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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明涉及三维数据可视化技术领域，解决了现有技术难以获取航空飞行器在大场景下点云数据的技术问题，尤其涉及一种测量航空飞行器表面紧固件凹凸量的视觉引导拍摄方法，该方法包括以下步骤：获取大视场范围3D相机以全局的视角拍摄飞机外表面区域的目标数据；将目标数据输入至用于紧固件识别的双通道多模态融合网络中，得到与紧固件区域对应的目标点云数据。本发明应用于自动化测量设备中，实现对航空飞行器紧固件的自动引导拍摄获取在大场景下的数据采集，自主完成各种场景下的铆钉紧固件的识别、定位、测量，解决测量场景大而导致的难以获取点云数据的问题，提高对于铆钉紧固件凹凸量的测量效率。

主权项：1.一种测量航空飞行器表面紧固件凹凸量的视觉引导拍摄方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取大视场范围3D相机以全局的视角拍摄飞机外表面区域的目标数据，目标数据包括大场景二维图像数据P2d和三维点云数据P3d，标定矩阵记作S2、将目标数据输入至用于紧固件识别的双通道多模态融合网络中，得到与紧固件区域对应的目标点云数据；S3、根据目标点云数据，通过求解最小覆盖问题来指导小视场高精度3D相机以局部的视角对紧固件区域全覆盖拍摄，生成小视场3D相机满足全覆盖拍摄的所有拍摄点位，具体过程包括以下步骤：S31、定义求解拍摄站位的最小数目的决策变量xij和yi，即：xij表示是否将坐标点i包括在第j次拍摄中，如果xij＝1，则表示拍摄中包含了点i；否则，xij＝0；yi表示第j次拍摄是否被使用，如果yi＝1，则表示第j次拍摄被使用；否则，yi＝0；S32、建立在拍摄站位全覆盖下最小化拍摄次数的目标函数以及约束条件，其中：目标函数为： 约束条件为： 其中，k为拍摄次数j的数量；n为坐标点i的数量；S33、将目标函数转化为将第三个约束条件引入一个松弛变量sj将其转化为等式：S34、根据约束条件和目标函数使用单纯形法构建单纯形表来求解目标函数；S35、初始化单纯形表，通过选择入基变量和出基变量后执行迭代过程更新单纯形表，直到找到最优解为止，该最优解即为小视场3D相机满足全覆盖拍摄的所有拍摄点位；S4、计算3D相机在若干拍摄点位上全覆盖拍摄飞机外表面区域最佳的拍摄位置和拍摄方向，具体过程包括以下步骤：S41、将每个拍摄点位内所有紧固件区域的点作为一个集合{P|Pi＝xi,yi,zi}，并计算紧固件区域全部质心C的坐标；S42、根据集合{P|Pi＝xi,yi,zi}对应的法向量集合{V|vi＝vxi,vyi,vzi}计算质心的法线方向vC＝vxc,vyc,vzc；S43、质心向法向量方向推移相机景深Ch，计算小视场3D相机的拍摄位置以及拍摄方向即： 其中，vC为质心的法线方向。

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百度查询： 南京航空航天大学 一种测量航空飞行器表面紧固件凹凸量的视觉引导拍摄方法