一种获取目标形态的多维测量方法与流程

(n-n)、l-(n-n)整合，形成基于待测量目标所在承载面的虚拟背景测量空间，该虚拟背景测量空间为矩阵点n和虚拟矩阵点n-n共同构成的立体空间。
11.进一步的，步骤s1所述矫正参数为：首先计算矩阵点n与所选定的测量参考面上的矩阵点n或虚拟矩阵点n-n的距离差lc-n。然后通过函数计算式，将l-n和lc-n形成计算转换关系，该计算转换关系即为矫正参数。
12.进一步的，步骤s3所述根据s1所述转换模型和步骤s2所得矫正参数，将待测量目标及待测量目标所在承载面转换形成虚拟目标测量空间的方法为：首先，快速测距装置对待测量目标所在承载面进行矩阵式测量，获得当前测量矩阵点相对快速测距装置的距离l-cn，cn为具有测量目标时当前测量矩阵点的矩阵点编号。然后根据l-cn对应的测量矩阵点cn所占据虚拟矩阵点n-n的位置，采用虚拟矩阵点n-n对应的矩阵点n的矫正参数矫正后得到该测量点的虚拟测量矩阵点。最后整合全部虚拟测量矩阵点形成虚拟目标测量空间。
13.进一步的，所述测量装置包括：投影装置。步骤s3所述识别到待测量目标所在承载面上出现待测量目标的方法为：首先所述投影装置向待测量目标所在承载面进行投影形成背景投影面。然后当待测量目标所在承载面出现待测量目标时，背景投影面出现静止物体阴影，此时投影装置对待测量目标进行造影，基于投影装置与待测量目标之间的相对角，基于几何计算形成待测量目标的投影结构，并标记该投影结构的序号或编号。
14.进一步的，步骤s4所述对比虚拟背景测量空间和虚拟目标测量空间，得到待测量目标的在虚拟背景测量空间背景中的虚拟形态的方法为：以虚拟目标测量空间与虚拟背景测量空间中，原测量点距离和角度重合的部分为锚点，将虚拟目标测量空间锚定为与虚拟背景测量空间各虚拟点阵重合的虚拟空间。然后根据投影结构对测量目标的未测量面进行数据填充，从而得到在虚拟背景测量空间中，位于虚拟测量面上的测量目标的虚拟形态。
15.进一步的，在进行将虚拟目标测量空间锚定为与虚拟背景测量空间各虚拟点阵重合的虚拟空间时，首先以虚拟目标测量空间与虚拟背景测量空间中，原测量点距离和角度重合的部分为锚点，将虚拟目标测量空间中的虚拟测量矩阵点与虚拟背景测量空间中对应位置的虚拟矩阵点进行对比，出现位置误差的点位，基于虚拟矩阵点位置数据对虚拟测量矩阵点位置数据进行点位位置数据矫正。待全部虚拟测量矩阵点的位置数据矫正完成后，判定该动作完成。
16.进一步的，所述根据投影结构对测量目标的未测量面进行数据填充的方法为：首先在虚拟背景测量空间中，根据已获取的虚拟测量矩阵点数据形成测量目标面向快速测距装置的虚拟形态模型-测量面。然后根据投影装置与快速测距装置的相对位置关系，将投影结构调整为虚拟形态模型-测量面拟合的位置处。然后调整投影结构大小，使得投影结构与虚拟形态模型-测量面最大限度重合。之后以拟合态下的投影结构的结构边界为补充点进行数据点补充。最后根据补充的数据点在虚拟背景测量空间中的位置，获得该数据点的位置数据。
17.进一步的，所述测量装置包括：摄影装置。所述摄影装置对待测量目标所在承载面进行持续摄影，并进行摄影录像记录和待测量目标辅助识别。
18.进一步的，所述待测量目标辅助识别包括：首先当待测量目标所在承载面摄影画面固定预设时间时，影像识别系统判定该画面为背景画面。然后影像识别系统将背景画面中的全部拍摄物做简化处理，并结合投影装置数据信息，得到简化背景后的投影背景。最后
当待测量目标所在承载面出现测量目标时，影像识别系统追踪待测量目标并标记序号或编号后，将待测量目标影像信息结合投影装置数据信息，对待测量目标造影的投影结构进行结构修正。
19.本发明至少具有以下有益效果之一：
20.1.本发明采用特有的测量结合相应的虚拟模型分析方法，最少仅需要1个快速测距装置就能完成对目标测量物的测量工作。
21.2.本发明通过投影装置和拍摄装置的联合运用，显著提高了测量精度，输出的测量目标形态数据精度误差为0.04-0.6cm。
22.3.本发明特有的虚拟模型分析方法，可显著降低分析过程的运算量和计算难度，将测量分析的时间提高至0.01-0.001秒。
23.4.本发明需要的物理硬件复杂程度较低，且测量过程产生的通讯数据量较小，用交底带宽的通讯方法或者通讯线路即可实现测量数据的实时传递。因此可显著降低装置的制造成本，提高装置的运用范围。
附图说明
24.图1为本发明形成虚拟背景测量空间的过程示意图。
25.图2为本发明测量目标测量物时的快速测距装置测量场结构示意图。
26.图3为本发明补充数据点的过程示意图。
具体实施方式
27.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
28.实施例1
29.一种获取目标形态的多维测量方法，包括：
30.s1.通过测量装置对待测量目标所在承载面进行矩阵式测量，根据转换模型将待测量目标所在承载面转换形成虚拟背景测量空间。
31.s2.在虚拟背景测量空间中选定虚拟测量面，形成待测量目标所在承载面各点阵相对虚拟测量面的矫正参数。
32.s3.识别到待测量目标所在承载面上出现待测量目标时，通过测量装置对待测量目标及待测量目标所在承载面进行矩阵式测量，根据s1所述转换模型和步骤s2所得矫正参数，将待测量目标及待测量目标所在承载面转换形成虚拟目标测量空间。
33.s4.对比虚拟背景测量空间和虚拟目标测量空间，得到待测量目标的在虚拟背景测量空间中，位于虚拟测量面上的虚拟形态。所述虚拟形态由矩阵排列的待测量目标的虚拟测量点构建而成。所述虚拟测量点包含点位数据信息，所述点位数据信息中至少包括该虚拟测量点相对虚拟测量面预设标定点的三维距离数据。
34.s5.根据需要，以虚拟形态数据为基础，输出待测量目标的测量数据。所述根据需要输出待测量目标的测量数据，可以是根据需要，以虚拟形态数据为基础，通过分析软件从虚拟形态模型中获取相应的数据信息，计算后输出待测量目标的三维尺寸数据，或者体积计算数据，或者指定截面的二维尺寸数据等。
35.所述测量装置包括：快速测距装置2和投影装置3。所述快速测距装置2具有点阵投射和/或扫描测距功能。
36.步骤s1所述根据转换模型形成各点阵的转换参数，将待测量目标所在承载面转换形成虚拟背景测量空间的方法为：如图1所示，首先，快速测距装置2对待测量目标所在承载面1进行矩阵式测量，获得当前测量矩阵点相对快速测距装置的距离l-n，n为当前测量矩阵点的矩阵点编号。然后记录矩阵点n相对快速测距装置2的角度j-n和对应的l-n。之后通过虚拟角度赋予的方式，根据函数计算，获得矩阵点n垂直上方预设范围和/或垂直下方预设范围内虚拟矩阵点n-n的角度j-(n-n)和对应的l-(n-n)。最后将全部矩阵点n的j-n、l-n、j-(n-n)、l-(n-n)整合，形成基于待测量目标所在承载面1的虚拟背景测量空间5，该虚拟背景测量空间5为矩阵点n和虚拟矩阵点n-n共同构成的立体空间。
37.步骤s1所述矫正参数为：首先计算矩阵点n与所选定的测量参考面上的矩阵点n或虚拟矩阵点n-n的距离差lc-n。然后通过函数计算式，将l-n和lc-n形成计算转换关系，该计算转换关系即为矫正参数。
38.如图2所示，步骤s3所述识别到待测量目标所在承载面上出现待测量目标的方法为：首先所述投影装置3向待测量目标所在承载面1进行投影形成背景投影面。然后当待测量目标所在承载面1出现待测量目标6时，背景投影面出现静止物体阴影，此时投影装置3对待测量目标进行造影，基于投影装置3与待测量目标6之间的相对角，基于几何计算形成待测量目标的投影结构，并标记该投影结构的序号或编号。
39.步骤s3所述根据s1所述转换模型和步骤s2所得矫正参数，将待测量目标及待测量目标所在承载面转换形成虚拟目标测量空间的方法为：首先，快速测距装置2对待测量目标所在承载面1进行矩阵式测量，获得当前测量矩阵点相对快速测距装置2的距离l-cn，cn为具有测量目标6时当前测量矩阵点的矩阵点编号。然后根据l-cn对应的测量矩阵点cn所占据虚拟矩阵点n-n的位置，采用虚拟矩阵点n-n对应的矩阵点n的矫正参数矫正后得到该测量点的虚拟测量矩阵点。最后整合全部虚拟测量矩阵点形成虚拟目标测量空间。
40.步骤s4所述对比虚拟背景测量空间和虚拟目标测量空间，得到待测量目标的在虚拟背景测量空间背景中的虚拟形态的方法为：以虚拟目标测量空间与虚拟背景测量空间中，原测量点距离和角度重合的部分为锚点，将虚拟目标测量空间锚定为与虚拟背景测量空间各虚拟点阵重合的虚拟空间。然后根据投影结构对测量目标的未测量面进行数据填充，从而得到在虚拟背景测量空间中，位于虚拟测量面上的测量目标的虚拟形态。
41.本发明所述快速测距装置2，根据需要可以是红外测距装置、微波测距装置等测距装置。
42.现有的单一装置智能测量方法一般都是：首先标记或自动识别待识别目标，然后获取待识别目标当前的二维识别数据，之后通过快速测距装置2测量待识别目标相对快速测距装置2的距离，基于近大远小的几何原理，将待识别目标当前的二维识别数据同比例转换成二维测量数据，从而输出待测量目标的扫描面测量数据。但是，无法输出待识别目标的体积数据。当需要测量待识别目标的体积数据时，往往需要至少3台点云扫描装置，从不同角度对待识别目标进行识别和分析，然后将获取的数据基于数模分析方法构建成虚拟模型，然后再基于近大远小的几何原理，将待识别目标的虚拟模型数据同比例转换成测量数据。构建虚拟模型过程中一般采用的都是3d点云扫描+3d模型构建技术，该技术在进行点云
扫描时首先就需要标定海量的扫描点，其次在进行3d模型构建过程中需要对3台点云扫描装置获取的数据进行比对，以准确的将3台点云扫描装置的数据各自构建的扫描目标的一部分虚拟模型进行拼接，形成正确的待测量目标的虚拟模型，以及在拼接过程中将重合部分覆盖。因此上述技术需要获取大量的扫描数据，要求计算机进行非常复杂的计算，在采用与本发明性能相似的测量装置的基础上，基于高性能专用计算机，现有技术最终输出的测量精度一般在1.2-2.8cm之间，识别速度一般0.8-1.5秒之间。同时，由于现有技术测量结果的输出，需要基于近大远小的几何原理，对虚拟模型进行同比例放大/缩小后输出结果，一但待测量目标位于倾斜面或凹凸面上，而构建模型过程中未能准确识别该倾斜面或凹凸面，则必然会产生底面位置判断的误差，从而导致输出的待测量目标测量数据，尤其是高度和体积数据出现较为巨大的误差值。
43.相比较现有技术，本发明以投影装置识别待测量目标所在承载面1上是否出现待测量目标6，识别方法可以是根据出现在背景投影面上的异物阴影的稳定时间，当出现在背景投影面上的异物阴影的稳定时间超过阈值时，判定该异物阴影为待测量目标。所述稳定时间为异物阴影不再位移的时间。然后基于快速测距装置2和本发明所述方法在虚拟背景测量空间的虚拟测量面上构建测量目标的虚拟形态，构建过程仅需要获得待测量目标的距离数据和投影结构数据，因此数据获取的过程非常迅速，数据传输需要的带宽也小得多，即使采用usb、蓝牙等短距离传输技术或2g以上移动网络均可满足本发明实时数据传输的需要。而本发明虚拟模型构建过程涉及的运算函数主要为三角函数和比例转换函数，计算量远远低于3d点云+3d模型构建技术，因此对处理器装置的计算性能要求也比采用3d点云+3d模型构建技术时的处理器计算性能低很多。此外，本发明虚拟建模过程中具有矫正参数的设置，该设置将待测量目标虚拟后置于绝对平面的虚拟测量面上进行分析获取形态数据，有效避免了由于待测量目标所在承载面1倾斜或坑洼导致的测量数据误差过大的问题。在采用现有中低性能硬件，如：acconeer的a111-001-tr红外测距传感器、凌上的微型摄像装置、dlp红外投影仪和中低性能处理器，如：intel奔腾g2020的基础上，测量目标形态数据精度误差为0.4-0.6cm，测量分析的时间提高至0.005-0.01秒。如采用与上述设备相同或近似功能的设备，在基本水平的光滑、单一色彩测量面上测量，以现有3d点云扫描+3d模型构建技术进行目标测量，误差约为2.2-3.5cm，测量时间根据目标结构复杂程度约为1-15秒不等。如采用与上述设备相同或近似功能的设备，在基本水平的光滑、单一色彩测量面上测量，以现有结构光技术进行目标测量，误差约为0.8-1.0cm，测量时间根据目标结构复杂程度约为0.5-3秒不等。可见，本发明相比现有技术在硬件要求、测量速度、测量精度等方面均具有了极为显著的进步，且由于本发明对硬件要求和待测量目标所在承载面1的要求较低，只要能放置待测量目标6，即使是斜面、凹凸面等测量面，均为实现快速、准确的测量，因此可在多种场合进行组合运用，而不存在固定的装置结构限制。当选用更高级的硬件和处理器时，虽然成本会有所上升，但是测量目标形态数据精度误差可提高至为0.04cm左右，测量分析的时间提高至0.001秒。理论上随着硬件性能的继续提高，测量精度和测量时间还能进一步改善。
44.实施例2
45.基于实施例1所述获取目标形态的多维测量方法，在进行将虚拟目标测量空间锚定为与虚拟背景测量空间各虚拟点阵重合的虚拟空间时，首先以虚拟目标测量空间与虚拟
背景测量空间中，原测量点距离和角度重合的部分为锚点，将虚拟目标测量空间中的虚拟测量矩阵点与虚拟背景测量空间中对应位置的虚拟矩阵点进行对比，出现位置误差的点位，基于虚拟矩阵点位置数据对虚拟测量矩阵点位置数据进行点位位置数据矫正。待全部虚拟测量矩阵点的位置数据矫正完成后，判定该动作完成。该方法是对虚拟测量矩阵点位置数据信息的进一步修正，由于快速扫描装置2的扫描精度误差，有时会出现系统性或部分点位的数据误差，采用该方法修正后可显著降低由于扫描误差导致的虚拟测量矩阵点的位置数据误差，从而进一步提高输出时的测量数据精度，在采用现有中低性能硬件，如：acconeer的a111-001-tr红外测距传感器、凌上的微型摄像装置、dlp红外投影仪和中低性能处理器，如：intel奔腾g2020的基础上，相比实施例1可将测量精度误差降低至0.2cm左右。
46.实施例3
47.基于实施例1所述获取目标形态的多维测量方法，所述根据投影结构对测量目标的未测量面进行数据填充的方法为：首先在虚拟背景测量空间中，根据已获取的虚拟测量矩阵点数据形成测量目标面向快速测距装置的虚拟形态模型-测量面。然后根据投影装置与快速测距装置的相对位置关系，将投影结构调整为虚拟形态模型-测量面拟合的位置处。然后调整投影结构大小，使得投影结构与虚拟形态模型-测量面最大限度重合。之后以拟合态下的投影结构的结构边界为补充点进行数据点补充。最后根据补充的数据点在虚拟背景测量空间中的位置，获得该数据点的位置数据。
48.如图2所示，当待测量目标6出现在待测量目标所在承载面1上时，由于待测量目标6的遮挡作用，快速测距装置2形成的扫描场会在待测量目标6上形成扫描面601和遮挡面602，同时会在待测量目标所在承载面1与待测量目标6之间形成遮挡空间7。如果不进行数据补充而直接建立虚拟模型，则虚拟模型最终展示的形态要么仅有扫描面601，要么是待测量目标6和遮挡空间7的累加，均会导致测量数据出现巨大误差。因此本发明采用了如图3所示的数据补充方法，即：首先如图3中a所示，基于快速测距装置2的扫描数据，在虚拟测量面上构建扫描面601的虚拟模型。然后如图3中b所示，将投影结构3与扫描面601的虚拟模型拟合，形成矫正基础。最后如图3中c所示，将遮挡面602的虚拟模型补充至扫描面601的虚拟模型中，形成最终的待测量目标的虚拟模型。
49.申请人研究发现，尤其是在进行多目标测量时，现有3d点云扫描+3d模型构建技术或结构光测量技术，由于测量目标之间的相互遮挡，很可能输出的虚拟模型是多个目标相互连接构成的，与实际待测量目标会形成显著差异，从而导致输出的目标形态和测量数据均出现巨大误差。因此3d点云扫描+3d模型构建技术或结构光测量技术一般都要求一次测量一个目标，杜绝多目标同时测量。然而，采用本实施例上述方法可有效解决上述问题。一方面采用本实施例技术，可以解决由于虚拟模型构建不充分或加载了遮挡空间7或由于多目标之间的相互遮挡导致的测量错误问题。另一方面本实施例技术可以解决多目标测量问题，这是由于本发明基于投影结构3区分与补全扫描形成的目标虚拟模型，而不完全依赖扫描测量形成虚拟模型。这就有效解决了多目标同时测量时，将个目标有效区分的问题。当然出现严重的多目标相互遮挡情况时，也在一定程度上也会降低本发明的测量精度，这是由于被遮挡目标大部分形态被遮挡后，快速测距装置2难以获得被遮挡目标的大部分形态数据，在根据投影结构进行虚拟模型补全的过程中可能会造成虚拟模型的形态错误。但是相
比现有技术，本发明可以实现对多目标的同时测量，当多目标之间相互遮挡不严重时，可以精确输出测量目标数据，当多目标之间相互遮挡严重时，可以精确输出未遮挡或遮挡面较小的目标的测量数据，仅在被遮挡严重的目标测量时存在超出预设误差范围的误差值。相比现有技术无法对多目标测量，或一但多目标之间由相互遮挡就会形成连体虚拟模型从而导致无法识别目标及测量误差的极大误差相比，本发明实现了技术上的显著突破。
50.实施例4
51.基于实施例1所述获取目标形态的多维测量方法，如图1所示，所述测量装置包括：摄影装置4。所述摄影装置4对待测量目标所在承载面1进行持续摄影，并进行摄影录像记录和待测量目标辅助识别。
52.所述待测量目标辅助识别包括：首先当待测量目标所在承载面1摄影画面固定预设时间时，影像识别系统判定该画面为背景画面。然后影像识别系统将背景画面中的全部拍摄物做简化处理，并结合投影装置3数据信息，得到简化背景后的投影背景。最后当待测量目标所在承载面1出现待测量目标6时，影像识别系统追踪待测量目标6并标记序号或编号后，将待测量目标6影像信息结合投影装置3数据信息，对待测量目标造影的投影结构进行结构修正。
53.采用投影装置造影获得待测量目标的投影结构，并基于投影结构补充数据信息，从而获得待测量目标准确的虚拟模型，是本发明可以实现快速准确测量的关键点之一。但是单纯采用投影装置，当待测量目标所在承载面1是复杂面，如：颜色不均一、外形复杂、背景杂物多等情况下，造影的准确性会收到影响，进而造成测量误差过大。而采用摄影装置4结合上述方法可有效克服这一问题的出现，从而使得本发明即使在待测量目标所在承载面1是复杂面的环境中，也能准确识别和测量待测量目标。而现有技术如：3d点云扫描+3d模型构建技术或结构光测量技术则要求待测量目标所在承载面1一定要是光滑、颜色单挑的平明，否则就会一方面会极大拖慢测量速度，另一方面对于结构光测量技术，如果待测量目标所在承载面1背景复杂，则会严重干扰结构光的组成，不仅增大了分析识别的难度，而且极容易由于背景色彩干扰造成严重的测量误差。
54.此外，还可以对测量过程进行视频记录，以便在需要的时候查找测量影像信息。
55.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。