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)是指通過計算機數(shù)字化手段,對真實場景中的三維實體建立其數(shù)字化模型的過程。機械零件重建的目的在于精確測量,提取出零件實體的幾何特征,并對特征參數(shù)進行計算與分析,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)實和逆向工程等領(lǐng)域的熱點和難點之一。軸類零件是復(fù)雜機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撲結(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),通過坐標轉(zhuǎn)換將深度信息轉(zhuǎn)換成三維點云數(shù)據(jù),利用閾值分割算法分割出零件的點云數(shù)據(jù),根據(jù)點云數(shù)據(jù)的噪聲特點采用雙邊濾波算法對數(shù)據(jù)進行濾波降噪處理;其次,基于點云的表面法線和曲率特征,提出了一種改進的K均值聚類分割算法,分割出軸類零件各特征的點云集;然后,提出了基于深度數(shù)據(jù)的3D機械零件識別框架,研究了三維點云幾何特征的描述與提取,實現(xiàn)了軸類零件的識別與檢索;最后,研究了基于采樣一致性的三維點云數(shù)據(jù)的估計算法,對各特征的點云集進行結(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Kinect設(shè)備采集數(shù)據(jù),通過一臺普通配置的計算機處理數(shù)據(jù)、運行算法,搭建了一個原型系統(tǒng),并進行了實驗,實驗結(jié)果表明該三維重建系統(tǒng)可以完成對軸類零件的識別、描述,進而實現(xiàn)零件模型的重建。本文重建系統(tǒng)設(shè)備簡單、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 三維點云 點云分割 零件識別
【學位授予單位】：青島理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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17-18
• 1.4.1 存在問題17-18
• 1.4.2 發(fā)展趨勢18
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)安排18-22
• 第2章 點云數(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 點云數(shù)據(jù)獲取與坐標轉(zhuǎn)換24-29
• 2.2.1 RGB-D圖像獲取24-25
• 2.2.2 攝像機成像模型25-28
• 2.2.4 深度圖像坐標轉(zhuǎn)換28-29
• 2.3 點云數(shù)據(jù)預(yù)處理29-34
• 2.3.1 點云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)29-31
• 2.3.2 點云數(shù)據(jù)背景分割31-32
• 2.3.3 點云數(shù)據(jù)濾波去噪32-34
• 2.4 實驗結(jié)果和分析34-38
• 2.5 本章小結(jié)38-40
• 第3章 點云分割算法40-50
• 3.1 點云分割概述40
• 3.2 基于幾何特征的點云分割方法40-43
• 3.2.1 基于邊緣的點云分割算法40-41
• 3.2.2 基于區(qū)域的點云分割算法41-42
• 3.2.3 基于聚類的點云分割算法42-43
• 3.3 基于曲率的聚類分割改進算法43-47
• 3.3.1 點云表面法線44-46
• 3.3.2 點云曲率計算46-47
• 3.4 實驗結(jié)果與分析47-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 第4章 點云特征描述與提取50-66
• 4.1 點云特征描述算法50-54
• 4.1.1 3D形狀內(nèi)容描述子50-51
• 4.1.2 點特征直方圖（PFH）描述子51-53
• 4.1.3 快速點特征直方圖（FPFH）描述子53-54
• 4.2 點云數(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 聚類識別算法55-58
• 4.3.1 點云VFH特征計算55-57
• 4.3.2 VFH特征描述子可視化57-58
• 4.3.3 基于VFH描述子的聚類識別58
• 4.4 軸類零件特征匹配算法58-59
• 4.5 聚類識別結(jié)果與分析59-65
• 4.6 本章小節(jié)65-66
• 第5章 點云結(jié)構(gòu)參數(shù)化和重建66-72
• 5.1 隨機采樣一致性算法66-69
• 5.1.1 RANSAC計算原理66-67
• 5.1.2 Lmeds最小中值方差估計67
• 5.1.3 PCL點云庫模型接口67-69
• 5.2 點云投影69-70
• 5.3 模型高度計算70
• 5.4 本章小結(jié)70-72
• 第6章 原型系統(tǒng)設(shè)計與試驗72-82
• 6.1 軟硬件平臺環(huán)境及架構(gòu)設(shè)計72-73
• 6.1.1 硬件平臺環(huán)境72
• 6.1.2 軟件平臺環(huán)境72-73
• 6.2 總體設(shè)計方案73-74
• 6.3 三維重建結(jié)果與分析74-81
• 6.3.1 零件識別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84-90
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文90-92
• 致謝92

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本文編號：260346