【摘 要】
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3D打印具有快速成型,使用简单,成本投入低,材料利用率高等优点,改变了传统的加工制造模式。但3D打印技术也普遍存在成型精度较低等问题。由于工艺及3D成型装置结构上的问题,传统检测方法在制造过程中适应性较差。本文基于机器视觉理论方法,进行3D打印过程制成件三维重建方面的研究。在对视觉成像及重建原理研究的基础上,设计了3D打印过程的三维重建系统,包括图像的采集及预处理、特征点提取和匹配、稀疏点云重建、
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3D打印具有快速成型，使用简单，成本投入低，材料利用率高等优点，改变了传统的加工制造模式。但3D打印技术也普遍存在成型精度较低等问题。由于工艺及3D成型装置结构上的问题，传统检测方法在制造过程中适应性较差。本文基于机器视觉理论方法，进行3D打印过程制成件三维重建方面的研究。
在对视觉成像及重建原理研究的基础上，设计了3D打印过程的三维重建系统，包括图像的采集及预处理、特征点提取和匹配、稀疏点云重建、稠密重建与表面重建四个模块。
提出了一种改进的SIFT算法和AKAZE算法结合的特征点提取及匹配算法，通过两种算法匹配结果的融合，可以获得更多的特征点匹配信息，并有效提高了特征提取效率。
在对传统SFM算法分析基础上，结合3D打印过程图像采集特点和重建要求，利用全局式SFM重建速度快和重建关联图片时性能好，增量式SFM抗干扰能力强的特点，发展了一种综合式的稀疏点云重建方法，通过打印过程重建试验，验证综合SFM算法兼具了重建的精度和速度优势。研究了稠密重建和表面重建，通过PMVS算法重建出稠密点云、以及Delaunay三角剖分对点云模型网格化，并通过纹理贴图获得三维模型。
通过实验对三维重建系统精度进行验证，证明其具较好的实用意义。
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