据。
[0093] 04、计算原始点云C1的粗配准变换矩阵T 1<3
[0094] 在计算粗配准变换矩阵1\时，先计算原始点云C;变换到转台中心坐标系Ot的转台 中心变换矩阵Ta，转台中心坐标系Ot是以转台中心为原点，转台法向为Z轴方向，转台中心 指向视点的矢量在转台平面上的投影方向为Y轴方向；再计算绕转台中心坐标系Ot的Z轴、 向转台旋转相反方向转过转台所累计转角的转台旋转变换矩阵Tb，将转台中心变换矩阵Ta与转台旋转变换矩阵Tb相乘得到粗配准变换矩阵T 1= T aXTb。
[0095] 具体说明粗配准变换矩阵!\的计算过程：图8所示为该计算过程的示意图。如图 8. (a)所示，已知的转台中心％与转台法向1^已在图中标出，对于原始点HC1，其坐标系为 相机坐标系为Oc。则根据这些数据，如图8. (b)所示，首先需要计算原始点云C/变换到转 台中心坐标系Ot的转台中心变换矩阵Ta，转台中心坐标系Ot的方位已在图中标出，即以转 台中心Qt为原点，转台法向η Z轴方向，转台中心Q向视点Qc^矢量在转台平面上的 投影方向为Y轴方向。该操作的目的在于将点云的坐标系变换到转台中心的位置，以便再 根据转台累计转角来绕转台轴线旋转。
[