基于线结构光和足底扫描的足部参数测量研究

针对现有足部轮廓三维重构方法精度低,鲁棒性差,成本昂贵且不符合实际足部生物力学研究要求等问题,设计了一种利用光学测量技术实现无接触式足部参数测量的系统。该系统一方面通过对足底扫描图像处理,构建足底轮廓点云,分割足底压力区域,计算足底相关参数;另一方面利用线结构光技术,重构足面轮廓,将足底轮廓点云与足面轮廓点云在系统规定世界坐标系内融合,形成完整足部轮廓点云,根据定义计算足部围度等足部系列参数。通过搭建相应硬件平台对多组人体足部进行测量,实验结果表明系统能够快速、精确地完成足部三维重构,具有很好的鲁棒性。     

三维激光扫描系统及其在足底扫描中的应用

首先介绍了一种用于对人体足底形状进行快速测量,从而获得足底三维CAD模型的新型三维激光扫描仪;介绍了该三维激光扫描系统的工作原理;然后论述了系统的机械结构组成,以及单片机如何控制扫描头实现一维平动;接着介绍了逆向工程软件如何由点云数据经过构造曲线,然后构造成曲面片,并最终通过拼接构成完整曲面的实现方法和过程;最后介绍了该系统用于足底扫描的实例以及其广阔的应用前景.     

三维扫描人体的点云数据精简技术

以三维扫描数据进行的人体重构,需要进行数据精简.传统的基于网格的精简方法需要记录网格之间的拓扑关系,因而空间和时间复杂度都很大.提出了一种不需要事先对扫描对象进行表面重构,而直接进行点云精简的方法.该方法无须对庞大数量的网格面片进行计算,无须记录网格的拓扑关系,而且能较好的保持被精简对象的原有特征,从而提高了点云精简的效率,减少了计算时间和存储空间.     

基于Metrascan与全站扫描仪的交通事故对象测量方法

针对交通事故现场测量的实际情况,提出了一种三维激光扫描和全站扫描仪相结合的对象测量方案.由于全站仪的有效测量距离远、精度高、测量时间短,利用全站仪获取交通事故现场路面的数据信息,弥补传统测量方法的局限性;针对交通事故的对象目标,以三维激光扫描技术得到的点云数据作为基础,全站仪测距技术所测得的数据即可以作为缺失部分点云数...     

基于相移的三维扫描数据自动配准方法研究

在三维扫描过程中,常因受到设备自身因素与点云丢失的限制而难以一次性完成数据采集。为准确实现物体三维模型重构,提出基于相移的三维扫描数据自动配准方法。首先设置旋转台,利用非接触式结构光方法获得转动轴的有关信息,从而采集目标点云数据。在此基础上,结合任意一点与其周围点曲率信息建立曲率图,对全部顶点做曲率运算,将数据划分为连续子块,计算每个子块中平均值和方差,从而提取关键特征点。然后获取两幅具有部分重叠关系图像的相对位移,采用交叉功率谱的傅里叶变换完成位移估计,再通过构造与组合点对、粗略与精确配准去除噪声点,实现三维扫描数据自动配准。仿真实验表明,该方法能够在确保配准精度的同时提高配准方法的运行效率,可靠性和实用性较强。     

基于ArcGIS软件的数据扫描矢量化与数据转换

扫描矢量化是对各种类型的数字工作底图如纸基地图等进行矢量化处理,扫描矢量化工作是数据处理、数据转换的基础,本文通过南方Cass软件实现了地图扫描矢量化工作;数据转换就是把不同格式的空间数据转换成所用地理信息系统平台使用的格式,是对数据进一步处理与分析的前提。本实验通过应用ArcGIS软件实现了数据的转换,为避免直接转换存在的问题,本实验采用的方法是在ARCMAP中读入转换后的数据,然后将各类要素分别筛选出,再生成新的要素层。     

基于扫描测量的三维人体模型

三维服装CAD设计、虚拟试穿、服装立体裁剪的出现和不断发展,为服装设计和营销提供了新的技术手段,三维人体模型是该技术的基础和关键。这里通过对扫描获取的VRML格式的人体模型数据文件进行解析,使用Java3D技术建立三维人体模型。该方法基于三维扫描测量,满足了服装对人体模型精度的要求,同时高效地支持模型的可视化,通过进一步利用JAVA语言的强大功能,可以实现复杂的三维应用程序。     

基于多传感器数据融合的漏磁信号采集与处理

漏磁检测以其高信噪比、高灵敏度和高检测效率,在无损检测中得到了广泛应用。随着科学技术的发展,传统的信号处理方法越来越不适应现代工业的需要,提出一种基于多传感器数据融合技术的漏磁信号处理方法。采用小波去噪的方法,并利用径向基函数(RBF)神经网络的数据融合技术对缺陷信号进行检测处理。仿真结果表明,采用这种方法可以有效提高系统的检测能力和信号精度。     

基于MATLAB小波工具箱的放射性勘探数据的处理

本文阐述了在进行放射性勘探数据处理时会受到各种各样的干扰形成噪声,对数据资料解释造成误判。而MATLAB中的小波工具箱将给研究者提供了非常方便易学的去噪工具,解决上述问题。     

基于光点阵列的三维表面数据获取技术及实现

现有的三维表面数据获取技术主要有光飞跃时间、激光扫描和结构光3种,均存在结构复杂、价格昂贵、不易使用的局限.基于光点阵列的三维数据获取完全不同于上述技术,其通过向待测物体表面投射二维光点阵列,用2个相机从不同角度获取图像,利用光点在2幅图像中的视差计算出其空间坐标.由于仅需要一次拍摄,因此可实现瞬时、动态的三维数据获取.该技术结合软件的自动配准和实时显示,可简化人工操作,实现三维测量的高速化、自动化和傻瓜化.     

Taiwanese adult foot shape classification using 3D scanning data

This study classifies the foot shapes of Taiwanese using 3D foot scanning data from 2000 males and 1000 females. Nine foot dimensions relative to foot length and absolute measures in the common foot length categories were applied to compare the gender differences. Using foot breadth in % foot length (% FL), ball of foot length in % FL and arch height in % FL as feature parameters, three foot shape types for males and females can be classified. Significant gender differences were found in seven of the nine foot dimensions. Females had greater ball of foot length than males (0.2% FL). When comparing feet of the same foot length, males had greater breadth, girth and height dimensions than females, except for toe height. In addition, ethnic differences in foot shape were also observed. The findings can provide very useful information for building gender-specific shoe lasts and designing footwear insoles.     

视觉传感器应用中三维扫描点云数据处理的研究

分析了便携式激光视觉扫描系统获取的点云数据存在的问题,针对具体问题分析了数据处理中的关键步骤和算法,使用手动剔除和系统判断相结合的方法,有效地剔除扫描数据中的噪声数据。同时,采用数据缩减算法实现对扫描点云的采样,在保证扫描曲面特征不失真的情况下,尽可能地缩减不必要的数据。数据经过处理后,不仅可以提高模型重构的精准度,更可以降低模型重构的复杂程度。     

三维激光扫描表面数据区域分割

针对现有三维激光扫描数据区域分割算法受原始碎片表面粗糙度影响较大且只适用于形状较规则、表面较平坦及断裂面较少的物体这一问题,提出了区域膨胀策略的三维扫描表面数据区域分割算法,该算法将三维激光扫描表面数据分割成若干个具有相同法矢方向的区域。首先将三维扫描表面数据转化为三维网格模型;然后利用同一区域中相邻网格具有相似法线方向这一性质,使用区域膨胀策略生成若干获选表面区域;最后通过去除候选区域中的噪声区域得到最终表面区域分割结果。通过实物表面扫描数据对上述算法进行仿真验证,结果表明该算法可对三维表面扫描数据进行有效的区域分割。     

基于并行处理机制的数据复用策略研究

针对频繁出现的数据冗余、数据复用效率低下等问题,将列存储方式结合并行处理机制对数据复用策略进行优化。构建了基于MapReduce的数据复用并行化处理模型,利用改进型CSM模式匹配算法结合数据挖掘过程中的数据筛选算法,提出并行化数据复用算法。该算法利用数据属性的模式匹配确定属性列之间的对应关系,使用数据检测方式验证属性列数据复用的可行性,从而进行属性列数据筛选,实现并行化的数据复用策略。在大数据环境下的数据仓库中,对大规模基准数据属性集SSB和TPCH中提取的数据实证分析,实验结果分析中存储量和处理时间分别减少了17%和35%,实验结果验证了并行化数据复用策略在数据存储量、数据处理时间等方面比普通数据复用策略更具高效性。     

面向RGBD深度数据的快速点云配准方法

目的 真实物体的3维重建一直是计算机图形学、机器视觉等领域的研究热点。针对基于RGBD数据的非匀速非固定角度旋转物体的3维重建问题,提出一种利用旋转平台重建物体3维模型的配准方法。方法 首先通过Kinect采集位于旋转平台上目标物的深度数据和颜色数据,对齐融合并使用包围盒算法去除背景噪声和不需要的外部点云,获得带有颜色信息的点云数据。并使用基于标定物不同角度上的点云数据标定出旋转平台中心轴的位置,从而获得Kinect与旋转平台之间的相对关系;然后通过曲率特征对目标点云进行特征点提取并寻找与相邻点云的对应点;其中对于特征点的选取,首先针对点云中的任意一点利用kd-tree搜寻其k个邻近点,对这些点进行曲面拟合,进而计算其高斯曲率,将高斯曲率绝对值较大的n个点作为点云的特征点。n的取值由点云的点个数、点密度和复杂度决定,具体表现为能反映物体的大致轮廓或表面特征信息即可。对于对应点的选取,考虑到欧氏距离并不能较好反映点云中的点对在旋转过程中的对应关系,在实际配准中,往往会因为点云重叠或距离过远等原因找到大量错误的对应点。由于目标物在扫描过程中仅绕旋转轴进行旋转,因此采用圆弧最小距离寻找对应点可有效减少错误点对。随后,使用二分迭代寻找绕中心轴的最优旋转角度以满足点云间的匹配误差最小;最后,将任意角度获取的点云数据配准到统一的坐标系下并重建模型。结果 使用斯坦福大学点云数据库和自采集数据库分别对该方法和已有方法在算法效率和配准结果上进行对比实验,实验结果显示在拥有平均75 000个采样点的斯坦福大学点云数据库上与传统ICP算法和改进ICP算法相比,迭代次数分别平均减少86.5%、57.5%,算法运行时间分别平均减少87%、60.75%,欧氏距离误差平方和分别平均减少70%、22%;在具有平均57000个采样点的自采集点云数据库上与传统ICP算法和改进ICP算法相比,迭代次数分别平均减少94%、75%,算法运行时间分别平均减少92%、69%,欧氏距离误差平方和分别平均减少61.5%、30.6%;实验结果显示使用该方法进行点云配准效率较高且配准误差更小;和KinectFusion算法相比在纹理细节保留上也表现出较好的效果。结论 本文提出的基于旋转平台标定的点云配准算法,利用二分迭代算法能够有效降低算法复杂度。与典型ICP和改进的ICP算法的对比实验也表明了本文算法的有效性。另外,与其他方法在具有纹理的点云配准对比实验中也验证了本文配准方法的优越性。该方法仅采用单个Kinect即可实现对非匀速非固定角度旋转物体的3维建模,方便实用,适用于简单快速的3维重建应用场合。     

激光扫描车身坐标测量数据采集系统的设计

设计了一个基于4光束激光扫描和特征靶标的汽车车身关键点尺寸的三维测量系统。对测量系统中数据采集与处理部分的实现过程作了详细的介绍。此数据采集和处理模块解决了当多路信号同时到达时,如何将数据完整地写入FIFO的关键问题,实现了数据的有效采集。最后给出了数据采集与处理部分的完整的程序流程图。     

基于GDAL框架的多源遥感数据的解析

针对图像软件系统工程项目中涉及的多源遥感数据的预处理问题,研究了当前几种典型卫星数据的不同存储格式,提出了对各种遥感数据进行解析的方法.通过对地理空间数据抽象库( GDAL)原有功能进行完善和扩展,并重新编辑发布动态链接库( DLL)版本,设计了多源遥感数据在GDAL框架体系下的统一解析模式,实现了遥感数据解析结果存储为项目中通用的统一数据格式(如Tiff格式),为后续的遥感数据处理和定量遥感数据产品的生产提供数据基础和技术支持.