从技术视觉系统中的低分辨率空间坐标云进行重建的3D数据处理和缩
Ivan Y Alba Corpus1,2, Wendy Flores-Fuentes1, Oleg Sergiyenko3
1Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Baja California, Mexicali 21280, Mexico.
Entropy (Basel, Switzerland)
|August 29, 2024
概括
这项研究表明,技术视觉系统 (TVS) 可以使用最小的数据点创建可识别的3D扫描. 先进的过和回归模型减少噪音和扭曲,用于详细的3D重建.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 计量学 计量学 计量学
- 3D扫描技术的使用
背景情况:
- 技术视觉系统 (TVS) 集成激光扫描和传感器用于3D空间坐标测量.
- 在降低分辨率的3D扫描中探索TVS在数据质量和处理时间方面提出了挑战.
研究的目的:
- 调查TVS在较低分辨率高效的3D对象数字化方面的潜力.
- 开发用于生成可识别的3D扫描的方法,使用最小的3D点,平衡扫描时间和数据量.
主要方法:
- 使用旋转桌对象扫描用TVS.
- 采用统计数据过和回归模型来优化扫描窗口和减少噪音.
- 应用3D点注册和对准地面真实模型进行评估.
主要成果:
- 从粗略扫描或杂的数据中成功生成可识别的3D扫描.
- 证明了尽管最初的数据有限,但详细的3D模型可以重建.
- 确定了最佳扫描参数和过技术,以提高扫描质量.
结论:
- 电视系统能够重建足够详细的3D模型,即使是低清晰度或噪音高的输入数据.
- 开发的方法有效地减轻了TVS固有的噪音和扭曲.
- 这种方法为高效的3D扫描提供了可行的解决方案,减少了数据需求.


