毛翠丽， 马新波， 唐 沛

(1．南阳理工学院智能制造学院 河南 南阳 473000；2.郑州铁路局南阳工务段材料科 河南 南阳 473000 )

0 引言

在通过双目视觉系统恢复物体三维形态的过程中，充分参考到了被测物体特征点的分散程度或其测量范围的限制，虽可以获得一次在物体表面的局部散射点云[1]，但很难恢复它的原本三维形状。为了能够更好地解决这个问题，可以通过画圆圈[2]和从结构上投射光线对物体表面进行人工着色，由于光结构的线性性质，很明显，从仪器的原理来看，通过线性结构可以相对轻易地获得一些光带被细化后的点云，所有结构都可以获得三维坐标光时间，如果将时间序列上不同的三维坐标点转换为相同的全局坐标，则可以恢复目标测度的整体三维形态与样貌。问题的关键在于局部坐标系如何准确无误地转换至全局坐标系下，本文提出的标志圆自定位算法可实现序列点云拼接，但需要先解决以下3个问题：

(1)非编码标志圆的立体匹配。站在编码标记圆的角度层面上，因为其凸显出来独特的识别信息，实际上是很容易精确拟合的，然而编码标记圆适合粘贴在曲率较小且视野有限的物体表面上。对于复杂曲面，粘贴非编码标记圆更有效。由于非编码标记圆具有相同的特征，因此很难匹配相应的点。为了解决非编码标记的立体匹配问题，国内外学者提出了多种匹配方法[2-4]，然而，每一次都存在着一定的对应错误率，成对的错误匹配点的消除是相当困难的。……