三维扫描数据的处理方法、装置、系统、设备和介质与流程

1.本技术涉及三维扫描领域，特别是涉及一种三维扫描数据的处理方法、装置、三维扫描系统、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.在使用三维扫描系统获得三维扫描模型时，会使用到扫描帧数据。在扫描时，三维扫描模型可以是通过一次性扫描完成，也可以是分多次完成扫描。通常，在使用扫描帧数据形成三维扫描模型后，扫描帧数据的信息将会被丢弃，用户在完成扫描后，发现三维扫描模型产生空隙、精度下降、细节质量低等问题时，也只能重新再次扫描获取扫描帧数据，扫描后继而又会面临同样的问题，这大大影响了扫描效率和扫描精度，也降低了用户的体验感。


技术实现要素：

3.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种三维扫描数据的处理方法、装置、三维扫描系统、计算机设备和存储介质。
4.第一方面，本发明实施例提出一种三维扫描数据的处理方法，所述方法包括：
5.获取扫描帧数据；其中，所述扫描帧数据包括目标对象的激光点云信息以及扫描设备的位姿信息；
6.根据所述扫描帧数据进行数据重构，得到三维扫描模型；其中，在数据重构时，识别细节区域，并根据所述扫描帧数据调整所述细节区域的显示模型。
7.在一实施例中，所述在数据重构时，识别细节区域包括：
8.确定所述激光点云信息中的特征点；
9.将所述特征点所在的区域确定为细节区域。
10.在一实施例中，所述确定所述激光点云信息中的特征点包括：
11.计算所述激光点云信息中各激光点信息的曲率；
12.将曲率大于或等于设定阈值的激光点信息确定为特征点。
13.在一实施例中，所述根据所述扫描帧数据调整所述细节区域的显示模型包括：
14.确定所述显示模型是否满足设定要求，并在所述显示模型不满足设定要求的情况下，调整当前的解析度，并根据所述扫描帧数据再次调整所述细节区域的显示模型。
15.在一实施例中，所述扫描帧数据还包括扫描设备扫描过程中的温度信息；所述方法还包括：
16.基于所述温度信息确定所述激光点云信息中所对应的激光点信息的权重确定所述激光点云信息中所对应的激光点信息的权重；其中，在设定温度范围内的激光点信息的权重大于在设定温度范围外的激光点信息的权重；
17.基于所述权重，对所述三维扫描模型进行优化。
18.在一实施例中，所述方法还包括：
19.在用户基于所述扫描帧数据再次进行扫描后，获取更新后的扫描帧数据；
20.根据所述更新后的扫描帧数据进行数据重构，得到更新后的三维扫描模型。
21.第二方面，本发明实施例提出一种三维扫描数据的处理装置，所述装置包括：
22.数据获取模块，用于获取扫描帧数据；其中，所述扫描帧数据包括目标对象的激光点云信息以及扫描设备的位姿信息；
23.数据重构模块，用于根据所述扫描帧数据进行数据重构，得到三维扫描模型；其中，在数据重构时，识别细节区域，并根据所述扫描帧数据调整所述细节区域的显示模型。
24.第三方面，本发明实施例提出一种三维扫描系统，所述系统包括用于获取目标对象的激光点云信息的扫描设备、用于获取扫描设备的位姿信息的跟踪设备以及如第二方面所述的三维扫描数据的处理装置。
25.第四方面，本发明实施例提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行第一方面的步骤。
26.第五方面，本发明实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现执行第一方面的步骤。
27.相比于现有技术，上述方法、装置、系统、计算机设备和存储介质，通过获取扫描帧数据；其中，所述扫描帧数据包括目标对象的激光点云信息以及扫描设备的位姿信息；根据所述扫描帧数据进行数据重构，得到三维扫描模型；其中，在数据重构时，识别细节区域，并根据所述扫描帧数据调整所述细节区域的显示模型。本发明保留扫描帧数据的激光点云信息等，利用保留的信息进行重构，而不需要重新再次扫描获取扫描帧数据，提高了扫描效率；另外还可以在数据重构时，通过利用扫描帧数据调整细节区域的显示模型，使得细节区域满足设定要求。
附图说明
28.图1为一个实施例中三维扫描系统的结构示意图；
29.图2为另一个实施例中三维扫描系统的结构示意图；
30.图3为一个实施例中三维扫描数据的处理方法的流程示意图；
31.图4为一个实施例中细节区域确定方法的流程示意图；
32.图5为一个实施例中特征点确定方法的流程示意图；
33.图6为一个实施例中模型优化方法的流程示意图；
34.图7为一个实施例中模型更新方法的流程示意图；
35.图8为一个实施例中三维扫描数据的处理装置的结构示意图；
36.图9为一个实施例中计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
37.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
38.本技术提出的三维扫描数据的处理方法可以应用于如图1所示的三维扫描系统，该三维扫描系统包括扫描设备101、跟踪设备102和处理装置103，其中，扫描设备101用于获取目标对象的激光点云信息，跟踪设备102用于获取扫描设备的位姿信息，处理装置103用
于基于激光点云信息和位姿信息生成扫描帧数据，还可以用于数据重构得到三维扫描模型。
39.本技术提出的三维扫描数据的处理方法可以应用于如图2所示的手持式三维扫描系统，该三维扫描系统包括手持式扫描设备201以及处理装置202，其中，手持式扫描设备201用于获取目标对象的激光点云信息以及确定自身位姿信息等，处理装置202用于基于激光点云信息和位姿信息生成扫描帧数据，还可以用于数据重构得到三维扫描模型。
40.本技术提出的三维扫描数据的处理方法还可以用于其他类型的三维扫描系统中，在此不再一一赘述。在一实施例中，如图3所示，提供了一种三维扫描数据的处理方法，以该方法应用于图1或图2中的三维扫描系统为例进行说明，包括以下步骤：
41.s301：获取扫描帧数据。
42.其中，扫描帧数据包括但不限于目标对象的激光点云信息以及扫描设备的位姿信息。在一些其他的实施例中，扫描帧数据还可以包括扫描设备的实时温度信息等。
43.激光点云信息由多个激光点信息构成，可以是通过扫描设备获取的，目标对象的表面三维数据。具体的，扫描设备根据摄像头拍摄的投射到目标对象表面的激光轮廓线的2d图案，再根据数学算法计算得到激光点云信息。
44.扫描设备的位姿信息可以通过跟踪设备获取，也可以是扫描设备基于目标对象上的标记点所计算得到，本实施例中不对扫描设备的位姿信息的获取方式进行限定。
45.在获取到激光点云信息和扫描设备的位姿信息等信息之后，再根据目标对象的激光点云信息以及扫描设备的位姿信息等生成扫描帧数据，并存储在内存或磁盘中，在数据重构时，从内存或磁盘中获取扫描帧数据。
46.由于扫描帧数据较大，内存往往无法负荷，当扫描帧数据在内存中缓存至一定大小后会写入磁盘中。
47.在本实施例中，存储的扫描帧数据，没有丢弃扫描帧数据中所包含的激光点云信息等，因此在数据重构时能够利用完整的激光点云信息。
48.s302：根据扫描帧数据进行数据重构，得到三维扫描模型；其中，在数据重构时，识别细节区域，并根据扫描帧数据调整细节区域的显示模型。
49.其中，细节区域指的是需要更多激光点信息来描述的区域，在细节区域中添加更多的激光点信息来体现其中的细节。例如，对比扫描一张平坦的圆桌上放着一个硬币，那硬币的区域可以是整个扫描区域的细节区域。用少量的激光点信息就可以表达出圆桌的模型，但是用少量的激光点信息就无法表达出硬币的模型。
50.在一些其他实施例中，还可以对细节区域进行设定。用户需要体现目标对象某一区域的更多细节，则可以将该区域设定为细节区域。
51.在本实施例中，可以通过扫描帧数据拼接的方式进行数据重构得到三维扫描模型。例如，通过获取标记点特征，按照标记点特征对扫描帧数据进行拼接。需要说明的是，在本实施例中也可以利用其他数据重构方法获得三维扫描模型，例如特征匹配的方式，对此不作限制。
52.一方面，在现有技术中，由于在实时扫描帧数据拼接合并至三维模型中后，将扫描帧数据的信息丢弃，若发现三维扫描模型产生空隙、精度下降、细节质量低等问题时，只能重新再次扫描获取扫描帧数据。在本实施例中，由于扫描帧数据保留激光点云信息、位姿信
息等，因此在数据重构时能够利用保留的激光点云信息、位姿信息等，以使得重构后的三维扫描模型满足精度要求等。
53.另一方面，在数据重构时，识别细节区域，并根据扫描帧数据调整细节区域的显示模型，以使得显示模型满足设定要求。
54.在本实施例中，可以根据需求对细节区域的激光点信息的数量进行调整，从而达到调整细节区域的显示模型的目的。例如，在细节区域保留较多的激光点信息，从而达到较好的细节效果。相应的，在三维扫描模型的非细节区域，可以适当的减少激光点信息，而减少三维扫描模型的数据大小。
55.在一实施例中，如图4所示，在数据重构时，识别细节区域包括以下步骤：
56.s401：确定激光点云信息中的特征点；
57.s402：将特征点所在的区域确定为细节区域。
58.可以理解的是，特征点相对于非特征点具有更高的重要度，因此细节区域需要更好的细节效果。首先，确定激光点云信息中的特征点，然后再将特征点所在的区域划分为细节区域。
59.需要说明的是，特征点包括但不限于颜色特征点、纹理特征点等。
60.需要说明的是，对于非细节区域的划分采用同样的方法，因此不再赘述。
61.在一实施例中，如图5所示，确定激光点云信息中的特征点包括以下步骤：
62.s501：计算激光点云信息中各激光点信息的曲率；
63.s502：将曲率大于或等于设定阈值的激光点信息确定为特征点。
64.在图像处理中，通常将曲率较大的点(即两个边缘的交点)作为特征点。
65.其中，设定阈值通常根据经验值设定，也可以根据实际需求进行设定。
66.其中，激光点信息的曲率包括但不限于高斯曲率、平均值曲率。
67.在一实施例中，根据扫描帧数据调整细节区域的显示模型的方法为：确定显示模型是否满足设定要求，并在显示模型不满足设定要求的情况下，对扫描设备的扫描参数进行调整。
68.在扫描目标对象前，用户往往不知道应该如何设置合适的解析度。面对这种场景，用户可以先大致设置一个解析度，然后判断三维扫描模型的细节区域的显示模型是否满足设定要求，在不满足设定要求的情况下，对扫描参数进行调整。
69.具体的，若细节区域的细节效果不够好，可提高扫描参数以提高细节区域的显示模型的细节效果；若细节区域的细节效果过好而导致数据量太大，可降低扫描参数以降低细节区域的显示模型的细节效果，从而可以得到用户满意的细节效果。
70.在一实施例中，扫描帧数据还包括扫描设备扫描过程中的温度信息。如图6所示，三维扫描数据的处理方法还包括以下步骤：
71.s601：基于温度信息确定激光点云信息中所对应的激光点信息的权重；
72.s602：基于权重，对三维扫描模型进行优化。
73.数据优化的目的在于提高三维扫描模型的质量，也可以降低三维扫描模型的数据大小。例如，对设定范围内的某些激光点信息进行融合得到一个或多个优化后的激光点信息。
74.扫描设备在扫描过程中所获得的激光点云信息的准确度与该扫描设备的温度相
关。在正常情况下，扫描设备的温度在某个温度区间所获得的激光点云信息最为准确，温度过高或过低所获得的激光点云信息的准确度相对较低。基于此，本实施例在数据优化时，更多的考虑在设定温度范围内的激光点云信息，从而达到更准确的对三维扫描模型优化的目的。
75.若不考虑温度对激光点云信息的影响，各激光点信息的权值相同，最后优化得到激光点信息并不准确，从而影响三维扫描模型的准确度。在本实施例中，将在设定温度范围内的激光点信息的权重设定为大于在设定温度范围外的激光点信息的权重，再基于各激光点信息的权重，对激光点信息进行优化，得到优化后更准确的的三维扫描模型。
76.在一实施例中，如图7所示，三维扫描数据的处理方法还包括以下步骤：
77.s701：获取更新后的扫描帧数据；
78.s702：根据更新后的扫描帧数据进行数据重构，得到更新后的三维扫描模型。
79.扫描帧数据在扫描的过程中不断的更新与存储，在后续进一步的数据重构时，可以获取更新后的扫描帧数据进行数据重构，从而得到更新后的三维扫描模型。
80.应该理解的是，上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
81.在一实施例中，如图8所示，本发明提供了一种三维扫描数据的处理装置，装置包括：
82.数据获取模块801，用于获取扫描帧数据；其中，扫描帧数据包括目标对象的激光点云信息以及扫描设备的位姿信息；
83.数据重构模块802，用于根据扫描帧数据进行数据重构，得到三维扫描模型；其中，在数据重构时，识别细节区域，并根据扫描帧数据调整细节区域的显示模型。
84.在一实施例中，数据重构模块包括：
85.第一确定模块，用于确定激光点云信息中的特征点；
86.第二确定模块，用于将特征点所在的区域确定为细节区域。
87.在一实施例中，第一确定模块包括：
88.计算模块，用于计算所述激光点云信息中各激光点信息的曲率；
89.第一确定子模块，用于将曲率大于或等于设定阈值的激光点信息确定为特征点。
90.在一实施例中，数据重构模块包括：
91.参数调整模块，用于确定显示模型是否满足设定要求，并在显示模型不满足设定要求的情况下，对扫描设备的扫描参数进行调整。
92.在一实施例中，扫描帧数据还包括扫描设备扫描过程中的温度信息；装置还包括：
93.第三确定模块，用于基于温度信息确定所述激光点云信息中所对应的激光点信息的权重；其中，在设定温度范围内的激光点信息的权重大于在设定温度范围外的激光点信息的权重；
94.模型优化模块，用于基于权重，对三维扫描模型进行优化。
95.在一实施例中，数据获取模块，还用于获取更新后的扫描帧数据；
96.数据重构模块，还用于根据更新后的扫描帧数据进行数据重构，得到更新后的三维扫描模型。
97.关于三维扫描数据的处理装置的具体限定可以参见上文中对于三维扫描数据的处理方法的限定，在此不再赘述。上述三维扫描数据的处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
98.在一实施例中，提供了一种三维扫描系统，如图1所示，包括用于获取目标对象的激光点云信息的扫描设备101、用于获取扫描设备的位姿信息的跟踪设备102以及上述的三维扫描数据的处理装置103。
99.处理装置103与扫描设备101、跟踪设备102可以通过有线或无线的方式进行通信。
100.处理装置包括存储模块，用于在扫描时或者在存储工程文件时，将扫描帧数据存储。
101.在一实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储动作检测数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述任一项三维扫描数据的处理方法实施例中的步骤。
102.本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
103.在一实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述任一项三维扫描数据的处理方法实施例中的步骤。
104.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(staticrandomaccessmemory，sram)或动态随机存取存储器(dynamicrandomaccessmemory，dram)等。
105.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛
盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
106.以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。