考虑图像采集的退役零件SfM三维重建精度研究

运动恢复结构(SfM)是一种单目多视图三维重建技术。针对SfM多视图三维重建的速度及质量问题,提出了一种考虑图像采集的退役零件SfM三维重建精度优化方法。首先,构建了图像采集试验平台,以导靴和凸轮轴瓦盖为试验对象,选取图像质量、图像数量、拍摄距离及视角数量4个对重建质量有影响的参数为影响因素,每种因素取3个水平,设计了正交试验;然后,根据试验设计方案,对两个试验对象分别进行了9组图像采集,并用Reality Capture软件对其进行了三维建模;最后,根据重建点云和模型的准确性、重建的完整性与重建效率3个指标,对重建结果进行了评价,并进行了正交试验,通过极差分析获得了最优参数组合。研究结果表明:图像数量与视角数量对三维重建质量影响显著,拍摄距离与图像质量对三维重建质量影响不显著。该研究结果可为提高图像三维重建速度及质量提供参考。

基于SFM与深度学习融合的水果体积测量算法

以生活常见的水果作为研究对象,结合SFM对图像序列的深度估计以及神经网络重建三维结构的优点,提出SFM算法融合深度学习三维重建的水果体积测量算法。对单目相机采集的水果多视角图像进行研究,分析图像重建以及估计大小的方法,搭建快速、便捷估计水果实际体积算法框架。使用神经网络快速推理水果结构,解决三维重建构建稠密点云耗时长的缺点,利用多视角图像获取稀疏点云,估计目标尺寸,提高采样的便利性。实验结果表明,该算法能快速重建水果三维模型,实现简单、快速、较精确的水果体积测量。

基于单目多视图的储煤场三维重建及体积测量

针对封闭储煤场盘煤效率低的问题,采用一种基于单目多视图的三维重建盘煤方法。首先运用改进的运动恢复结构算法重构稀疏点云模型,然后经基于面片的多视图立体视觉算法稠密化点云模型,再对稠密点云采用Delaunay三角剖分法进行三维网格重构,最后进行纹理粘贴,形成等比例实景模型。实验结果表明,该方法成本低,实时性较好,能仅用单目相机完整重建封闭储煤场内煤堆模型并使体积测量误差小于5%,具有一定的应用价值。

基于单目多视角视觉的珍珠品质检测

利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像,对其进行图像预处理并按照成像规则进行融合拼接,从融合拼接的珍珠全景图像中提取出珍珠表面颜色、光泽度及均匀度等特征参数;依据与国家标准相一致的判断指标与相应的检测算法来识别和检测珍珠品质。实验结果表明,设计的基于单目多视角机器视觉装置能保证在一个统一的颜色系统中一次获得珍珠整个球体表面的图像,可实时完成珍珠的颜色、光泽度及均匀度等外观品质指标的视觉检测与分类,各个指标的检测精度均达到了80%以上。

基于Android手机的植物叶片面积快速无损测量系统'

基于Android手机平台构建了一种植物叶片面积快速无损测量系统。获取包含被测植物叶片与已知面积的参照物图像，经图像灰度化、图像平滑、图像二值化、图像几何校正和连通区域标记等处理，根据参照物和被测植物叶片面积比得到植物叶片的面积。基于Android编程技术对系统的功能和界面进行了设计，对图像的几何失真问题提出了几何校正方法。以三叶草、木槿、腊梅、枫树、银杏、樱花等多种植物叶片为对象进行面积测量。试验结果表明，系统不受叶片形状的限制，面积测量的相对误差在一2．9％～2．7％，能够有效测量植物叶片面积。

单目多视角全景视觉感知三维重构技术研究

从图像中恢复出几何实体的三维形状是计算机视觉研究领域的一个核心课题.本文提出了一种基于单目全景成像的三维重构方法.通过单目多视角全景视觉传感器在一个摄像平面上同时获取从多个不同视角拍摄的被测物体图像,采用Otsu算法对图像进行分割,提取前景信息,用轮廓体素极坐标遍历得到几何实体的轮廓采样点数据,重构出几何实体的三维形状.单目多视角全景视觉传感器避免了通用多视角成像中摄像机的颜色系统以及内外参数难以保持一致的问题,减少了硬件成本和立体匹配的复杂度,增加了实时性;通过轮廓体素极坐标遍历得到物体的三维点云数据是一种明确、不含二义性的信息,具有较好的鲁棒性.通过实际系统应用验证,该方法是一种行之有效的三维重构方法.

基于单目多视角机器视觉的3D指纹关键技术研究

针对二维平面指纹图像防伪性不高的问题,设计了一种由1个摄像单元和2个平面镜构成的单目多视角立体机器视觉装置,通过该视觉装置从3个不同视角来获取手指的指纹图像;然后对不同视角的指纹图像进行三维融合拼接,得到一幅便于识别的三维指纹图像;最后对三维指纹图像进行指纹图像增强和识别等处理。实验结果表明,基于单目多视角立体机器视觉的装置能保证一次性获得多个视角的指纹图像,融合拼接后的三维指纹图像提高了指纹识别的防伪能力,装置具有很高的性价比。

一种新型的物体三维轮廓非接触测量系统

为了重构物体的三维轮廓,在双目视觉理论的基础上,提出一种仅使用一台摄像机和一个旋转平台对物体进行全方位测量的系统。通过控制物体回转,该系统先重构出物体局部轮廓,然后采用拼接技术实现物体整体重构。实验结果表明,该系统可以较好地还原出物体的三维轮廓。

基于单目多视角视觉的珍珠光洁度识别研究

利用摄像机前面放置多枚平面镜构成的对称斗型腔体构成以物为中心的单目多视角摄像装置,在摄像机投影平面上直接获取从5个不同视角拍摄的珍珠表面图像;然后对5个不同视角的珍珠表面图像进行图像处理,提取出珍珠表面的纹理、颜色和几何形状等特征参数;最后用图像特征融合的方式最终判定珍珠的光洁度品质。实验结果表明,文中设计的基于单目多视角机器视觉装置能保证在一个统一的颜色系统中一次获得珍珠整个球体表面的图像,利用文中开发的珍珠检测系统实时完成珍珠的瑕疵等品质指标的视觉检测。

基于单目多视图三维重建方法的料堆体积测算

烧结球团生产过程中需要不断盘点原料料堆库存,为了解决肉眼估算料堆体积方法存在误差极大的问题,提出采用无人机航拍采样,通过单目多视图三维重建方法生成料堆3D模型,从而计算料堆体积的方法。通过同具备测绘资质的测量公司进行测算结果比对,验证了该方法的准确性和可靠性,体积测量误差小于5%。

基于单目图像的三维重建算法实现

目前3D模型的重建主要利用正向建模的方式,预先设计好物体形状、大小、颜色、纹理等,通过建模软件(如C4D,3Ds MAX,Alias)生成所需的3D模型。这种方式对于设计人员的专业知识和软件操作能力要求较高,而且设计所需时间较长,实时性不高。针对这些问题,采取逆向建模方式,利用手机拍摄的图片通过相机标定和坐标转换等方法,在短时间内生成目标三维模型。实验结果表明,目标三维模型具有较高的精度,可以满足3D打印等一系列实际应用需求。

基于视觉的零件三维重构方法研究

计算机技术的发展为零件的三维建模提供了方便。研究如何应用零件的二维图像序列来实现零件的三维重构。经对比分析,先使用单目相机多角度对工件采集图像,并选用基于Matlab的Calibration Toolbox标定工具箱对相机进行标定;再利用曲率、法向量变化量等数据识别和提取图像的轮廓特征点。最后使用空间雕刻法(Space-Carving)实现基于多视觉图像序列的零件三维实体重构。

单目视频运动目标轨迹三维重建的平滑约束法

提出了利用单目视频重建运动目标三维轨迹的平滑约束方法.通过引入平滑约束,得到重建运动目标三维轨迹的无约束最优化模型,进而推导出其闭式最优解.提出的平滑约束是对运动目标三维轨迹的本质约束,更具一般性,可以反映目标运动的连续、渐变与平滑特性,与基于离散余弦变换基和多项式基等预先定义基约束相比具有更强的适应性,同时能够直接应用于部分观测数据缺失的情形.给出了单目视频轨迹重建问题的几何解释,并对轨迹重建问题中的唯一性进行分析.仿真和真实单目视频序列上的实验证明了提出方法的有效性和先进性.