《基於多感測器網路的大尺寸薄壁物體的三維測量與建模》是依託深圳大學，由劉曉利擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於多感測器網路的大尺寸薄壁物體的三維測量與建模
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：劉曉利
- 依託單位：深圳大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
大尺寸薄壁物體的高精度和大數據密度的三維測量與建模不僅在三維數位化測量與造型的理論與技術方面具有重要的學術價值，而且在工程上具有廣泛的套用前景。本項目針對大尺寸薄壁物體的三維數位化測量與建模的關鍵問題開展如下研究：建立以多節點三維感測器為基礎的光學測量網路，其中涉及光學測量網路的規劃、大尺寸測量空間標定基準參照物的建立方法、整體測量網路及節點感測器的三維標定理論與技術、多感測器的數據匹配與融合的理論與技術、以及測量誤差分析與補償的理論與技術等。上述研究不僅可以極大地豐富三維數字成像與建模的內容，而且對於諸如大型坩堝、油罐、汽車覆蓋件等大尺寸薄壁物體的工程檢測具有重要的套用價值。
結題摘要
本項目通過構造多節點三維感測器測量網路完成對大尺寸物體的三維測量與建模。解決多節點三維感測器測量網路規劃、多節點三維感測器測量網的高精度標定、多感測器測量網路測量深度數據的三維建模等關鍵問題。在多感測器測量網的標定方面，提出了針對測量空間的標靶重建方法，解決了大尺寸空間標定難題；提出了編碼標誌點自動識別方法，提高了識別魯棒性；並提出新穎的大尺寸圓心偏心修正方法，提高了標定精度。在測量網路規劃及系統實現方面，提出了一種針對攝影測量的視點規劃最佳化方案，並結合實際套用，規劃了兩種多感測器測量網路——基於多感測器陣列與旋轉平台的自動三維成像系統和基於分散式結構的多感測器人體三維測量網路系統，實現了全自動、高精度、快速獲取物體及人體三維高密度數據。在多節點三維感測數據建模方面，提出了一種疊代最近點快速數據匹配的方法，一種利用感測器測量網路標定提取多感測外部結構參數以實現自動數據匹配方法，一種結合兩軸旋轉的自動數據匹配方法，一種基於人工標誌點的紋理與三維數據的高精度融合。在三維感測器測量網路中相位輔助三維成像原理的速度精度改進方面，提出了相移條紋投影與偽隨機圖案結合的三維成像方法，提出了套用聲光產生外差干涉條紋以快速獲取物體三維數據的方法，提出了基於Hilbert變換的非線性相位誤差補償方法。此外，在顯微三維成像的多感測測量網路方面開展了部分研究工作，建立了顯微系統，擴展了多感測器三維測量網路的研究範圍。該項目產出論文15篇，其中SCI檢索近10餘篇，申請PCT及發明專利5項，授權2項，軟體著作權2項，獲廣東省科學技術獎二等獎1項，深圳市技術發明一等獎1項，部分研究成果在人體、薄壁坩堝三維測量與成像、文物及商品三維測量與成像都開展了套用推廣。
