【优秀硕士博士论文】光学三维快速检测系统中的点云融合技术研究与应用

【优秀硕士博士论文】光学三维快速检测系统中的点云融合技术研究与应用

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1、摘要硕士学位论文光学三维快速检测系统中的点云融合技术研究与应用PointCloudIntegrationin3DFastMeasuringSystem学科专业:机械制造及其自动化2009年01月论文题目:光学三维快速检测系统中的点云融合技术研究与应用学科专业:机械制造及其自动化摘要针对现有点云融合方法融合数据速度慢、占用内存大、不能适用于光学三维快速检测的问题,在深入研究国内外已有点云融合理论的基础上,结合面结构光扫描技术的特点以及快速检测的工程实际需求,本文对光学三维快速检测中的点云融合技术进行深入研究。主要内容和成果如下:(1)设计并实现了针对光

2、学三维快速检测系统的点云融合方案,即首先对点云进行预处理:去除孤立点、计算法向量、计算点云权值、减小边界点权值、精简数据等。然后融合多层点云数据,获得单层完整的点云数据,用于比对检测或逆向设计。(2)设计并实现了单面法融合点云数据的方法。首先确定基准点云,然后根据给定的误差带确定并去除非基准点云中的重叠点,最后将不包含重叠点的多幅点云合并为单层的一幅点云。该方法的优点是效率高,可以很好的应用于快速检测中,但该方法融合后的表面光滑度不好,不能很好的应用于逆向设计中。(3)设计并实现了中点法融合点云数据的方法。首先去除每幅点云中的孤立点,其次搜索两幅点云

3、中的对应点对,为了加快搜索速度,本文采用KD-Tree空间邻域搜索策略。最后用点对的中值代替点对中的两个点,从而实现去除冗余点。59摘要该方法相对于单面法表面光滑度有所改善,但融合效率比单面法慢。(4)实现了聚类法融合点云数据的方法,并对该方法进行了改进:首先提出了结构光扫描技术中点云权值计算的理论,实现了结构光扫描技术中点云权值的计算;其次对KD_Tree空间邻域搜索方法进行了改进,实现了一种高效的空间近邻点云搜索策略,有效提高了点云数据融合的速度;最后提出按包围盒等间距分割点云数据的方法,分块多次融合点云,解决了融合海量点云数据时内存不足的问题。

4、该方法融合效率比单面法低但比中点法高,融合后表面光滑,可以很好的应用于快速检测和逆向设计中。经过试验、分析及工程应用,结果表明:本文提出的方法在保证点云数据融合精度的同时,提高了点云融合的效率,满足了三维快速检测的工程实际需求,效果良好。关键词:光学三维快速检测;点云融合;单面法;中点法;改进的聚类法;论文类型:应用研究59ABSTRACTTitle:PointCloudIntegrationin3DFastMeasuringSystemTheresearchisfundedbyNational863Plan(2007AA04Z124)&Jiangs

5、uProvinceTechnologySupportingPlannedProject(BE2008058).Speciality:MechanicalEngineeringApplicant:BaoquanShiSupervisor:Vice-Prof.LiangJinABSTRACTThepointcloudintegrationtechniqueof3Dopticalrapiddetectionisin-depthstudiedinthepaper,basedonthetheoryofpointcloudintegrationathomeand

6、abroadhavebeenresearchedin-depth,fortheexistingpointcloudintegrationmethodswithslowefficiency,takemuchmemory,cannotbeappliedto3Dopticalrapiddetection.Thesurfacestructureopticalscantechniqueandtheneedsofrapiddetectionprojectarecombinatedtoconsidered.Themaincontentsandachievement

7、sarelistedasfollows:(1)Thepointcloudintegrationprogramfor3dopticalrapiddetectionsystemisdesignedandimplemented.Thatis,atfirst,executethepointcloudpre-processing,removetheisolation,calculatethevectorandvalueofpoints,decreasetheweightoftheborder,samplingthedata,andthenintegratepo

8、intclouddata,removeredundantpoints.Atlastcontrastthepo

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