复杂几何形貌三维检测与识别方法研究
发布时间:2021-02-18 05:51
三维场景中的几何形貌检测与识别一直是计算机图像和模式识别领域中的一个热门话题,其对复杂场景的描述能力更强,特征也更丰富。然而在实际应用下相比接触式或二维图像的检测方法,仍存在着数据冗余、计算量大、密度变化等问题。本文针对普通检测方法难以应对的立体零部件表面设计了一种基于光切轮廓的多视角立体零部件检测方法,并完成了以下内容:首先,针对不同的三维重建方法,经过对目前主流方法的调研并在综合考虑实际应用的条件后,选择合适的线激光传感器和多自由度运动控制平台用于立体零部件的表面三维重建。通过对点云数据的降噪与拓扑关系的建立,并通过全局注册完成对复杂表面零部件的多视角立体(Multi-view Stereo,MVS)三维重建,此外,为了提高系统的整体精度,本文提出了一种基于三维点云数据的自动标定方法,通过点云的处理算法对误差进行补偿,有效的提高了系统的重建质量,为后续识别与检测提供了保障。其次,对于复杂表面零部件的识别与检测,本文通过已有算法进行对比,引入了SHOT(Signature of Histograms of Orientations)特征作为点云特征描述子,在点云精简采样的基础上,分别...
【文章来源】:天津工业大学天津市
【文章页数】:83 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
三维数据
天津工业大学硕士学位论文4图1-3相移轮廓法原理示意图Fig.1-3Schematicdiagramofphaseshiftingprofilometrymethod激光扫描法的基本原理为激光三角法[26],即根据图像的像移与物体的位移间的相似三角形关系计算出该点所处的高度如图1-4所示。针对所测量的物体不同,结构光可以分为点结构观光,单线结构光,多线结构光和圆结构光。而根据控制方式的不同可以用于三维重建,也可以用于工业检测。例如复杂零部件表面的缺陷检测和不同材质表面的三维重建[27][28]。此外,图像采集的质量和光条中心提取算法的选取都会影响测量精度,因此在搭建系统时也应考虑到其带来的影响。图1-4激光扫描法原理示意图Fig.1-4Schematicdiagramoflaserscanningmethod根据各种三维测量方法的原理与实现过程,这里将本文所提到的几种主要三维测量方法进行了总结,如表1-1所示。投影仪摄像机β传感器物体运动方向线结构光
第二章基于光切轮廓的多视角三维扫描系统9第二章基于光切轮廓的多视角三维扫描系统通过光切轮廓进行三维重建是三维数据处理的第一步,也是最重要的一步,生成点云的精度与效率直接关系到三维识别与三维检测的结果。本章将主要对所搭建的多视角三维扫描系统的硬件构成、标定方法与三维重建过程进行原理介绍并做出相关实验。2.1系统构成2.1.1系统硬件构成本文设计的基于光切轮廓的多视角三维扫描系统由线激光轮廓测量仪、电动平移台、电动转台和工业计算机组成。线激光传感器完成测量过程中的图像处理和轮廓采集任务,电动平移台和转台用于控制被测对象的姿态,控制器获取的轮廓数据用于计算机中的数据处理,具体结构如图2-1所示。图2-1基于光切轮廓的多视角三维扫描系统Fig.2-1Multi-view3-Dscanningsystembasedonlightsectionprofiles根据三维目标识别与缺陷检测需求,并基于图2-1所搭建的硬件系统,本文所设计的多视角三维测量系统据,线激光轮廓测量仪用于采集物体的二维光切轮廓数据,电动位移台与转台负责平移扫描与旋转扫描方式将轮廓数据进行叠加最计算机升降台转台线激光传感器被测物激光轮廓电源与控制器
【参考文献】:
期刊论文
[1]无人系统之“眼”——计算机视觉技术与应用浅析[J]. 张丹,单海军,王哲,吴陈炜. 无人系统技术. 2019(02)
[2]基于多视角的深度全景图的三维形状识别[J]. 黄宁宁,方美娥. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2019(02)
[3]基于多尺度特征和PointNet的LiDAR点云地物分类方法[J]. 赵中阳,程英蕾,释小松,秦先祥,李鑫. 激光与光电子学进展. 2019(05)
[4]航空叶片非接触光学测量的转轴精密标定方法[J]. 何万涛,马鹤瑶,郭延艳,孟祥林. 黑龙江科技大学学报. 2017(02)
[5]基于计算机视觉的三维重建技术综述[J]. 徐超,李乔. 数字技术与应用. 2017(01)
[6]采摘机器人视觉伺服策略研究——基于回归数据挖掘的[J]. 宋家慧,孔令美. 农机化研究. 2016(12)
[7]浅谈机器视觉技术在自动化制造业中的应用[J]. 郭联金,朱日龙,杨国卿,罗炳军. 机电一体化. 2015(08)
[8]三维激光扫描仪技术在地形测量中的应用[J]. 张靖,张爱能,刘国栋. 西安科技大学学报. 2014(02)
[9]馆藏文物三维测量与重建方法研究[J]. 郑顺义,周漾,黄荣永,周朗明,徐轩. 测绘科学. 2014(07)
[10]光谱共焦位移传感器测量透明材料厚度的应用[J]. 朱万彬,曹世豪. 光机电信息. 2011(09)
博士论文
[1]无人驾驶车辆环境感知系统关键技术研究[D]. 王俊.中国科学技术大学 2016
[2]船舶曲板成形双目立体视觉在位检测技术研究[D]. 王振兴.上海交通大学 2015
[3]基于TOF相机的四足机器人地形感知及静步态规划研究[D]. 李兴东.哈尔滨工业大学 2015
[4]基于线结构光扫描的三维表面缺陷在线检测的理论与应用研究[D]. 吴庆华.华中科技大学 2013
[5]微小型数字化口腔测量关键技术研究及应用[D]. 崔海华.南京航空航天大学 2012
[6]人脸检测和识别技术的研究[D]. 赵明华.四川大学 2006
硕士论文
[1]基于单图像的三维几何特征识别方法的研究与应用[D]. 苗绘翠.山东师范大学 2019
[2]基于线结构光的航空发动机叶片三维形貌测量技术研究[D]. 廖骏.南昌航空大学 2017
[3]基于双线激光传感埋弧焊自动跟踪系统研究[D]. 肖勇.南昌大学 2017
[4]复杂三维点云场景中的目标识别方法研究[D]. 袁天文.吉林大学 2017
[5]基于激光点云的散乱工件识别与定位[D]. 刘晓阳.哈尔滨工程大学 2017
[6]基于激光雷达的室内机器人SLAM研究[D]. 李昀泽.华南理工大学 2016
[7]工业焊缝形貌的线激光三维识别检测算法的研究[D]. 范力予.中北大学 2016
[8]基于线激光扫描的全角度三维成像系统[D]. 张汝婷.浙江大学 2015
本文编号:3039126
【文章来源】:天津工业大学天津市
【文章页数】:83 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
三维数据
天津工业大学硕士学位论文4图1-3相移轮廓法原理示意图Fig.1-3Schematicdiagramofphaseshiftingprofilometrymethod激光扫描法的基本原理为激光三角法[26],即根据图像的像移与物体的位移间的相似三角形关系计算出该点所处的高度如图1-4所示。针对所测量的物体不同,结构光可以分为点结构观光,单线结构光,多线结构光和圆结构光。而根据控制方式的不同可以用于三维重建,也可以用于工业检测。例如复杂零部件表面的缺陷检测和不同材质表面的三维重建[27][28]。此外,图像采集的质量和光条中心提取算法的选取都会影响测量精度,因此在搭建系统时也应考虑到其带来的影响。图1-4激光扫描法原理示意图Fig.1-4Schematicdiagramoflaserscanningmethod根据各种三维测量方法的原理与实现过程,这里将本文所提到的几种主要三维测量方法进行了总结,如表1-1所示。投影仪摄像机β传感器物体运动方向线结构光
第二章基于光切轮廓的多视角三维扫描系统9第二章基于光切轮廓的多视角三维扫描系统通过光切轮廓进行三维重建是三维数据处理的第一步,也是最重要的一步,生成点云的精度与效率直接关系到三维识别与三维检测的结果。本章将主要对所搭建的多视角三维扫描系统的硬件构成、标定方法与三维重建过程进行原理介绍并做出相关实验。2.1系统构成2.1.1系统硬件构成本文设计的基于光切轮廓的多视角三维扫描系统由线激光轮廓测量仪、电动平移台、电动转台和工业计算机组成。线激光传感器完成测量过程中的图像处理和轮廓采集任务,电动平移台和转台用于控制被测对象的姿态,控制器获取的轮廓数据用于计算机中的数据处理,具体结构如图2-1所示。图2-1基于光切轮廓的多视角三维扫描系统Fig.2-1Multi-view3-Dscanningsystembasedonlightsectionprofiles根据三维目标识别与缺陷检测需求,并基于图2-1所搭建的硬件系统,本文所设计的多视角三维测量系统据,线激光轮廓测量仪用于采集物体的二维光切轮廓数据,电动位移台与转台负责平移扫描与旋转扫描方式将轮廓数据进行叠加最计算机升降台转台线激光传感器被测物激光轮廓电源与控制器
【参考文献】:
期刊论文
[1]无人系统之“眼”——计算机视觉技术与应用浅析[J]. 张丹,单海军,王哲,吴陈炜. 无人系统技术. 2019(02)
[2]基于多视角的深度全景图的三维形状识别[J]. 黄宁宁,方美娥. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2019(02)
[3]基于多尺度特征和PointNet的LiDAR点云地物分类方法[J]. 赵中阳,程英蕾,释小松,秦先祥,李鑫. 激光与光电子学进展. 2019(05)
[4]航空叶片非接触光学测量的转轴精密标定方法[J]. 何万涛,马鹤瑶,郭延艳,孟祥林. 黑龙江科技大学学报. 2017(02)
[5]基于计算机视觉的三维重建技术综述[J]. 徐超,李乔. 数字技术与应用. 2017(01)
[6]采摘机器人视觉伺服策略研究——基于回归数据挖掘的[J]. 宋家慧,孔令美. 农机化研究. 2016(12)
[7]浅谈机器视觉技术在自动化制造业中的应用[J]. 郭联金,朱日龙,杨国卿,罗炳军. 机电一体化. 2015(08)
[8]三维激光扫描仪技术在地形测量中的应用[J]. 张靖,张爱能,刘国栋. 西安科技大学学报. 2014(02)
[9]馆藏文物三维测量与重建方法研究[J]. 郑顺义,周漾,黄荣永,周朗明,徐轩. 测绘科学. 2014(07)
[10]光谱共焦位移传感器测量透明材料厚度的应用[J]. 朱万彬,曹世豪. 光机电信息. 2011(09)
博士论文
[1]无人驾驶车辆环境感知系统关键技术研究[D]. 王俊.中国科学技术大学 2016
[2]船舶曲板成形双目立体视觉在位检测技术研究[D]. 王振兴.上海交通大学 2015
[3]基于TOF相机的四足机器人地形感知及静步态规划研究[D]. 李兴东.哈尔滨工业大学 2015
[4]基于线结构光扫描的三维表面缺陷在线检测的理论与应用研究[D]. 吴庆华.华中科技大学 2013
[5]微小型数字化口腔测量关键技术研究及应用[D]. 崔海华.南京航空航天大学 2012
[6]人脸检测和识别技术的研究[D]. 赵明华.四川大学 2006
硕士论文
[1]基于单图像的三维几何特征识别方法的研究与应用[D]. 苗绘翠.山东师范大学 2019
[2]基于线结构光的航空发动机叶片三维形貌测量技术研究[D]. 廖骏.南昌航空大学 2017
[3]基于双线激光传感埋弧焊自动跟踪系统研究[D]. 肖勇.南昌大学 2017
[4]复杂三维点云场景中的目标识别方法研究[D]. 袁天文.吉林大学 2017
[5]基于激光点云的散乱工件识别与定位[D]. 刘晓阳.哈尔滨工程大学 2017
[6]基于激光雷达的室内机器人SLAM研究[D]. 李昀泽.华南理工大学 2016
[7]工业焊缝形貌的线激光三维识别检测算法的研究[D]. 范力予.中北大学 2016
[8]基于线激光扫描的全角度三维成像系统[D]. 张汝婷.浙江大学 2015
本文编号:3039126
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3039126.html
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