注塑件产品的三维无接触全场检测

根据注塑件三维信息获取的特点,引入结构光三维扫描法和特征标志点拼接法,提出了一种在利用三维扫描系统中对注塑件进行快速无接触全场检测的方法。该方法通过结构光三维扫描系统获取物体各侧面的三维点云信息,并通过对特征点的提取,首先得到一组匹配点对,然后运用SVD矩阵分解算法求出转换参数,进而以此作为最近点迭代法的初始值,并对最近点的求法和迭代截止条件作了改进,得到了很好的配准效果,实现了对复杂尺寸注塑件的全场检测。论述了该方法的基本原理,并通过实例证明了该方法的有效性。

大面积形体的三维无接触精确测量的研究

对大面积形体实现高精度三维无接触检测,是三维检测技术研究的难点和热点。提出了基于编码标志点的框架拼接法,采用数码相机三维重构与结构光三维扫描技术相结合的方法,实现了大面积形体的三维精确测量。阐述了大面积形体测量拼接框架构造的基本原理,对其中的关键技术如数码相机的标志点三维检测与重构,局部点云与空间框架的拼接进行了介绍,并给出了检测实例。实验表明该系统具有操作方便、测量范围大、测量精度高等的特点。

大面积形体三维测量数据拼接技术的研究

大面积形体三维无接触测量,一般采用多视场测量和测量数据拼接的方法,存在积累误差大、测量精度低的问题。采用框架拼接法,通过编码标志点的匹配,求得标志点的空间三维坐标,完成物体空间框架的重构;然后通过局部三维扫描点云与空间框架之间的特征点的提取,得到一组匹配点对,运用SVD矩阵分解算法求出旋转矩阵R和平移向量T,实现局部三维扫描数据的精确拼接。实例表明,该方法有效地提高了大面积形体三维测量的精度。

单摄像机结构光扫描系统中投影仪标定技术

传统的单摄像机、单投影仪三维扫描系统,利用相位值计算被测物体的高度信息,可操作性差,且测量精度不高。将立体视觉的三维重构技术引入到单摄像机、单投影仪扫描系统,利用相位值实现投影仪与摄像机的匹配,根据双目视觉的原理进行三维重构,测量精度明显提高。该技术的关键是投影仪的定标,研究了基于相位匹配技术的投影仪标定算法,实验结果验证了该算法的可行性。

创建产学研合作的“三维”机制——以清华科技园在昆山的探索和实践为例

所谓"三维",通俗地讲,是人为规定的互相交错的长、宽、高三个方向,用以描述我们的世界。其中,点是"0维";由点组成的长是"一维";长、宽确立了"二维";长、宽、高三个方向确立的空间模式则是"三维"。从某种程度上说,产学研合作,也存在"点"、"线"、"面"、"体"这几个维度。在产业的发展过程中,单个的高科技企业是"点"。同一产业多个高科技企业组成的产业链是"线"。整合了政府、企业、大学、研究机构、中介机构等多种创新资源的公共服务平台类似于"面"。而在公共服务平台的基础上,聚合相关产业的多条产业链,集研发、中试、生产于一体的产业创新基地,则最终能够形成类似于"体"的产业集群。作为促进成果转化、推动区域创新的重要载体,清华科技园在多年的发展历程中,始终围绕产学研合作的问题不断探索和实践。清华科技园在昆山试行的产学研合作模式,即是科技成果转化的"三维"机制的典型案例。

三维数据拼接中编码标志点的设计与检测

提出了一种编码标志点的设计与检测方法,以满足三维扫描测量中对大面积物体进行全场检测的编码标志点拼接法的要求。编码标志点由编码点和标志点组成,其中标志点提供位置信息,编码信息被编译储存在编码点的排布中。研究了编码点的数量和编码标志点方案总数的对应关系以及标志点的编码方法。对编码标志点的检测以及偏心误差进行了分析。实验证明,该编码标志点方案简洁、严密,容易识别,达到了设计要求。

基于编码标志点的数码相机三维测量与重构

介绍了利用数码相机作为图像传感器,在物体表面设置编码标志点,通过对编码标志点进行识别和检测,从而确定标志点的空间位置,实现了对物体表面某些特定点三维信息的无接触检测。介绍了其中的关键技术,如标志点的设计与检测、基础矩阵的求解、数码相机参数的标定以及内外参数的捆绑调整等,给出了检测实例并进行了精度验证。实验证明,该方法结构简单,成本低廉,数据采集快,移动方便,检测范围大,可满足三维物体特别是大面积物体空间检测的需求。

清华大学学生课外学术科技活动调查与研究

文章通过清华大学校内学生课外科技活动开展的基本情况、同学参与课外科技活动情况、学生课外科技体系创新创业体系构建情况以及相关政策、措施的调研，认为高校应该进一步明确以人才培养为目标开展学生课外科技活动，切实处理好第一课堂与第二课堂之间的关系，逐步加强对学生课外科技活动的指导，大力开展基层学生课外科技活动。