基于Kinect的轴类零件三维重建关键技术研究

发布时间：2017-03-21 22:01

  本文关键词：基于Kinect的轴类零件三维重建关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：三维重建技术是指通过计算机数字化手段,对真实场景中的三维实体建立其数字化模型的过程。机械零件重建的目的在于精确测量,提取出零件实体的几何特征,并对特征参数进行计算与分析,它为零件的加工制造、虚拟仿真、快速成型等应用提供了依据,是虚拟现实和逆向工程等领域的热点和难点之一。轴类零件是复杂机械装备的重要组成部分,其一般是由一些基本形状按照一定的拓扑结构和位置关系组合而成的。本文使用Kinect深度传感器采集轴类零件的深度数据,进行了轴类零件三维重建算法的研究。首先,借助Kinect获取零件的RGB-D图像(彩色和深度图像),通过坐标转换将深度信息转换成三维点云数据,利用阈值分割算法分割出零件的点云数据,根据点云数据的噪声特点采用双边滤波算法对数据进行滤波降噪处理;其次,基于点云的表面法线和曲率特征,提出了一种改进的K均值聚类分割算法,分割出轴类零件各特征的点云集;然后,提出了基于深度数据的3D机械零件识别框架,研究了三维点云几何特征的描述与提取,实现了轴类零件的识别与检索;最后,研究了基于采样一致性的三维点云数据的估计算法,对各特征的点云集进行结构参数化分析,提取了轴类零件各特征的尺寸信息,从而重建出完整的三维模型,克服了Kinect传感器采集精度低、数据不完整的问题,满足了轴类零件重建的要求。在上述理论分析、研究的基础上,本文使用一台Kinect设备采集数据,通过一台普通配置的计算机处理数据、运行算法,搭建了一个原型系统,并进行了实验,实验结果表明该三维重建系统可以完成对轴类零件的识别、描述,进而实现零件模型的重建。本文重建系统设备简单、成本低,在工业生产中将具有广泛的应用前景。
【关键词】：Kinect 轴类零件 三维重建 三维点云 点云分割 零件识别
【学位授予单位】：青岛理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH133
【目录】：

• 摘要9-10
• Abstract10-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 研究背景及意义12
• 1.2 三维重建技术研究现状12-16
• 1.2.1 数据采集与处理研究现状12-14
• 1.2.2 基于深度图像的三维重建技术研究现状14-16
• 1.3 基于Kinect的三维重建技术研究现状16-17
• 1.4 存在问题与发展趋势17-18
• 1.4.1 存在问题17-18
• 1.4.2 发展趋势18
• 1.5 论文结构安排18-22
• 第2章 点云数据获取与预处理22-40
• 2.1 Kinect传感器22-24
• 2.1.1 Kinect结构22-23
• 2.1.2 Kinect工作原理23-24
• 2.2 点云数据获取与坐标转换24-29
• 2.2.1 RGB-D图像获取24-25
• 2.2.2 摄像机成像模型25-28
• 2.2.4 深度图像坐标转换28-29
• 2.3 点云数据预处理29-34
• 2.3.1 点云数据结构29-31
• 2.3.2 点云数据背景分割31-32
• 2.3.3 点云数据滤波去噪32-34
• 2.4 实验结果和分析34-38
• 2.5 本章小结38-40
• 第3章 点云分割算法40-50
• 3.1 点云分割概述40
• 3.2 基于几何特征的点云分割方法40-43
• 3.2.1 基于边缘的点云分割算法40-41
• 3.2.2 基于区域的点云分割算法41-42
• 3.2.3 基于聚类的点云分割算法42-43
• 3.3 基于曲率的聚类分割改进算法43-47
• 3.3.1 点云表面法线44-46
• 3.3.2 点云曲率计算46-47
• 3.4 实验结果与分析47-49
• 3.5 本章小结49-50
• 第4章 点云特征描述与提取50-66
• 4.1 点云特征描述算法50-54
• 4.1.1 3D形状内容描述子50-51
• 4.1.2 点特征直方图（PFH）描述子51-53
• 4.1.3 快速点特征直方图（FPFH）描述子53-54
• 4.2 点云数据检索方式54-55
• 4.2.1 最邻近搜索54-55
• 4.2.2 Kd-tree结构55
• 4.3 聚类识别算法55-58
• 4.3.1 点云VFH特征计算55-57
• 4.3.2 VFH特征描述子可视化57-58
• 4.3.3 基于VFH描述子的聚类识别58
• 4.4 轴类零件特征匹配算法58-59
• 4.5 聚类识别结果与分析59-65
• 4.6 本章小节65-66
• 第5章 点云结构参数化和重建66-72
• 5.1 随机采样一致性算法66-69
• 5.1.1 RANSAC计算原理66-67
• 5.1.2 Lmeds最小中值方差估计67
• 5.1.3 PCL点云库模型接口67-69
• 5.2 点云投影69-70
• 5.3 模型高度计算70
• 5.4 本章小结70-72
• 第6章 原型系统设计与试验72-82
• 6.1 软硬件平台环境及架构设计72-73
• 6.1.1 硬件平台环境72
• 6.1.2 软件平台环境72-73
• 6.2 总体设计方案73-74
• 6.3 三维重建结果与分析74-81
• 6.3.1 零件识别75-76
• 6.3.2 零件模型参数化76-80
• 6.3.3 轴类零件模型重建80-81
• 6.4 本章小节81-82
• 第7章 结论与展望82-84
• 7.1 论文工作总结82
• 7.2 研究展望82-84
• 参考文献84-90
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文90-92
• 致谢92

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