多传感器点云拼接误差的修正方法

为了减小激光三维扫描仪多传感器点云拼接误差的影响,提出了一种以圆柱体作为标准物体逐层修正拼接误差的简便方法。对标准物体扫描且拟合出各截面圆心坐标,并利用圆柱体实际半径值求得截面真值圆函数,将每层测量数据向真值圆函数进行平移刚性变换,求得该层的拼接误差和修正值。为了减小随机误差的影响,利用多次重复测量求得平均修正值,并用求出的平均修正值分别对圆柱体、长方棱柱体和石膏人体模特的不同位置的扫描结果进行了修正验证实验。从截面图的直观观察和定量数据测量两方面比较了修正前后的点云拼接效果,结果表明,修正后点云拼接更加光滑平顺,数据测量相对误差有显著降低。     

工业喷嘴喷雾角度测量系统的研究

提出了一套工业喷嘴角度测量系统方案 ,它具有操作方便、精度高、重复性好的特点 ,并对实物进行了测量 ,得到了满意的结果。     

用灰色系统理论修正激光粒度测量的渐晕影响

激光粒度测量中,当样品到透镜的轴向距离较大时,由于透镜口径有限,会因渐晕而降低测量的精度和准确度。针对这种问题,应用灰色系统理论事先检验数据,来判断渐晕点位置,然后通过建模对渐晕点后的衍射光能信号进行灰预测,从而修正渐晕的影响。通过对距透镜不同位置处的粒子板进行测量,用灰色系统建模和无模式算法处理数据验证了该方法的有效性。这种方法可以提高距离镜头较远或覆盖范围较大的样品的测量准确度和精度。     

基于激光三维扫描的人体特征尺寸测量

提出了一种利用三维人体点云数据测量人体关键尺寸的方法。应用线结构光激光三维扫描仪对特定站姿的人体进行扫描,获得完整三维人体点云。根据人体视线和脚尖的同向性及两腿的自然分开特征,对点云进行方位调整,使人体朝向z轴正方向。利用手动删除和最大连通域删除相结合删除噪声点。确定人体的6个特征点和20个特征平面,分别应用对应截面y坐标差值法测量长度尺寸,凸壳法测量截面周长,测量了34个人体关键长度和周长,对影响测量精度的因素进行了分析。结果表明,典型尺寸测量误差小于3%,可满足人类工效学等领域快速测量人体特征尺寸的要求。     

基于灰色预测GM(1,1)模型的网格孔洞填补算法

针对三角网格曲面中存在的孔洞提出了一种填补算法.在空洞曲面的投影平面上,每次寻找孔洞多边形最小内角所在顶点,用GM(1,1)模型在孔洞内部插入新点,构造三角形并生成新的孔洞边界多边形,直到所有的孔洞边界多边形全部处理完.最后将平面三角面片返回到三维空间并用基于径向基函数的平滑算法对其进行平滑处理.实例表明用本算法进行孔洞填补能避免出现错误和狭长的三角形,而且和原孔洞边界能光滑连接,对曲率变化较大的孔洞也能得到满意的填补结果.     

光带法激光三维数字化数据预处理研究

基于光带法激光三维数字化系统,采用分组筛选法对获取的原始点云数据进行杂散点删除,采用坐标平均法对多传感器的数据进行拼接.详细给出了这2种方法的依据和实现方案.采用2个三维传感器在不同位置对服装模型进行了测量,并对测量结果按上述方法进行了处理,所得结果数据分布均匀,表面光滑,能够真实反映被测物体的几何特性.     

基于USB总线高速数据采集系统

文中首先简单介绍USB总线特点，然后介绍根据通用串行总线(USB)的传输原理，把测量仪器采集的数据实时的传输到计算机并进行数据处理的数据采集系统的硬件设计和软件设计的开发过程。     

激光三维扫描图像处理算法及DSP的实现

本文提出了激光三维扫描二维光带图像处理方法。通过对光带图像进行噪声点删除、求数据点亮度均值、杂散点删除和线段数据补偿等处理,进而得到一条近似的物体二维轮廓线,最终能够获得物体三维坐标点信息。并且通过选取TI公司的TMS320C6000型DSP处理器来实现此图像处理算法过程。从而达到了缩小激光三维扫描设备体积和快速处理图像数据的目的。     

数字同轴和数字离轴全息系统分析

利用最高空间频率分析法,通过逐点分析记录在 CCD 上的空间频率信息,研究了物体可允许记录的最大横向尺寸、最小记录距离、全息图的信息量、空间分辨力、再现像的横向分辨力、轴向分辨力及散斑大小,并得到了数学表达式。理论分析和实验结果表明,数字同轴全息系统放宽了对 CCD 分辨力的要求,有较高的分辨力,较低的散斑噪声、灵活、简单的系统结构及较高的 CCD 空间带宽利用率,在增强系统性能方面要优于数字离轴全息系统。这一研究为数字全息系统的设计和操作提供了一定的理论和实验指导。     

三维人体点云模型多约束肢体分割

针对人体点云模型的肢体分割这一动作识别和虚拟重建领域的重要问题,提出了一种基于分类骨架线、测地距离、特征点和姿态分析的多约束肢体分割算法,通过生成点云模型的分类骨架线,配合测地距离获得人体各部位粗分割点云集,利用测地路径方法实现关键特征点的定位,并利用曲线拟合方式进行定位优化,针对头颈、上肢、下肢和躯干之间关联部位的解剖学特征,构造多种约束条件,对各部位粗分割点云集进行了优化再分割。实验结果表明,所提算法对站姿条件下的不同动作、不同体型、不同精度人体点云模型均能取得与视觉理解相吻合的分割效果。通过该算法得到的肢体各部分点云数据可用于姿态分析等后续研究。