本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理。

背景技術(shù)：

1、薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件廣泛應(yīng)用于航空、航天、航海等領(lǐng)域的高端運(yùn)載裝備中，隨著對高端運(yùn)載裝備需求的日益增長，亟需研究薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件的快速精準(zhǔn)測量技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)其靈活、高效的工業(yè)制造。線激光掃描儀是一種靈活、高效的非接觸式輪廓傳感器，可以獲取薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件的測量點(diǎn)云，為薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件的制造過程調(diào)控、制造品質(zhì)評判及服役狀態(tài)保持提供強(qiáng)大助力。

2、受測量設(shè)備測量精度、構(gòu)件自身結(jié)構(gòu)和外部環(huán)境等因素影響，通過線激光掃描儀獲取的薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件的測量點(diǎn)云不可避免地存在異常值（偏離測量點(diǎn)云主體的稀疏測點(diǎn)），導(dǎo)致測量點(diǎn)云的質(zhì)量大打折扣，影響測量精度。對于這類異常值，目前已經(jīng)有很多方法可以將其剔除。然而，我們在航空發(fā)動機(jī)某型號薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件的制造現(xiàn)場測量任務(wù)中發(fā)現(xiàn)，通過線激光掃描儀獲取的測量點(diǎn)云出現(xiàn)了新問題：測量點(diǎn)云中的異常值不是常規(guī)的偏離測量點(diǎn)云主體的稀疏測點(diǎn)，而是偏離測量點(diǎn)云主體的大量連續(xù)測點(diǎn)，且這些連續(xù)測點(diǎn)的空間分布和鄰域關(guān)系均與輪廓點(diǎn)極其相似，尤其是在輪廓點(diǎn)存在缺失的情況下。為便于后續(xù)描述，我們將這些偏離測量點(diǎn)云主體的連續(xù)測點(diǎn)所在的區(qū)域定義為異常區(qū)域。

3、針對具有上述異常區(qū)域的測量點(diǎn)云的處理，由于異常區(qū)域的本質(zhì)為異常值，本領(lǐng)域技術(shù)人員通常會想到采用異常值的剔除方法對其進(jìn)行處理。傳統(tǒng)的異常值剔除方法主要有基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于半徑的方法和基于聚類的方法。這些方法主要依據(jù)點(diǎn)對距離或鄰域關(guān)系進(jìn)行異常值判斷，只適用于偏離測量點(diǎn)云主體的稀疏測點(diǎn)的剔除，而由于異常區(qū)域內(nèi)的測點(diǎn)與輪廓點(diǎn)特征極其相似，導(dǎo)致傳統(tǒng)的異常值剔除方法難以處理上述異常區(qū)域。申請?zhí)枮?02410675454.2的中國發(fā)明專利中公開了一種薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件制造過程中的在線測量點(diǎn)云的處理方法，通過先局部再全局的非剛性配準(zhǔn)策略可同時(shí)處理測量點(diǎn)云的異常值、缺失與噪聲問題。如果借鑒該發(fā)明專利中公開的方法對具有上述異常區(qū)域的測量點(diǎn)云進(jìn)行處理，理論上能夠?qū)惓^(qū)域從測量點(diǎn)云中剔除，但是經(jīng)實(shí)際驗(yàn)證該方法對異常區(qū)域的處理結(jié)果存在不穩(wěn)定現(xiàn)象。并且，由于該方法需要多次使用非剛性配準(zhǔn)，因此須依賴高性能計(jì)算機(jī)才能實(shí)現(xiàn)異常區(qū)域的快速剔除，成本較高。

4、除此之外，本領(lǐng)域技術(shù)人員可能還會想到利用點(diǎn)云分割的方法將異常區(qū)域中的測點(diǎn)從測量點(diǎn)云中分割出去，以期實(shí)現(xiàn)對具有上述異常區(qū)域的測量點(diǎn)云的處理。申請?zhí)枮?02310577670.9的中國發(fā)明專利申請中提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的異常值分割方法，通過分層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與多尺度分組提取點(diǎn)云的局部精細(xì)特征，能夠?qū)崿F(xiàn)異常值的精準(zhǔn)分割。如果借用該專利申請中公開的異常值分割方法，理論上能夠?qū)⑸鲜霎惓^(qū)域中的測點(diǎn)從測量點(diǎn)云中精準(zhǔn)分割。但是，這種深度學(xué)習(xí)方法依賴于有效的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)，而在薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件制造領(lǐng)域，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)的獲取、存儲條件極為苛刻，且獲取耗時(shí)耗力，因此利用該方法處理異常區(qū)域的實(shí)施成本很高。與此同時(shí)，不同的薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件具有不同的幾何特征，對該深度學(xué)習(xí)方法的泛化能力提出了挑戰(zhàn)。

5、針對具有上述異常區(qū)域的測量點(diǎn)云的處理，目前還有一種方法是通過調(diào)整測量視角來進(jìn)行規(guī)避。但當(dāng)薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件的結(jié)構(gòu)緊湊、尺寸較小時(shí)，這一方法卻無法適用，如航空發(fā)動機(jī)高溫合金封嚴(yán)環(huán)。此時(shí)，若想避免測量點(diǎn)云中出現(xiàn)異常區(qū)域這一問題，只能放棄制造過程中的在線點(diǎn)云測量這種實(shí)時(shí)檢測方式，轉(zhuǎn)而選擇對薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件進(jìn)行停機(jī)刨切檢測，影響檢測效率。

6、因此，如何以普適、快速、低成本的方式實(shí)現(xiàn)對具有上述異常區(qū)域的測量點(diǎn)云的處理已成為實(shí)現(xiàn)薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件線激光測量的關(guān)鍵。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有點(diǎn)云處理方法以及調(diào)整測量視角的方法難以以普適、快速和低成本的方式剔除薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件測量點(diǎn)云中異常區(qū)域的問題，本發(fā)明提出了一種薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件線激光光條圖像的輪廓光條提取方法。本發(fā)明的輪廓光條提取不同于本領(lǐng)域常規(guī)的光條提取，本領(lǐng)域常規(guī)的光條提取是指光條中心提取，而本發(fā)明提取的是包含輪廓所有測點(diǎn)的整個(gè)輪廓光條，得到不含異常區(qū)域的輪廓光條，進(jìn)而從該不含異常區(qū)域的輪廓光條中提取的測量點(diǎn)云不含異常值，實(shí)現(xiàn)異常值的快速、批量、準(zhǔn)確剔除。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是：

3、薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件線激光光條圖像的輪廓光條提取方法，其特殊之處在于，所述輪廓光條提取方法適用于不存在輪廓光條缺失的線激光光條圖像，包括以下步驟：

4、步驟1：定位線激光光條圖像的關(guān)鍵列位置；

5、在線激光光條圖像上，定位出第一關(guān)鍵列位置ye1、第二關(guān)鍵列位置ye2和第三關(guān)鍵列位置ye3，第一關(guān)鍵列位置ye1和第二關(guān)鍵列位置ye2分別為光條起點(diǎn)和光條終點(diǎn)所在列，第三關(guān)鍵列位置ye3為光條灰度最大值所在列或者為第一關(guān)鍵列位置ye1和第二關(guān)鍵列位置ye2的中間位置所在列；

6、步驟2：提取線激光光條圖像的光條中心；

7、步驟3：計(jì)算所述光條中心的局部極值；

8、步驟4：確定輪廓光條的搜索起始點(diǎn)；

9、在所述光條中心的局部極值中，選擇距離第三關(guān)鍵列位置ye3最近的像素點(diǎn)作為輪廓光條的搜索起始點(diǎn)，記為sstart=?(xm,?yn)；

10、步驟5：確定輪廓光條的搜索方向；

11、將從搜索起始點(diǎn)指向第一關(guān)鍵列位置ye1的方向、從搜索起始點(diǎn)指向第二關(guān)鍵列位置ye2的方向，分別作為第一搜索方向ynye1和第二搜索方向ynye2；

12、步驟6：確定輪廓光條的搜索區(qū)域；

13、將第一關(guān)鍵列位置ye1與搜索起始點(diǎn)所在列位置yn之間的區(qū)域、第二關(guān)鍵列位置ye2與搜索起始點(diǎn)所在列位置yn之間的區(qū)域，分別確定為第一搜索區(qū)域和第二搜索區(qū)域；

14、步驟7：在搜索區(qū)域中搜索并提取輪廓光條；

15、步驟7.1搜索每一列的灰度值最大像素點(diǎn)；

16、沿第一搜索方向ynye1，從搜索起始點(diǎn)開始，在第一搜索區(qū)域中采用滑動窗口法逐列搜索，得到第一搜索區(qū)域中每一列的灰度值最大像素點(diǎn)；

17、沿第二搜索方向ynye2，從搜索起始點(diǎn)開始，在第二搜索區(qū)域中采用滑動窗口法逐列搜索，得到第二搜索區(qū)域中每一列的灰度值最大像素點(diǎn)；

18、逐列搜索過程中，初始時(shí)采用的滑動搜索窗口是以搜索起始點(diǎn)為中心向上、向下各擴(kuò)展rn行得到的，其余滑動搜索窗口分別是以各列的灰度值最大像素點(diǎn)為中心向上、向下各擴(kuò)展rn行得到的；所有滑動搜索窗口在列方向上的尺寸大于等于輪廓光條的最大寬度，小于輪廓光條與異常光條之間的最小距離；

19、步驟7.2搜索并提取輪廓光條；

20、將搜索起始點(diǎn)及步驟7.1得到的每一列的灰度值最大像素點(diǎn)作為輪廓提取像素點(diǎn)，分別以每一個(gè)輪廓提取像素點(diǎn)為中心，向上、向下各擴(kuò)展rn行得到輪廓光條的提取范圍，搜索并提取所述提取范圍內(nèi)的所有像素點(diǎn)，即可得到輪廓光條；

21、步驟8：輸出步驟7得到的輪廓光條。

22、進(jìn)一步地，步驟1中：第一關(guān)鍵列位置ye1和第二關(guān)鍵列位置ye2依據(jù)最大類間方差法確定。

23、進(jìn)一步地，步驟2中：利用灰度重心法、極值法、steger法或者閾值法從線激光光條圖像中提取光條中心。

24、本發(fā)明還提供了一種薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件線激光光條圖像的輪廓光條提取方法，其特殊之處在于，所述輪廓光條提取方法適用于存在輪廓光條缺失的線激光光條圖像，包括以下步驟：

25、步驟1：定位線激光光條圖像的關(guān)鍵列位置；

26、在線激光光條圖像上，定位出第一關(guān)鍵列位置ye1、第二關(guān)鍵列位置ye2和第三關(guān)鍵列位置ye3，第一關(guān)鍵列位置ye1和第二關(guān)鍵列位置ye2分別為光條起點(diǎn)和光條終點(diǎn)所在列，第三關(guān)鍵列位置ye3為光條灰度最大值所在列或者為第一關(guān)鍵列位置ye1和第二關(guān)鍵列位置ye2的中間位置所在列；

27、步驟2：提取線激光光條圖像的光條中心；

28、步驟3：計(jì)算所述光條中心的局部極值；

29、步驟4：確定輪廓光條的搜索起始點(diǎn)；

30、在所述光條中心的局部極值中，選擇距離第三關(guān)鍵列位置ye3最近的像素點(diǎn)作為輪廓光條的搜索起始點(diǎn)，記為sstart=?(xm,?yn)；

31、步驟5：確定輪廓光條的搜索方向；

32、將從搜索起始點(diǎn)指向第一關(guān)鍵列位置ye1的方向、從搜索起始點(diǎn)指向第二關(guān)鍵列位置ye2的方向，分別作為第一搜索方向ynye1和第二搜索方向ynye2；

33、步驟6：確定輪廓光條的搜索區(qū)域；

34、將所述光條中心的局部極值中，位于搜索起始點(diǎn)左側(cè)和右側(cè)的各局部極值分別記為第一局部極值?s1_z1=(xextreme1_z1,?yextreme1_z1)和第二局部極值?s1_z2=(xextreme1_z2,yextreme1_z2)，z1、z2分別為第一局部極值和第二局部極值的索引，z1=0,…,t1，z2=0,…,t2；

35、第一局部極值所在列位置yextreme1_z1將搜索起始點(diǎn)所在列位置yn與第一關(guān)鍵列位置ye1之間的區(qū)域劃分為若干搜索區(qū)域，沿第一搜索方向ynye1依次記為第一搜索區(qū)域，…，第c搜索區(qū)域；c=?t1+2；

36、第二局部極值所在列位置yextreme1_z2將搜索起始點(diǎn)所在列位置yn與第二關(guān)鍵列位置ye2之間的區(qū)域劃分為若干搜索區(qū)域，沿第二搜索方向ynye2依次記為第c+1搜索區(qū)域，…，第c+d搜索區(qū)域；d=?t2+2；

37、步驟7：在搜索區(qū)域中搜索并提取輪廓光條；

38、步驟7.1搜索每一列的灰度值最大像素點(diǎn)；

39、沿第一搜索方向ynye1，從搜索起始點(diǎn)開始，依次在第一搜索區(qū)域，…，第c搜索區(qū)域中基于輪廓光條走向采用滑動窗口法逐列搜索，得到第一搜索區(qū)域，…，第c搜索區(qū)域中每一列的灰度值最大像素點(diǎn)；

40、沿第二搜索方向ynye2，從搜索起始點(diǎn)開始，依次在第c+1搜索區(qū)域，…，第c+d搜索區(qū)域中基于輪廓光條走向采用滑動窗口法逐列搜索，得到第c+1搜索區(qū)域，…，第c+d搜索區(qū)域中每一列的灰度值最大像素點(diǎn)；

41、逐列搜索過程中，初始時(shí)采用的滑動搜索窗口是以搜索起始點(diǎn)為端點(diǎn)向上/向下擴(kuò)展2rn行得到的，其余滑動搜索窗口分別是以各列的灰度值最大像素點(diǎn)為端點(diǎn)向上/向下擴(kuò)展2rn行得到的；所有滑動搜索窗口在列方向上的尺寸大于等于輪廓光條的最大寬度，小于輪廓光條與異常光條之間的最小距離；

42、步驟7.2搜索并提取輪廓光條；

43、將搜索起始點(diǎn)及步驟7.1得到的每一列的灰度值最大像素點(diǎn)作為輪廓提取像素點(diǎn)，分別以每一個(gè)輪廓提取像素點(diǎn)為端點(diǎn)，基于輪廓光條走向向上/向下擴(kuò)展2rn行，得到輪廓光條的提取范圍，搜索并提取所述提取范圍內(nèi)的所有像素點(diǎn)，即可得到輪廓光條；

44、步驟8：輸出步驟7得到的輪廓光條。

45、進(jìn)一步地，步驟1中：第一關(guān)鍵列位置ye1和第二關(guān)鍵列位置ye2依據(jù)最大類間方差法確定。

46、進(jìn)一步地，步驟2中：利用灰度重心法、極值法、steger法或者閾值法從線激光光條圖像中提取光條中心。

47、進(jìn)一步地，步驟7.1中確定2rn行擴(kuò)展方向的方法是：

48、在第一搜索區(qū)域和第c+1搜索區(qū)域中，基于其所對應(yīng)的光條中心的局部極值與搜索起始點(diǎn)的相對位置關(guān)系，判斷當(dāng)前搜索區(qū)域內(nèi)輪廓光條走向，若輪廓光條走向是向上，則向上擴(kuò)展2rn行；若輪廓光條走向是向下，則向下擴(kuò)展2rn行；

49、沿第一搜索方向ynye1，在第二搜索區(qū)域，…，第c搜索區(qū)域中，基于相鄰兩個(gè)第一局部極值的相對位置關(guān)系，判斷當(dāng)前搜索區(qū)域內(nèi)輪廓光條走向，若輪廓光條走向是向上，則向上擴(kuò)展2rn行；若輪廓走向是向下，則向下擴(kuò)展2rn行；

50、沿第二搜索方向ynye2，在第c+2搜索區(qū)域，…，第c+d搜索區(qū)域中，基于相鄰兩個(gè)第二局部極值的相對位置關(guān)系，判斷當(dāng)前搜索區(qū)域內(nèi)輪廓光條走向，若輪廓光條走向是向上，則向上擴(kuò)展2rn行；若輪廓走向是向下，則向下擴(kuò)展2rn行；

51、步驟7.2中：

52、若輪廓光條走向?yàn)橄蛏希瑒t向上擴(kuò)展2rn行；若輪廓光條走向?yàn)橄蛳拢瑒t向下擴(kuò)展2rn行。

53、本發(fā)明還提供了另一種薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件線激光光條圖像的輪廓光條提取方法，其特殊之處在于，所述輪廓光條提取方法適用于存在輪廓光條缺失的線激光光條圖像，包括以下步驟：

54、步驟1：定位線激光光條圖像的關(guān)鍵列位置；

55、在線激光光條圖像上，定位出第一關(guān)鍵列位置ye1、第二關(guān)鍵列位置ye2和第三關(guān)鍵列位置ye3，第一關(guān)鍵列位置ye1和第二關(guān)鍵列位置ye2分別為光條起點(diǎn)和光條終點(diǎn)所在列，第三關(guān)鍵列位置ye3為光條灰度最大值所在列或者為第一關(guān)鍵列位置ye1和第二關(guān)鍵列位置ye2的中間位置所在列；

56、步驟2：提取線激光光條圖像的光條中心；

57、步驟3：計(jì)算所述光條中心的局部極值；

58、步驟4：確定輪廓光條的搜索起始點(diǎn)；

59、在所述光條中心的局部極值中，選擇距離第三關(guān)鍵列位置ye3最近的像素點(diǎn)作為輪廓光條的搜索起始點(diǎn)，記為sstart=?(xm,?yn)；

60、步驟5：確定輪廓光條的搜索方向；

61、將從搜索起始點(diǎn)指向第一關(guān)鍵列位置ye1的方向、從搜索起始點(diǎn)指向第二關(guān)鍵列位置ye2的方向，分別作為第一搜索方向ynye1和第二搜索方向ynye2；

62、步驟6：確定輪廓光條的搜索區(qū)域；

63、將所述光條中心的局部極值中，位于搜索起始點(diǎn)左側(cè)和右側(cè)的各局部極值分別記為第一局部極值?s1_z1=(xextreme1_z1,?yextreme1_z1)和第二局部極值?s1_z2=(xextreme1_z2,yextreme1_z2)，z1、z2分別為第一局部極值和第二局部極值的索引，z1=0,…,t1，z2=0,…,t2；

64、第一局部極值所在列位置yextreme1_z1將搜索起始點(diǎn)所在列位置yn與第一關(guān)鍵列位置ye1之間的區(qū)域劃分為若干搜索區(qū)域，沿第一搜索方向ynye1依次記為第一搜索區(qū)域，…，第c搜索區(qū)域；c=?t1+2；

65、第二局部極值所在列位置yextreme1_z2將搜索起始點(diǎn)所在列位置yn與第二關(guān)鍵列位置ye2之間的區(qū)域劃分為若干搜索區(qū)域，沿第二搜索方向ynye2依次記為第c+1搜索區(qū)域，…，第c+d搜索區(qū)域；d=?t2+2；

66、步驟7：在搜索區(qū)域中搜索并提取輪廓光條；

67、步驟7.1搜索每一列的灰度值最大像素點(diǎn)；

68、沿第一搜索方向ynye1，從搜索起始點(diǎn)開始，依次在第一搜索區(qū)域，…，第c搜索區(qū)域中基于輪廓光條走向采用滑動窗口法逐列搜索，得到第一搜索區(qū)域，…，第c搜索區(qū)域中每一列的灰度值最大像素點(diǎn)；

69、沿第二搜索方向ynye2，從搜索起始點(diǎn)開始，依次在第c+1搜索區(qū)域，…，第c+d搜索區(qū)域中基于輪廓光條走向采用滑動窗口法逐列搜索，得到第c+1搜索區(qū)域，…，第c+d搜索區(qū)域中每一列的灰度值最大像素點(diǎn)；

70、逐列搜索過程中，初始時(shí)采用的滑動搜索窗口是以搜索起始點(diǎn)為端點(diǎn)向上/向下擴(kuò)展2rn行得到的，其余滑動搜索窗口分別是以各列的灰度值最大像素點(diǎn)為端點(diǎn)向上/向下擴(kuò)展2rn行得到的；所有滑動搜索窗口在列方向上的尺寸大于等于輪廓光條的最大寬度，小于輪廓光條與異常光條之間的最小距離；

71、步驟7.2搜索并提取輪廓光條；

72、步驟7.2.1搜索并提取第一輪廓光條；

73、沿第一搜索方向ynye1，將搜索起始點(diǎn)及第一搜索區(qū)域內(nèi)每一列的灰度值最大像素點(diǎn)作為第一輪廓提取像素點(diǎn)，分別以每一個(gè)第一輪廓提取像素點(diǎn)為端點(diǎn)，基于輪廓光條走向向上/向下擴(kuò)展2rn行，得到第一輪廓光條提取范圍，搜索并提取第一輪廓光條提取范圍內(nèi)的所有像素點(diǎn)，即可得到第一輪廓光條；

74、步驟7.2.2搜索并提取第二輪廓光條，…，第c輪廓光條；

75、沿第一搜索方向ynye1，將第二搜索區(qū)域內(nèi)每一列的灰度值最大像素點(diǎn)作為第二輪廓提取像素點(diǎn)，分別以每一個(gè)第二輪廓提取像素點(diǎn)為端點(diǎn)，基于輪廓光條走向向上/向下擴(kuò)展2rn行，得到第二輪廓光條提取范圍，搜索并提取第二輪廓光條提取范圍內(nèi)的所有像素點(diǎn)，即可得到第二輪廓光條；

76、采用相同的方法，沿第一搜索方向ynye1逐區(qū)域搜索并提取，即可得到第三輪廓光條，…，第c輪廓光條；

77、步驟7.2.3沿第二搜索方向ynye2逐區(qū)域搜索并提取輪廓光條；

78、采用與步驟7.2.2相同的方法，沿第二搜索方向ynye2逐區(qū)域搜索并提取，即可得到第c+1輪廓光條，…，第c+d輪廓光條；

79、步驟7.3拼合得到輪廓光條；

80、將步驟7.2得到的第c輪廓光條，…，第二輪廓光條，第一輪廓光條，第c+1輪廓光條，…，第c+d輪廓光條依次拼接，得到最終的輪廓光條；

81、步驟8：輸出步驟7.3得到的最終的輪廓光條。

82、進(jìn)一步地，步驟1中：第一關(guān)鍵列位置ye1和第二關(guān)鍵列位置ye2依據(jù)最大類間方差法確定；步驟2中：利用灰度重心法、極值法、steger法或者閾值法從線激光光條圖像中提取光條中心。

83、進(jìn)一步地，步驟7.1中確定2rn行擴(kuò)展方向的方法是：

84、在第一搜索區(qū)域和第c+1搜索區(qū)域中，基于其所對應(yīng)的光條中心的局部極值與搜索起始點(diǎn)的相對位置關(guān)系，判斷當(dāng)前搜索區(qū)域內(nèi)輪廓光條走向，若輪廓光條走向是向上，則向上擴(kuò)展2rn行；若輪廓光條走向是向下，則向下擴(kuò)展2rn行；

85、沿第一搜索方向ynye1，在第二搜索區(qū)域，…，第c搜索區(qū)域中，基于相鄰兩個(gè)第一局部極值的相對位置關(guān)系，判斷當(dāng)前搜索區(qū)域內(nèi)輪廓光條走向，若輪廓光條走向是向上，則向上擴(kuò)展2rn行；若輪廓走向是向下，則向下擴(kuò)展2rn行；

86、沿第二搜索方向ynye2，在第c+2搜索區(qū)域，…，第c+d搜索區(qū)域中，基于相鄰兩個(gè)第二局部極值的相對位置關(guān)系，判斷當(dāng)前搜索區(qū)域內(nèi)輪廓光條走向，若輪廓光條走向是向上，則向上擴(kuò)展2rn行；若輪廓走向是向下，則向下擴(kuò)展2rn行；

87、步驟7.2.1-7.2.3中：

88、若輪廓光條走向?yàn)橄蛏?，則向上擴(kuò)展2rn行；若輪廓光條走向?yàn)橄蛳?，則向下擴(kuò)展2rn行。

89、本發(fā)明的有益效果如下：

90、1.由線激光測量原理可知，測量點(diǎn)云是依據(jù)光條中心提取算法、標(biāo)定系數(shù)等從線激光掃描儀拍攝的線激光光條圖像中提取的，測量點(diǎn)云的異常區(qū)域在線激光光條圖像中對應(yīng)異常光條（本質(zhì)為異常值）。本發(fā)明跳出了對測量點(diǎn)云中異常值剔除的常規(guī)思路，轉(zhuǎn)而從線激光光條圖像出發(fā)，依據(jù)薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件幾何特征及圖像處理理論進(jìn)行線激光光條圖像中的輪廓光條提取，實(shí)現(xiàn)輪廓光條與異常光條的分割，基于本發(fā)明的輸出結(jié)果進(jìn)行測量點(diǎn)云提取，可獲得不存在異常值的測量點(diǎn)云，保證了測量點(diǎn)云的質(zhì)量；在數(shù)據(jù)處理方面，點(diǎn)云數(shù)據(jù)本質(zhì)為坐標(biāo)點(diǎn)的集合，線激光光條圖像本質(zhì)為以灰度值為元素的矩陣，相對而言，線激光光條圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更為簡單，因而本發(fā)明選擇對線激光光條圖像進(jìn)行處理，能夠快速實(shí)現(xiàn)激光光條中輪廓光條的提取，從而在圖像層面完成異常區(qū)域的剔除，相對于對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本發(fā)明的方法更簡單，更高效，對計(jì)算機(jī)性能要求更低；此外，本發(fā)明依據(jù)薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件測量輪廓存在的共性特征，即輪廓線連續(xù)性，來引導(dǎo)輪廓光條的搜索，在普適性方面更具優(yōu)勢。

91、2.即使本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠想到將測量點(diǎn)云的異常區(qū)域（嚴(yán)重異常值）的剔除問題轉(zhuǎn)換為線激光光條圖像的輪廓光條提取問題，但在圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，采用非深度學(xué)習(xí)的方法仍然難以有效區(qū)分與輪廓光條特征極其相似的異常光條，因此難以實(shí)現(xiàn)輪廓光條的搜索和提取。針對這一技術(shù)難題，本發(fā)明創(chuàng)新性地提出依據(jù)薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件測量輪廓的輪廓線連續(xù)性來引導(dǎo)輪廓光條搜索的策略，制定了先定位第一關(guān)鍵列位置、第二關(guān)鍵列位置及輪廓光條的搜索起始點(diǎn)，再建立搜索方向與搜索區(qū)域，在沿搜索方向逐區(qū)域進(jìn)行輪廓光條搜索的過程中，通過在圖像列方向上設(shè)置尺寸大小及位置滿足特定要求的滑動搜索窗口來避免搜索到異常光條，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)輪廓光條與異常光條的分割，保證輪廓光條的精準(zhǔn)提取。

92、3.薄壁復(fù)雜曲面構(gòu)件通常具有大曲率，線激光掃描儀獲取的線激光光條圖像在結(jié)構(gòu)緊湊的斜坡區(qū)域存在輪廓光條缺失的可能，輪廓光條的缺失會導(dǎo)致輪廓點(diǎn)被孤立，使得異常區(qū)域更加難以辨別。在線激光光條圖像中，關(guān)鍵問題之一是如何在輪廓光條缺失的情況下，基于輪廓線連續(xù)性來引導(dǎo)輪廓光條搜索，并避免異常光條干擾，這也是本發(fā)明的難點(diǎn)所在。盡管輪廓光條缺失問題無法避免，但在結(jié)構(gòu)緊湊的斜坡區(qū)域依舊存在部分微弱光條，這些微弱光條的灰度不同于背景光條的灰度。因此，本發(fā)明創(chuàng)新性地提出先計(jì)算線激光光條圖像的光條中心的局部極值（除了光條中心的起點(diǎn)和終點(diǎn)外，其余的局部極值位于測量輪廓的圓特征上），基于局部極值將關(guān)鍵列位置和輪廓光條的搜索起始點(diǎn)所在列之間的區(qū)域劃分為多個(gè)搜索區(qū)域，再在局部極值的約束下，利用滑動窗口法在各個(gè)搜索區(qū)域內(nèi)逐列進(jìn)行輪廓光條的搜索，實(shí)現(xiàn)了從具有輪廓光條缺失問題的線激光光條圖像中搜索和提取輪廓光條。

93、4.在輪廓光條搜索方式上，本發(fā)明采用分而治之的策略：當(dāng)不存在輪廓光條缺失問題時(shí)，滑動窗口法中的搜索范圍方向?yàn)殡p向（即，滑動搜索窗口是以搜索起始點(diǎn)/灰度值最大像素點(diǎn)為中心向上、向下各擴(kuò)展rn行得到的），依據(jù)輪廓線連續(xù)性引導(dǎo)搜索方向；當(dāng)存在輪廓光條缺失問題時(shí)，滑動窗口法中的搜索范圍方向?yàn)閱蜗颍?，滑動搜索窗口是以搜索起始點(diǎn)/灰度值最大像素點(diǎn)為端點(diǎn)向上/向下擴(kuò)展2rn行得到的），且在構(gòu)建滑動搜索窗口時(shí)依據(jù)局部極值進(jìn)行擴(kuò)展方向約束，避免異常光條干擾。

94、5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明在不同截面形狀上的高溫合金封嚴(yán)環(huán)線激光光條圖像中均實(shí)現(xiàn)了輪廓光條的準(zhǔn)確提取：對圖2所示高溫合金封嚴(yán)環(huán)線激光光條圖像的處理速度為0.5727s；對圖11所示高溫合金封嚴(yán)環(huán)線激光光條圖像的處理速度為0.4644s。