基于多传感器网络的大尺寸薄壁物体的三维测量与建模

基本信息
批准号:61201355
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:27.00
负责人:刘晓利
学科分类:
依托单位:深圳大学
批准年份:2012
结题年份:2015
起止时间:2013-01-01 - 2015-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:李阿蒙,郭继平,何懂,张承功,陈海龙,喻晓,闫洪伟
关键词:
光学成像系统多传感器立体视觉机器视觉测量网
结项摘要

The research of three-dimensional measuring and modeling for the large thin-wall objects with high accuracy and high density has great academic value for the theory and technique and broad application prospect in the engineering. In our project, we will implement the 3D measuring and modeling for the large thin-wall objects by constructing an optical measurement network with multiple 3-D sensors. Meanwhile, the key issues for the multi-sensors network measurement are proposed including: (1) the network planning with multi-sensors, (2) the construction of calibration reference in large scale volume, (3) the global calibration of the sensors in the network, (4) the registration and integration of the range data measured by the multi-sensors network, (5) the measurement error analysis and compensation in the measuring network. With the research of this project, it can not only extend the content of 3D digital imaging and modeling extremely, but also produce widespread application value in engineering inspection for the large-scale thin-wall objects, such as large quartz crucible, oil tank, automobile panel, etc.

大尺寸薄壁物体的高精度和大数据密度的三维测量与建模不仅在三维数字化测量与造型的理论与技术方面具有重要的学术价值,而且在工程上具有广泛的应用前景。本项目针对大尺寸薄壁物体的三维数字化测量与建模的关键问题开展如下研究:建立以多节点三维传感器为基础的光学测量网络,其中涉及光学测量网络的规划、大尺寸测量空间标定基准参照物的建立方法、整体测量网络及节点传感器的三维标定理论与技术、多传感器的数据匹配与融合的理论与技术、以及测量误差分析与补偿的理论与技术等。上述研究不仅可以极大地丰富三维数字成像与建模的内容,而且对于诸如大型坩埚、油罐、汽车覆盖件等大尺寸薄壁物体的工程检测具有重要的应用价值。

项目摘要

本项目通过构造多节点三维传感器测量网络完成对大尺寸物体的三维测量与建模。解决多节点三维传感器测量网络规划、多节点三维传感器测量网的高精度标定、多传感器测量网络测量深度数据的三维建模等关键问题。在多传感器测量网的标定方面,提出了针对测量空间的标靶重建方法,解决了大尺寸空间标定难题;提出了编码标志点自动识别方法,提高了识别鲁棒性;并提出新颖的大尺寸圆心偏心修正方法,提高了标定精度。在测量网络规划及系统实现方面,提出了一种针对摄影测量的视点规划优化方案,并结合实际应用,规划了两种多传感器测量网络——基于多传感器阵列与旋转平台的自动三维成像系统和基于分布式结构的多传感器人体三维测量网络系统,实现了全自动、高精度、快速获取物体及人体三维高密度数据。在多节点三维传感数据建模方面,提出了一种迭代最近点快速数据匹配的方法,一种利用传感器测量网络标定提取多传感外部结构参数以实现自动数据匹配方法,一种结合两轴旋转的自动数据匹配方法,一种基于人工标志点的纹理与三维数据的高精度融合。在三维传感器测量网络中相位辅助三维成像原理的速度精度改进方面,提出了相移条纹投影与伪随机图案结合的三维成像方法,提出了应用声光产生外差干涉条纹以快速获取物体三维数据的方法,提出了基于Hilbert变换的非线性相位误差补偿方法。此外,在显微三维成像的多传感测量网络方面开展了部分研究工作,建立了显微系统,扩展了多传感器三维测量网络的研究范围。该项目产出论文15篇,其中SCI检索近10余篇,申请PCT及发明专利5项,授权2项,软件著作权2项,获广东省科学技术奖二等奖1项,深圳市技术发明一等奖1项,部分研究成果在人体、薄壁坩埚三维测量与成像、文物及商品三维测量与成像都开展了应用推广。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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