基于物联网的机电设备数字化重建方法及系统.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010868923.4 (22)申请日 2020.08.25 (71)申请人 浙江省机电设计研究院有限公司 地址 310009 浙江省杭州市延安路87号 (72)发明人 吴尧才陶杰王长华蒋铯琦 何霖杰赵恒 (74)专利代理机构 北京国坤专利代理事务所 (普通合伙) 11491 代理人 赵红霞 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 19/20(2011.01) (54)发明名称 一种基于物联网的机电设备数字化重建方 法及系统 (57)摘要 。

2、本发明属于数字化处理技术领域， 公开了一 种基于物联网的机电设备数字化重建方法及系 统， 包括数据采集模块获取机电设备的附件或零 部件结构数据、 图纸或其他相关数据； 图像采集 模块采集机电设备的完整外部轮廓图像； 点云数 据获取模块获取机电设备的三维点云数据； 中央 控制模块控制图像处理模块对采集的图像进行 处理， 得到处理后的图像集； 区域数据融合模块 获取机电设备的区域点云数据； 三维重建模块进 行机电设备的数字化三维重建； 显示模块对构建 的机电设备数字化三维模型进行显示。 本发明能 够得到准确、 全面的机电设备三维模型， 同时所 需数据量少， 针对数据进行的处理少， 无需人工 标注或。

3、筛选， 重建效率高， 且重建结果准确。 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 CN 112070881 A 2020.12.11 CN 112070881 A 1.一种基于物联网的机电设备数字化重建方法， 其特征在于， 所述基于物联网的机电 设备数字化重建方法包括： 步骤一， 数据采集模块利用扫描设备获取机电设备的附件或零部件结构数据、 图纸或 其他相关数据； 图像采集模块利用旋转的摄像设备采集机电设备的完整外部轮廓图像； 步骤二， 点云数据获取模块获取机电设备的三维点云数据； 中央控制模块控制图像处 理模块对采集的图像进行处理， 得到处理后的图像集； 所述中央控制模块控制图像处理模块对采集的。

4、图像进行处理， 得到处理后的图像集包 括： (1)获取采集的机电设备轮廓图像， 并从获取的图像中提取亮度分量； (2)对所述亮度分量进行位数提升， 根据所提升的亮度分量对所述图像进行平坦区域 检测， 判断所述图像中的每个像素是否处于平坦区域； 所述平坦区域检测包括： (2.1)计算每个目标像素的平坦度值； (2.2)以所述目标像素为中心， 按照预先设置的区域大小计算该预设区域内像素的所 述平坦度值的最大值； (2.3)将所述平坦度最大值与预设的阈值进行比较， 如果所述平坦度最大值比所述阈 值小， 则所述目标像素需要进行平滑处理， 反之， 所述目标像素则不需要进行平滑处理； (3)当所述像素处于。

5、平坦区域时， 对所述像素进行平滑处理； 通过抖动显示将所述图像 中每个像素处理后的新亮度值转变成低位， 根据转变后的亮度分量数据进行亮度分量合 成； (4)进行亮度分量合成后输出平滑后的图像； 对平滑后的图像进行增强、 编码、 排序； 并 按照排序顺序将图像进行整理的， 得到图像集； 步骤三， 区域数据融合模块基于处理后的图像集以及机电设备的三维点云数据获取机 电设备的区域点云数据； 步骤四， 三维重建模块基于获取的机电设备轮廓图像、 区域点云数据以及零部件结构 数据进行机电设备的数字化三维重建； 步骤五， 显示模块对构建的机电设备数字化三维模型进行显示。 2.如权利要求1所述基于物联网的机电。

6、设备数字化重建方法， 其特征在于， 步骤二中， 所述点云数据获取模块获取机电设备的三维点云数据具体包括： S11， 获取摄像设备采集的机电设备完整的外部轮廓图像， 对外部轮廓图像进行前景目 标分割； S12， 采用SfM算法对前景目标图像进行摄像设备标定， 得到初始化摄像设备参数， 并采 用集束优化的方法对初始化摄像设备参数进行优化， 得到前景目标图像优化后的相机参 数； S13， 对前景目标图像中的相同的角点特征进行匹配， 得到多个初始角点特征匹配点 对； S14， 采用高斯差分算子对前景目标图像中的斑点特征进行检测， 并对前景目标图像中 的相同的斑点特征进行匹配， 得到多个初始斑点特征匹配。

7、点对； S15， 通过前景目标图像优化后的摄像设备参数对每个扩散特征点对进行逆向投影， 得 权利要求书 1/3 页 2 CN 112070881 A 2 到多个扩散特征点对对应的三维空间点。 3.如权利要求2所述基于物联网的机电设备数字化重建方法， 其特征在于， 所述步骤 S13中， 对前景目标图像中的相同的角点特征进行匹配包括： 根据摄像设备参数计算待编码图像与云端聚类后相似图像的视角相似性， 确定参考图 像； 根据该参考图像对应的三维点云模型生成该参考图像与该待编码图像间的匹配像素 对； 以匹配像素对作为预测块中心生成待编码图像的预测。 4.如权利要求1所述基于物联网的机电设备数字化重建方。

8、法， 其特征在于， 步骤(4)中， 所述对平滑后的图像进行增强包括： (4.1)在平滑后的图像的灰度级的直方图数组的基础上构建新的直方图数组； (4.2)将平滑图像直方图数组与构建的新的直方图数组中各灰度级按照灰度级从大到 小顺序一一对应替换， 得到重构的直方图数组； (4.3)对重构的直方图数组进行累积求和， 通过新灰度级构成新的增强图像。 5.如权利要求1所述基于物联网的机电设备数字化重建方法， 其特征在于， 步骤三， 区 域数据融合模块基于处理后的图像集以及机电设备的三维点云数据获取机电设备的区域 点云数据包括： 1)从机电设备的区域点云数据中提取机电设备点云数据， 并对所述机电设备点云。

9、数据 进行聚类和曲面重建， 得到机电设备点云模型； 2)基于所述机电设备点云模型获取变电站设备的尺寸信息， 并与附件或零部件结构数 据、 图纸或其他相关数据进行对比确认， 得到核对后的机电设备尺寸信息； 3)根据所述机电设备的尺寸信息构建机电设备模型； 获取机电设备的电气属性信息， 基于所述电气属性信息以及对应的机电设备模型， 构建三维数字化设备模型。 6.如权利要求5所述基于物联网的机电设备数字化重建方法， 其特征在于， 步骤1)中， 所述对所述机电设备点云数据进行聚类和曲面重建， 得到机电设备点云模型包括： 1.1)基于欧式聚类分割算法获取单个变电站设备点云数据； 1.2)基于贪婪投影三角。

10、化算法对各所述单个变电站设备点云数据进行三角化处理， 得 到变电站设备点云模型。 7.一种实施如权利要求1-6所述基于物联网的机电设备数字化重建方法的基于物联网 的机电设备数字化重建系统， 其特征在于， 所述基于物联网的机电设备数字化重建系统包 括： 数据采集模块、 图像采集模块、 点云数据获取模块、 中央控制模块、 图像处理模块、 区域 数据融合模块、 三维重建模块、 显示模块； 数据采集模块， 与中央控制模块连接， 用于利用扫描设备获取机电设备的附件或零部 件结构数据、 图纸或其他相关数据； 图像采集模块， 与中央控制模块连接， 用于利用旋转的摄像设备采集机电设备的完整 外部轮廓图像； 点。

11、云数据获取模块， 与中央控制模块连接， 用于获取机电设备的三维点云数据； 中央控制模块， 与数据采集模块、 图像采集模块、 点云数据获取模块、 图像处理模块、 区 权利要求书 2/3 页 3 CN 112070881 A 3 域数据融合模块、 三维重建模块、 显示模块连接， 用于基于控制器或单片机控制各个模块正 常工作； 图像处理模块， 与中央控制模块连接， 包括图像预处理单元、 图像编码单元、 图像排序 单元、 图像整理单元， 用于对采集的图像进行处理， 得到处理后的图像集； 区域数据融合模块， 与中央控制模块连接， 用于基于处理后的图像集以及机电设备的 三维点云数据获取机电设备的区域点云数。

12、据； 三维重建模块， 与中央控制模块连接， 用于基于获取的机电设备轮廓图像、 区域点云数 据以及零部件结构数据进行机电设备的数字化三维重建； 显示模块， 与中央控制模块连接， 用于对构建的机电设备数字化三维模型进行显示。 8.如权利要求7所述基于物联网的机电设备数字化重建系统， 其特征在于， 所述图像处 理模块包括： 图像预处理单元， 用于对采集的图像进行去噪、 增强预处理； 图像编码单元， 用于对增强处理后的图像进行编码； 图像排序单元， 用于基于图像编码对图像进行排序； 图像整理单元， 用于按照排序顺序将图像进行整理的， 得到图像集。 9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品， 包括。

13、计算机可读程序， 供于电子 装置上执行时， 提供用户输入接口以实施如权利要求1-6任意一项所述基于物联网的机电 设备数字化重建方法。 10.一种计算机可读存储介质， 储存有指令， 当所述指令在计算机上运行时， 使得计算 机执行如权利要求1-6任意一项所述基于物联网的机电设备数字化重建方法。 权利要求书 3/3 页 4 CN 112070881 A 4 一种基于物联网的机电设备数字化重建方法及系统 技术领域 0001 本发明属于数字化处理技术领域， 尤其涉及一种基于物联网的机电设备数字化重 建方法及系统。 背景技术 0002 目前： 实物外观数码化技术在很多领域都有广泛的应用。 例如在我们熟知的。

14、数字 博物馆概念中， 虚拟的艺术品宝藏将被呈现在数字网络世界中， 使普通观众能够在家中或 者在家附近就能体验同等甚至更深刻的艺术欣赏， 得到展馆更人性化的服务， 而不受时间 与空间乃至个人经济条件的客观限制。 同时实物数码化技术在电脑游戏， 数字电影， 物理仿 真， 社交网络， 汽车， 文化纪念品， 家居装饰品等产业都将有极大的应用潜力。 数字化三维建 模技术应用前景十分广阔， 可以说深入到我们生活的方方面面， 现有的可以用二维图片展 示的地方， 以后都会被数字化三维模型展示所取代。 0003 然而现有的数字化重建技术并没有针对工业领域的机电设备的重建方法， 同时现 有重建方法扫描时间长， 所。

15、需数据多， 对于数据的处理繁杂， 且重建结果并不理想。 0004 通过上述分析， 现有技术存在的问题及缺陷为： 现有的数字化重建技术并没有针 对工业领域的机电设备的重建方法， 同时现有重建方法扫描时间长， 所需数据多， 对于数据 的处理繁杂， 且重建结果并不理想。 发明内容 0005 针对现有技术存在的问题， 本发明提供了一种基于物联网的机电设备数字化重建 方法及系统。 0006 本发明是这样实现的， 一种基于物联网的机电设备数字化重建方法， 所述基于物 联网的机电设备数字化重建方法包括： 0007 步骤一， 数据采集模块利用扫描设备获取机电设备的附件或零部件结构数据、 图 纸或其他相关数据；。

16、 图像采集模块利用旋转的摄像设备采集机电设备的完整外部轮廓图 像； 0008 步骤二， 点云数据获取模块获取机电设备的三维点云数据； 中央控制模块控制图 像处理模块对采集的图像进行处理， 得到处理后的图像集； 0009 步骤三， 区域数据融合模块基于处理后的图像集以及机电设备的三维点云数据获 取机电设备的区域点云数据； 0010 步骤四， 三维重建模块基于获取的机电设备轮廓图像、 区域点云数据以及零部件 结构数据进行机电设备的数字化三维重建； 0011 步骤五， 显示模块对构建的机电设备数字化三维模型进行显示。 0012 进一步， 步骤二中， 所述中央控制模块控制图像处理模块对采集的图像进行处。

17、理， 得到处理后的图像集包括： 0013 (1)获取采集的机电设备轮廓图像， 并从获取的图像中提取亮度分量； 说明书 1/6 页 5 CN 112070881 A 5 0014 (2)对所述亮度分量进行位数提升， 根据所提升的亮度分量对所述图像进行平坦 区域检测， 判断所述图像中的每个像素是否处于平坦区域； 0015 (3)当所述像素处于平坦区域时， 对所述像素进行平滑处理； 通过抖动显示将所述 图像中每个像素处理后的新亮度值转变成低位， 根据转变后的亮度分量数据进行亮度分量 合成； 0016 (4)进行亮度分量合成后输出平滑后的图像； 对平滑后的图像进行增强、 编码、 排 序； 并按照排序顺。

18、序将图像进行整理的， 得到图像集。 0017 进一步， 步骤(2)中， 所述平坦区域检测包括： 0018 (2.1)计算每个目标像素的平坦度值； 0019 (2.2)以所述目标像素为中心， 按照预先设置的区域大小计算该预设区域内像素 的所述平坦度值的最大值； 0020 (2.3)将所述平坦度最大值与预设的阈值进行比较， 如果所述平坦度最大值比所 述阈值小， 则所述目标像素需要进行平滑处理， 反之， 所述目标像素则不需要进行平滑处 理。 0021 进一步， 步骤(4)中， 所述对平滑后的图像进行增强包括： 0022 (4.1)在平滑后的图像的灰度级的直方图数组的基础上构建新的直方图数组； 002。

19、3 (4.2)将平滑图像直方图数组与构建的新的直方图数组中各灰度级按照灰度级从 大到小顺序一一对应替换， 得到重构的直方图数组； 0024 (4.3)对重构的直方图数组进行累积求和， 通过新灰度级构成新的增强图像。 0025 进一步， 步骤二中， 所述点云数据获取模块获取机电设备的三维点云数据具体包 括： 0026 S11， 获取摄像设备采集的机电设备完整的外部轮廓图像， 对外部轮廓图像进行前 景目标分割； 0027 S12， 采用SfM算法对前景目标图像进行摄像设备标定， 得到初始化摄像设备参数， 并采用集束优化的方法对初始化摄像设备参数进行优化， 得到前景目标图像优化后的相机 参数； 00。

20、28 S13， 对前景目标图像中的相同的角点特征进行匹配， 得到多个初始角点特征匹配 点对； 0029 S14， 采用高斯差分算子对前景目标图像中的斑点特征进行检测， 并对前景目标图 像中的相同的斑点特征进行匹配， 得到多个初始斑点特征匹配点对； 0030 S15， 通过前景目标图像优化后的摄像设备参数对每个扩散特征点对进行逆向投 影， 得到多个扩散特征点对对应的三维空间点。 0031 进一步， 所述步骤S13中， 对前景目标图像中的相同的角点特征进行匹配包括： 0032 根据摄像设备参数计算待编码图像与云端聚类后相似图像的视角相似性， 确定参 考图像； 0033 根据该参考图像对应的三维点云。

21、模型生成该参考图像与该待编码图像间的匹配 像素对； 0034 以匹配像素对作为预测块中心生成待编码图像的预测。 0035 进一步， 步骤三， 区域数据融合模块基于处理后的图像集以及机电设备的三维点 说明书 2/6 页 6 CN 112070881 A 6 云数据获取机电设备的区域点云数据包括： 0036 1)从机电设备的区域点云数据中提取机电设备点云数据， 并对所述机电设备点云 数据进行聚类和曲面重建， 得到机电设备点云模型； 0037 2)基于所述机电设备点云模型获取变电站设备的尺寸信息， 并与附件或零部件结 构数据、 图纸或其他相关数据进行对比确认， 得到核对后的机电设备尺寸信息； 003。

22、8 3)根据所述机电设备的尺寸信息构建机电设备模型； 获取机电设备的电气属性信 息， 基于所述电气属性信息以及对应的机电设备模型， 构建三维数字化设备模型。 0039 进一步， 步骤1)中， 所述对所述机电设备点云数据进行聚类和曲面重建， 得到机电 设备点云模型包括： 0040 1.1)基于欧式聚类分割算法获取单个变电站设备点云数据； 0041 1.2)基于贪婪投影三角化算法对各所述单个变电站设备点云数据进行三角化处 理， 得到变电站设备点云模型。 0042 本发明的另一目的在于提供一种实施所述基于物联网的机电设备数字化重建方 法的基于物联网的机电设备数字化重建系统， 所述基于物联网的机电设备。

23、数字化重建系统 包括： 0043 数据采集模块、 图像采集模块、 点云数据获取模块、 中央控制模块、 图像处理模块、 区域数据融合模块、 三维重建模块、 显示模块； 0044 数据采集模块， 与中央控制模块连接， 用于利用扫描设备获取机电设备的附件或 零部件结构数据、 图纸或其他相关数据； 0045 图像采集模块， 与中央控制模块连接， 用于利用旋转的摄像设备采集机电设备的 完整外部轮廓图像； 0046 点云数据获取模块， 与中央控制模块连接， 用于获取机电设备的三维点云数据； 0047 中央控制模块， 与数据采集模块、 图像采集模块、 点云数据获取模块、 图像处理模 块、 区域数据融合模块、。

24、 三维重建模块、 显示模块连接， 用于基于控制器或单片机控制各个 模块正常工作； 0048 图像处理模块， 与中央控制模块连接， 包括图像预处理单元、 图像编码单元、 图像 排序单元、 图像整理单元， 用于对采集的图像进行处理， 得到处理后的图像集； 0049 区域数据融合模块， 与中央控制模块连接， 用于基于处理后的图像集以及机电设 备的三维点云数据获取机电设备的区域点云数据； 0050 三维重建模块， 与中央控制模块连接， 用于基于获取的机电设备轮廓图像、 区域点 云数据以及零部件结构数据进行机电设备的数字化三维重建； 0051 显示模块， 与中央控制模块连接， 用于对构建的机电设备数字化。

25、三维模型进行显 示。 0052 进一步， 所述图像处理模块包括： 0053 图像预处理单元， 用于对采集的图像进行去噪、 增强预处理； 0054 图像编码单元， 用于对增强处理后的图像进行编码； 0055 图像排序单元， 用于基于图像编码对图像进行排序； 0056 图像整理单元， 用于按照排序顺序将图像进行整理的， 得到图像集。 0057 结合上述的所有技术方案， 本发明所具备的优点及积极效果为： 本发明提供了一 说明书 3/6 页 7 CN 112070881 A 7 种机电设备的数字化重建方法， 基于机电设备的二维图像数据、 尺寸、 零件数据以及三维点 云数据进行机电设备的数字化重建， 能。

26、够得到准确、 全面的机电设备三维模型， 同时所需数 据量少， 针对数据进行的处理少， 无需人工标注或筛选， 重建效率高， 且重建结果准确。 本发 明以前景物体分割后的图像序列作为输入， 在去除背景杂点的前提下对目标物体进行重 建， 使得重建过程只关注目标物体的三维点云， 只对目标物体相关数据进行计算， 避免了现 有技术中不仅要对目标物体数据进行计算， 还要对大量背景冗余点进行计算的缺陷， 有效 的降低了三维点云重建的计算量。 附图说明 0058 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案， 下面将对本申请实施例中所需要使 用的附图做简单的介绍， 显而易见地， 下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施。

27、例， 对于 本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的 附图。 0059 图1是本发明实施例提供的机电设备数字化重建方法流程图。 0060 图2是本发明实施例提供的中央控制模块控制图像处理模块对采集的图像进行处 理， 得到处理后的图像集流程图。 0061 图3是本发明实施例提供的平坦区域检测方法流程图。 0062 图4是本发明实施例提供的对平滑后的图像进行增强的流程图。 0063 图5是本发明实施例提供的区域数据融合模块基于处理后的图像集以及机电设备 的三维点云数据获取机电设备的区域点云数据的流程图。 具体实施方式 0064 为了使本发明的目的、 技术方案。

28、及优点更加清楚明白， 以下结合实施例， 对本发明 进行进一步详细说明。 应当理解， 此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明， 并不用于 限定本发明。 0065 针对现有技术存在的问题， 本发明提供了一种基于物联网的机电设备数字化重建 方法及系统， 下面结合附图对本发明作详细的描述。 0066 如图1所示， 本发明实施例提供的基于物联网的机电设备数字化重建方法包括： 0067 S101， 数据采集模块利用扫描设备获取机电设备的附件或零部件结构数据、 图纸 或其他相关数据； 图像采集模块利用旋转的摄像设备采集机电设备的完整外部轮廓图像； 0068 S102， 点云数据获取模块获取机电设备的三维点。

29、云数据； 中央控制模块控制图像 处理模块对采集的图像进行处理， 得到处理后的图像集； 0069 S103， 区域数据融合模块基于处理后的图像集以及机电设备的三维点云数据获取 机电设备的区域点云数据； 0070 S104， 三维重建模块基于获取的机电设备轮廓图像、 区域点云数据以及零部件结 构数据进行机电设备的数字化三维重建； 0071 S105， 显示模块对构建的机电设备数字化三维模型进行显示。 0072 如图2所示， 步骤S102中， 本发明实施例提供的中央控制模块控制图像处理模块对 采集的图像进行处理， 得到处理后的图像集包括： 说明书 4/6 页 8 CN 112070881 A 8 0。

30、073 S201， 获取采集的机电设备轮廓图像， 并从获取的图像中提取亮度分量； 0074 S202， 对所述亮度分量进行位数提升， 根据所提升的亮度分量对所述图像进行平 坦区域检测， 判断所述图像中的每个像素是否处于平坦区域； 0075 S203， 当所述像素处于平坦区域时， 对所述像素进行平滑处理； 通过抖动显示将所 述图像中每个像素处理后的新亮度值转变成低位， 根据转变后的亮度分量数据进行亮度分 量合成； 0076 S204， 进行亮度分量合成后输出平滑后的图像； 对平滑后的图像进行增强、 编码、 排序； 并按照排序顺序将图像进行整理的， 得到图像集。 0077 本发明实施例中的步骤S1。

31、02中， 所述点云数据获取模块获取机电设备的三维点云 数据具体包括： 0078 S11， 获取摄像设备采集的机电设备完整的外部轮廓图像， 对外部轮廓图像进行前 景目标分割； 0079 S12， 采用SfM算法对前景目标图像进行摄像设备标定， 得到初始化摄像设备参数， 并采用集束优化的方法对初始化摄像设备参数进行优化， 得到前景目标图像优化后的相机 参数； 0080 S13， 对前景目标图像中的相同的角点特征进行匹配， 得到多个初始角点特征匹配 点对； 0081 S14， 采用高斯差分算子对前景目标图像中的斑点特征进行检测， 并对前景目标图 像中的相同的斑点特征进行匹配， 得到多个初始斑点特征匹。

32、配点对； 0082 S15， 通过前景目标图像优化后的摄像设备参数对每个扩散特征点对进行逆向投 影， 得到多个扩散特征点对对应的三维空间点。 0083 本发明实施例中的步骤S13中， 对前景目标图像中的相同的角点特征进行匹配包 括： 0084 根据摄像设备参数计算待编码图像与云端聚类后相似图像的视角相似性， 确定参 考图像； 0085 根据该参考图像对应的三维点云模型生成该参考图像与该待编码图像间的匹配 像素对； 0086 以匹配像素对作为预测块中心生成待编码图像的预测。 0087 如图3所示， 步骤S202中， 本发明实施例提供的平坦区域检测包括： 0088 S301， 计算每个目标像素的平。

33、坦度值； 0089 S302， 以所述目标像素为中心， 按照预先设置的区域大小计算该预设区域内像素 的所述平坦度值的最大值； 0090 S303， 将所述平坦度最大值与预设的阈值进行比较， 如果所述平坦度最大值比所 述阈值小， 则所述目标像素需要进行平滑处理， 反之， 所述目标像素则不需要进行平滑处 理。 0091 如图4所示， 步骤S204中， 本发明实施例提供的对平滑后的图像进行增强包括： 0092 S401， 在平滑后的图像的灰度级的直方图数组的基础上构建新的直方图数组； 0093 S402， 将平滑图像直方图数组与构建的新的直方图数组中各灰度级按照灰度级从 大到小顺序一一对应替换， 得。

34、到重构的直方图数组； 说明书 5/6 页 9 CN 112070881 A 9 0094 S403， 对重构的直方图数组进行累积求和， 通过新灰度级构成新的增强图像。 0095 如图5所示， 本发明实施例提供的区域数据融合模块基于处理后的图像集以及机 电设备的三维点云数据获取机电设备的区域点云数据包括： 0096 S501， 从机电设备的区域点云数据中提取机电设备点云数据， 并对所述机电设备 点云数据进行聚类和曲面重建， 得到机电设备点云模型； 0097 S502， 基于所述机电设备点云模型获取变电站设备的尺寸信息， 并与附件或零部 件结构数据、 图纸或其他相关数据进行对比确认， 得到核对后的。

35、机电设备尺寸信息； 0098 S503， 根据所述机电设备的尺寸信息构建机电设备模型； 获取机电设备的电气属 性信息， 基于所述电气属性信息以及对应的机电设备模型， 构建三维数字化设备模型。 0099 步骤S501中， 本发明实施例提供的对所述机电设备点云数据进行聚类和曲面重 建， 得到机电设备点云模型包括： 0100 1.1)基于欧式聚类分割算法获取单个变电站设备点云数据； 0101 1.2)基于贪婪投影三角化算法对各所述单个变电站设备点云数据进行三角化处 理， 得到变电站设备点云模型。 0102 本发明实施例提供的基于物联网的机电设备数字化重建系统包括： 0103 数据采集模块， 与中央控。

36、制模块连接， 用于利用扫描设备获取机电设备的附件或 零部件结构数据、 图纸或其他相关数据； 0104 图像采集模块， 与中央控制模块连接， 用于利用旋转的摄像设备采集机电设备的 完整外部轮廓图像； 0105 点云数据获取模块， 与中央控制模块连接， 用于获取机电设备的三维点云数据； 0106 中央控制模块， 与数据采集模块、 图像采集模块、 点云数据获取模块、 图像处理模 块、 区域数据融合模块、 三维重建模块、 显示模块连接， 用于基于控制器或单片机控制各个 模块正常工作； 0107 图像处理模块， 与中央控制模块连接， 包括图像预处理单元、 图像编码单元、 图像 排序单元、 图像整理单元，。

37、 用于对采集的图像进行处理， 得到处理后的图像集； 0108 区域数据融合模块， 与中央控制模块连接， 用于基于处理后的图像集以及机电设 备的三维点云数据获取机电设备的区域点云数据； 0109 三维重建模块， 与中央控制模块连接， 用于基于获取的机电设备轮廓图像、 区域点 云数据以及零部件结构数据进行机电设备的数字化三维重建； 0110 显示模块， 与中央控制模块连接， 用于对构建的机电设备数字化三维模型进行显 示。 0111 本发明实施例提供的图像处理模块包括： 0112 图像预处理单元， 用于对采集的图像进行去噪、 增强预处理； 0113 图像编码单元， 用于对增强处理后的图像进行编码； 。

38、0114 图像排序单元， 用于基于图像编码对图像进行排序； 0115 图像整理单元， 用于按照排序顺序将图像进行整理的， 得到图像集。 0116 以上所述， 仅为本发明较优的具体的实施方式， 但本发明的保护范围并不局限于 此， 任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内， 凡在本发明的精神和原 则之内所作的任何修改、 等同替换和改进等， 都应涵盖在本发明的保护范围之内。 说明书 6/6 页 10 CN 112070881 A 10 图1 图2 说明书附图 1/2 页 11 CN 112070881 A 11 图3 图4 图5 说明书附图 2/2 页 12 CN 112070881 A 12 。