三維重建技術(shù)是利用計算機數(shù)字化的手段構(gòu)建出現(xiàn)實場景或物體三維模型的過程,該技術(shù)是逆向工程、產(chǎn)品建模等相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點。當前制造業(yè)要求產(chǎn)品快速設(shè)計制造,因此制造業(yè)領(lǐng)域逐步重視發(fā)展逆向工程、模型重建等技術(shù)。機械零件的模型重建是逆向工程在制造業(yè)中的重要應用方向,但傳統(tǒng)的三維重建技術(shù)需要使用成本高昂的三維數(shù)據(jù)測量設(shè)備,且重建方法步驟較為復雜。因此價格低、效率高、操作簡單的三維模型重建技術(shù)受到越來越多的關(guān)注,本文研究基于深度圖像和彩色圖像的機械零部件多視角三維重建技術(shù),主要研究內(nèi)容如下:首先使用RGB-D相機提取機械零部件多個視角的深度圖像與彩色圖像,通過2D-3D轉(zhuǎn)換矩陣將其轉(zhuǎn)換為三維點云數(shù)據(jù);利用雙邊濾波算法去除點云數(shù)據(jù)噪聲,并從三維場景中分割出機械零部件的三維點云數(shù)據(jù)。然后利用主成分分析法（PCA）計算點云數(shù)據(jù)的法向量;使用改進的迭代最鄰近點算法（ICP）實現(xiàn)相鄰多個視角點云數(shù)據(jù)的配準,將配準得到的點云數(shù)據(jù)進行旋轉(zhuǎn)融合最終得到機械零部件點云數(shù)據(jù),該方法優(yōu)化了Kinect多視角三維重建中對每個視角相互配準疊加導致的運算量過大問題,并且點云誤差較小。最后研究了基于泊松方程的表面重建算法,該方... 

【文章來源】：青島理工大學山東省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

接觸式測量示例[5]

青島理工大學工程碩士學位論文12（a）6個視角的點云采集順序示意圖（b）使用Kinect傳感器采集點云數(shù)據(jù)圖2.2點云采集示意圖2.2RGB-D圖像采集設(shè)備本文采用的采集設(shè)備是Microsoft公司于2014年發(fā)布的第二代Kinect相機。它可以實現(xiàn)深度圖像采集、三維點云采集、人體關(guān)節(jié)識別、目標追蹤等功能，由于其功能全面、價格低廉且精度滿足大部分科研和商用需求，所以Kinect傳感器在三維重建中被大量應用。2.2.1Kinect硬件結(jié)構(gòu)KinectV2作為一個RGB-D相機，它的外觀如圖2.3所示。圖2.3Kinect外觀圖Kinect按硬件結(jié)構(gòu)區(qū)分，主要包括3個功能模塊：1個集成處理器、3個攝像頭，4個麥克風陣列。Kinect詳細整體結(jié)構(gòu)如下所示：（1）集成處理器：Kinect采用的處理器是微軟X871141-001SoC處理器，使用Microsoft的TOF（Timeofflight）技術(shù)。（2）攝像頭（3個）：分別是紅外攝像頭、紅外投影機、彩色攝像頭，三者

青島理工大學工程碩士學位論文12（a）6個視角的點云采集順序示意圖（b）使用Kinect傳感器采集點云數(shù)據(jù)圖2.2點云采集示意圖2.2RGB-D圖像采集設(shè)備本文采用的采集設(shè)備是Microsoft公司于2014年發(fā)布的第二代Kinect相機。它可以實現(xiàn)深度圖像采集、三維點云采集、人體關(guān)節(jié)識別、目標追蹤等功能，由于其功能全面、價格低廉且精度滿足大部分科研和商用需求，所以Kinect傳感器在三維重建中被大量應用。2.2.1Kinect硬件結(jié)構(gòu)KinectV2作為一個RGB-D相機，它的外觀如圖2.3所示。圖2.3Kinect外觀圖Kinect按硬件結(jié)構(gòu)區(qū)分，主要包括3個功能模塊：1個集成處理器、3個攝像頭，4個麥克風陣列。Kinect詳細整體結(jié)構(gòu)如下所示：（1）集成處理器：Kinect采用的處理器是微軟X871141-001SoC處理器，使用Microsoft的TOF（Timeofflight）技術(shù)。（2）攝像頭（3個）：分別是紅外攝像頭、紅外投影機、彩色攝像頭，三者

【參考文獻】：
期刊論文
[1]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)
[2]基于Kinect v2的實時精確三維重建系統(tǒng)[J]. 李詩銳,李琪,李海洋,侯沛宏,曹偉國,王向東,李華.  軟件學報. 2016(10)
[3]基于Kinect的軸類零件三維重建研究[J]. 王亞琪,陳成軍,李希彬,李全寶.  計算技術(shù)與自動化. 2015(04)
[4]基于Kinect的人體實時三維重建及其應用[J]. 馬旋,薛原,楊若瑜.  計算機輔助設(shè)計與圖形學學報. 2014(10)
[5]基于運動恢復的雙目視覺三維重建系統(tǒng)設(shè)計[J]. 王欣,袁坤,于曉,章明朝.  光學精密工程. 2014(05)
[6]基于Kinect深度信息的實時三維重建和濾波算法研究[J]. 陳曉明,蔣樂天,應忍冬.  計算機應用研究. 2013(04)

碩士論文
[1]基于Kinect的軸類零件三維重建關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王亞琪.青島理工大學 2015
[2]基于Kinect深度圖像的三維重建研究[D]. 韋羽棉.重慶大學 2014
[3]基于泊松方程的三維表面重建算法的研究[D]. 張凱.河北工業(yè)大學 2014



本文編號：3581674