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为了实现有特征物体和无特征物体更精准的三维重建,本文研究了多视角传感器下三维点云的自动拼接算法。首先由不同视角的传感器双目标定后进行轴线数据的标定,接着在三维空间内对多条轴线数据进行分析并提出了一种基于多视角传感器轴线融合的点云拼接方法,从而计算出误差最小的最优轴线数据,最后以拟合出的轴线数据为轴心在世界坐标系内进行三维点云的拼接。实验结果表明,在1.3~1.9 m的测量范围内,本文所提出的拼接方法对直径为144.954 2 mm的标准球进行三维重建的误差在0.037 mm以内,重建无特征点物体和有特征点物体都能有较好的拼接效果且拼接时间不受点云总量大小的限制。该拼接方法基本满足三维重建的稳定性好、效率快、精度高等要求。 相似文献
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为了提高圆度测量的效率和准确性,针对目前手工检测效率低等缺点,提出一种以激光位移传感器的测距原理为依据的光电非接触圆度测量方法。与传统方法相比,该方法首先搭建了以精密转台和步进伺服执行机构为主的测量控制系统平台。其次,利用机械装置的相对运动,通过传感器采样测量物体的各测量点的截面信息,用最小二乘圆的评定方法得到各截面测量误差,最终实现圆度误差测量。结果表明,通过仿真获得随机误差系数在对圆度误差测量影响的数学表达式,并验证了测量中存在的系统误差修正方法的正确性。 相似文献
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圆结构光系统测量深孔(通孔)圆度时存在激光器、相机和深孔难以保持平行或同轴的问题,导致无法测量准确的圆截面,从而产生系统误差。搭建了基于圆结构光的测量系统,分析了系统误差的产生机理并提出了一种基于圆结构光系统测量圆度的方法,可对系统误差进行一定补偿:首先,获取待测深孔的内表面高分辨率三维点云,拟合点云轴线,通过刚体变换将三维点云变换到深孔轴线与相机光轴平行的位置;然后,选定一个测量截面,搜索该截面上的点和与该截面范围较近的点作为圆度评定点;最后,采用网格搜索算法完成圆度评定。测量实验的结果表明,该方法对于圆度误差的补偿效果良好,其中测量不确定度为4.78μm。 相似文献
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为满足星-地量子通信中 ATP 跟瞄系统对二维位置敏感探测器(PSD)的精密性、实时性、可靠性的要求,基于 LabVIEW 设计了 PSD 精度测量与误差修正系统。首先,采用驱动平台带动激光光源,通过扫描 PSD 光敏面,获得电压值并计算出光斑位置,分析非线性成因,采用多项式拟合法建立实际值与测量值间的数学模型,得到非线性修正函数。然后,结合光学三角测量对被测物体进行微位移和角度测量,并对测量结果进行误差修正。实验结果表明,经过修正后 PSD 位置误差显著减小,满足系统对 PSD 的需求,通过 LabVIEW 软件编程提高了系统的测试效率。 相似文献
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双目面结构光三重扫描是在条纹投影双目视觉重建的基础上,追加左、右相机与投影仪构成的单目视觉系统重建点云,在反光和凹凸起伏等表面测量应用上具有更好的点云完整性优势。但由于环境温度变化影响,投影仪产生较大温度漂移,导致双目重建点云与单目重建点云发生“分层”现象。为此,文中提出了一种基于正交条纹投影的三重扫描系统温漂在线补偿方法,通过投影仪投射正交条纹来构建双目重建点在投影仪图像中准确的映射关系,并基于双目重建点在投影仪图像中的重投影误差最小化目标函数来求解温漂补偿后的投影仪最优外参数。最后,以金属球和汽车零件作为被测对象进行实验验证,在不依靠标定板等先验信息及繁琐标定流程基础上,所提在线快速补偿方法可以使得双目点云与单目点云温漂量分别减小78.2%和94.3%,极大减轻了温度变化对于三重扫描点云数据拼接影响。 相似文献
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为了对玉米种植株数进行无损的自动化识别,利用FARO focus s70地面激光扫描仪、采用四站式扫描方法,采集不同视角下的玉米田块点云数据。设计了一种基于标靶球自动提取的配准算法,对各站获取的点云数据进行精确配准,取得了完整的玉米田块点云数据,并以标靶球拟合误差和标准偏差分析配准精度。对于配准好的3维点云数据,利用采样一致性算法基于圆柱体特征从完整的玉米田块点云中精确分离出茎秆点云,统计玉米种植株数。结果表明,标靶球拟合标准偏差在0.1mm~0.7mm之间,满足仪器测量精度要求;拟合误差总体在2mm~5mm之间,能满足大场景测量配准误差5mm的要求;对玉米种植株数的识别率达到86.1%~92.1%。这一结果对于农田环境下玉米种植株数识别的实际应用方面是有帮助的,为作物的估产提供了数据基础,为智慧农业研究提供了理论方法。 相似文献
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在大型结构的加工与装配过程中激光雷达的多站组网测试十分常见,但由于点云数据拼接过程需要统一的坐标系,故环境干扰、站位布局导致的转站误差大幅降低了系统的整体测量精度。为了提高多站组网后点云数据融合的面型测量精度,提出了一种改进型奇异值分解算法。该算法在分析站位布局的基础上,通过在多站之间匀差的方式抑制粗大偏差。对目标函数进行了奇异值分解,并通过最优值完成站位的优化布置。实验采用单点精度001mm的MV350型激光雷达,并对6组不同布站情况进行对比分析。结果显示,本算法的点最大误差为00824mm,点平均误差为00214mm,点测量不确定度为00122mm,均优于未规划的测量结果。其测量综合不确定度最接近单机测量综合不确定度,可见,采用本算法对提升转站精度具有一定价值。 相似文献
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三维形貌测量在先进制造、航空航天、生物医学等领域发挥着重要的应用。凭借高精度、全视场、非接触等优点,条纹投影轮廓术是目前使用最广泛的一种光学三维测量手段。为了获得物体全局三维信息,通常需要将待测物置于转台之上,通过不断地扫描和拼接来获得物体的全局信息。然而,传统的扫描和拼接是以离线的方式进行的,导致整个三维模型的重建速度缓慢。现有的实时点云配准方法虽然能够有效提高点云扫描与拼接的速度,但实时点云拼接的精度依然受待测物的运动状态影响。本文针对上述问题进行优化改进,提出一种基于全局优化的实时高精度模型重建方法。首先,介绍了一种由粗配准到精配准的快速点云配准算法并提出了基于点云法向量约束的点云初始化算法,能够提升粗配准过程中点云初始位姿计算的稳定性与精度。其次,在精配准阶段引入了图优化算法以获得全局点云位姿的最优解,进一步提升了全局点云配准的精度。实验结果表明,所提方法相比于现有实时模型重建方法,能够实现更高精度且稳定的全局点云配准。特别地,针对动态场景中由于抖动等因素引起的被测物体速度突变等情况,本方法依然能够鲁棒地完成三维模型重建,全方位模型重建的精度达84μm。 相似文献
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NURBS曲面重构与点云-曲面误差分析 总被引:4,自引:2,他引:2
通过对某汽车零件进行光栅扫描、解相和去包裹处理,获取物体三维点云数据,对点云数据进行降噪、精简和网格化处理。然后根据点云曲率分布云图将点云数据分割成11块区域,首先对A区域点云数据进行曲面拟合,生成4×4阶均匀曲面,然后对其余分块点云数据分别进行曲面拟合,最后通过曲面延伸、拼接、倒角、修剪等处理,获取物体NURBS自由曲面,总体点云-曲面误差为0.2645 mm,并且曲面间符合G1相切连续和法向曲率连续,解决了在曲率较大的地方拟合误差较大的问题,提高了曲面的重构精度。 相似文献
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为了解决大尺寸对称物体在多视角配准过程中出现的误匹配点对和累计误差问题,提出了一种基于深度传感器的多视角点云配准算法。首先,使用深度传感器获取目标物体不同视角下的多片点云并进行预处理,对物体单侧相邻点云采用超四点快速鲁棒匹配算法(Super 4-points congruent sets, Super4PCS)进行粗配准,利用改进的点到平面ICP算法去除误匹配点对并进行精配准,之后将左右两部分的点云拼接,从而获取完整的三维点云模型。最后,针对多视角配准出现的累计误差问题,提出了一种全局优化方法从而减少累计误差。实验结果证明所提方法可以精准地完成多视角点云配准,获得准确的三维点云模型。 相似文献
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目前传统的数字化地籍测量信息提取方法通过对地籍信息进行编码,实现对地籍信息的提取。由于缺乏对主要特征数据的提取,导致提取效率较低。对此,文章提出基于点云数据的地籍测量信息提取方法。利用三维扫描仪扫描地籍信息,获取点云数据,提取出双阈值点云特征数据。对点云数据进行降噪拼接处理,得到完整的地籍测量信息。在实验中,对构建出的地籍测量信息提取方法进行了提取效率的验证。经实验分析证明,利用提出的地籍测量信息提取方法对不同地籍模型进行信息提取,其耗费的提取时间较短,具备较高的提取效率。 相似文献