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融合SFS和主动视觉技术的未知物体重建方法

Research on reconstruction method for unknown objects through incorporating SFS algorithm and active vision technology

作     者:何炳蔚 陈志鹏 林东艺 周小龙 He Bingwei;Chen Zhipeng;Lin Dongyi;Zhou Xiaolong

作者机构:福州大学机械工程及自动化学院,福州350108 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津300072 香港城市大学机械及生物医学工程学系九龙 

出 版 物:《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期:2012年第33卷第4期

页      面:727-736页

核心收录:

学科分类:1305[艺术学-设计学(可授艺术学、工学学位)] 13[艺术学] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 081304[工学-建筑技术科学] 0802[工学-机械工程] 0813[工学-建筑学] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基  金:国家自然科学基金(50605007,51175087) 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室开放基金 福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划(XSJRC2007-07)资助项目 

主  题:三维重建 从明暗恢复形状 可视空间 下一最优视点 

摘      要:针对未知三维物体自动重建问题,提出一种结合明暗恢复形状的被动视觉和主动视觉技术的新颖三维重建方法。首先利用摄像机分别获取初始位置及旋转180°位置下的未知物体图像信息,采用改进的Tsai-SFS算法恢复物体表面粗糙轮廓,从而获取未知物体的最大尺寸信息。然后结合单目线激光主动视觉系统沿Z轴旋转方向和绕X轴翻转方向上的可视空间模型,预测出物体未知区域信息。最终依据下一视点的可见性判据,将规划过程分为物体侧表面重建规划和上表面重建规划。其中将能获取最大可视曲面面积和最佳表面重建精度的位置定义为下一最优视点位置。并经过实体模型的三维重建验证所提方法的可行性及有效性。

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