本文關(guān)鍵詞：基于Kinect的軸類零件三維重建關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：三維重建技術(shù)是指通過計(jì)算機(jī)數(shù)字化手段,對(duì)真實(shí)場(chǎng)景中的三維實(shí)體建立其數(shù)字化模型的過程。機(jī)械零件重建的目的在于精確測(cè)量,提取出零件實(shí)體的幾何特征,并對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行計(jì)算與分析,它為零件的加工制造、虛擬仿真、快速成型等應(yīng)用提供了依據(jù),是虛擬現(xiàn)實(shí)和逆向工程等領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。軸類零件是復(fù)雜機(jī)械裝備的重要組成部分,其一般是由一些基本形狀按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和位置關(guān)系組合而成的。本文使用Kinect深度傳感器采集軸類零件的深度數(shù)據(jù),進(jìn)行了軸類零件三維重建算法的研究。首先,借助Kinect獲取零件的RGB-D圖像(彩色和深度圖像),通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將深度信息轉(zhuǎn)換成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),利用閾值分割算法分割出零件的點(diǎn)云數(shù)據(jù),根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的噪聲特點(diǎn)采用雙邊濾波算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波降噪處理;其次,基于點(diǎn)云的表面法線和曲率特征,提出了一種改進(jìn)的K均值聚類分割算法,分割出軸類零件各特征的點(diǎn)云集;然后,提出了基于深度數(shù)據(jù)的3D機(jī)械零件識(shí)別框架,研究了三維點(diǎn)云幾何特征的描述與提取,實(shí)現(xiàn)了軸類零件的識(shí)別與檢索;最后,研究了基于采樣一致性的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的估計(jì)算法,對(duì)各特征的點(diǎn)云集進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)化分析,提取了軸類零件各特征的尺寸信息,從而重建出完整的三維模型,克服了Kinect傳感器采集精度低、數(shù)據(jù)不完整的問題,滿足了軸類零件重建的要求。在上述理論分析、研究的基礎(chǔ)上,本文使用一臺(tái)Kinect設(shè)備采集數(shù)據(jù),通過一臺(tái)普通配置的計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)、運(yùn)行算法,搭建了一個(gè)原型系統(tǒng),并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該三維重建系統(tǒng)可以完成對(duì)軸類零件的識(shí)別、描述,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)零件模型的重建。本文重建系統(tǒng)設(shè)備簡(jiǎn)單、成本低,在工業(yè)生產(chǎn)中將具有廣泛的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：Kinect 軸類零件 三維重建 三維點(diǎn)云 點(diǎn)云分割 零件識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：青島理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH133
【目錄】：

• 摘要9-10
• Abstract10-12
• 第1章 緒論12-22
• 1.1 研究背景及意義12
• 1.2 三維重建技術(shù)研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 數(shù)據(jù)采集與處理研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 基于深度圖像的三維重建技術(shù)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 基于Kinect的三維重建技術(shù)研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4 存在問題與發(fā)展趨勢(shì)17-18
• 1.4.1 存在問題17-18
• 1.4.2 發(fā)展趨勢(shì)18
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)安排18-22
• 第2章 點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理22-40
• 2.1 Kinect傳感器22-24
• 2.1.1 Kinect結(jié)構(gòu)22-23
• 2.1.2 Kinect工作原理23-24
• 2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取與坐標(biāo)轉(zhuǎn)換24-29
• 2.2.1 RGB-D圖像獲取24-25
• 2.2.2 攝像機(jī)成像模型25-28
• 2.2.4 深度圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換28-29
• 2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理29-34
• 2.3.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)29-31
• 2.3.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)背景分割31-32
• 2.3.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波去噪32-34
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析34-38
• 2.5 本章小結(jié)38-40
• 第3章 點(diǎn)云分割算法40-50
• 3.1 點(diǎn)云分割概述40
• 3.2 基于幾何特征的點(diǎn)云分割方法40-43
• 3.2.1 基于邊緣的點(diǎn)云分割算法40-41
• 3.2.2 基于區(qū)域的點(diǎn)云分割算法41-42
• 3.2.3 基于聚類的點(diǎn)云分割算法42-43
• 3.3 基于曲率的聚類分割改進(jìn)算法43-47
• 3.3.1 點(diǎn)云表面法線44-46
• 3.3.2 點(diǎn)云曲率計(jì)算46-47
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 第4章 點(diǎn)云特征描述與提取50-66
• 4.1 點(diǎn)云特征描述算法50-54
• 4.1.1 3D形狀內(nèi)容描述子50-51
• 4.1.2 點(diǎn)特征直方圖（PFH）描述子51-53
• 4.1.3 快速點(diǎn)特征直方圖（FPFH）描述子53-54
• 4.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)檢索方式54-55
• 4.2.1 最鄰近搜索54-55
• 4.2.2 Kd-tree結(jié)構(gòu)55
• 4.3 聚類識(shí)別算法55-58
• 4.3.1 點(diǎn)云VFH特征計(jì)算55-57
• 4.3.2 VFH特征描述子可視化57-58
• 4.3.3 基于VFH描述子的聚類識(shí)別58
• 4.4 軸類零件特征匹配算法58-59
• 4.5 聚類識(shí)別結(jié)果與分析59-65
• 4.6 本章小節(jié)65-66
• 第5章 點(diǎn)云結(jié)構(gòu)參數(shù)化和重建66-72
• 5.1 隨機(jī)采樣一致性算法66-69
• 5.1.1 RANSAC計(jì)算原理66-67
• 5.1.2 Lmeds最小中值方差估計(jì)67
• 5.1.3 PCL點(diǎn)云庫模型接口67-69
• 5.2 點(diǎn)云投影69-70
• 5.3 模型高度計(jì)算70
• 5.4 本章小結(jié)70-72
• 第6章 原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)72-82
• 6.1 軟硬件平臺(tái)環(huán)境及架構(gòu)設(shè)計(jì)72-73
• 6.1.1 硬件平臺(tái)環(huán)境72
• 6.1.2 軟件平臺(tái)環(huán)境72-73
• 6.2 總體設(shè)計(jì)方案73-74
• 6.3 三維重建結(jié)果與分析74-81
• 6.3.1 零件識(shí)別75-76
• 6.3.2 零件模型參數(shù)化76-80
• 6.3.3 軸類零件模型重建80-81
• 6.4 本章小節(jié)81-82
• 第7章 結(jié)論與展望82-84
• 7.1 論文工作總結(jié)82
• 7.2 研究展望82-84
• 參考文獻(xiàn)84-90
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文90-92
• 致謝92

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：260346