自遮挡物体线激光测量视点规划

针对未知自遮挡物体的测量和三维重建问题,提出利用Kinect Fusion技术快速重建和线激光精密测量相结合的视点规划新方法。应用Kinect Fusion技术快速获取未知自遮挡物体表面的深度信息模型,研究提出轮廓表面的截面特征信息提取方法,在此基础上分析轮廓表面的截面形状特征,根据五自由度线激光测量系统的左右方向和上下方向测量可视性判断,在最佳测量范围内进行线激光测量全局视点规划,准确、快速消除自遮挡和点云孔洞,最后获得重建精度高的三维物体表面。经过自遮挡物体重建实验,验证了所提方法的可行性及有效性。

物体三维数字化中消除遮挡孔洞的视点规划方法研究

针对视点规划研究中的遮挡与孔洞问题,提出了通过建立点云孔洞边界点最小包容盒来有效消除遮挡孔洞的新方法。把视点规划分为侧面信息激光扫描视点规划和遮挡孔洞表面扫描视点规划,以孔洞边界点最小二乘平面的平行面为视觉系统扫描遮挡孔洞表面的运动平面,视觉系统的平移运动范围大于最小包容盒的四周平面范围,对孔洞轮廓表面进行点云数据采集。最后通过实例验证了所提方法的有效性。

用于自动三维测量的自终止视点规划方法

在摄影测量和目标识别等计算机视觉的应用中,为了提高对未知对象的三维测量或定位精度,有必要采用传感器规划策略预先对视觉装置的参数进行规划,寻找下一个最优视点,从而保证视觉装置更有效地完成视觉任务.本文提出了一种具有自终止特性的对未知物体模型自动三维测量的视点两步规划方法.利用群矢量链方法获得视觉传感器在下一个视点的观测方向;而视觉传感器的空间位置是通过计算矢量场内的边界积分获得.另外,为了使测量规划过程具有自终止特性,提出由测量所得的点云直接计算出物体体积的方法,并根据连续两个视点下物体体积的变化量作为终止测量的依据.实验结果表明,该视点规划方法是可行而且有效的.

物体三维数字化中的机器视觉视点规划方法

介绍了机器视觉系统的组成,对视点规划方法进行分类,分别阐述了基于模型和未知模型的视点规划方法研究情况,分析目前视点规划研究中需要解决的遮挡问题,最后展望了视点规划的研究方向.

考虑镜面反射和阴影的复杂曲面测量视点规划

针对复杂曲面金属零件三维形貌测量的反光与自遮挡现象,提出一种面向复杂曲面光学测量的视点规划方法。方法具体分析了光线可达角度约束、视场和投影域约束、景深约束、遮挡约束和灰度值约束(反光或阴影),并定义测量质量参数,结合测量覆盖率,建立了复杂曲面测量视点规划模型。由于模型的可行域空间庞大,提出了由基于生成再检测模式的粗规划和基于可视锥的精规划组成的视点规划求解方法,最后根据实际测量环境对叶轮离散模型进行了仿真研究得到测量视点,并通过实测试验验证仿真结果。结果表明:仿真结果的测量覆盖率可达96.19%,测量质量指标可达85.24%,实际试验能完整重构出叶轮形貌,验证了方法的可行性。

三维物体视觉测量重构中解决遮挡问题的方法研究

利用视觉技术自动获取未知物体三维模型的过程中,如何有效解决视觉遮挡问题是研究的难点。因此,提出一种能够合理解决视觉遮挡的视觉规划新方法,该方法将物体重建过程分成360°侧面重建和上表面重建两个步骤。侧面重建中,首先预测出遮挡部分的轮廓模型,结合可视空间确定出消除遮挡的视点位置。当物体侧面信息获取完整后,通过分析物体上表面边界点的可视性,将视觉系统能够获得最大上表面信息的空间位置定义为最优翻转视点。针对上表面重建过程中的遮挡问题,提出以遮挡边界连线的法矢为依据,确定解决遮挡问题的规划方案。最后通过三维实体模型的重构实验,验证所提方法的可行性。