基于相移条纹分析的实时三维成像技术发展综述

近年来,客观世界和场景三维信息需求量的陡增,促使结构光三维测量技术快速发展.基于条纹投影和相移条纹分析的三维成像技术具有较好的精度和鲁棒性,在众多的技术方法中脱颖而出,被广泛地应用于工业检测、文物数字化、生物医学检测领域.而在人机交互、虚拟现实、在线检测、远程手术等具有时效性要求的应用场景中,实现实时三维测量具有重要意...     

基于视差和条纹调制度分析的多物体场景分割

噪声是影响图像分割的重要因素,文中提出了一种能够在含噪声的真实场景中准确提取出多个物体区域的分割方案。利用基于正弦条纹投影的双目结构光系统,得到包含目标物体的相位图和视差图。将视差图映射到U-视差图中,利用物体和噪声区域在该视差空间的不同形态特征,采用闭合区域检测算法初步得到各个物体的分割区域,并结合条纹调制度阈值分析法进一步去除阴影区域的噪声,最终得到精确的分割结果。客观评价的数据分析表明,文中提出的分割算法,不仅对噪声的鲁棒性较好,还可以有效地将物体与水平支撑面分割开,在不同场景下具有计算复杂度低,抗干扰能力强的优势,分割准确率均在90%以上,最高可达到99.2%,平均运行时间为27 ms。     

大型异构件点云配准重建方法研究

传统的大型异构件机器人磨削按照单一工件模型统一示教路径进行加工,由于实际工件与理论模型存在尺寸偏差,导致出现磨削空行程或去除过量等问题。提出一种机器人带动线激光扫描工件的方法,获取不同视角点云数据,采用基于FPFH的SAC-IA粗配准与ICP精配准结合的方法进行点云拼接,应用KD-tree对应点距离算法删除重叠区域冗余点,再通过基于Delaunay三角生长原理的贪婪投影算法完成三维模型重建,可提供给机器人进行自适应磨削。以长600 mm、宽200 mm的叶片进行试验,该方法相比ICP、NDT+ICP两种方案配准精度分别提升71.90%、31.53%,重建模型与实际工件对比尺寸偏差小于0.15 mm。     

基于条纹投影轮廓术的相位-高度映射标定方法

在基于条纹投影轮廓术和转台辅助的360° 三维形貌测量中,使用移动工作台标定系统几何参数时存在操作复杂、携带不便的问题。文中提出了一种基于相机、投影仪、计算机和转台组成的转台的单目全景三维形貌测量系统的柔性标定方法。该算法主要利用转台和标记点完成系统几何参数的标定。对于完整的标定过程,该方法仅要求相机捕捉参考面的变形条纹图像、旋转后标定平面上的变形条纹图像以及旋转后的标记点图像。与传统方法相比,该方法更加方便、省时。新的相位高度映射标定方法用于重建高度为10.000 mm的标定平面,结果为10.047 mm。实验验证了所提方法的有效性。     

基于数字图像的煤矿巷道三维模型重建

如何建立煤矿井下巷道的三维建模是构建煤矿虚拟环境的核心问题,针对现有的一些建模方法工作量大,无法实现快速巷道建模,研究了基于数字图像的三维重建方法,并将之应用到了巷道三维模型的快速建立上,通过角点检测和匹配获取巷道图像匹配点对,并计算出空间点坐标,最终由Delaunay三角剖分技术实现曲面恢复,给出了使用OpenCV实现的巷道三维重建系统的实验效果.     

傅立叶变换轮廓术测量范围的普适讨论

针对目前傅立叶变换轮廓术(FTP)测量范围的公式仅适用于投影呈一维变化的光栅条纹的情况，对FTP的测量范围进行了更深人的讨论，给出了适用于投影呈二维变化的光栅条纹的普适的测量范围公式。得出了当被测物体的频谱呈现非圆形分布时，可以采用改变投影的光栅条纹的方向消除频谱混叠，达到在不增加条纹密度和图像获取装置的分辨率的情况下减小或消除基频和零频问的混叠。     

双光纤点衍射干涉投影系统误差校正及优化

条纹投影测量技术为复杂曲面提供了一种大动态范围的非接触式三维形貌检测方式。在基于双光纤点衍射干涉的条纹投影检测系统中,系统结构参数对最终面形检测精度影响较大。通过建立系统结构几何分析模型,对系统结构参数进行了优化。针对双光纤点衍射探头投射角标定误差的影响,传统基于零级亮条纹定位的投射端投射角标定方法由于临近级次条纹光强较为接近难以区分而导致存在较大误差,为此提出了一种基于基准平面的投射角迭代校正方法,在原标定方法的基础上进一步提高了其标定精度,进而有效提高了面形检测精度。为验证所提出方法的可行性,搭建实验系统对不同斜率动态范围的待测物测量比对,结果表明校正前后的测量系统与三坐标测量机的测量结果偏差从0.418 2 mm减小至0.021 1 mm,实现了微米级的检测精度,为各类复杂曲面的高精度检测提供了一种可行的方法。     

基于RGB-D图像的室内场景CAD模型重建

针对传统三维重建方法中存在的依赖图组和计算复杂等问题,文中在重建过程中引入大规模CAD模型库,提出了一种基于单视角RGB-D图像的室内场景CAD模型重建方法。首先,利用FCN和点云数据估计室内场景布局;同时,利用Mask R-CNN和点云数据检索与待重建对象最匹配的CAD模型;最后,组合上述结果完成场景重建。实验证明,文中方法仅需单视角RGB-D图像即可完成三维重建,且重建图与原场景相似度高,有较好的鲁棒性。     

基于条纹跟踪的动态过程三维轮廓术

针对在快变化动态过程三维轮廓术中,成像设备拍摄频率不满足抽样定理,对物体表面动态条纹时间采样不足以及物体表面发生破裂的动态过程,提出一种采用标记条纹进行跟踪的动态过程三维轮廓术,能有效地解决因成像设备时间采样不足和条纹断裂对三维相位展开所带来的影响问题,获得物体正确的动态面形分布,计算机模拟证实了此种方法的正确性。     

基于条纹投影的高速三维形貌测量技术发展综述

在虚拟现实和增强现实、智能制造检测、材料性能测试等需要对动态场景进行三维建模、对动态过程进行深入分析的领域中,高速三维面形测量技术具有重要的科学研究意义和广泛的应用价值。随着高速动态场景测量需求的日趋增长和测量硬件设备的迅速发展,相应领域的研究热点逐渐从简单静态场景的三维测量转移到复杂动态场景的测量中。以测量任务需求为主线,综述基于条纹投影的高速三维测量技术在硬件和算法上的研究进展,随后分类比较已有技术各自的优缺点,给出不同测量任务下的方法选择建议,最后总结基于条纹投影的高速三维形貌测量技术所面临的挑战和潜在发展动向。     

基于相移条纹分析的相位误差补偿技术发展综述（特邀）

结构光三维测量技术由于精度高、非接触等优点在传统制造业中得到了广泛的关注和应用。智能制造、人工智能等新兴领域的高速发展对如何高效获取高精度三维数据源提出了更高的要求。应用于三维测量系统的相位误差补偿技术作为实现高精度结构光测量方法的重要步骤,对测量结果的获取精度和效率起着关键性作用。首先简要介绍相移测量轮廓术的基本原理和不同误差来源导致的相位误差形式,随后分类讨论各个误差类型的补偿方法、优化方向及适用场景,最后总结基于相移条纹分析的相位误差补偿技术所面临的挑战及潜在的发展趋势。     

基于实时UML的雷达软件设计

实时统一建模语言（UML）和面向对象的建模技术代表着雷达软件设计的一个发展方向。文中介绍了使用UML的用例图、状态图、顺序图等进行系统分析、设计、实现和测试，并讨论了如何选择UML工具与实时框架以及实时性分析等问题。     

基于神经网络模型的优化布图技术综述

本文对可用于集成电路布图的神经网络模型和神经优化计算方法作了概括和总结，比较了它们的优缺点及其在ＩＣ布图中的应用前景；分析了神经网络在集成电路布图中的应用现状和存在的问题；提出了各类优化计算神经网络模型求解集成电路布图问题的一上结网络映射方法和应用方法；提出了基于神经网络在由图算法在串行机上模拟的几种速度提高方法。     

多准则图象重建的神经网络模型及实现

本文提出一种采用Ｈｏｐｆｉｅｌｅ神经网络（Ｈｏｐｆｉｅｌｄ Ｎｅｉｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ简称ＨＮＮ）优化的图象重建算法。将图象重建问题转化为ＨＮＮ优化问题,取重建图象的峰值函数最小以及原始投影与再投影之间的误差平方和最小作为图象重建的优化目标,作为能量函数构造连续型ＨＮＮ模型,由ＨＮＮ能量函数极小化可得到重建问题的优化解。这种方法具有简单、计算量小、收敛快、便于并行计算等特点。对照ＡＲＴ算法,用计算机模拟产生的无噪声投影数据检验新算法,验证了新算法的优越性。     

一个面向嵌入式系统实时性能优化的抢占模型

通过对采用RM调度策略的实时嵌入式系统抢占行为的分析，建立了一个周期性实时任务集的抢占模型，从数学上定量地刻画了因抢占而导致的额外开销与系统中各实时任务属性的关系，以及与整个实时任务集的可调度性的关系。依据该模型并借鉴生物学领域的寄生思想，提出了一个基于进化规划的性能优化方法，通过调整任务启动时间，以减少抢占次数或改变抢占关系，降低系统额外开销，提高系统实时性能；最后通过实验验证了建立在抢占模犁基础上的嵌入式系统件能优化方法的有效件。     

条纹投影测量系统的相位误差抑制方法

针对投影仪和相机的伽马非线性效应会使解包裹相位结果产生周期性误差的问题,提出一种基于均值模板的相位误差抑制方法.首先对解包裹相位进行傅里叶变换,计算出相位误差的周期值.之后,设计出长度可变的一维均值滤波模板,模板的长度与相位误差的周期相关.最终用此模板对解包裹相位进行均值滤波,消除周期性误差.实验结果显示,所提方法使解...     

基于KDTree改进的Super 4PCS+ICP算法在点云配准中的应用研究北大核心CSCD

在点云配准过程中,为了提高点云的配准精度,针对ICP算法对于初始位姿的局限性,对点云数据进行Super4PCS+ICP的“先粗后精”处理。首先利用KDTree树搜索对应点,用局部区域的特征度确定特征点集,再使用Super4PCS算法实现粗配准。针对精配准提出KDTree树来加快速度,SVD求解对应点参数、常数为1的加权平均、求解误差函数等手段来实现对ICP算法的改进,并求出刚体变换后的旋转平移矩阵,提高点云配准精度。实验表明,相较于传统ICP算法,本文方法的配准精度有了显著的提升。本文研究的方法可为点云配准的深入研究提供一定的参考。     

基于实时电价预测的智能家居器具优化调度

针对家庭器具优化调度中电价预测误差高和用户舒适度衡量偏差大的问题,提出了一种基于小波、微粒子群和自适应神经网络模糊推理系统(Wavelet-PSO-ANFIS,WPA)电价预测的家庭器具优化调度算法。并在该算法中针对器具运行时长不同的问题,提出了一种新颖的相对量化舒适度的方法。仿真结果表明,此电价预测方法在不牺牲计算复杂度的基础上提高了预测精度,文中所提出算法,不仅可以权衡用户的用户支付和不满意度,还可以降低系统的峰均比。