动态三维面形测量

简述三维测量必要性和要求性，提出用光栅莫尔三维测量，激光全息干涉计量和计算机全息干涉计量的工作原理。     

神经网络获取三维面形研究

针对基于传统三角原理的结构光三维测量方法难以测量阶梯形物体的问题，应用神经网络对获取的变形条纹进行处理，获取物体的三维面形信息。该方法通过对神经网络的训练，直接建立条纹图分布与物体高度之间的对应关系，完成对物体的三维测量，即使在投影系统参数未知的情况下，也能取得较好的结果。论文中提出的神经网络三维面形测量方法测量时间短，测量过程中只需要一幅条纹图就能恢复阶梯物体的高度信息。计算机模拟及试验验证了方法的可行性。     

基于条纹反射的镜面测量及三维重建算法分析

本文详细介绍了依据条纹反射术测量镜面,类镜面的原理和方法,分析了经由梯度数据重建三维面形的主要算法和关键问题.通过计算机模拟和波面实际测量,对十字路径积分法、傅里叶变换积分法和区域波前重构法三种主要算法的重建精度进行了对比研究.研究表明:区域波前重构法不但对高频噪声有较强的抑制作用,同时也可以处理复杂的连通区域和非等间距分布梯度数据的复杂情况,因此更适用于基于条纹反射术的波面测量.     

一种改进的基于条纹对比度的三维测量方法

基于条纹对比度的三维测量方法由于具有垂直测量的特点,可用于测量表面有突变的复杂物体的三维信息.本文在现有方法的基础上,提出了一种改进的基于条纹对比度的三维测量方法.该方法利用投影仪将一组相移的正弦条纹依次投射在被测物体上,并使被测物体位于投影仪成像面的前方,CCD相机通过一个半透半反镜从投影方向获取物体表面的条纹图像,...     

动态三维面形测量

简述三维测量必要性和要求后，提出用光栅莫尔三维测量，激光全息干涉计量和计算机全息干涉计量的工作原理。     

附加斜面法用于三维物体面形测量

本文提出了一种新的三维物体面形测量方法。用硬件电路,实现结构光特征提取,然后对畸变光条分布进行总体面形拟合处理。处理中,可以获得物体在视场内附加了一个倾斜面的高度。整个物体面形可以通过减去这个附加倾斜面获得。     

三维形貌测量的莫尔条纹的理论分析

对投影型莫尔法形成莫尔条纹的原理进行了详细的分析,推出了莫尔条纹的计算公式。利用计算机模拟出了几种常见被测物体的莫尔条纹,与经典实验得到的结果一致。对相同形状不同大小的规则物体的莫尔条纹形状进行了分析比较,并对不同形状的规则物体的莫尔条纹形状进行了分析比较。按照原理图做实验,得到了球面的莫尔条纹,和理论分析结果一致。对莫尔条纹进行滤波,细化等图像处理,得到清晰的细化条纹。然后按照莫尔条纹级次和高度的关系式,重建出了球体的三维形貌。     

三维面形测量中的基于神经网络的数据修补技术

提出了一种基于神经网络的数据修补方法。在BP算法的基础上,利用遗传算法强大的全局搜索能力使网络学习跳出局部极小值,从而提高了样本的训练质量和速度。试验结果表明;该算法精度高、速度快,优于以往文献中提出的数据修补方法,在机器视觉、工业检测、逆求工程等领域具有重要意义和广阔的应用前景。     

一种实用化的三维测量系统

提出了一种实用化的三维测量系统－交叉光轴投影光栅系统。该系统结构简单，方便实用。本文中详细论述了该系统的相位测量原理、物体面形与所求相位之间的关系。     

基于3DS MAX的物流自动化分拣系统3D仿真

针对物流自动化分拣项目的系统设计,提出基于3DS MAX的3D动画仿真方法,以某烟草自动化分拣系统方案为例,阐述了利用3DS MAX作为系统3D仿真平台对系统设计进行3D仿真的过程。通过建立分拣系统数据模型与3D模型,利用3D动画技术、渲染技术进行系统3D仿真,为系统设计提供了可视化的展示与交流平台,并为项目可行性与可靠性提供可视化参考依据,此方法在企业同类项目中得到成功推广。     

基于成像式照度探测的光源光强分布测量

基于成像式照度探测的光源光强空间分布特性测量方法以其量值准确、大幅消除背景光干扰等优点,受到人们的广泛关注。本文根据成像式照度探测原理设计了一套光源光强空间分布特性检测装置,通过实验测试了该检测系统,并总结了测量位置与光强空间分布测量误差之间的关系。该系统具有很好的实用价值。     

A 3D Measurement Method Based on Coded Image

The binocular stereo vision system is often used to reconstruct 3D point clouds of an object. However, it is challenging to find effective matching points in two object images with similar color or less texture. This will lead to mismatching by using the stereo matching algorithm to calculate the disparity map. In this context, the object can’t be reconstructed precisely. As a countermeasure, this study proposes to combine the Gray code fringe projection with the binocular camera as well as to generate denser point clouds by projecting an active light source to increase the texture of the object, which greatly reduces the reconstruction error caused by the lack of texture. Due to the limitation of the camera viewing angle, a one-perspective binocular camera can only reconstruct the 2.5D model of an object. To obtain the 3D model of an object, point clouds obtained from multiple-view images are processed by coarse registration using the coarse SAC-IA algorithm and fine registration using the ICP algorithm, which is followed by voxel filtering fusion of the point cloud. To improve the reconstruction quality, a polarizer is mounted in front of the cameras to filter out the redundant reflected light. Eventually, the 3D model and the dimension of a vase are obtained after calibration.     

3D Printed Photoresponsive Devices Based on Shape Memory Composites

Compared with traditional stimuli‐responsive devices with simple planar or tubular geometries, 3D printed stimuli‐responsive devices not only intimately meet the requirement of complicated shapes at macrolevel but also satisfy various conformation changes triggered by external stimuli at the microscopic scale. However, their development is limited by the lack of 3D printing functional materials. This paper demonstrates the 3D printing of photoresponsive shape memory devices through combining fused deposition modeling printing technology and photoresponsive shape memory composites based on shape memory polymers and carbon black with high photothermal conversion efficiency. External illumination triggers the shape recovery of 3D printed devices from the temporary shape to the original shape. The effect of materials thickness and light density on the shape memory behavior of 3D printed devices is quantified and calculated. Remarkably, sunlight also triggers the shape memory behavior of these 3D printed devices. This facile printing strategy would provide tremendous opportunities for the design and fabrication of biomimetic smart devices and soft robotics.     

基于多级特征融合的体素三维目标检测网络

目的 为精确分析点云场景中待测目标的位置和类别信息,提出一种基于多级特征融合的体素三维目标检测网络。方法 以2阶段检测算法Voxel?RCNN作为基线模型,在检测一阶段,增加稀疏特征残差密集融合模块,由浅入深地对逐级特征进行传播和复用,实现三维特征充分的交互融合。在二维主干模块中增加残差轻量化高效通道注意力机制,显式增强通道特征。提出多级特征及多尺度核自适应融合模块,自适应地提取各级特征的关系权重,以加权方式实现特征的强融合。在检测二阶段,设计三重特征融合策略,基于曼哈顿距离搜索算法聚合邻域特征,并嵌入深度融合模块和CTFFM融合模块提升格点特征质量。结果 实验于自动驾驶数据集KITTI中进行模拟测试,相较于基线网络,在3种难度等级下,一阶段检测模型的行人3D平均精度提升了3.97%,二阶段检测模型的骑行者3D平均精度提升了3.37%。结论 结果证明文中方法能够显著提升目标检测性能,且各模块具有较好的移植性,可灵活嵌入到体素类三维检测模型中,带来相应的效果提升。     

共轴法立体视觉三维测量的研究

提出一种新的立体视觉三维测量的双目布局方案——共轴法，推导了共轴情况下空间点和图像投影的对应关系及其外极线方程。与其他双目布局方案相比，具有匹配运算量少、共极性线方程简单等优点。     

基于局部纹理特征的三维掌纹识别研究

近年来,自动掌纹识别方法的研究吸引了越来越多的关注,已有的工作主要集中于二维掌纹识别。然而,二维掌纹图像存在着易伪造、抗噪能力差的缺陷,实际应用中会带来潜在的安全隐患。因此,三维掌纹识别被视为一种可行的解决方案来进一步提高识别的性能。基于局部纹理特征,本文提出一种有效的三维掌纹识别方法。该方法首先利用形状指数来描述三维掌纹的局部几何特征,接着提取形状指数图像的局部三值模式以及Gabor小波特征,最后在匹配分数层次上对这两种互补的局部纹理特征进行融合,随后的实验证明了融合特征较单独特征要好。在香港理工三维掌纹数据库上的实验结果表明,本文方法在识别率上要优于目前流行的其它三维掌纹识别方法,从而验证了本文方法的有效性。     

基于三维激光扫描技术的爆破对象数字化研究

爆破对象的数字化,是整个爆破过程数字化的基础。三维激光扫描技术首先快速、准确获取物体表面点的三维坐标数据,然后由点云构建出物体的立体模型。介绍了采用三维激光扫描技术实现爆破对象数字化的过程,包括:爆破对象数字化模型建立、爆破设计数字化、爆破效果数字化和爆破质量控制数字化。     

三维极坐标测量技术研究

为了解决非接触测量球面的盲区问题,实现球面上小孔位置测量,研制了三维极坐标测量原型样机。分析了三维极坐标测量技术在测量原理、工件坐标系建立、测头应用、温度特性及误差传递等方面的特点。结果表明三维极坐标测量方法适合应用非接触光学测头,有利于提高三维坐标测量精度。