三维模型构建方法及装置、口内扫描仪与流程

1.本技术涉及三维重建技术领域，具体而言，涉及一种三维模型构建方法及装置、口内扫描仪。

背景技术：

2.目前，口内扫描仪在扫描过程中除了能够获取到牙齿牙龈信息，还会一并获取到牙齿牙龈周围的黏膜，舌头等冗余信息，通常可以通过ai(artificial intelligence，人工智能)技术去除黏膜，舌头不必要的信息。但是，重建和ai都是需要依赖硬件资源的，重建必须利用gpu(graphics process unit，图形处理器)处理，ai技术也可以依赖gpu资源实现，相关技术方案中，一般采用先重建，再ai处理的串行方案，此方案由于只利用gpu串行处理牙齿牙龈信息，导致模型构建效率慢。
3.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种三维模型构建方法及装置、口内扫描仪，以至少解决口内扫描仪扫描效率低的技术问题。
5.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种三维模型构建方法，包括：应用于口内扫描仪，包括：在口内扫描仪中设有目标处理器的情况下，触发第一创建指令；响应于第一创建指令，创建多个子线程，多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用目标处理器清洗点云数据，第三子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；依次执行多个子线程，以构建三维模型。
6.可选地，执行多个子线程，以构建三维模型，包括：执行第一子线程，控制第一处理器获取口腔内多个目标位置的图片，并将多个目标位置的图片转换为多个目标位置的点云数据；执行第二子线程，控制目标处理器删除多个目标位置的点云数据中不符合预设条件的点云，得到目标点云数据，完成多个目标位置的点云数据的清洗；执行第三子线程，控制第一处理器拼接目标点云数据得到三维模型，其中，口内扫描仪内设有第一处理器和目标处理器。
7.可选地，目标处理器包括：人工智能芯片，用于从点云数据中识别出不符合预设条件的点云。
8.可选地，触发第一创建指令之前，方法还包括：检测口内扫描仪中是否设有目标处理器，在口内扫描仪中不存在目标处理器的情况下，触发第二创建指令；响应于第二创建指令，创建第四子线程和第五子线程，其中，第四子线程用于构建点云数据并清洗点云数据，第五子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；执行第四子线程和第五子线程，构建三维模型。
9.可选地，执行第四子线程和第五子线程，构建三维模型，包括：执行第四子线程，控制第一处理器获取到的口腔内多个目标位置的图片转换为多个目标位置的点云数据，并删
除多个目标位置的点云数据中不符合预设条件的点云，得到目标点云数据，完成多个目标位置的点云数据的清洗；执行第五子线程，控制第一处理器拼接目标点云数据得到三维模型。
10.可选地，在响应于第一创建指令，创建多个子线程之后，方法还包括：控制口内扫描仪中的图像采集装置，采集口腔内多个目标位置的图片；按照采集时序将采集到的多个目标位置的图片发送给第一处理器。
11.根据本技术实施例的另一方面，还提供了口内扫描仪，包括：设有目标处理器的计算机设备和口内扫描设备，计算机设备和口内扫描设备连接；计算机设备用于在设有目标处理器的情况下，触发第一创建指令；响应于第一创建指令，创建多个子线程，多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用目标处理器清洗点云数据，第三子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；计算机设备还用于执行多个子线程，以构建三维模型；口内扫描设备用于获取目标位置的图片。
12.根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种三维模型构建装置，包括：触发模块，用于在口内扫描仪中设有目标处理器的情况下，触发第一创建指令；创建模块，用于响应于第一创建指令，创建多个子线程，多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用目标处理器清洗点云数据，第三子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；执行模块，用于执行多个子线程，以构建三维模型。
13.根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行上述三维模型构建方法。
14.根据本技术实施例的再一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述三维模型构建方法。
15.在本技术实施例中，采用在口内扫描仪中设有目标处理器的情况下，触发第一创建指令；响应于第一创建指令，创建多个子线程，多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用目标处理器清洗点云数据，第三子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；执行多个子线程，以构建三维模型的方式，通过充分利用口内扫描仪内的目标处理器来清洗点云数据，替代了相关技术中利用gpu完成点云数据的清洗，达到了并行完成点云数据构建和点云数据清洗两个步骤的目的，从而实现了提高点云数据处理效率的技术效果，进而解决了口内扫描仪扫描效率低的技术问题。
附图说明
16.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
17.图1是根据本技术实施例的一种用于三维模型构建方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
18.图2是根据本技术的一种三维模型构建方法的流程示意图；
19.图3是根据本技术实施例的另一种可选的三维模型构建方法流程的示意图；
20.图4是根据本技术实施例的一种可选的口内扫描仪装置示意图；
21.图5是根据本技术实施例的一种可选的三维模型构建装置示意图。
具体实施方式
22.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
23.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
24.根据本技术实施例，还提供了一种客服工单分配方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
25.本技术实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、云端服务器或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现三维模型构建方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，
……
，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为i/o接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
26.应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本技术实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
27.存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本技术实施例中的三维模型构建方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的三维模型构建方
法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
28.传输模块106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块106包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块106可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
29.显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。
30.根据本技术实施例，提供了一种三维模型构建方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
31.图2是根据本技术实施例的三维模型构建方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：
32.步骤s202，在口内扫描仪中设有目标处理器的情况下，触发第一创建指令；
33.步骤s204，响应于第一创建指令，创建多个子线程，多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用目标处理器清洗点云数据，第三子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；
34.步骤s206，执行多个子线程，以构建三维模型。
35.通过上述步骤，可以实现通过充分利用口内扫描仪内的目标处理器来清洗点云数据，替代了相关技术中利用gpu完成点云数据的清洗，达到了并行完成点云数据构建和点云数据清洗两个步骤的目的，从而实现了提高点云数据处理效率的技术效果，进而解决了口内扫描仪扫描效率低的技术问题。
36.需要说明的是，口内扫描仪在扫描过程中除了能够获取到牙齿牙龈信息，还会一并获取到牙齿牙龈周围的黏膜，舌头等冗余信息。这些信息都是通过三维重建构建的点云数据获得的，在口内扫描仪中设置有目标处理器的情况下，口内扫描仪能够在扫描过程中同时将黏膜，舌头这些冗余信息去除。在一种可选的方式中口内扫描仪由计算机设备，扫描仪设备以及连接扫描仪和计算机的设备组成。计算机设备可以是带gpu的个人pc，也可以是带gpu的平板，手机等。扫描仪设备由光学扫描头和嵌入式系统组成。连接设备可以是网线，也可以是无线传输的路由器。
37.需要进一步说明的是，构建点云数据和清洗点云数据都是需要利用硬件资源实现，构建点云数据需要利用gpu，而清洗点云数据既可以利用gpu实现，也可以利用目标处理器实现，对于只有gpu的口内扫描仪，可以采用先构建点云数据，再清洗点云数据的串行方案；而对于既有gpu，又有目标处理器的口内扫描仪，则可以采用构建点云数据和清洗点云数据并行的方案。
38.可以理解的是，在获取点云数据的时候，随着口内扫描仪中的图像采集设备的移
动，依次采集多个目标位置的点云数据，并行的方案使得口内扫描仪可以在获取点云数据的同时进行点云数据的清洗，而不同于相关技术中，在获取了所有的点云数据后，再进行点云数据清洗的串行方案。
39.在步骤s204中，子线程是独立调度和分派的基本单位，多个子线程可以并行执行不同的任务，构建点云数据可以是在每个目标位置采集到牙齿和牙龈表面及周围的三维点云数据；清洗点云数据可以是，删除每个目标位置中粘膜、舌头等不属于目标位置的点云数据；融合清洗后的点云数据可以是在图像采集装置不断移动的过程中，不断将不同位置的三维数据叠加，形成完整的三维模型。
40.可以理解的是，步骤s206中多个子线程是并行的，在第一子线程在执行的过程中，同时也在执行第二子线程和第三子线程。
41.下面通过具体的实施例来详细说明上述步骤s202至步骤s206。
42.在执行多个子线程，以构建三维模型的过程中，包括：执行第一子线程，控制第一处理器获取口腔内多个目标位置的图片，并将多个目标位置的图片转换为多个目标位置的点云数据；执行第二子线程，控制目标处理器删除多个目标位置的点云数据中不符合预设条件的点云，得到目标点云数据，完成多个目标位置的点云数据的清洗；执行第三子线程，控制第一处理器拼接目标点云数据得到三维模型，其中，口内扫描仪内设有第一处理器和目标处理器。
43.需要说明的是，第一处理器可以是gpu，目标处理器包括：人工智能芯片，用于从点云数据中识别出不符合预设条件的点云。
44.可以理解的是，不符合预设条件的点云包括：不属于目标位置的点云，例如：在获取牙齿、牙龈表面等位置的点云数据的过程中，会采集到牙齿周边粘膜和舌头组织的点云，其中，粘膜与舌头的点云为不符合预设条件的点云。
45.在触发第一创建指令之前，需要检测口内扫描仪中是否设有目标处理器，在口内扫描仪中不存在目标处理器的情况下，触发第二创建指令；响应于第二创建指令，创建第四子线程和第五子线程，其中，第四子线程用于构建点云数据并清洗点云数据，第五子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；执行第四子线程和第五子线程，构建三维模型。
46.具体地，检测口内扫描仪中是否设有目标处理器可以通过读取口内扫描仪的硬件信息，进行排查，以确定是否设置有目标处理器。在不存在目标处理器的情况下，可以采用相关技术中的串行方法。
47.一种可选地方式中，执行第四子线程和第五子线程，构建三维模型，包括：执行第四子线程，控制第一处理器获取到的口腔内多个目标位置的图片转换为多个目标位置的点云数据，并删除多个目标位置的点云数据中不符合预设条件的点云，得到目标点云数据，完成多个目标位置的点云数据的清洗；执行第五子线程，控制第一处理器拼接目标点云数据得到三维模型。
48.从上述方法可以看出，相关技术中，获取点云数据和清洗点云数据是由同一个线程执行的。
49.在本技术的一些实施例中，在响应于第一创建指令，创建多个子线程之后，控制口内扫描仪中的图像采集装置，采集口腔内多个目标位置的图片；按照采集时序将采集到的多个目标位置的图片发送给第一处理器。
50.在实际的应用场景中，如图3所示，首先读取设备中的硬件信息，来判断口内扫描仪中是否设置有ai芯片(人工智能芯片)，在存在ai芯片的情况下，执行图3中右边的流程：创建三个子线程分别用于获取图片，构建点云数据(重建)；对获取到的点云数据进行ai处理(清洗点云数据)；将清洗后的点云数据进行融合。而在口内扫描仪中不存在ai芯片的情况下，执行图3中左边的流程：创建两个子线程分别用于获取图片，重建点云数据并进行点云数据清理；而另一个子线程将清洗后的点云数据进行融合得到三维模型，通过多线程并行的方式达到在口内扫描仪的口内扫描设备移动获取图片过程中，同时根据获取到的图片构建点云数据，并完成对点云数据的清洗和模型的构建。
51.从实际的应用场景中可以看出，图3中左边的流程采用的是相关技术中的处理流程，获取点云数据和清洗点云数据由一个子线程处理，而图3中右边的流程采用的是本技术提供的三维模型构建方法，获取点云数据和清洗点云数据分别由两个子线程完成，从而提高了三维模型构建的效率。
52.需要进行说明的是，本技术提供的三维模型构建方法在口腔内部三维模型构建的领域中充分利用了口内扫描仪中的硬件设备，利用口内扫描仪中的人工智能芯片替代gpu完成清洗点云数据的步骤，从而提高了三维模型构建效率。
53.本技术实施例还提供了一种三维模型构建方法，如图4所示，包括：设有目标处理器402的计算机设备40和口内扫描设备42，计算机设备40和口内扫描设备42连接；计算机设备40用于在设有目标处理器402的情况下，触发第一创建指令；响应于第一创建指令，创建多个子线程，多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用目标处理器402清洗点云数据，第三子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；计算机设备40还用于执行多个子线程，以构建三维模型；口内扫描设备42用于获取目标位置的图片。
54.在实际的应用场景中，通过充分利用口内扫描仪内的目标处理器来清洗点云数据，替代了相关技术中利用gpu完成点云数据的清洗，达到了并行完成点云数据构建和点云数据清洗两个步骤的目的，从而实现了提高点云数据处理效率的技术效果，进而解决了口内扫描仪扫描效率低的技术问题。
55.本技术实施例提供的三维模型构建方法还应用于本技术实施例提供的一种三维模型构建装置，如图5所示，包括：触发模块50，用于在口内扫描仪中设有目标处理器的情况下，触发第一创建指令；创建模块52，用于响应于第一创建指令，创建多个子线程，多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用目标处理器清洗点云数据，第三子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；执行模块54，用于执行多个子线程，以构建三维模型。
56.执行模块54，包括：第一执行子模块和第二执行子模块，第一执行子模块用于执行多个子线程，以构建三维模型，包括：执行第一子线程，控制第一处理器获取口腔内多个目标位置的图片，并将多个目标位置的图片转换为多个目标位置的点云数据；执行第二子线程，控制目标处理器删除多个目标位置的点云数据中不符合预设条件的点云，得到目标点云数据，完成多个目标位置的点云数据的清洗；执行第三子线程，控制第一处理器拼接目标点云数据得到三维模型，其中，口内扫描仪内设有第一处理器和目标处理器。
57.其中，目标处理器包括：人工智能芯片，用于从点云数据中识别出不符合预设条件
的点云。
58.创建模块52，包括检测子模块，检测子模块用于在触发第一创建指令之前，方法还包括：检测口内扫描仪中是否设有目标处理器，在口内扫描仪中不存在目标处理器的情况下，触发第二创建指令；响应于第二创建指令，创建第四子线程和第五子线程，其中，第四子线程用于构建点云数据并清洗点云数据，第五子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；执行第四子线程和第五子线程，构建三维模型。
59.第二执行子模块，用于执行第四子线程和第五子线程，构建三维模型，包括：执行第四子线程，控制第一处理器获取到的口腔内多个目标位置的图片转换为多个目标位置的点云数据，并删除多个目标位置的点云数据中不符合预设条件的点云，得到目标点云数据，完成多个目标位置的点云数据的清洗；执行第五子线程，控制第一处理器拼接目标点云数据得到三维模型。
60.创建模块52，包括采集子模块，采集子模块用于在响应于第一创建指令，创建多个子线程之后，方法还包括：控制口内扫描仪中的图像采集装置，采集口腔内多个目标位置的图片；按照采集时序将采集到的多个目标位置的图片发送给第一处理器。
61.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行上述三维模型构建方法。
62.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述三维模型构建方法。
63.上述电子设备执行上述三维模型构建方法，通过充分利用口内扫描仪内的目标处理器来清洗点云数据，替代了相关技术中利用gpu完成点云数据的清洗，达到了并行完成点云数据构建和点云数据清洗两个步骤的目的，从而实现了提高点云数据处理效率的技术效果，进而解决了口内扫描仪扫描效率低的技术问题。
64.上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
65.在本技术的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
66.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
67.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
68.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
69.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者
说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
70.以上仅是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。

技术特征：

1.一种三维模型构建方法，其特征在于，应用于口内扫描仪，包括：在所述口内扫描仪中设有目标处理器的情况下，触发第一创建指令；响应于所述第一创建指令，创建多个子线程，所述多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用所述目标处理器清洗所述点云数据，第三子线程用于融合清洗后的所述点云数据，构建所述三维模型；执行所述多个子线程，以构建三维模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，执行所述多个子线程，以构建三维模型，包括：执行所述第一子线程，控制第一处理器获取口腔内多个目标位置的图片，并将所述多个目标位置的图片转换为多个目标位置的点云数据；执行所述第二子线程，控制所述目标处理器删除所述多个目标位置的点云数据中不符合预设条件的点云，得到目标点云数据，完成所述多个目标位置的点云数据的清洗；执行所述第三子线程，控制所述第一处理器拼接所述目标点云数据得到所述三维模型，其中，所述口内扫描仪内设有所述第一处理器和所述目标处理器。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标处理器包括：人工智能芯片，用于从所述点云数据中识别出所述不符合预设条件的点云。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，触发第一创建指令之前，所述方法还包括：检测所述口内扫描仪中是否设有所述目标处理器，在所述口内扫描仪中不存在所述目标处理器的情况下，触发第二创建指令；响应于所述第二创建指令，创建第四子线程和第五子线程，其中，所述第四子线程用于构建所述点云数据并清洗所述点云数据，所述第五子线程用于融合清洗后的所述点云数据，构建所述三维模型；执行所述第四子线程和所述第五子线程，构建所述三维模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，执行所述第四子线程和所述第五子线程，构建所述三维模型，包括：执行所述第四子线程，控制第一处理器获取到的口腔内多个目标位置的图片转换为多个目标位置的点云数据，并删除所述多个目标位置的点云数据中不符合预设条件的点云，得到目标点云数据，完成所述多个目标位置的点云数据的清洗；执行所述第五子线程，控制第一处理器拼接所述目标点云数据得到所述三维模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在响应于所述第一创建指令，创建多个子线程之后，所述方法还包括：控制口内扫描仪中的图像采集装置，采集口腔内多个目标位置的图片；按照采集时序将采集到的所述多个目标位置的图片发送给第一处理器。7.一种口内扫描仪，其特征在于，包括：设有目标处理器的计算机设备和口内扫描设备，所述计算机设备和所述口内扫描设备连接；所述计算机设备用于在设有目标处理器的情况下，触发第一创建指令；响应于所述第一创建指令，创建多个子线程，所述多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三
子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用所述目标处理器清洗所述点云数据，第三子线程用于融合清洗后的所述点云数据，构建三维模型；所述计算机设备还用于执行所述多个子线程，以构建所述三维模型；所述口内扫描设备用于获取目标位置的图片。8.一种三维模型构建装置，其特征在于，包括：触发模块，用于在口内扫描仪中设有目标处理器的情况下，触发第一创建指令；创建模块，用于响应于所述第一创建指令，创建多个子线程，所述多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用所述目标处理器清洗所述点云数据，第三子线程用于融合清洗后的所述点云数据，构建所述三维模型；执行模块，用于执行所述多个子线程，以构建三维模型。9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质中存储有计算机程序，其中，所述非易失性存储介质所在设备通过运行所述计算机程序执行权利要求1至6中任意一项所述三维模型构建方法。10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述三维模型构建方法。

技术总结

本申请公开了一种三维模型构建方法及装置、口内扫描仪。其中，该方法包括：在口内扫描仪中设有目标处理器的情况下，触发第一创建指令；响应于第一创建指令，创建多个子线程，多个子线程中至少包括第一子线程、第二子线程和第三子线程，第一子线程用于构建点云数据，第二子线程用于利用目标处理器清洗点云数据，第三子线程用于融合清洗后的点云数据，构建三维模型；依次执行多个子线程，以构建三维模型。本申请解决了口内扫描仪扫描效率低的技术问题。请解决了口内扫描仪扫描效率低的技术问题。请解决了口内扫描仪扫描效率低的技术问题。