基于树木形貌点云三点变换与GICP配准的树木形貌三维重建

树木生长过程中受到病虫害或生长空腐与空洞等影响会造成形貌缺陷,如何实现树木形貌无损检测数据被精确地自动逆向数字化建模成为现代林木智能无损检测诊疗的核心问题.利用PCL库点云数据处理库函数平台编程实现三维扫描树木形貌点云逆向建模,提出了三点对齐点云数据处理函数法,将三维扫描技术获得的原始树木形貌点云进行了粗配准;运用迭代最近点算法完成树木的精配准,得到了精确的树木形貌点云模型;对点云模型进行了基于同名点对配准的实验验证,并对检测效果进行分析.该研究提高了三维扫描技术的树木无损检测点云逆向构建树木形貌三维数字化模型的速度与精准度.

基于PCL的人体模型自动化修形研究

提出了基于患者人体点云数据的修形曲面自动化建造方法.利用三维激光扫描仪获取人体点云数据,滤波后将点云数据分割成骨盆、腹腔和胸腔三部分,根据三点加力矫形原理提取用于设置伸展空间和施加矫形压力的点云数据,施加变换操作;最后实现点云数据的拼接,创建人体修形曲面.设计案例表明该方法为矫形支具自动化设计奠定基础.

基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法

针对传统农业机器人抓取过程中视觉识别番茄果实尺寸和姿态存在枝叶遮挡的问题,提出了一种基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法。在果实抓取过程中通过视触觉传感器得到果实外轮廓接触局部点云信息,然后通过相机参数标定以及各手指关节变换矩阵,将不同传感器坐标系下的点云信息变换到同一基坐标系下,进而通过点云改进PCA算法和ICP算法解析抓取果实的尺寸和姿态信息。为了评估所提出解析方法的性能,在实验室环境下进行了番茄尺寸和姿态检测试验。通过游标卡尺测量和深度相机扫描分别获得番茄果实尺寸和姿态的真实值,并与本文方法解析结果进行对比。检测试验结果表明,本文方法获得的番茄横向尺寸和纵向尺寸平均相对误差分别为8.66%和11.08%,番茄果轴与视场投影面的水平夹角和垂直偏转角平均相对误差分别为10.03%和14.02%。本文方法解析的番茄果实尺寸与姿态信息,可应用于番茄果实抓取过程中的姿态调控,从而提高番茄果实抓取采摘的可靠性。

徕卡MS50在铁路隧道建筑限界检测中的应用开发

铁路建筑限界是铁路安全运输的重要保证。本文基于徕卡MS50全站扫描仪对建设期铁路工程隧道进行了检测,探索了新的测量方法及数据处理方法,并结合MFC、PCL、VTK等技术开发了通用数据处理软件,实现了高效的断面提取、限界分析等功能。