非Lambert表面从明暗恢复形状技术的研究进展

传统的从明暗恢复形状(Shape from Shading,SFS)技术通常假定物体表面为Lambert表面,然而对于实际的物体表面来说,上述简化造成了重构结果误差较大.近年来,许多学者开始关注于非Lambert表面下的SFS技术的研究.结合作者自身的研究,从成像过程建模、图像辐照度方程的建立及求解数值算法出发,介绍了非Lambert表面从明暗恢复形状技术的研究进展.首先,简要介绍了非Lambert表面下典型的SFS技术;其次,以OrenNayer模型为例详细说明了非Lambert表面SFS方法的关键技术;最后,对非Lambert表面SFS技术的发展趋势进行了探讨.     

SFS三维重构技术的发展现状与趋势研究

从明暗恢复形状(SFS)是计算机视觉中三维重构问题的关键技术之一,其原理是利用单幅图像的明暗变化来恢复物体表面的三维形状,应用领域十分广泛.介绍了近些年来SFS方法的发展现状,将SFS算法划分为四种类型:演化和偏微分方程(PDE)方法、最优化方法、局部化方法以及线性化方法.同时,分析了各种SFS算法的特点,并对SFS技...     

基于透视投影模型的表面三维测量的实现

将明暗恢复形状(SFS)技术应用于表面三维视觉测量。针对传统SFS求解模型的不足,引入一种基于透视投影的反射图模型,并采用高效、简便的灰度梯度算法对该模型进行求解和误差分析。实验结果表明,与正交投影模型相比,透视投影模型的三维表面测量效果显著提高。     

SFS方法在车身重建中的应用研究

提出了一个基于Shape From Shading(SFS,基于阴影恢复形状)方法进行车身重建的方法,该方法从车身二维照片入手,采用图像处理技术对图像进行必要的处理,并由图像的亮度进行车身三维形状的重建,利用VC 6.0和OpenGL开发了一个重建平台,实现了车身外形的重建.     

基于透视投影模型的表面三维测量的实现

将明暗恢复形状(SFS)技术应用于表面三维视觉测量.针对传统SFS求解模型的不足,引入一种基于透视投影的反射图模型,并采用高效、简便的灰度梯度算法对该模型进行求解和误差分析.实验结果表明,与正交投影模型相比,透视投影模型的三维表面测量效果显著提高.     

基于峰值电流与脉冲宽度的微细电极控形研究

针对微细电火花孔加工时因微细电极形状损耗难以控制导致的微孔加工精度不高问题,提出利用峰值电流和脉冲宽度两个重要加工参数控制微细电极形状损耗的方法,并运用差分进化(Differental Evolution,DE)算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM) (DE-SVM)方法建立了微细电极形状损耗的分类预测模型.研究表明:该方法是可行的,对于给定的试验数据,相比常用的粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化的SVM(PSO-SVM)方法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的SVM (GA-SVM)方法,DE-SVM方法能够获得分类准确率高且拟合度合理的分类预测模型;不同微细电极形状损耗形式具有紧密的相关性,在较小的峰值电流(4～20 A)和较大的脉冲宽度(＞5μs)条件下易获得底部规整的微孔.研究成果从微细电极形状损耗控制角度出发,为提高微细电火花孔的加工精度提供了一种思路.     

基于单幅图像数据的三维重构方法研究

针对传统的基于阴影恢复形状方法（SFS）的三维重构方法的局限性,综合运用计算机视觉、图像处理和计算机辅助几何设计理论与技术,提出了一种实用的三维重构方法。采用SFS方法获取三维形貌信息,利用图像分割技术提取物体的二维轮廓信息,通过三维形貌信息与二维轮廓信息的融合建立物体的数字化模型,通过B样条方法实现数字化模型的重构。实例表明,该方法能够有效地去除图像的背景信息,改善重构模型的分辨力,为基于图像的三维重构技术的广泛应用提供了条件。     

基于单幅灰度图像的快速三维重建方法研究

对含有阴影的物体表面快速三维重建问题,提出一种融合阴影恢复形状(Shape from shading,SFS)数据与旋转对称激光三角传感器数据的基于单幅灰度图像的快速智能测量方法。针对SFS方法重建过程中出现的二义性问题,利用旋转对称激光三角传感器的关键数据对其进行修正。同时针对旋转对称激光三角传感器对未知物体表面需要逐点测量,测量速度慢的问题,利用修正后的SFS重建结果对旋转对称激光三角传感器进行智能视觉引导,对含有阴影的物体表面梯度变化较大的点及特征点进行精确测量。在此基础上搭建集成SFS方法的激光三角传感器高精度移动测量平台系统。该系统根据物体表面梯度变化的特点自动选取阈值调节测量精度,从而快速、精确地完成对未知物体表面的三维重建。并通过试验验证了方法的可行性和有效性。     

基于明暗恢复形状的加工表面形貌重构与粗糙度检测

研究了采用明暗恢复形状法(SFS)对加工表面显微视觉图像的三维形貌重构,并实现了表面粗糙度检测.根据金属表面反射特性,采用简化的Oren-Nayar模型与Torrance-Sparrow模型中镜面反射分量叠加的方法,对光照模型进行了改进,并讨论了基于改进后光照模型的SFS最小化计算方法.利用该算法,实现了真实工件表面微...     

基于SFS的加工表面三维形貌重建研究

明暗恢复形状(Shape From Shading,SFS)是计算机视觉中一个重要的研究课题,该算法应用于工件表面微观形貌重建,为快速检测表面质量奠定了基础.采用了SFS算法中的最小化方法,介绍了该算法的实现步骤和计算方法.首先利用合成图像对算法的准确度进行了验证,获得了较为准确的重建图像,继而利用工件表面显微图像对工...     

RECONSTRUCTION OF WELD POOL SURFACE BASED ON SHAPE FROM SHADING

A valid image-processing algorithm of weld pool surface reconstruction according to an input image of weld pool based on shape from shading (SFS) in computer vision is presented. The weld pool surface information is related to the backside weld width, which is crucial to the quality of weld joint. The image of weld pool is recorded with an optical sensing method. Firstly, the reflectance map model, which specifies the imaging process, is estimated. Then, the algorithm of weld pool surface reconstruction based on SFS is implemented by iteration scheme and speeded by hierarchical structure. The results indicate the accuracy and effectiveness of the approach.     

SFS与特征点对应技术结合的形状测量法研究

以特征点对应技术为基础的摄影测量术有着广泛应用,但存在着测量数据稀疏的缺陷,对此提出了SFS（Shape from shading）与特征点技术相结合的方法,加密插值点,解决复杂表面形状测量问题。首先设计了用于测量的摄影系统,然后讨论了图像平面的剖分算法,最后给出SFS与特征点技术结合的有限单元形式,并设计了多重网格加速求解算法。算例表明,该算法效果令人满意。     

Three-dimensional shape reconstruction from images by shape-from-silhouette technique and iterative triangulation

We propose an image-based three-dimensional shape determination system. The shape, and thus the three-dimensional coordinate information of the 3-D object, is determined solely from captured images of the 3-D object from a prescribed set of viewpoints. The approach is based on the shape-from-silhouette (SFS) technique, and the efficacy of the SFS method is tested using a sample data set. The extracted three-dimensional shape is modeled with polygons generated by a new iterative triangulation algorithm, and the polygon model can be exported to commercial software. The proposed system may be used to visualize the 3-D object efficiently, or to quickly generate initial CAD data for reverse engineering purposes, including three dimensional design applications such as 3-D animation and 3-D games.     

从明暗恢复形状(SFS)的算法设计与精度分析

从明暗恢复形状(shape from shading,简称SFS)是计算机视觉中三维形貌恢复问题的关键技术.设计了基于单幅图像恢复三维形貌的算法,其核心思想是根据单幅图像的灰度信息进行亮度分析和转换,利用倾角和偏角计算表面点法矢,进而得到表面点高度值.采用全面像素误差和平均误差两种评价方法对人造花瓶二维图像的恢复结果进行精度分析,得到恢复高度与真实高度平均误差的最大值和最小值分别为7.0 mm和0.1 mm,且80%的平均误差小于2 mm,实例证明文中方法处理速度快,精度高,应用前景较好.     

基于明暗恢复形状的目标物体深度信息提取算法设计

明暗恢复形状的方法（shape from shading简称SFS）分为全局最小化法、全局演化法、局部分析法、局部线性化法,但这4种方法都有一定的局限性,故在参考局部分析法的基础上,提出了基于明暗恢复形状的目标物体深度信息提取的简单算法。’     

基于Bayes方法的小子样可靠性分析

少量数据的可靠性分析与评定一直是工程实践中的技术难题之一。Bayes方法可以融合多种验前信息,并结合现场数据,从而对少量数据作出有效的参数估计。针对多种验前信息的综合应用问题,引入支持向量机(support vectormachine,SVM)理论对不同来源的信息在验前分布中的权重分配策略进行研究,提出一种新的信息融合思路。并在此基础上,提出基于Bayes理论的威布尔分布的小样本参数估计方法。最后,运用实例对Bayes方法和传统的参数估计方法进行对比分析。     

基于随机故障序列的制造系统动态可靠性仿真

采用随机故障序列、Petri网理论和蒙特卡洛仿真评估制造系统的动态可靠性.给出随机故障序列、序列重要度以及关键部件的定义,阐述随机故障序列的分析流程.基于随机Petri网理论建立系统可靠性分析模型,得到系统状态标识表:由状态标识表构建可达树,根据可达树求得系统的随机故障序列集.利用最小路集方法判定系统故障与否,分析仿真过程中避免部件过度故障问题及其解决方法;利用蒙特卡洛仿真计算随机故障序列的发生规律,评估系统的动态可靠性.通过计算每一个故障序列发生的次数、频率和持续时间等指标,确定影响系统可靠性的关键部件和瓶颈环节,为系统可靠性增长提供了理论依据.完成某供油系统动态可靠性案例分析,仿真结果验证所提出方法的正确性和有效性.