【摘 要】
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伴随着计算机的不断发展,利用机器视觉对物体进行测量的益处变得愈发明显。利用双目视觉的方式进行检测拥有高精准、强鲁棒的特点,符合对测量物体的高精度需求。正是因为这样的特性,使得该项检测技术成为目前发展较快的技术之一。由于测量物体可能是曲面或者测量尺寸较大,在保证分辨率一定的情况下,由于摄像机视场的原因没办法通过一次拍摄得到完整的参数信息。所以如何较好的进行点云间的拼接,将多次拍摄的物体参数进行统一整
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伴随着计算机的不断发展,利用机器视觉对物体进行测量的益处变得愈发明显。利用双目视觉的方式进行检测拥有高精准、强鲁棒的特点,符合对测量物体的高精度需求。正是因为这样的特性,使得该项检测技术成为目前发展较快的技术之一。由于测量物体可能是曲面或者测量尺寸较大,在保证分辨率一定的情况下,由于摄像机视场的原因没办法通过一次拍摄得到完整的参数信息。所以如何较好的进行点云间的拼接,将多次拍摄的物体参数进行统一整理就成了测量曲面物体的一个重要环节。本文主要研究了双目立体视觉检测系统中的点云拼接技术。通过分析曲面拼接技术的原理与双目视觉检测方式,搭建了基于随机点的双目立体视觉曲面点云拼接系统。通过对低纹理、光滑的曲面加入了基于随机点的灰度变化信息从而增加了得到的特征点数量。特征点数量的增加对点云拼接的粗拼接起到积极的作用。通过采用八叉树的方法对双目视觉系统得来的离散的点云进行体素化,得到可以类比于二维图像像素的体素。通过利用SIFT算子(Scale-invariant feature transform)从融入了随机点信息的点云中提取特征点。根据提取到的特征点进行曲面点云的粗匹配。利用针对传统ICP(Iterative Closet Point)优化的方法TrICP方法(Trimmed Iterative Closet Point)对得到的粗匹配的点云进行进一步的精确匹配,从而解决因为曲面物体产生的低重复区域匹配的问题。在进行了双目立体视觉的点云拼接处理后,多次试验的结果表明,拼接完成的物体上的特定码点的空间距离的方差较小,且实验数据稳定可靠。表明本文提出的拼接算法的鲁棒性较为理想,而实验方法所依赖的理论分析结论正确,具有实际可操作性。
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