用于旋转对称三角传感器的一种鲁棒的处理方法(英文)

旋转对称三角传感器由于其光学系统的旋转对称性而比其他的传统激光三角传感器具有更好的柔性,将旋转对称三角传感器应用于工业领域,相应的处理方法的性能是至关重要的。为了使传感器在复杂物体表面情况下仍具有较好的性能,我们设计了一种用于旋转对称三角传感器的鲁棒的处理方法。首先,分析旋转对称三角传感器图像的特性,这些特性取决于被测物体的表面特性,而这些图像特性将有助于传感器图像的处理方法的设计。其次,用一种由粗到精检测方法实现对传感器图像的处理。提出在精检测中,一种结合了自适应平滑和峰值法的方法,以实现检测的鲁棒性。在实际传感器图像上的实验结果证明,这种处理方法对于来自复杂表面的传感器图像具有很好的鲁棒性,从而提高了传感器的柔性。

基于单幅灰度图像的快速三维重建方法研究

对含有阴影的物体表面快速三维重建问题,提出一种融合阴影恢复形状(Shape from shading,SFS)数据与旋转对称激光三角传感器数据的基于单幅灰度图像的快速智能测量方法。针对SFS方法重建过程中出现的二义性问题,利用旋转对称激光三角传感器的关键数据对其进行修正。同时针对旋转对称激光三角传感器对未知物体表面需要逐点测量,测量速度慢的问题,利用修正后的SFS重建结果对旋转对称激光三角传感器进行智能视觉引导,对含有阴影的物体表面梯度变化较大的点及特征点进行精确测量。在此基础上搭建集成SFS方法的激光三角传感器高精度移动测量平台系统。该系统根据物体表面梯度变化的特点自动选取阈值调节测量精度,从而快速、精确地完成对未知物体表面的三维重建。并通过试验验证了方法的可行性和有效性。