【摘 要】
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家具板材自动喷涂系统通常采用平扫喷涂的方式进行板材喷漆作业,但是该方法会导致板材表面凹槽区域喷涂不均匀。通过板材表面的三维重构获取板材表面空间形状信息,规划喷漆路径并实现多方位凹槽补喷漆作业,可提高喷涂的均匀性。由于双视图三维重建技术在工程应用中相比于激光三维扫描技术具有实时、高效的优势特性,本文引入双目视觉理论研究木制板材的表面三维重建方法,重点研究:图像高频信息增强及特征提取与匹配、融合RAN
【基金项目】
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广东省电磁控制与智能机器人重点实验室(2020B1212012,广东省科技计划项目); 深圳市物联网应用产业服务平台(20170919104246276,深圳市项目); 国家自然科学基金青年基金项目(51905351); 广东省自然科学基金博士启动-纵向协同项目(2018A030310
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家具板材自动喷涂系统通常采用平扫喷涂的方式进行板材喷漆作业,但是该方法会导致板材表面凹槽区域喷涂不均匀。通过板材表面的三维重构获取板材表面空间形状信息,规划喷漆路径并实现多方位凹槽补喷漆作业,可提高喷涂的均匀性。由于双视图三维重建技术在工程应用中相比于激光三维扫描技术具有实时、高效的优势特性,本文引入双目视觉理论研究木制板材的表面三维重建方法,重点研究:图像高频信息增强及特征提取与匹配、融合RANSAC及距离比准则误匹配消除、三维点云重建及其修复。主要工作如下:(1)根据实际工况需求,设计了平行双目图像采集系统,搭建实验平台,相机标定并实验验证标定参数的可靠性。(2)对双视角图像进行特征点提取及匹配,并通过归一化八点法计算旋转矩阵及平移矩阵,采用三角剖分法对实验板材进行稀疏三维重建。对结果分析可知,存在点云孔洞现象及空间形变等问题尚待解决。(3)针对特征点匹配误差较大引起的点云形变问题,研究了Shi-Toamsi特征点提取算法及基于Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)的特征点匹配算法的原理,实验对比各类图像高频区域增强方法对角点匹配准确度的提升效果可知,融合高频增强的Shi-Tomasi特征点提取算法,将特征点匹配率从最初的86.95%提升到90%以上,其中,融合Scharr高频增强的特征提取匹配率最高,为94.17%。(4)针对孔洞问题,对原数据分区间段搜索,定位孔洞并提取孔洞所对应的图像块,局部降低匹配标准进行二次匹配,新增匹配点与原始匹配点合并为新匹配点集。为解决降低匹配标准所造成的局部误匹配增加的问题,融合RANSAC及距离比算法对匹配点进行误匹配消除。依据消除的误匹配点占总匹配点数比值,RANSAC消除率为6.91%,距离比算法消除率7.01%,融合算法消除率为12.80%,误匹配消除率得到了提升。将稀疏匹配点作为种子点进行区域生长,实现木制板材的稠密三维点云重建。最后,采用多块真实规格板材(长2050mm、宽860mm、纹理深度20mm),对三维重建效果进行实验验证。多组实验数据表明,板材的三维重建平均耗时为130s±15s。通过统计三维重建精度可得,内纹理深度误差约为2.8mm,验证了系统方案满足工程需求,具有工程应用价值。
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