本發(fā)明屬于3D打移動(dòng)掃描技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種3D打印移動(dòng)掃描裝置。

背景技術(shù)：

目前3D打印機(jī)與人們生活越來(lái)越接近，很多企業(yè)，個(gè)人用戶對(duì)3D打印的需求也越來(lái)越廣泛。而目前對(duì)于3D應(yīng)用上，在模型掃描上還存在諸多不便，制約著3D打印的發(fā)展。目前的3D打印掃描儀大多為固定的掃描儀，無(wú)法攜帶，使用戶無(wú)法按照自己的想法去實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地掃描。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

述為了彌補(bǔ)上述3D打印中個(gè)人用戶不能及時(shí)掃描，掃描設(shè)備不便攜帶的缺陷，本發(fā)明提出一種3D打印移動(dòng)掃描裝置。

實(shí)現(xiàn)上述有益效果的技術(shù)方案為，一種3D打印移動(dòng)掃描裝置，包括本體，與所述本體連接的腕帶，與所述本體安裝到一起的掃描組件，所述本體設(shè)有可旋轉(zhuǎn)的外圈、電路板、分別與所述電路板電連接的液晶顯示模塊、輸入模塊，所述掃描組件包括與所述電路板設(shè)置到一起的處理模塊和與所述外圈設(shè)置到一起的掃描模塊，所述處理模塊與分別與所述掃描模塊、液晶顯示模塊通過(guò)所述電路板電連接；還包括輸出模塊，所述輸出模塊通過(guò)所述電路板與所述處理模塊連接；還包括時(shí)間模塊，所述時(shí)間模塊設(shè)置在電路板上并與所述液晶顯示模塊、輸入模塊電連接。

本技術(shù)方案中，采用類(lèi)似IWAICH的技術(shù)手段，將3D掃描儀集成到可以計(jì)時(shí)的手表上，由于目前電子表的集成電路十分發(fā)達(dá)，其時(shí)間模塊體積可以做的非常小，給掃描儀，尤其是一些要求精度高的3D掃描帶來(lái)足夠的安裝空間。本發(fā)明中，將掃描部分設(shè)置到可旋轉(zhuǎn)的外圈上，在掃描過(guò)程中可以旋轉(zhuǎn)角度，根據(jù)使用者個(gè)人愛(ài)好選定角度，同時(shí)也可以實(shí)現(xiàn)在一個(gè)點(diǎn)對(duì)周?chē)h(huán)境進(jìn)行圓周掃描，如掃描房間內(nèi)的家具，內(nèi)飾，構(gòu)建房間內(nèi)部模型，或者對(duì)一個(gè)物體進(jìn)行多角度掃描，如選定一個(gè)小物體作為圓心，構(gòu)建一條掃描圓周線，將本體放到圓周線上對(duì)圓心內(nèi)的物體進(jìn)行多角度或360度掃描，構(gòu)建掃描模型，而液晶顯示模塊則將及時(shí)的掃描結(jié)果顯示出來(lái)，提示掃描步驟，同時(shí)輸入模塊可以根據(jù)需要設(shè)定掃描過(guò)程，同時(shí)實(shí)現(xiàn)手表和掃描儀之間的切換。

可選的，所述本體還包括外殼，所述外殼內(nèi)設(shè)有安裝電路板的卡槽，所述外殼頂部設(shè)有與所述外圈對(duì)應(yīng)安裝的座圈，所述座圈上設(shè)有觸點(diǎn)，所述外圈上設(shè)有與所述觸點(diǎn)電連接的環(huán)形觸片，所述觸點(diǎn)通過(guò)所述電路板與所述處理模塊連接，所述觸片與所述掃描模塊連接，所述掃描模塊通過(guò)所述觸點(diǎn)和觸片與所述處理模塊電連接。本技術(shù)方案中，外圈與座圈之間的安裝方式使其可以完成360度掃描，同時(shí)觸點(diǎn)、觸片電連接方式保證其任何角度都有電連接。

可選的，所述觸片包括內(nèi)環(huán)觸片和外環(huán)觸片，所述觸點(diǎn)包括與內(nèi)環(huán)觸片接觸的第一觸點(diǎn)和與外環(huán)觸片接觸的第二觸點(diǎn)，所述掃描模設(shè)有兩個(gè)攝像頭，分別連接到內(nèi)環(huán)觸片和外環(huán)觸片上。本技術(shù)方案中，由于3D掃描大多需要雙掃描頭交叉計(jì)算角度成像，采用內(nèi)外觸片，保證處理模塊分別收到兩個(gè)攝像頭的數(shù)據(jù)，使所有的計(jì)算過(guò)程都在處理模塊完成，掃描模塊基本不承擔(dān)后期計(jì)算，使其體積盡量減小，進(jìn)而減小外圈體積，有效提高設(shè)置在外圈中央的高液晶顯示模塊的面積，更加有利于使用者的觀測(cè)。

可選的，還包括副體，所述副體內(nèi)設(shè)有儲(chǔ)存卡接口和數(shù)據(jù)接口，所述副體通過(guò)柔性電路板與所述本體電連接。本技術(shù)方案中，將一些接口集成到副體中，減小本體體積，同時(shí)副體也設(shè)置到綁帶上，提高美觀同時(shí)增加本發(fā)明的用途。

可選的，所述綁帶由多個(gè)節(jié)帶連接而成，所述節(jié)帶包括第一殼體和第二殼體，所述第一殼體和第二殼體通過(guò)轉(zhuǎn)動(dòng)軸相連接，所述第一殼體和第二殼體之間形成一用于貫穿所述柔性電路板的空間。本技術(shù)方案中，將柔性電路板集成到綁帶內(nèi)部專(zhuān)門(mén)預(yù)留的空間，增加其寬度，提高其壽命，避免外界對(duì)其的損壞。

可選的，所述副體內(nèi)還設(shè)有無(wú)線通訊模塊，所述無(wú)線通訊模塊通過(guò)所述柔性電路板與所述本體連接。本技術(shù)方案中，采用無(wú)線通訊的方式，使本發(fā)明具有遠(yuǎn)程通訊能力，做到邊掃描邊傳輸?shù)男Ч?，即使在本體內(nèi)部?jī)?chǔ)存空間剩余不多的情況下依然可以完成掃描任務(wù)。

可選的，所述掃描模塊設(shè)有一個(gè)攝像頭，與所述觸片連接到一起。

可選的，所述副體還包設(shè)有備用電池接口。本技術(shù)方案中，加裝備用電池電池，提高其使用時(shí)間，避免了因?yàn)榧傻酵髱系谋倔w續(xù)航能力差的缺陷。

可選的，所述副體還設(shè)有照明組件，所述照明組件與所述電路板電連接到一起。本技術(shù)方案中，采用照明組件，方便其光纖不足情況下的實(shí)用。

可選的，所述本體還設(shè)有照明組件，所述照明組件與所述電路板電連接到一起。本技術(shù)方案中，采用照明組件，方便其光纖不足情況下的實(shí)用。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的一種實(shí)施方式的結(jié)構(gòu)框意圖；

圖2為本發(fā)明本體的結(jié)構(gòu)框型示意圖；

圖3為本發(fā)明的本體、副體連接關(guān)系示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說(shuō)明。

結(jié)合圖1、圖2，本發(fā)明的一種實(shí)施方式。一種3D打印移動(dòng)掃描裝置，包括本體，與所述本體連接的腕帶2，與所述本體安裝到一起的掃描組件，所述本體設(shè)有可旋轉(zhuǎn)的外圈11、電路板12、分別與所述電路板電連接的液晶顯示模塊13、輸入模塊，所述掃描組件包括與所述電路板設(shè)置到一起的處理模塊31和與所述外圈設(shè)置到一起的掃描模塊32，所述處理模塊與所述掃描模塊通過(guò)所述電路板電連接；還包括輸出模塊14，所述輸出模塊與所述電路板連接；還包括時(shí)間模塊，所述時(shí)間模塊設(shè)置在電路板上并與所述液晶顯示模塊、輸入模塊電連接。本實(shí)施例中，采用手表形式的掃描儀，提高其便攜性，在實(shí)用的時(shí)候通過(guò)輸入模塊切換到掃描狀態(tài)，將掃描模塊對(duì)準(zhǔn)被掃描物體，根據(jù)實(shí)際掃描需要調(diào)整外圈角度，掃描的結(jié)果在處理模塊建立模型后由液晶顯示模塊中顯示出來(lái)，使用者根據(jù)顯示結(jié)果決定是否掃描結(jié)束。本發(fā)明將掃描、建模、顯示一體化，便攜化，提高使用的便捷性，方便以后3D打印市場(chǎng)的推廣。

結(jié)合圖1所述本體還包括外殼1，所述外殼內(nèi)設(shè)有安裝電路板的卡槽，所述外殼頂部設(shè)有與所述外圈對(duì)應(yīng)安裝的座圈15，所述座圈上設(shè)有觸點(diǎn)，所述外圈上設(shè)有與所述觸點(diǎn)電連接的環(huán)形觸片，所述觸點(diǎn)通過(guò)所述電路板與所述處理模塊連接，所述觸片與所述掃描模塊連接，所述掃描模塊通過(guò)所述觸點(diǎn)和觸片與所述處理模塊電連接。本實(shí)施例中，觸點(diǎn)和環(huán)形觸片保證其360°無(wú)死角掃描，方便多種情況的實(shí)用需要。結(jié)合圖1，本實(shí)施例中，外圈通過(guò)滾珠軸承4安裝到本體的外殼上，在座圈與外圈之間設(shè)有防止外圈偏移的卡環(huán)5，卡環(huán)與外圈之間滑動(dòng)連接，卡環(huán)一端連接在座圈上，另一端卡入外圈內(nèi)?？ōh(huán)和滾珠軸承共同作用，保證外圈在可以移動(dòng)的同時(shí)，不會(huì)產(chǎn)生圓心的偏移導(dǎo)致毀壞。同時(shí)液晶顯示模塊與外圈之間還可以設(shè)置軸承6，減少外圈轉(zhuǎn)動(dòng)的時(shí)候給液晶屏幕帶來(lái)的摩擦，提高整體的使用壽命。

所述觸片包括內(nèi)環(huán)觸片161和外環(huán)觸片162，所述觸點(diǎn)包括與內(nèi)環(huán)觸片接觸的第一觸點(diǎn)171和與外環(huán)觸片接觸的第二觸點(diǎn)172，所述掃描模設(shè)有兩個(gè)攝像頭，分別連接到內(nèi)環(huán)觸片和外環(huán)觸片上。本實(shí)施例中，雙頭成像的3D掃描技術(shù)成熟，降低后期數(shù)據(jù)處理難度，同時(shí)拍攝過(guò)程簡(jiǎn)單，方便使用。

結(jié)合圖3，還包括副體7，所述副體內(nèi)設(shè)有儲(chǔ)存卡接口和數(shù)據(jù)接口，所述副體通過(guò)柔性電路板21與所述本體電連接。本實(shí)施例中，為了進(jìn)一步減少本體體積，將儲(chǔ)存卡和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重新集成到副體上，加裝作為輔助單元的副體，將一些配件集成到副體上，在減少本體體積的同時(shí)，完善本發(fā)明的功能。腕帶可以采用柔性皮質(zhì)外層也可以采用金屬鏈板空心外層，只要其內(nèi)部留有柔性電路板的通過(guò)空間即可。

所述綁帶由多個(gè)節(jié)帶連接而成，所述節(jié)帶包括第一殼體和第二殼體，所述第一殼體和第二殼體通過(guò)轉(zhuǎn)動(dòng)軸相連接，所述第一殼體和第二殼體之間形成一用于貫穿所述柔性電路板的空間。本實(shí)施例中，采用金屬鏈板作為節(jié)帶的綁帶，多個(gè)鏈板轉(zhuǎn)軸連接到一起，金屬鏈板保護(hù)力度更好，進(jìn)一步提高了柔性電路板的安全性。

所述副體內(nèi)還設(shè)有無(wú)線通訊模塊，所述無(wú)線通訊模塊通過(guò)所述柔性電路板與所述本體連接。

所述掃描模塊設(shè)有一個(gè)攝像頭，與所述觸片連接到一起。采用單攝像頭，拍攝二維圖像進(jìn)行建模，減少掃描模塊的體積，進(jìn)而減小外圈體積，有效提高設(shè)置在外圈中央的高液晶顯示模塊的面積，更加有利于使用者的觀測(cè)。如何利用圖像中的視覺(jué)信息對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的場(chǎng)景進(jìn)行三維重建一直以來(lái)都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。通過(guò)二維投影恢復(fù)物體三維信息的過(guò)程稱(chēng)為三維重建。常被用于視覺(jué)導(dǎo)航、虛擬增強(qiáng)、SLAM、輔助手術(shù)等領(lǐng)域。三維重建是成像過(guò)程的逆過(guò)程，由二維圖像逆推目標(biāo)物體的幾何特征，表面性質(zhì)以及攝像參數(shù)等多個(gè)因素的過(guò)程。近十幾年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在對(duì)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建理論的研究中，已經(jīng)取得了一些重要的研宄成果。在場(chǎng)景的三維重建中，一般需要將攝像機(jī)在場(chǎng)景中進(jìn)行移動(dòng)拍攝，從而獲取整個(gè)場(chǎng)景各個(gè)局部的圖像，利用這些圖像序列對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行三維重建，這種基于圖像序列的場(chǎng)景三維重建問(wèn)題也被稱(chēng)為SFM問(wèn)題。圖像特征點(diǎn)檢測(cè)及其匹配是整個(gè)三維重建的基礎(chǔ)，只有選擇合適的特征點(diǎn)檢測(cè)器，檢測(cè)出精確并且數(shù)目多的特征點(diǎn)，才能在后續(xù)的特征匹配，空間點(diǎn)計(jì)算中計(jì)算出準(zhǔn)確的場(chǎng)景點(diǎn)云。另外，它也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，模式識(shí)別，以及跟蹤，目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)，獲得穩(wěn)定準(zhǔn)確的特征點(diǎn)是匹配的前提。目前使用的較多特征點(diǎn)檢測(cè)器是Harris、Susan檢測(cè)器，但是他們都不具有尺度不變性，如果檢測(cè)特征點(diǎn)無(wú)法適應(yīng)尺度的變化，對(duì)不同尺度的圖像，在匹配中很難建立起對(duì)應(yīng)關(guān)系，即在后續(xù)的匹配中會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的錯(cuò)誤匹配，使后續(xù)的重建工作無(wú)法進(jìn)行。所以需要特征點(diǎn)不會(huì)隨著圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放、投影、仿射等操作而改變。2004年，Lowe提出的SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)器，該種算法魯棒性好，對(duì)尺度具有不變性，但缺點(diǎn)是該算法的計(jì)算復(fù)雜度大，效率低。該特征點(diǎn)檢測(cè)器的主要包括四個(gè)步驟：輸入圖像、多尺度空間極值點(diǎn)檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)精確定位、關(guān)鍵點(diǎn)主方向計(jì)算、描述子構(gòu)造、得出特征向量。例如，對(duì)于一幅二維圖像構(gòu)造高斯差分尺度空間，在高斯差分尺度空間以及相隔兩層的26個(gè)附近區(qū)域取最值，精準(zhǔn)定位極值點(diǎn)位置，然后，為保證算子旋轉(zhuǎn)不變性，每一個(gè)關(guān)鍵特征點(diǎn)都要有一個(gè)獨(dú)立的方向，使關(guān)鍵點(diǎn)方向與坐標(biāo)相同，確保旋轉(zhuǎn)不變性，以關(guān)鍵點(diǎn)為中心，按8*8選擇區(qū)域?yàn)椴蓸哟翱?，通過(guò)高斯加權(quán)方法采樣特征點(diǎn)與相對(duì)方向，把特征點(diǎn)及其方向集中在具有八個(gè)方向的直方圖，最后獲得32個(gè)2*2*8的特征描述子，求解特征位置和特征描述進(jìn)行對(duì)比，得出匹配對(duì)，即兩幅圖表達(dá)相同對(duì)象的點(diǎn)對(duì)，根據(jù)匹配的點(diǎn)對(duì)來(lái)進(jìn)行計(jì)算。基本矩陣是對(duì)極幾何的一種代數(shù)表示。給定一對(duì)圖像,對(duì)于一幅圖像上的每點(diǎn)X,在另一幅圖像中存在一條對(duì)應(yīng)的對(duì)極線l’。在第二幅圖像上,任何與該點(diǎn)X匹配的點(diǎn)X'必然在對(duì)極線l’上。該對(duì)極線是過(guò)點(diǎn)X與第一個(gè)攝像機(jī)中心C的射線在第二幅圖像上的投影。因此,存在一個(gè)從一幅圖像上的點(diǎn)到另一幅圖像上與之對(duì)應(yīng)的對(duì)極線的映射。這個(gè)映射的本質(zhì)是一個(gè)對(duì)射,即是由稱(chēng)為基本矩陣的矩陣F表示的從點(diǎn)到直線的射影映射?；揪仃嚩紳M足如下條件:x'^Fx＝0，其中,x<->x'是兩幅圖像的任意一對(duì)匹配點(diǎn)。給定足夠多的匹配點(diǎn)x<->x'(至少7對(duì)),方程x'^Fx＝0可用來(lái)計(jì)算未知的矩陣F。具體的說(shuō)對(duì)應(yīng)于一對(duì)點(diǎn)的方程是:

x′xf₁₁+x′yf₁₂+x′f₁₃+y′xf₂₁+y′yf₂₂+y′f₂₃+xf₃₁+yf₃₂+f₃₃＝0

本質(zhì)矩陣是歸一化圖像坐標(biāo)下的基本矩陣。我們首先考慮分解為P＝K[R|t]的攝像機(jī)矩陣,并令x＝PX為圖像上的一點(diǎn)。如果已知攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)矩陣K,則用它的逆矩陣作用于點(diǎn)則其中是圖像上的點(diǎn)在歸一化坐標(biāo)下的表示。它可以被視為空間點(diǎn)X在攝像機(jī)[R|t]的標(biāo)定矩陣等于代為矩陣I情形下的像。攝像機(jī)矩陣K^-1P＝[R|t]成為歸一化攝像機(jī)矩陣。現(xiàn)在考慮一對(duì)歸一化的攝像機(jī)矩陣P＝[I|0]和P'＝[R|t]。與歸一化攝像機(jī)矩陣對(duì)應(yīng)的基本矩陣稱(chēng)為本質(zhì)矩陣。本質(zhì)矩陣具有如下形式:E＝[t]xR＝R[R^T t]x。采用歸一化圖像坐標(biāo)表示對(duì)應(yīng)點(diǎn)x<->x時(shí),本質(zhì)矩陣的定義方程如下:

基本矩陣與本質(zhì)矩陣之間關(guān)系為：

E＝K′^TFK.

由于在相差一個(gè)3D射影變換下,F唯一確定攝像機(jī)對(duì)。當(dāng)給定F，我們將推導(dǎo)出具有規(guī)范形式攝像機(jī)對(duì)的具體公式。首先可以得到如下結(jié)論：一個(gè)非零矩陣F是對(duì)應(yīng)于一對(duì)攝像機(jī)矩陣和P和P’的基本矩陣的充要條件是是P'^TFP是反對(duì)稱(chēng)稱(chēng)矩陣。我們假設(shè)S為任意反對(duì)稱(chēng)矩陣,則可以定義攝像機(jī)矩陣對(duì)為

P＝[I|0],P'＝[SF|e']

其中,e'是滿足e'^TF＝0的對(duì)極點(diǎn)。并假設(shè)所定義的P'是有效的攝像機(jī)矩陣(秩為3),則F是對(duì)應(yīng)于(P,P')的基本矩陣。反對(duì)稱(chēng)矩陣S的一個(gè)合適

的選擇是S＝[e']x,因?yàn)閑'^Te'≠0,由此可以推導(dǎo)出以下結(jié)論:

基本矩陣廠的攝像機(jī)矩陣可以選擇為P＝[I|0]和P'＝[[[e']xFe']。因此,我們已經(jīng)可以通過(guò)所求解的雙視圖的基本矩陣F來(lái)獲取雙視圖對(duì)應(yīng)的攝像機(jī)矩陣。根據(jù)得到的特征點(diǎn)匹配對(duì),利用對(duì)極幾何原理由兩幅圖像的特征點(diǎn)匹配得到基礎(chǔ)矩陣F,然后己知扣機(jī)內(nèi)參的情況下得到木質(zhì)矩陣E,然后再對(duì)E進(jìn)行奇異值分解得到相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù),同時(shí)利用三角定位法從圖像匹配對(duì)中通過(guò)投影關(guān)系恢復(fù)這些匹配點(diǎn)對(duì)應(yīng)的三維場(chǎng)景結(jié)構(gòu)。SFM方法可以分為迭代式的和非迭代式的。迭代式的方法主要通過(guò)匹配點(diǎn)對(duì)數(shù)最多的兩張圖像中恢復(fù)初始和機(jī)參數(shù),并利用三角定位法恢復(fù)三維結(jié)構(gòu),然后加入新的圖像,與先前的圖像進(jìn)行特征點(diǎn)匹配,進(jìn)行捆扎調(diào)整,迭代上面的計(jì)算過(guò)程。非迭代式的方法首先通過(guò)各個(gè)視圖件的匹配關(guān)系,全局考慮所有相機(jī)的旋轉(zhuǎn)一致性關(guān)系得到一個(gè)更加穩(wěn)健的相機(jī)參數(shù)估計(jì),然后再進(jìn)行少量的捆扎調(diào)整。捆集調(diào)整將一系列三維結(jié)構(gòu)和每個(gè)相機(jī)參數(shù)進(jìn)行非線性優(yōu)化,使其滿足重投影誤差最小化估計(jì),即在假設(shè)給定一系列圖像中觀測(cè)到的一組對(duì)應(yīng)點(diǎn)集和相應(yīng)的三維坐標(biāo)的初始估計(jì),以及關(guān)于每張圖像的相機(jī)參數(shù)的初始估計(jì)下,同時(shí)對(duì)三維坐標(biāo)點(diǎn)和相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化,以此獲得一個(gè)最優(yōu)化的重建結(jié)果,消除觀察的誤差和ffl關(guān)噪聲的影響。設(shè)3D空間中的一組點(diǎn)X_j被矩陣為P'的一組攝像機(jī)所拍攝。如果圖像測(cè)量有噪聲,則方程將不會(huì)完全地被滿足。在這種情況下,我們將尋求極大似然解,并假設(shè)測(cè)量噪聲服從高斯分布。我們希望估計(jì)射影矩陣Pⁱ和真正地投射到圖像點(diǎn)的3D點(diǎn)Xj,即并且在這些3D點(diǎn)出現(xiàn)的每

幅視圖中最小化重投影點(diǎn)和被測(cè)量的圖像點(diǎn)之間的圖像距離,即

其中,d(x,y)是齊次點(diǎn)x和y之間的幾何距離。這種涉及最小化重投影誤差的估計(jì)被稱(chēng)為捆集調(diào)整(Bundle Adjustment)。它涉及到調(diào)整每個(gè)攝像機(jī)中心和這些3D點(diǎn)之間的射線叢。

捆集調(diào)整一般應(yīng)該在任何重構(gòu)算法的最后一部使用。這個(gè)算法的好處是能夠容忍數(shù)據(jù)的丟失,提供真正的極大似然估計(jì)。同時(shí)它允許對(duì)每一個(gè)測(cè)量值指派單個(gè)協(xié)方差并且可以擴(kuò)展到先驗(yàn)估計(jì)和攝像機(jī)參數(shù)或點(diǎn)的位置的約束。簡(jiǎn)而言之,它稱(chēng)得上是一個(gè)非常理想的算法,但是也有以下不足:(1)它需要被提供一個(gè)好的初始值；(2)由于涉及大量參數(shù),它可能成為一個(gè)非常大的最小化問(wèn)題。下面我們將簡(jiǎn)要的對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行討論。

稠密點(diǎn)云重建

多視圖立體視覺(jué)方法,作為重建的方法與傳統(tǒng)的非接觸式掃描方法相比具有使用方便,成本低等特點(diǎn)。多視圖立體視覺(jué)利用不同角度的多幅圖像,通過(guò)計(jì)算圖像之間的特征或區(qū)域E配計(jì)算出密集的三維點(diǎn)云。該方法根據(jù)數(shù)據(jù)模型的不同大致可以分成四類(lèi):基于素(voxel)的方法基于變形網(wǎng)格的算法基于深度圖像融合的方法129113"]和基于表面面片(patch)的方法其中基于表面面片的方法,無(wú)需先驗(yàn)的包圍盒,不需要深度圖,并且適合基

于點(diǎn)的稠密擴(kuò)散。我們將把基于面片的多視圖立體視覺(jué)(Patchbased Multi-view Stereo簡(jiǎn)稱(chēng)PMVS)方法作用于SFM生成的稀疏點(diǎn)云,從而獲得稠密的三維點(diǎn)云。

在SFM稀疏點(diǎn)云重建的基礎(chǔ)下,PMVS密集點(diǎn)云重建過(guò)程分為以下三個(gè)步驟:一、初始特征點(diǎn)匹配；二、面片擴(kuò)散；三、面片過(guò)濾。初始特征點(diǎn)匹配足通過(guò)提取所有圖像上特征點(diǎn)和高斯差分法(Difference of Gaussian)特征點(diǎn),通過(guò)三角測(cè)量方法用滿足對(duì)極幾何約束的潛在匹配點(diǎn)重建出稀疏的空間面片,并將其作為種子面片。面片擴(kuò)散是利用相鄰面片具有相似的法向量和位置特征,從種了面片幵始向周?chē)鸩綌U(kuò)散,從而得到比較稠密的空間面片或有向點(diǎn)云。面片過(guò)濾是對(duì)擴(kuò)展的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,主要利用梯度下降法,根據(jù)面片的遮擋關(guān)系提出過(guò)濾算法,去掉不滿足灰度和幾何一致性的錯(cuò)誤面片。通過(guò)反復(fù)的擴(kuò)散和過(guò)濾可以魯棒地得到推稠密的空間點(diǎn)云和面片。關(guān)于配準(zhǔn)問(wèn)題，當(dāng)前應(yīng)用最廣且最為經(jīng)典的配準(zhǔn)算法是Bsel和Mckay提出的迭代最近點(diǎn)ICP算法，它通過(guò)迭代計(jì)算，使得兩片點(diǎn)云上對(duì)應(yīng)點(diǎn)或點(diǎn)面距離的均方差誤差最小。ICP算法是精細(xì)配準(zhǔn)的，計(jì)算簡(jiǎn)便直觀，但其對(duì)初始配準(zhǔn)位置依賴(lài)性強(qiáng)，要求兩個(gè)點(diǎn)云的初始位置必須足夠接近，且對(duì)噪聲和異常點(diǎn)的魯棒性差，容易陷入局部最優(yōu)，導(dǎo)致算法應(yīng)用受限。之后，許多研究學(xué)者對(duì)ICP算法進(jìn)行了改進(jìn)，但這些改進(jìn)的方法都是基于數(shù)據(jù)點(diǎn)集之間的配準(zhǔn)關(guān)系，其抗噪性和穩(wěn)定性仍然受到很大的約束。為了克服ICP算法的局限性，許多學(xué)者提出了基于概率統(tǒng)計(jì)的配準(zhǔn)算法，它們將變換空間離散化，并建立某種配準(zhǔn)誤差評(píng)價(jià)函數(shù)，使用標(biāo)準(zhǔn)最優(yōu)化技術(shù)來(lái)確定兩視角點(diǎn)云之間的最優(yōu)匹配，典型的算法有Martin Magnusson提出的NDT算法和Bing Jian等提出的GMM算法，還有Myronenko和Song提出的CPD算法。在配準(zhǔn)過(guò)程中會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題，即點(diǎn)云尺度不統(tǒng)一如下圖，傳統(tǒng)的ICP、NDT算法不能解決這個(gè)為題，最后發(fā)現(xiàn)CPD算法可以解決。CPD算法是一種基于概率的點(diǎn)集配準(zhǔn)算法，該算法被視為基于速度場(chǎng)運(yùn)動(dòng)一致性約束的最大似然估計(jì)問(wèn)題，通過(guò)變分的方法表達(dá)運(yùn)動(dòng)一致性約束并得到規(guī)則化最大似然估計(jì)。在CPD算法中，將兩個(gè)點(diǎn)云集合的配準(zhǔn)看作是概率密度估計(jì)問(wèn)題，把其中一個(gè)點(diǎn)云集合看作是高斯混合模型(GMM)的質(zhì)心(內(nèi)核)，將另一個(gè)點(diǎn)云集合視為高斯混合模型的數(shù)據(jù)，利用EM算法對(duì)極大似然估計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，從而找出兩個(gè)點(diǎn)云集合的對(duì)應(yīng)關(guān)系以及變換關(guān)系，即內(nèi)核點(diǎn)集向數(shù)據(jù)點(diǎn)集配準(zhǔn)。在含有噪聲和異常點(diǎn)的情況下采用CPD算法進(jìn)行配準(zhǔn)有較強(qiáng)的魯棒性。不僅于此，主要此算法能過(guò)應(yīng)對(duì)點(diǎn)云多尺

度問(wèn)題，即不同尺度的點(diǎn)云也能夠配準(zhǔn)在一起。

假設(shè)兩個(gè)點(diǎn)集，其中參考點(diǎn)集(數(shù)據(jù)點(diǎn)集)為X＝(x₁，x₂，…，x_N)^T，模板點(diǎn)集(內(nèi)核點(diǎn)集)為Y＝(y₁，y₂，…，y_M)^T，點(diǎn)集配準(zhǔn)即模板點(diǎn)集通過(guò)某種變換使其和數(shù)據(jù)點(diǎn)集收斂的過(guò)程。將數(shù)據(jù)點(diǎn)集看作是有高斯混合概率密度函數(shù)采樣得到的數(shù)據(jù)模型，將模板點(diǎn)集認(rèn)為是高斯混合模型的質(zhì)心。高斯混合模型概率密度函數(shù)為：

其中，p(x|m)為高斯混合概率密度函數(shù)的基函數(shù)，D表示點(diǎn)的維數(shù)，在三維點(diǎn)云中D＝3,u_m、P(m)分別為第m個(gè)高斯基函數(shù)的協(xié)方差、期望值和權(quán)值因子。當(dāng)m足夠大時(shí)，高斯混合模型就可用來(lái)逼近任意連續(xù)的概率密度分布，需要指出的是:高斯混合模型中基函數(shù)的個(gè)數(shù)是高斯混合模型的點(diǎn)集個(gè)數(shù)；約定每個(gè)高斯基函數(shù)的協(xié)方差矩陣都相同。

考慮到點(diǎn)云數(shù)據(jù)中存在著噪聲點(diǎn)以及外點(diǎn)的情況，所以在高斯混合模型中增加一均勻分布p(x|M+1)＝1/N，均勻分布的權(quán)值為α，0≤α≤1，且令P(m)為等概率事件，即P(m)＝1/M，(m＝1，2，…，M)，則由上式可得混合高斯概率密度函數(shù)變?yōu)椋?/p>

采用EM算法尋找變換參數(shù)θ和δ²，即旋轉(zhuǎn)變換R，平移向量t以及尺度參數(shù)s。其中，E－step計(jì)算出后驗(yàn)概率，通過(guò)后驗(yàn)概率建立點(diǎn)集Y和X 之間的關(guān)聯(lián)度矩陣；M－step將E－step步驟求得的后驗(yàn)概率作為已知條件，使負(fù)似然函數(shù)的對(duì)數(shù)最小來(lái)求解參數(shù)值；最后將E－step和M－step交替迭代直到收斂。

CPD配準(zhǔn)算法流程為:首先對(duì)參數(shù)進(jìn)行初始化，求得兩個(gè)點(diǎn)集關(guān)聯(lián)度的后驗(yàn)概率矩陣P(m|xn)；接著將求得的關(guān)聯(lián)度矩陣P(m|xn)作為已知條件，求取變換參數(shù)R，s，t，δ²的值；兩組交叉迭代直至收斂。公式如下:

所述副體還包設(shè)有備用電池接口。備用電池接口，可以放入備用電池，增加續(xù)航時(shí)間。

所述副體還設(shè)有照明組件，所述照明組件與所述電路板電連接到一起。

所述本體還設(shè)有照明組件，所述照明組件與所述電路板電連接到一起。

以上所述，為本發(fā)明的較佳實(shí)施案例，并非對(duì)本發(fā)明作任何限制，凡是根據(jù)本發(fā)明技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)以上實(shí)施例所作的任何簡(jiǎn)單修改、變更以及等效結(jié)構(gòu)變化，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案的保護(hù)范圍內(nèi)。