三維場景中的幾何形貌檢測與識別一直是計算機圖像和模式識別領域中的一個熱門話題,其對復雜場景的描述能力更強,特征也更豐富。然而在實際應用下相比接觸式或二維圖像的檢測方法,仍存在著數(shù)據(jù)冗余、計算量大、密度變化等問題。本文針對普通檢測方法難以應對的立體零部件表面設計了一種基于光切輪廓的多視角立體零部件檢測方法,并完成了以下內(nèi)容:首先,針對不同的三維重建方法,經(jīng)過對目前主流方法的調(diào)研并在綜合考慮實際應用的條件后,選擇合適的線激光傳感器和多自由度運動控制平臺用于立體零部件的表面三維重建。通過對點云數(shù)據(jù)的降噪與拓撲關(guān)系的建立,并通過全局注冊完成對復雜表面零部件的多視角立體（Multi-view Stereo,MVS）三維重建,此外,為了提高系統(tǒng)的整體精度,本文提出了一種基于三維點云數(shù)據(jù)的自動標定方法,通過點云的處理算法對誤差進行補償,有效的提高了系統(tǒng)的重建質(zhì)量,為后續(xù)識別與檢測提供了保障。其次,對于復雜表面零部件的識別與檢測,本文通過已有算法進行對比,引入了SHOT（Signature of Histograms of Orientations）特征作為點云特征描述子,在點云精簡采樣的基礎上,分別... 

【文章來源】：天津工業(yè)大學天津市

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

三維數(shù)據(jù)

天津工業(yè)大學碩士學位論文4圖1-3相移輪廓法原理示意圖Fig.1-3Schematicdiagramofphaseshiftingprofilometrymethod激光掃描法的基本原理為激光三角法[26]，即根據(jù)圖像的像移與物體的位移間的相似三角形關(guān)系計算出該點所處的高度如圖1-4所示。針對所測量的物體不同，結(jié)構(gòu)光可以分為點結(jié)構(gòu)觀光，單線結(jié)構(gòu)光，多線結(jié)構(gòu)光和圓結(jié)構(gòu)光。而根據(jù)控制方式的不同可以用于三維重建，也可以用于工業(yè)檢測。例如復雜零部件表面的缺陷檢測和不同材質(zhì)表面的三維重建[27][28]。此外，圖像采集的質(zhì)量和光條中心提取算法的選取都會影響測量精度，因此在搭建系統(tǒng)時也應考慮到其帶來的影響。圖1-4激光掃描法原理示意圖Fig.1-4Schematicdiagramoflaserscanningmethod根據(jù)各種三維測量方法的原理與實現(xiàn)過程，這里將本文所提到的幾種主要三維測量方法進行了總結(jié)，如表1-1所示。投影儀攝像機β傳感器物體運動方向線結(jié)構(gòu)光

第二章基于光切輪廓的多視角三維掃描系統(tǒng)9第二章基于光切輪廓的多視角三維掃描系統(tǒng)通過光切輪廓進行三維重建是三維數(shù)據(jù)處理的第一步，也是最重要的一步，生成點云的精度與效率直接關(guān)系到三維識別與三維檢測的結(jié)果。本章將主要對所搭建的多視角三維掃描系統(tǒng)的硬件構(gòu)成、標定方法與三維重建過程進行原理介紹并做出相關(guān)實驗。2.1系統(tǒng)構(gòu)成2.1.1系統(tǒng)硬件構(gòu)成本文設計的基于光切輪廓的多視角三維掃描系統(tǒng)由線激光輪廓測量儀、電動平移臺、電動轉(zhuǎn)臺和工業(yè)計算機組成。線激光傳感器完成測量過程中的圖像處理和輪廓采集任務，電動平移臺和轉(zhuǎn)臺用于控制被測對象的姿態(tài)，控制器獲取的輪廓數(shù)據(jù)用于計算機中的數(shù)據(jù)處理，具體結(jié)構(gòu)如圖2-1所示。圖2-1基于光切輪廓的多視角三維掃描系統(tǒng)Fig.2-1Multi-view3-Dscanningsystembasedonlightsectionprofiles根據(jù)三維目標識別與缺陷檢測需求，并基于圖2-1所搭建的硬件系統(tǒng)，本文所設計的多視角三維測量系統(tǒng)據(jù)，線激光輪廓測量儀用于采集物體的二維光切輪廓數(shù)據(jù)，電動位移臺與轉(zhuǎn)臺負責平移掃描與旋轉(zhuǎn)掃描方式將輪廓數(shù)據(jù)進行疊加最計算機升降臺轉(zhuǎn)臺線激光傳感器被測物激光輪廓電源與控制器

【參考文獻】：
期刊論文
[1]無人系統(tǒng)之“眼”——計算機視覺技術(shù)與應用淺析[J]. 張丹,單海軍,王哲,吳陳煒.  無人系統(tǒng)技術(shù). 2019(02)
[2]基于多視角的深度全景圖的三維形狀識別[J]. 黃寧寧,方美娥.  杭州電子科技大學學報(自然科學版). 2019(02)
[3]基于多尺度特征和PointNet的LiDAR點云地物分類方法[J]. 趙中陽,程英蕾,釋小松,秦先祥,李鑫.  激光與光電子學進展. 2019(05)
[4]航空葉片非接觸光學測量的轉(zhuǎn)軸精密標定方法[J]. 何萬濤,馬鶴瑤,郭延艷,孟祥林.  黑龍江科技大學學報. 2017(02)
[5]基于計算機視覺的三維重建技術(shù)綜述[J]. 徐超,李喬.  數(shù)字技術(shù)與應用. 2017(01)
[6]采摘機器人視覺伺服策略研究——基于回歸數(shù)據(jù)挖掘的[J]. 宋家慧,孔令美.  農(nóng)機化研究. 2016(12)
[7]淺談機器視覺技術(shù)在自動化制造業(yè)中的應用[J]. 郭聯(lián)金,朱日龍,楊國卿,羅炳軍.  機電一體化. 2015(08)
[8]三維激光掃描儀技術(shù)在地形測量中的應用[J]. 張靖,張愛能,劉國棟.  西安科技大學學報. 2014(02)
[9]館藏文物三維測量與重建方法研究[J]. 鄭順義,周漾,黃榮永,周朗明,徐軒.  測繪科學. 2014(07)
[10]光譜共焦位移傳感器測量透明材料厚度的應用[J]. 朱萬彬,曹世豪.  光機電信息. 2011(09)

博士論文
[1]無人駕駛車輛環(huán)境感知系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王俊.中國科學技術(shù)大學 2016
[2]船舶曲板成形雙目立體視覺在位檢測技術(shù)研究[D]. 王振興.上海交通大學 2015
[3]基于TOF相機的四足機器人地形感知及靜步態(tài)規(guī)劃研究[D]. 李興東.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[4]基于線結(jié)構(gòu)光掃描的三維表面缺陷在線檢測的理論與應用研究[D]. 吳慶華.華中科技大學 2013
[5]微小型數(shù)字化口腔測量關(guān)鍵技術(shù)研究及應用[D]. 崔海華.南京航空航天大學 2012
[6]人臉檢測和識別技術(shù)的研究[D]. 趙明華.四川大學 2006

碩士論文
[1]基于單圖像的三維幾何特征識別方法的研究與應用[D]. 苗繪翠.山東師范大學 2019
[2]基于線結(jié)構(gòu)光的航空發(fā)動機葉片三維形貌測量技術(shù)研究[D]. 廖駿.南昌航空大學 2017
[3]基于雙線激光傳感埋弧焊自動跟蹤系統(tǒng)研究[D]. 肖勇.南昌大學 2017
[4]復雜三維點云場景中的目標識別方法研究[D]. 袁天文.吉林大學 2017
[5]基于激光點云的散亂工件識別與定位[D]. 劉曉陽.哈爾濱工程大學 2017
[6]基于激光雷達的室內(nèi)機器人SLAM研究[D]. 李昀澤.華南理工大學 2016
[7]工業(yè)焊縫形貌的線激光三維識別檢測算法的研究[D]. 范力予.中北大學 2016
[8]基于線激光掃描的全角度三維成像系統(tǒng)[D]. 張汝婷.浙江大學 2015



本文編號：3039126