论文部分内容阅读
三维激光扫描技术一直是机器视觉领域的研究热点,通过对被测对象表面信息的采集,可以快速获取其表面的三维数据,完成三维场景的重建。本文研究了基于单摄像头和线激光的三维激光扫描技术,包括硬件平台设计、线激光条纹提取、参数标定和三维模型构建以及点云数据处理四个主要部分。本文首先采用线激光器对被测物体进行三维扫描,同时摄像头捕获含线激光的视频流数据,再通过线激光条纹亚像素定位及三角测距原理获取物体表面的点云数据,最后,对点云数据进行滤波、匹配和三维场景重建。论文的主要研究工作包括以下四个方面:1.完成三维激光扫描硬件平台的设计。在分析单点测距原理的基础上,对线激光扫描硬件平台进行了理论探讨,并据此对所用到的主要器件进行选型,包括摄像头、线激光器、舵机等,搭建了三维激光扫描平台。2.实现线激光条纹的识别和提取。根据线激光条纹较场景中其它物体具有更为显著的颜色特征,提出以图像中的红色通道分量作为研究对象,通过自适应阈值分割算法实现线激光条纹的粗提取,再用改进型加权重心法对线激光条纹进行精确定位,保证提取精度的同时,提高了线激光条纹的提取速度。3.参数标定和三维模型构建。分析摄像机成像模型,利用平面标定法实现摄像头参数的标定。同时结合三角测距原理和三维激光扫描硬件平台,分析线激光的扫描采样特点,完成对被测物体距离的测量和场景中三维点云数据的获取。4.点云数据处理。研究点云滤波特点,利用统计去噪算法对原始点云数据进行滤波处理,采用ICP(Iterative Closest Point)点云匹配算法完成点云密度的增强,再通过贪婪三角化算法实现点云三维模型的重建。