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基于立体视觉的物体简化三维点云模型库的研究

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第一章 绪论

§1-1 引言

§1-2三维点云模型建立概述

§1-3 国内外研究现状及存在问题

§1-4 本文研究主要内容

第二章 散乱点云数据的获取及显示

§2-1 引言

§2-2 散乱点云数据的获取

§2-3 点云数据的软件化处理

§2-4本章小结

第三章 点云数据的预处理

§3-1引言

§3-2点云数据去噪

§3-3 去噪算法试验与分析

§3-4点云数据简化

§3-5点云数据简化试验仿真与分析

§3-6本章小结

第四章 特征点提取

§4-1引言

§4-2边界点提取

§4-3特征点选取

§4-4边界点拟合

§4-5本章小结

第五章 三维点云模型库的建立

§5-1引言

§5-2点云簇—簇拓扑结构建立

§5-3三维模型库的建立

§5-4本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

攻读学位期间所取得的相关科研成果

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摘要

机器人视觉能应用于许多人眼无法感知的场合,针对石油化工企业发生的泄漏问题,也可以采用机器人立体视觉进行石化零部件的检测和修补。要使机器人能够快速找到特定零部件,需要建立石化企业的零件模型,便于在识别时机器人与零件模型匹配。由于点云模型包含采样点的位置、颜色等属性,并且可以建立任何拓扑连接信息、数据形式简单、易于存储和编辑,使得运用点云建立三维模型具有很大的优势。
  本文首先利用双目立体摄像机获得化工零件的深度信息,即点云信息,然后详细介绍点云信息所需要的预处理技术和特征点提取技术,最后建立三维点云的模型库。本文的研究内容和创新性理论主要包括以下几点:
  1、根据计算机获取的深度图像提取零件,获得完整的零件点云信息,并且搭建可以使点云图像平移、旋转、缩放的三维显示平台。
  2、使用手动方法去除噪声,并且利用求取距离的方法进一步自动去除噪声。在建立8-邻域结构的基础上,使用一种高斯曲率的估算算法得到高斯曲率值,从而实现保留特征点的点云简化。
  3、采用曲率计算方法快速识别点云模型边界特征,使用骨架理论提取点云模型的关键点,将关键点与边界点组合为完整的特征点,并对特征点进行边界拟合,获得具有模型形状特征的边界曲线。
  4、建立点云簇—簇拓扑结构,提取简化的语义描述零件特征的方法,建立语义描述系统,搭建三维模型库。

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