基于推扫线结构光的移动双筒立体视觉的三维重建,用于工件表面的工件表面
概括
本研究介绍了一种移动双眼立体视觉方法,用于使用直线结构光对光滑表面进行3D重建. 该方法实现了高精度,可重复性实验显示根平均平方误差低至0.83毫米.
科学领域:
- 机器人和自动化机器人与自动化
- 计算机视觉 计算机视觉
- 计量学 计量学 计量学
背景情况:
- 光滑的表面对传统的3D重建构成了挑战.
- 线结构光立体视觉为光滑表面重建提供了可行的解决方案.
研究的目的:
- 开发一种移动双眼立体视觉方法,用于使用推扫线结构光精确的3D重建工件表面.
- 为了提高光滑表面3D重建的准确性和稳定性.
主要方法:
- 使用Steger算法进行子像素光条中心提取.
- 采用极限约束来匹配光条中心.
- 实施了相对姿势优化方法,用于统一3D点云数据.
- 通过最小化重新投影错误来改进姿势估计.
主要成果:
- 成功重建了工件表面的3D点云数据.
- 相对姿势优化方法准确估计了相机的姿势.
- 在可重复性实验中达到0.83毫米的根平均平方误差 (RMSE).
结论:
- 拟议的移动双眼立体视觉方法有效地重建光滑的表面.
- 相对姿势优化与现有方法相比,显著提高了3D重建的准确性.
- 该方法在工业应用中显示出高可重复性和准确性.


