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基于注意力机制的非刚性点云配准技术研究

基于注意力机制的非刚性点云配准技术研究

作者：汪金洋安徽大学

学位级别：硕士

随着三维重建的发展与点云获取设备的普及,对齐已获取的点云成为了一项重要且具有挑战性的问题,该问题又被称为点云配准。本文主要研究的是非刚性点云配准。相比刚性配准,非刚性配准在三维空间中的参数具有更高的自由度和复杂度。现有... 详细信息

随着三维重建的发展与点云获取设备的普及,对齐已获取的点云成为了一项重要且具有挑战性的问题,该问题又被称为点云配准。本文主要研究的是非刚性点云配准。相比刚性配准,非刚性配准在三维空间中的参数具有更高的自由度和复杂度。现有的非刚性点云配准方法针对该问题展开了研究并取得了一定进展,然而当待配准点云之间发生大幅度形变时,这些方法并不能很好地完成配准工作,对于噪声场景下的配准也不够鲁棒。鉴于上述不足,本文基于注意力机制展开了针对非刚性点云配准技术的研究。本文主要内容如下:(1)针对现有工作无法较好地解决大幅度形变下非刚性点云配准的问题,本文提出了基于有序对应关系的非刚性点云配准方法。首先,该方法从待配准点云无序对应的角度切入,对每个点及其邻域使用自注意力,得到富含局部信息的特征编码;然后,从全局的角度出发对特征编码进行对应关系匹配,从而使待配准点云能够有序地对应起来;最后,通过对应关系与重构点云相互约束来学习待配准点云的变换关系。定性与定量实验结果表明,本方法对于大幅度非刚性形变下的点云配准有较高的完成度。(2)针对上述方法在大幅度形变下难以对齐待配准点云边缘、以及在噪声场景下难以完成配准的问题,本文提出了基于自适应归一化的鲁棒点云配准方法。该方法在不同尺度对点云进行自注意感知,通过多头交叉注意力来捕捉待配准点云对间的关联,并充分利用输入点云的信息来自适应地调节结果点云不同通道的特征,有力地约束表面,从而达到降噪的效果。最终的实验结果表明,本方法在大幅度非刚性点云配准下对齐程度更高,并对噪声场景具备一定鲁棒性。

关键词：非刚性点云配准注意力机制对应关系噪声点云

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三维点云非刚性物体重建算法研究

三维点云非刚性物体重建算法研究

作者：王荣琪太原科技大学

学位级别：硕士

随着消费级扫描技术的出现及各种点云提取技术的不断发展,点云模型已经成为三维物体表示与重建的首要选择,但是由于非刚性物体运动的复杂性和不确定性,物体重建过程中非刚性点云配准算法配准结果常会出现离散的外点,得不到准确的点间对... 详细信息

随着消费级扫描技术的出现及各种点云提取技术的不断发展,点云模型已经成为三维物体表示与重建的首要选择,但是由于非刚性物体运动的复杂性和不确定性,物体重建过程中非刚性点云配准算法配准结果常会出现离散的外点,得不到准确的点间对应关系,且算法运行时间较长以及面对特征相似点容易出现误匹配,且鲁棒性不高的问题。针对三维点云非刚性物体重建过程中的这些问题,开展了两方面的研究工作:(1)针对重建中非刚性点云配准算法配准结果存在大量外点,面对噪声输入时,鲁棒性不高的问题,提出了多头门控多层感知机运动分解非刚性点云配准3M-NPCR算法。首先,对三维点云中的点进行正弦编码,输入到多层级多头门控多层感知机中;其次,通过运动分解,在每一层中利用多头门控单元解决外点与噪声问题,并得到对应点的运动增量;在这一过程中,逐层提高正弦函数的频率,以高频波动来表示非刚性运动;最后,在2个数据集上与9种主流算法用4个评价指标进行对比实验,结果表明所提算法可以快速地得到分布均匀平滑、无外点的三维点云非刚性物体重建结果。(2)针对重建中在点云相似区域进行特征匹配时经常会出现匹配错误,且难以过滤掉这些误匹配的对应点的问题,提出了基于位置感知特征匹配的非刚性点云配准PFM-NPCR算法。首先,利用傅里叶变换对点云的相对位置进行编码,将非刚性物体的三维点云分解为特征空间信息和三维位置信息,以此来防止位置信息在网络迭代过程中丢失,从而实现精确的三维非刚性点云相似部分的配准;其次,通过FMP块的自注意力层进行全局信息汇总,进而在交叉注意力层进行点云间信息交换,实现三维非刚性点云的全局与局部配准;接下来,在高维卷积神经网络中加入所设计的离群点剔除策略,有效消除了错误的点间对应关系,并在损失函数正则项中引入Welsch函数,以提高算法对噪声和部分重叠点云的鲁棒性;最后,在3个数据集上与7种现有算法进行对比实验,结果表明所提算法能有效应对非刚性点云中的特征相似部位的匹配,并及时滤除误匹配对应点,具有较好的鲁棒性。在上述研究的基础上,设计并开发了一个用于三维非刚性物体重建的点云配准系统,可以对所提方法进行有效的验证。

关键词：三维重建非刚性点云配准运动分解多层感知机位置编码

基于非刚性点云配准的运动鞋鞋帮打磨轨迹提取

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东华大学学报（自然科学版） 2023年第2期49卷 92-98页

作者：柯宇陈玉洁张豪邢礼源东华大学机械工程学院上海201620

为了解决冷黏运动鞋自动化生产过程中鞋帮打磨轨迹难以提取的问题,提出一种利用非刚性点云配准算法提取轨迹的方法。搭建三维视觉平台分别获取鞋底侧墙与鞋帮点云,基于高斯混合模型,结合运动相干性和先验分布构建了鞋底与鞋帮点云配准... 详细信息

为了解决冷黏运动鞋自动化生产过程中鞋帮打磨轨迹难以提取的问题,提出一种利用非刚性点云配准算法提取轨迹的方法。搭建三维视觉平台分别获取鞋底侧墙与鞋帮点云,基于高斯混合模型,结合运动相干性和先验分布构建了鞋底与鞋帮点云配准概率的联合概率密度分布,并采用变分贝叶斯推断计算出最佳配准参数,进而实现两种点云间的精确配准。对配准后的点云提取边缘轨迹并聚类分割,提取的边缘轨迹即为鞋帮打磨轨迹。研究证明,该方法可有效提取运动鞋的鞋帮打磨轨迹曲线,相比依靠离线采样点提取打磨轨迹的传统方法,可大幅缩减轨迹的获取时间且精度良好。

关键词：运动鞋鞋帮打磨轨迹非刚性点云配准贝叶斯相干点漂移

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基于非刚性点云配准的鞋帮打磨轨迹提取研究

基于非刚性点云配准的鞋帮打磨轨迹提取研究

作者：柯宇东华大学

学位级别：硕士

当今,各国均在积极抢占制造业高地。同样,我国提出了智能制造2025的宏伟目标。自辛亥革命以来,纺织业都是改革与进步的风向标,是实现国家富强名族复兴的重要产业。但为了面对东南亚及亚非拉低成本纺织的冲击,智能制造与纺织的结合,降低... 详细信息

当今,各国均在积极抢占制造业高地。同样,我国提出了智能制造2025的宏伟目标。自辛亥革命以来,纺织业都是改革与进步的风向标,是实现国家富强名族复兴的重要产业。但为了面对东南亚及亚非拉低成本纺织的冲击,智能制造与纺织的结合,降低人力成本,提高产业竞争力,加快经济转型变得刻不容缓。传统制鞋工艺,需对鞋帮进行打磨,增加冷粘鞋底鞋帮时的摩擦力。但人工打磨属于劳动密集型产业,打磨时工人们会产生并吸入大量粉尘有害身体健康。人工示教获取打磨轨迹线耗时较长。基于以上时代背景,本文对运动鞋冷沾线鞋帮打磨轨迹自动化提取进行了研究。在查阅了国内外鞋帮打磨轨迹提取技术及解决方案后发现,大多数研究使用CAD/CAM技术或机器视觉技术获取打磨或涂胶曲线,但只提取鞋底或鞋帮的加工轨迹提取。近年来,三维视觉及非刚性点云配准技术获得大量研究。本文提出一种利用非刚性点云配准算法提取轨迹的方法。首先,搭建硬件平台。对硬件进行合理选型并封装为相机盒子。将相机盒子光电门及传送带用于搭建鞋底三维视觉平台进行参数标定。使用Steger算法进行光条中心提取,使用角度阈值法提取内侧墙（间接删除中间支撑孔洞及筋板点云）并拼为完整鞋底点云。同理,将相机盒子与机械手用于搭建鞋帮三维视觉平台并标定参数,获取了鞋帮点云。其次,采用贝叶斯相干点漂移点配准算法（BCPD）实现了鞋帮点云与鞋底点云的非刚性配准。使用鞋底鞋帮点云构建高斯混合模型,结合运动相干性和先验分布优化了点云间的联合概率密度分布。采用变分贝叶斯推断计算出最佳配准参数,进而实现两种点云间的精确配准。通过多组鞋底与鞋帮点云数据实验,表明模型参数可绝对收敛,实验证明贴合效果较好。然后,提取变形鞋底对应部分鞋帮点云并计算其法向量。采用加权PCA算法常用于法向量的求解,并使用遗传算法（GA）对其进行优化求解。基于法向量特征求边界点并聚类分割出上边界,将边界点偏置获得6自由度加工点位。实验证明在5%到25%的误差条件下有较好的精度。为了验证轨迹精度,使用随机抽样一致算法（RANSAC）及最近点迭代算法（ICP）将成品鞋的人工示教打磨轨迹转换到鞋帮坐标系下,计算两轨迹误差。该方法可有效提取运动鞋鞋帮打磨轨迹曲线,平均误差可控制在2mm,相比于传统依靠离线采样点提取打磨轨迹的方法,可大幅缩减轨迹的获取时间。最后,本文实现了相关软件的架构设计及页面设计。鞋帮打磨轨迹获取系统的软件部分可分为硬件标定、点云获取及点云处理三大块。使用Open CV、PCL、NET控件等实现了三大块的底层实现及界面设计。

关键词：非刚性点云配准鞋帮打磨轨迹贝叶斯相干点漂移算法