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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明涉及三维点云数据处理技术领域，解决了目前对于航空管路的中心线难以进行准确拟合的技术问题，尤其涉及一种基于法线、曲率联合约束的航空管路中心线拟合方法，该方法包括以下步骤：获取任一区域内航空管路的输入点云数据，并计算输入点云数据中每个点的法线向量和主曲率；根据每个点的法线向量和主曲率对输入点云数据施加法线和主曲率的联合约束得到预处理的管路点云数据；采用AP‑Net模型对航空管路图像进行检测，输出包含管路中心点和边界框的管路位置信息。本发明通过对航空管路点云数据进行处理，实现航空管路中心线的快速测量，既解决了测量效率低、任务重、工序繁琐等问题，又实现了高精度的测量，保证了测量结果的可靠性。

主权项：1.一种基于法线、曲率联合约束的航空管路中心线拟合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取任一区域内航空管路的输入点云数据，并计算输入点云数据中每个点的法线向量NPi和主曲率k1、k2；S2、根据每个点的法线向量NPi和主曲率k1、k2对输入点云数据施加法线和主曲率的联合约束得到预处理的管路点云数据，具体过程包括以下步骤：S21、随机寻找点Pi的相邻点Pj，则点Pi和相邻点Pj的法线角度之差为θPi,Pj；S22、根据法线角度之差θPi,Pj定义法线角度误差函数Lθ，法线角度误差函数Lθ为：Lθ＝θPi,Pj-θ0 其中，Δd为输入点云数据采集设备的分辨率；D为管路设计时的直径；S23、分别计算主曲率k1、k2的曲率约束误差函数主曲率k1的曲率约束误差函数为： 主曲率k2的曲率约束误差函数为： S24、根据法线角度误差函数Lθ和曲率约束误差函数确定法线和曲率的联合约束fPi,θ,k1,k2，即： 其中，l0、l1、l2是权重系数；S25、根据联合约束fPi,θ,k1,k2判断点Pi是否符合约束条件；若|fPi,θ,k1,k2|≤σ时，表示点Pi符合约束条件，则保留点Pi；若|fPi,θ,k1,k2|σ时，表示点Pi不符合约束条件，则删去点Pi，其中σ是误差函数的阈值；S3、采用AP-Net模型对航空管路图像进行检测，输出包含管路中心点和边界框的管路位置信息，具体过程包括以下步骤：S31、获取包含标注每个管路的中心点和边界框的图像数据作为训练集；S32、采用训练集对AP-Net模型进行训练，用以调整AP-Net模型的内部参数，具体过程包括以下步骤：S321、在AP-Net模型的预测阶段生成输入图像I中关键点groundtruth的热图并根据热图定位航空管路的中心点；S322、使用损失函数L0对AP-Net模型的预测阶段进行训练；S323、通过损失函数L1对局部偏置项进行训练，并采用局部偏置项补偿中心点；S324、根据中心点生成以关键点为中心的边界框的宽Width和高Height，即为包含管路中心点和边界框的管路位置信息，并使用损失函数L2进行训练；S325、构建用于训练AP-Net模型的损失函数Ldet，其中：Ldet＝L0+λ1L1+λ2L2其中，λ1＝0.1，λ2＝1；S33、航空管路图像输入至训练后的AP-Net模型中得到准确定位管路位置的管路位置信息；S4、根据管路位置信息对管路点云数据进行聚类得到航空管路的主要管路点云数据，并采用最小二乘法对主要管路点云数据进行中心线拟合，具体过程包括以下步骤：S41、将管路位置信息映射到三维点云空间，并采用层次聚类方法得到主要管路点云数据；S42、基于三维曲线模型C建立最小二乘拟合模型；S43、计算主要管路点云数据中每一个点Mi的残差eMi,C，即： S44、根据残差eMi,C计算点Mi的残差平方和E，即： 其中，n为主要管路点云中所有点数，r为主要管路点云拟合出的半径；S45、不断优化残差平方和E中的参数，使主要管路点云数据中所有点的残差平方和E最小化拟合出最佳的最小二乘拟合模型，即为主要管路点云数据的中心线。

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