于散乱三维点云的缺陷检测和三维重构方法

设备表面的缺陷检测对于保证安全生产避免经济损失具有重要意义。针对基于设备表面散乱三维点云缺陷检测和三维重构算法复杂的问题,提出了一种基于散乱三维点云的缺陷检测和三维重构方法。对散乱三维点云沿某一轴向进行分层处理,将同一层内的三维点进行移位规则化处理,并对规则化的三维点云进行缺陷检测和三维重构。分别对无缺陷设备表面和凹凸缺陷设备表面进行缺陷检测和三维重构,规则化前后三维数据缺陷计算结果相对误差为1.01%。实验结果表明,将散乱三维点云分层和规则化处理有效降低了缺陷检测和三维重构的复杂度,易于实现。     

基于双目光栅重建和纹理映射的缺陷三维测量方法

针对工业检测中对表面缺陷的高精度检测和定位需求,提出了一种缺陷特征重建方法。通过在基于双目光栅投影的三维重构系统上附加纹理相机,实现对于重构点云模型的纹理映射,并结合纹理相机图像中提取到的特征区域,完成表面特征的三维重构。针对待测物体需要进行多视角重建的情况,引入精密转台,利用旋转轴标定方法获取不同旋转位置下纹理图像与点云数据的映射关系,并利用基于距离判据的判断方法实现了对遮挡部分点云的剔除。采用四象限临近点搜索和基于距离加权平均的线性插值方法对纹理图像中像素坐标进行三维测量。实验完成了对于图像中标注缺陷轮廓内像素点的重建,实现了对于表面特征的精确尺寸计算和定位,通过对重建的缺陷尺寸和位置进行计算并与影像测量仪测得结果进行对比,可得本文方案对缺陷三维尺寸和位置的测量误差不超过0.2 mm,且能更准确地计算缺陷面积。     

圆结构光视觉三维点管道缺陷检测及重构

管道内表面的缺陷检测对于保证介质运输安全,避免泄漏和爆炸事故非常重要。在分析三维点分布几何特征的基础上,对基于视觉检测获得的管道内表面三维点,通过判断同一圆周上相邻点法线夹角变化检测管道内表面的凹凸缺陷,采用空间点相邻三角平面法线加权平均获取空间点的法线。依据三维点呈圆周分布的特点,采用相邻圆周上点顺次连接进行快速三角剖分。基于上述方法对实际测量的管道内表面三维点和仿真三维点分别进行了凹凸缺陷检测和三维重构。该方法能实现径向变化小于0.1 mm的管道凹凸缺陷的检测和识别,三维测量精度为0.081 mm。     

基于改进的局部表面凸性算法三维点云分割

点云分割是点云分类、识别以及三维重建等处理的基础,分割结果对后续应用影响巨大。本文提出利用连通点集改进局部表面凸性算法中邻近点关系的方法,解决目前激光三维成像系统点云分割算法在处理复杂环境散乱点云时存在分割过度及分割不充分的问题,通过主顶点与周围点构成连通集,作为分割判断局部子点集,形成有效分割区域。该方法解决了常用点云分割方法无法对形状不规则物体进行有效分割的问题,提高了分割精度。算法实验结果表明,相比于最小切割算法和区域生长算法,基于连通点集的改进局部表面凸性算法对实际路面环境信息的分割效果更好,并能在一定程度上避免分割过度和分割不充分的情况,证明该方法适用于复杂环境散乱点云数据分割。     

基于双三角测距原理的双线激光三维扫描系统的研制

针对市面上大多数三维扫描仪结构复杂、操作繁琐等问题,设计了一套基于双三角测距原理的双线激光三维扫描系统。系统主要基于双三角测距原理,利用线状激光器采集目标物的点云图像,并利用计算机图像处理软件进行点云的二次处理,生成三维模型。基于点云的位置数据和摄像头的图像信息可以快速重构出目标物的三维模型,实现了利用低成本设备进行高质量扫描工作的目的。相比同类的其他设备,本系统的成本低廉、体积轻巧、操作简单,可在小型工程项目中高效工作。     

大型复杂曲面三维形貌测量及应用研究进展

大型复杂曲面因为空间尺度大、结构复杂,因此对其进行测量和检测相对较困难,三维形貌测量技术分辨率高、数据获取速度快,为大型复杂曲面的偏差控制和逆向工程提供了技术保障。分析和综述了大型复杂曲面三维形貌测量及应用研究的进展,论述了目前实现大型复杂曲面三维形貌测量的手段,归纳和总结了目前以及未来几年可用大型复杂曲面三维形貌测量的设备和仪器的特点与应用场合,并对比分析了每种测量设备的优缺点,为正确和广泛应用三维形貌测量设备提供参考,重点介绍了三维点云获取方法及点云处理方法,对点云预处理方法、点云拼接方法所涉及的技术进行归纳总结。最后,对三维形貌测量技术的应用场合进行剖析,认为大型复杂曲面三维形貌测量将向着非接触、自动化方向发展,在发展过程中基于全局坐标的点云拼接、非贴点测量将成为研究的主要方向。     

航发叶片型面激光点云三维重构误差分析

针对航空发动机叶片型面的高精度检测需要,阐述了基于激光扫描点云的叶片型面三维重构技术,并对型面重构误差进行了深入分析.该技术对测量数据进行点→线→面数学模型处理,先由点云采用端点一阶导矢连续法拟合出光顺曲线,再基于截面曲线的非均匀有理B样条曲面拟合,依据曲面网格线光顺法重构出曲面,然后根据空间测点到曲面的最小距离对重构误差进行分析.最后通过叶片型面激光测量装置对算法进行了验证.实验结果表明,重构误差小于0.019mm,满足对叶片型面质量的评价要求.     

基于点云数据的三维目标检测技术研究进展

近年来,随着深度传感器和三维激光扫描设备的普及,点云数据引起了广泛关注。相对于二维图像,点云数据不仅包含场景的深度信息,还不受光照等环境因素的影响,能够更精确地实现目标识别和三维定位。因此,基于点云的三维目标检测技术已经成为智能空间感知和场景理解的关键技术。本文首先介绍了点云数据的特点,并探讨了不同类型的点云特征提取方法;其次,详细阐述了基于体素、点、图以及体素与点混合的点云目标检测方法的原理和发展历程;然后,介绍了常见的室内外点云目标检测数据集和评价指标,并对各类点云目标检测方法在KITTI和Waymo数据集上的性能进行了详细的比较和分析;最后,对点云目标检测技术的研究进展进行了总结和展望。     

一种高效的人脸三维点云超分辨率融合方法

三维人脸识别技术是当前研究和应用的热点。提出了一种专门针对人脸的三维点云融合方法,通过人脸检测、人脸姿态校正、点云对准和三视点投影等步骤实现三维点云超分辨率融合。实验结果表明,该方法可提高点云的分辨率,降低噪声的干扰,消除孔洞,能较好地重构人脸表面,能大幅度地降低融合的计算复杂度,提高融合的效率。     

基于聚焦形貌测量的铝合金电弧增材制造件表面三维形貌重建

针对聚焦形貌测量提出了一种组合式的像素点清晰度评价算法。对于有序点云缺失点的插补,使用基于三次B样条的方法,来进行插补,通过实验证明该方法能够有效的补齐缺失点,以得到完整的点云数据。根据聚焦形貌恢复技术原理,搭建了一套完整的硬件,通过精度验证实验,测量设备在10X倍率下的测量精度在742.9nm。并对铝合金电弧增材制造件进行了表面形貌测量,可清晰观察其表面形貌,检测其缺陷。实验结果表明提出的方法兼具恢复的高精度性及有效性,应用此方法可以完成微观形貌的表面三维参数的测量分析。     

基于机器视觉的三维灰度重构技术

基于双目立体视觉三维重构原理，采用主动扫描实现特征匹配的三维灰度重构技术，通过特征结构光扫描物体表面，由经过预标定的两套成像传感器拍摄其图像，经过图像处理程序提取出特征点，完成特征匹配，再计算出物体表面三维轮廓，同时将成像传感器中的灰度信息映射到相应的特征点，从而实现特征点的三维信息和颜色信息的重构和匹配。该技术为三维彩色逼真场景的重构奠定了基础。     

基于三维激光扫描和BIM的构件缺陷检测技术

为了自动检测建筑构件的在生产及运输过程中产生的缺陷,提出了基于三维激光扫描和BIM模型的建筑构件检测方法。首先利用三维激光扫描仪获取构件对象的实际点云,并通过弦高偏差法实现点云去噪,同时基于BIM搭建构件的三维模型,通过stl文件将模型对象转换为期望点云。然后分别利用PCA算法和基于K-D树的ICP算法实现点云的初始配准和精配准。最后利用局部均方根值评估构件的误差大小,并通过基于霍夫变换的线性回归分析方法实现了误差量化。通过实例验证了所提算法的可行性与准确性。     

基于l~p空间力学模型的三维点云配准算法

为了提高三维激光扫描点云的配准效率和精度,提出一种基于l~p空间力学模型的点云配准算法。针对待配准的两组点云数据,首先计算两片点云的重心,通过重心化将两组点云移到以重心为原点的同一坐标系下,然后利用l~p空间力学模型将复杂的两组点云数据分别简化为三个特征向量表示的模型,再根据两点云特征向量的对应关系利用奇异值分解方法求解刚体变换旋转矩阵,得到初始配准参数,最后使用改进的最近点迭代(ICP)算法实现两组点云的精确配准。本文算法可以处理无序散乱点云样本。相比于经典ICP算法,本文算法对Bunny点云数据的配准效率提高了72%,对Dragon点云数据的配准速度提高了4倍。实验表明,本文算法收敛速度较快,效果优良。     

图像三维重构在叶片表面压力测量的应用

PSP(Pressure Sensitive Paint)图像的三维重构即将PSP处理所得二维压力图谱转变为叶片三维模型上的压力分布,其有助于PSP实验结果的分析和压力信息的定量提取。以某叶栅的PSP压力图像为对象进行图像的三维重构,得到了三维叶片模型表面的压力分布,并对三维重构图像进行了误差分析。结果表明:1)将PSP图像进行三维重构以后可以方便压力信息的分析及读取;2)标记点的数量及位置分布对PSP图像的三维重构精度有影响。     

基于从运动中恢复结构的三维点云孔洞修补算法研究

通过光栅投影法可以获取物体的三维点云数据,但是对于形貌复杂的被测物体,由于测量方式本身含有的一定缺陷,会导致所获取的点云数据出现孔洞区域,从而对后续处理造成影响。结合已有的从运动中恢复结构(SFM)算法,提出一种新的点云孔洞修补方法。首先,利用光栅投影法中得到的二维相位信息来提取三维点云孔洞区域的边界点;接着,将SFM获取的点云数据集与光栅投影法所采集的点云数据集进行配准,并提取出信息补充点;最后,在添加了补充点的点云数据集上,利用径向基函数计算曲面方程,修补孔洞。实验结果证明了该算法的稳健性,能较为有效地恢复复杂物体的表面信息。     

基于虚拟仪器的扁钢内部缺陷超声三维成像方法研究

超声三维成像技术因其能够提供人体结构的立体信息,而被广泛的应用于医学诊断领域。然而,由于计算量大、成本高、速度慢,工业构件的超声三维成像技术却鲜见报道。弹簧扁钢是国民经济建设的重要钢材品种之一,通过超声三维成像技术测量扁钢内部缺陷的三维分布对于提高扁钢质量控制能力具有重要作用。为提高三维成像效率及降低成像系统的研发周期,提出高效的数据采集及三维图像重构方法,并基于虚拟仪器技术开发了三维图像重构软件。研究结果显示,基于超声水浸聚焦分层C扫描的数据提取方法能够满足三维成像的要求,所提出的数据重构方法及基于虚拟仪器的三维成像软件能够准确重构扁钢内部层片状缺陷的三维分布,是弹簧扁钢内部缺陷评价的有效方法。     

基于MATLAB的表面三维微观形貌图像处理分析

表面形貌影响光学元件的机械性能、物理性能、成品率;在特定应用场合下,通过检测光学元件表面三维微观形貌来检测光学元件的加工质量。将工件表面置于光学显微镜焦面上观测,如观测到工件表面某处存在明显缺陷,通过光学显微镜上下数次微移动,对工件表面该处采集多幅对焦图像并进行图像处理,根据处理结果判别工件是否符合加工要求。文中提出了一种基于MATLAB6.0高级语言编写的图像处理软件,实现对数幅对焦图像进行分析处理进而拟合出表面微观形貌的三维图形。     

面形零件微观表面的三维重构技术

面形零件微观表面的三维重构技术不仅有很高的灵敏度和准确度，而且有较大的测量范围，在精密测量、精密加工和实时测控的诸多领域中均获得了广泛的应用，适用于精度介于AFM和常规CMM之间的精密检测需求。文中针对超光滑零件表面检测的高精度要求，采用基于光学干涉原理和计算机视觉理论的三维重构技术，实现了面形零件微观表面的三维重构。     

基于计算机视觉的非朗伯表面三维重构

基于计算机视觉的三维重构方法已经广泛应用在各行各业中。目前的三维重构研究主要针对不透明的朗伯表面,且已经比较成熟,但对非朗伯表面仍然面临诸多问题。而实际场景中的物体表面大多是非朗伯表面,因而,随着实际应用的推广,非朗伯表面的三维重构问题在计算机视觉领域越来越受到关注。虽然本现状研究不能完全涵盖针对非朗伯表面三维重构的所有方法,但它包涵了三维重构每个步骤中的各种典型方法。文中按照图像获取过程中的照明方式和重构原理对现有方法进行了分类,并逐类进行了介绍。由于不存在公共测试网络平台和带有标准视差的非朗伯表面立体图像集,因而,很难对各种算法的计算效率和匹配质量进行比较,文中主要对非朗伯表面的现有三维重构方法的原理、特点、适用范围和最新研究方向进行了介绍,对非朗伯表面三维重构的现有问题和发展前景进行了讨论。     

三维光学扫描技术逆向工程应用研究

针对三维扫描测量数据因为原始点云在获取时受环境等客观条件限制,存在不可避免的噪声点、飞点、重叠点云等现象,以致存在点云密度大、运算复杂、计算周期长等问题,本文以在逆向工程中具有将三维物体几何信息转换为计算机能直接处理的二维数字信号的功能的三维光学扫描技术为基础,研究了三维扫描技术应用的主要设备、常用软件、使用方法和实体建模商用软件,研究了其原理及数学模型;结合XJTUOM,制定了扫描策略,以某型号汽车皮带轮和减震器托盘为例进行了实践操作,结果表明:该设备能够满足在逆向工程的应用,其扫描精度接近原始数模的相似度为98%。