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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种混凝土梁点云的Voronoi疏密度分类逆向重建方法，该方法包括：利用迭代加权PCA初步提取混凝土梁实际点云Pr中的潜在特征点集Pc；根据设计图纸形成梁体设计特征点集Pd，并利用ICP算法匹配Pd与Pc以识别Pr对应的设计尺寸以及空间位姿，再将Pr平移、旋转至标准轴位置形成标准化点云Ps；将Ps分类到由Pd计算的各预设结构面上，形成结构面分类点集；在Pd中各个重建特征点相交面对应的结构面分类点集中提取近邻区域，利用Voronoi图判断各个近邻区域的点云疏密度质量，并标记逆向重建参考区域，计算各个重建特征点的逆向重建参考区域数量；根据各个重建特征点的逆向重建参考区域数量确定不同的设计重建点计算方法，计算各重建特征点坐标。

主权项：1.一种混凝土梁点云的Voronoi疏密度分类逆向重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1，利用迭代加权PCA初步提取混凝土梁实际点云Pr中的潜在特征点集Pc；S2，根据设计图纸形成梁体设计特征点集Pd，并利用ICP算法匹配Pd与Pc以识别Pr对应的设计尺寸以及空间位姿，再将Pr平移、旋转至标准轴位置形成标准化点云Ps；S3，依据Ps中各点到Pd中各预设结构面的距离和Ps中各点的特征法向量与预设结构面夹角将Ps分类到各预设结构面上，形成结构面分类点集；S4，在Pd中各个重建特征点相交面对应的结构面分类点集中提取近邻区域，利用Voronoi图判断各个近邻区域的点云疏密度质量，并标记逆向重建参考区域，计算各个重建特征点的逆向重建参考区域数量；S5，根据各个重建特征点的逆向重建参考区域数量确定不同的设计重建点计算方法，计算各重建特征点坐标；步骤S4的具体方法如下：根据Pd中各特征点相交的3个预设结构面，在对应的结构面分类点集中利用kd-Tree提取近邻区域点集，利用Voronoi图计算各近邻区域点集内点的Voronoi多边形面积；若近邻区域点集内Voronoi多边形的平均面积大于阈值则说明该近邻区域点云分布稀疏，不可用于Pd中对应特征点的逆向重建；反之，则说明该近邻区域点集可用于Pd中对应特征点的逆向重建，称为逆向重建参考区域；步骤S5的具体方法如下：针对各重建特征点的逆向重建参考区域数量进行如下4种不同的逆向重建方法：①有3个逆向重建参考区域：取3个逆向重建参考区域点集拟合的平面交点为对应重建特征点的计算拟合值；②有2个逆向重建参考区域：通过2个逆向重建参考区域点集拟合的平面向量v1,v2确定边界线方向v＝v1×v2，再将2个逆向重建参考区域点集沿v投影到同一平面上，拟合直线并确定交点p0，v与p0将共同确定边界线位置，再将2个逆向重建参考区域点集中距离该边界线r范围内的点投影到该边界线上，取投影端点作为对应重建特征点的计算拟合值；③有1个逆向重建参考区域：首先根据近邻点与重建特征点连线之间的最大夹角提取该逆向重建参考区域点集的边界点集，然后利用prim算法计算该边界点集的MST边集E＝{ei}与Pd中各条预设结构线，遍历边集E，计算每条边ei的两端点对于该重建特征点相交的预设结构线的距离和，取最小距离和对应的预设结构线作为待判定预设结构线，当ei与该待判定预设结构线的夹角小于π4时，则将ei的两端点分类到待判定预设结构线上，然后将分类到预设结构线内的所有点拟合为直线，取两条预设结构线拟合直线的交点作为对应重建特征点的计算拟合值；④有0个逆向重建参考区域：该情况下说明该重建特征点近邻区域点云信息缺失，则采用3个预设结构面内的所有点拟合的3个平面交点作为结果或直接输出结果奇异，由于精度问题，此时的结果只能作为预测值，而不能作为计算值。

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