CN116781837B - 一种自动化激光三维扫描系统 - Google Patents
一种自动化激光三维扫描系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116781837B CN116781837B CN202311074843.1A CN202311074843A CN116781837B CN 116781837 B CN116781837 B CN 116781837B CN 202311074843 A CN202311074843 A CN 202311074843A CN 116781837 B CN116781837 B CN 116781837B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scanning
- voxel
- track
- module
- pose
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000008859 change Effects 0.000 title description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 38
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 4
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 3
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 description 2
- 238000011960 computer-aided design Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- GNFTZDOKVXKIBK-UHFFFAOYSA-N 3-(2-methoxyethoxy)benzohydrazide Chemical compound COCCOC1=CC=CC(C(=O)NN)=C1 GNFTZDOKVXKIBK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012634 optical imaging Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本申请适用于三维激光扫描技术领域，提供了一种自动化激光三维扫描系统。该系统包括参考模型获取模块，用于获取扫描目标的三角网络模型；扫描基点确定模块，用于对三角面片进行划分，获取切面法向量，确定切面，并根据切面确定扫描基点；扫描位姿确定模块，用于根据扫描价值函数，确定最佳扫描位姿和最佳扫描速度；扫描轨迹生成模块，用于根据所有最佳扫描位姿和所有最佳扫描速度，生成扫描轨迹；曝光参数调节模块，用于调节曝光参数；扫描模块，用于根据扫描轨迹和曝光参数，对扫描目标进行扫描。本申请能自动适应新的扫描对象，不需要依赖扫描库，避免了繁琐的示教过程，能够提高扫描的效率与精确度，并完全实现自动化。
Description
技术领域
本申请属于三维激光扫描技术领域，尤其涉及一种自动化激光三维扫描系统。
背景技术
三维扫描重建技术是一种基于光学成像或激光扫描等技术，通过对物体表面进行高精度扫描获取其三维形貌的技术，可用于加工质量检测、逆向工程、文物数字化等用途。面对日渐增长的对高精度、高效率、低成本的物体表面三维轮廓数据需求，将三维扫描重建技术和机器人技术、智能算法相结合，代替人工完成扫描方案的规划和执行，实现完全自动扫描，对扩展该技术的应用广度和深度有重要的意义。
但是，现有的激光三维扫描系统，大部分仍然采用人工编程示教的方式：需要针对每一种零件，完全人工地指定机器人中扫描轨迹，构成一个扫描轨迹库。现场执行时从扫描轨迹库中查找适配当前被扫描对象的轨迹，然后执行轨迹。此种方案规划扫描轨迹所需时间长，不具备现场适配新的扫描对象的可能，所规划的轨迹不能充分利用扫描仪的性能，不必要的重复扫描和过渡动作延长了扫描所需时间，并且，由于人为主观经验与客观事实存在不可避免的误差，导致扫描结果精准度较低、扫描效率较低。
发明内容
本申请提供了一种自动化激光三维扫描系统，可以解决传统激光三维扫描系统的扫描结果精准度较低、扫描效率较低的问题，实现激光三维扫描的全自动化。
本申请提供的一种自动化激光三维扫描系统，包括参考模型获取模块、扫描基点确定模块、扫描位姿确定模块、扫描轨迹生成模块、曝光参数调节模块以及扫描模块；
参考模型获取模块，用于获取扫描目标对应的三角网络模型；三角网络模型包括多个三角面片；
扫描基点确定模块，用于多个三角面片进行划分，得到多个体素，获取多个体素中每个体素的切面法向量，根据切面法向量确定用于对体素进行切割的切面，并根据切面确定多个扫描基点；多个体素互不相同，多个体素中每个体素包括至少一个三角面片；
扫描位姿确定模块，用于根据预先构建的扫描价值函数，确定扫描基点对应的最佳扫描位姿和最佳扫描速度；最佳扫描位姿表示最高扫描价值对应的扫描位姿，最佳扫描速度表示最高扫描价值对应的扫描速度；
扫描轨迹生成模块，用于根据所有最佳扫描位姿和所有最佳扫描速度，生成扫描轨迹；
曝光参数调节模块，用于调节扫描轨迹的曝光参数；
扫描模块，用于根据扫描轨迹和曝光参数，对扫描目标进行扫描。
可选的，获取扫描目标对应的三角网络模型，包括：
判断扫描目标是否携带自身的CAD数据；
若扫描目标携带自身的CAD数据，则根据CAD数据生成扫描目标对应的三角网络模型；否则，
采集扫描目标的点云数据，并根据点云数据生成扫描目标对应的三角网络模型。
若扫描目标携带的CAD数据不完整，则根据CAD数据生成扫描目标对应的部分点云数据，然后采集扫描目标的完整点云数据，合并部分点云数据和完整点云数据，并根据合并后的点云数据生成扫描目标对应的三角网络模型。
可选的，体素包括平面体素、球面体素、圆柱面体素以及圆锥面体素；
可选的，获取多个体素中每个体素的切面法向量，包括：
针对平面体素，构建平面体素对应的拟合平面，在拟合平面上构建平面体素的二维OBB包围盒，并将二维OBB包围盒的短轴作为平面体素的切面法向量；
针对球面体素，构建球面体素的三维OBB包围盒，并将三维OBB包围盒的短轴作为球面体素的切面法向量；
针对圆柱面体素，构建圆柱面体素的三维OBB包围盒，并将圆柱面体素的圆柱轴线作为圆柱面体素的切面法向量；
针对圆锥面体素，构建圆锥面体素的三维OBB包围盒，并将圆锥面体素的圆锥轴线作为圆锥面体素的切面法向量。
可选的，根据多个体素中每个体素的切面法向量，确定用于对体素进行切割的切面，并根据切面确定多个扫描基点，包括：
通过计算公式
得到等分点数量；其中，/>表示向上取整，/>表示扫描路径的数量，/>表示扫描路径的重叠率，/>表示分布宽度，分布宽度表示体素中所有三角面片中心点在该体素切面法向量上的投影点分布区间长度，/>表示切面间隔，所述切面间隔为一预先设定的常数；
根据等分点数量对投影点分布区间长度进行平均划分，得到多个划分点，根据多个划分点和切面法向量，得到切面；切面的数量等于划分点的数量；
获取切面和体素之间的连续交线，得到连续交线集；连续交线表示切面在体素中相邻三角面片的交线；
对连续交线集进行等距采样，得到扫描基点；每个体素对应至少一个扫描基点。
可选的，扫描价值函数的表达式如下：
其中，表示扫描位姿/>和扫描速度/>对应的扫描价值，表示三角面片的测量价值权重，默认值为1，/>表示的第/>个可扫描三角面片的测量价值，可扫描三角面片表示能够被扫描到的三角面片，，/>表示第/>个可扫描三角面片的重复测量价值，，/>表示参考速度，/>表示第/>次扫描到第/>个可扫描三角面片的速度，/>表示第/>个可扫描三角面片的精度价值，，/>表示扫描标准差期望值，/>表示扫描仪精度模型估计的扫描标准差，所述扫描仪精度模型由预先采集的实测数据构成，/>表示运动耗时权重，/>表示扫描仪从上一个扫描位姿移动到当前扫描位姿花费的时间，/>表示碰撞风险权重，默认值为1，/>表示碰撞风险，，/>表示各扫描部件之间距离的最小值，/>表示预先设置的各扫描部件之间距离的极限值。
可选的，根据所有最佳扫描位姿和所有最佳扫描速度，生成扫描轨迹，包括：
分别针对每个扫描基点，分别对扫描基点对应的最佳扫描位姿和最佳扫描速度进行插补，得到扫描基点对应的扫描位姿曲线；扫描位姿曲线表征扫描基点对应的扫描轨迹；
根据所有扫描位姿曲线，构建加权有向图；加权有向图的顶点和扫描位姿曲线一一对应；
计算加权有向图的最短遍历路径，得到扫描轨迹。
可选的，调节扫描轨迹的曝光参数，包括：
分别针对扫描轨迹中的每个轨迹点，执行以下操作：
通过计算公式
得到轨迹点的平均反射指标；其中，/>表示第/>个轨迹点的平均反射指标，/>表示第/>个轨迹点对应的可见光图像中第/>个像素的红通道亮度，可见光图像通过RGB-D相机获取，/>表示第/>个轨迹点对应的可见光图像中第/>个像素的绿通道亮度，/>表示第/>个轨迹点对应的可见光图像中第/>个像素的蓝通道亮度，/>表示RGB-D相机的光圈值，/>表示RGB-D相机的感光度，/>表示表示第/>个轨迹点中的像素总数量，/>表示RGB-D相机的快门时间；
根据平均反射指标和预先设置的灰度索引表，调节轨迹点对应的曝光参数。
可选的，自动化激光三维扫描系统还包括扫描轨迹修正模块；
扫描轨迹修正模块，用于对扫描轨迹进行修正。
可选的，对扫描轨迹进行修正，包括：
当扫描轨迹存在碰撞风险时，返回执行扫描轨迹生成模块，直到扫描轨迹生成模块生成的新扫描轨迹不存在碰撞风险；其中，当时，确定扫描轨迹不存在碰撞风险，/>表示各扫描部件之间距离的最小值，/>表示预先设置的各扫描部件之间距离的极限值。
本申请的上述方案有如下的有益效果：
本申请提供的自动化激光三维扫描系统利用扫描基点确定模块获取每个体素的切面法向量，根据切面法向量确定用于对体素进行切割的切面，并根据切面确定多个扫描基点，能够获取扫描目标合适的扫描基点，从而有利于得到准确的扫描轨迹，提高扫描的精确度；利用扫描位姿确定模块，根据扫描价值函数，确定扫描基点对应的最佳扫描位姿和最佳扫描速度，能够从安全、精度等维度，对每个扫描基点的扫描位姿和扫描速度进行精确的控制，从而提高扫描的精确度、减少扫描所需时间；利用曝光参数调节模块调节扫描轨迹的曝光参数，能够避免扫描目标各区域不同反射特性对扫描的影响，提高扫描的精确度；本申请提供的自动化激光三维扫描系统在扫描时不需要人工干涉，减少了各环节的衔接时间、扫描前轨迹规划时间，扫描所需时间，完全实现自动化，提高扫描的整体效率。
本申请的其它有益效果将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一实施例提供的自动化激光三维扫描系统中扫描部件的结构示意图；
图2为本申请一实施例提供的自动化激光三维扫描系统的结构示意图；
图3a为本申请一实施例提供的平面体素的示意图；
图3b为本申请一实施例提供的球面体素的示意图；
图3c为本申请一实施例提供的圆柱面体素的示意图；
图3d为本申请一实施例提供的圆锥面体素的示意图；
图4为本申请一实施例提供的对体素进行切割的示意图；
图5为本申请一实施例中连续交线的结构示意图；
图6为本申请一实施例提供的扫描仪、RGB-D相机和可见光光源总成的结构示意图；
图7为本申请一实施例提供的加权有向图结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
针对传统激光三维扫描系统的扫描结果精准度较低的问题，本申请提供了一种自动化激光三维扫描系统，该自动化激光三维扫描系统利用扫描基点确定模块获取每个体素的切面法向量，根据切面法向量确定用于对体素进行切割的切面，并根据切面确定多个扫描基点，能够获取扫描目标合适的扫描基点，从而有利于得到准确的扫描轨迹，提高扫描的精确度；利用扫描位姿确定模块，根据扫描价值函数，确定扫描基点对应的最佳扫描位姿和最佳扫描速度，能够从安全、精度等维度，对每个扫描基点的扫描位姿和扫描速度进行精确的控制，从而提高扫描的精确度、减少扫描所需时间；利用曝光参数调节模块调节扫描轨迹的曝光参数，能够避免扫描目标各区域不同反射特性对扫描的影响，提高扫描的精确度；本申请提供的自动化激光三维扫描系统在扫描时不需要人工干涉，减少了各环节的衔接时间、扫描前轨迹规划时间，扫描所需时间，完全实现自动化，提高扫描的整体效率。
为了更好的理解本申请提供的自动化激光三维扫描系统的工作过程，下面对本申请实施例中自动化激光三维扫描系统的扫描部件及其对应的安装位置进行示例性说明。
如图1所示，在本申请的实施例中，扫描部件包括长方形平台11、转台12、测量空间13、扫描目标14、机械臂15、扫描仪16、深度相机（RGB-D）17以及可见光光源18。其中，长方形平台11一端放置转台12。转台12上方的圆柱体空间为测量空间13，扫描目标14需完全在测量空间13内部，且与转台12固定连接，长方形平台11另一端安装机械臂15，机械臂15的末端安装扫描仪16、RGB-D相机17以及可见光光源18。
如图2所示，本申请提供的自动化激光三维扫描系统包括以下模块：
参考模型获取模块21、扫描基点确定模块22、扫描位姿确定模块23、扫描轨迹生成模块24、曝光参数调节模块25以及扫描模块26。
下面对各模块的功能进行示例性说明。
参考模型获取模块21，用于获取扫描目标对应的三角网络模型。
需要说明的是，在本申请的实施例中，因为测量空间内除了扫描目标，可能还有其他环境物体，例如将扫描目标固定在转台上的固定件。环境物体所属的三角面片，在扫描基点确定模块中将不会被处理，也不生成扫描轨迹。但仍然会在扫描价值函数的中参与碰撞风险的计算。所以，在执行扫描时，上述扫描目标包含扫描物体（例如：耳机、汽车配件等具备固定形状的物体）和其他环境物体（例如：转台平面）。
上述三角网络模型包括多个三角面片。
下面对参考模型获取模块21获取扫描目标对应的三角网络模型的具体过程进行示例性说明。
当扫描目标存在对应的计算机辅助设计数据（CAD，Computer Aided Design）时（通常由用户输入），在参考模型获取模块，首先，将扫描目标对应的CAD数据输入CAD模型生成软件（例如：SolidWorks软件、交互式CAD/CAM系统（UG）以及Inventor软件），得到扫描目标对应的CAD模型，然后，将扫描目标对应的CAD模型转换为立体光刻格式（.stl格式），得到扫描目标对应的三角网络模型。CAD模型转换成.stl格式的过程可借助上述CAD模型生成软件实现，属于本领域技术人员的公知常识，在此不再赘述。
当扫描目标不存在对应的CAD数据时，在参考模型获取模块，步骤a，驱动RGB-D相机运动到测量空间的侧面底部，并使RGB-D相机光轴与测量空间的径向重合，然后执行步骤b，步骤b，转台旋转一周，同步RGB-D相机采集的点云数据和机械臂的运动数据（机械臂的关节转角和转台的转角），步骤c，驱动RGB-D相机沿测量空间的轴向上升一段距离，/>表示RGB-D相机的视野角度，表示RGB-D相机的景深的中值），重复步骤b至步骤c，直至RGB-D相机光轴高过测量空间的顶部，然后执行步骤d，步骤d，对各时刻的点云进行合并，并将合并后的点云数据转换为三角网络模型。需要说明的是，将合并后的点云数据转换为三角网络模型，可利用泊松重建（Poisson Reconstruction）来实现，对于本领域的技术人员而言是常规技术手段，在此不再赘述。
当扫描目标对应的CAD数据不完整时，在参考模型获取模块，步骤e，将扫描目标对应的CAD模型转换为立体光刻格式（.stl格式），得到扫描目标对应的三角网络模型，步骤f，将步骤e得到的三角网络模型转换为点云数据，执行步骤a，重复步骤b至步骤c，直至RGB-D相机光轴高过测量空间的顶部，然后执行步骤g，步骤g，对步骤f和步骤b获得的点云进行合并，并将合并后的点云数据转换为三角网络模型。
需要说明的是，在本申请的实施例中，扫描目标的特性表现为：可在测量期间保持形状不变化。
扫描基点确定模块22，用于对属于扫描目标的多个三角面片进行划分，得到多个体素，获取多个体素中每个体素的切面法向量，根据切面法向量确定用于对体素进行切割的切面，并根据切面确定多个扫描基点。
其中，多个体素互不相同，多个体素中每个体素包括至少一个三角面片。
扫描基点表示用于确定扫描位姿的初始值，扫描位姿表示扫描目标某一点位对应的扫描仪的扫描速度和扫描角度。
可借助开源程序库（例如meshlab）对多个三角面片进行划分。在本申请的实施例中，划分后的体素包括平面体素、球面体素、圆柱面体素以及圆锥面体素，每个体素中包含至少一个三角面片，这些三角面片可拟合成该类体素，并且拟合误差小于预先设置的误差阈值（如0.05毫米）。对于三角面片上形状不为平面、球面、圆柱面以及圆锥面的自由曲面区域，将被分块划分为前述四种体素。
下面对扫描基点确定模块22获取多个体素中每个体素的切面法向量的过程进行示例性说明。
如图3a所示，针对平面体素，构建平面体素对应的拟合平面，在拟合平面上构建平面体素的二维OBB包围盒，并将二维OBB包围盒的短轴作为平面体素的切面法向量。
如图3b所示，针对球面体素，构建球面体素的三维OBB包围盒，并将三维OBB包围盒的短轴作为球面体素的切面法向量。
如图3c所示，针对圆柱面体素，构建圆柱面体素的三维OBB包围盒，并将圆柱面体素的圆柱轴线作为圆柱面体素的切面法向量。
如图3d所示，针对圆锥面体素，构建圆锥面体素的三维OBB包围盒，并将圆锥面体素的圆锥轴线作为圆锥面体素的切面法向量。
下面对扫描基点确定模块22根据切面法向量确定用于对体素进行切割的切面，并根据切面确定多个扫描基点的过程进行示例性说明。
通过计算公式
得到等分点数量。
其中，表示向上取整，/>表示扫描路径的数量，/>表示扫描路径的重叠率，/>表示分布宽度，分布宽度表示体素中所有三角面片中心点在该体素切面法向量上的投影点分布区间长度，/>表示切面间隔，切面间隔为一预先设定的常数；
根据等分点数量对投影点分布区间长度进行平均划分，得到多个划分点，根据多个划分点和切面法向量，得到切面。
其中，切面的数量等于划分点的数量。具体如图4所示。
获取切面和体素之间的连续交线，得到连续交线集。
其中，连续交线表示切面在体素中相邻三角面片的交线，具体图5所示。
对连续交线集进行等距采样，得到扫描基点。每个体素对应至少一个扫描基点。
扫描位姿确定模块23，用于根据预先构建的扫描价值函数，确定扫描基点对应的最佳扫描位姿和最佳扫描速度。
在本申请的实施例中，上述扫描价值函数的表达式如下：
其中，表示扫描位姿/>和扫描速度/>对应的扫描价值，表示三角面片的测量价值权重，默认值为1，/>表示的第/>个可扫描三角面片的测量价值，可扫描三角面片表示能够被扫描到的三角面片，，/>表示第/>个可扫描三角面片的重复测量价值，，/>表示参考速度（默认值为100mm/s），表示第/>次扫描到第/>个可扫描三角面片的速度，/>表示第/>个可扫描三角面片的精度价值，/>，/>表示扫描标准差期望值，/>表示扫描仪精度模型估计的扫描标准差，所述扫描仪精度模型由预先采集的实测数据构成，/>表示运动耗时权重，/>表示扫描仪从上一个扫描位姿移动到当前扫描位姿花费的时间，/>表示碰撞风险权重，默认值为1，/>表示碰撞风险，，/>表示各扫描部件之间距离的最小值，/>表示预先设置的各扫描部件之间距离的极限值，默认值为25毫米。
在本申请的实施例中，某个三角面片能够被扫描到的判断依据为：该三角面片位于扫描仪的测量范围内部，并且该三角面片到扫描仪的三个光学窗口（如图6中61、62、63所示）的线段与其它三角面片不相交，并且扫描仪光轴与该三角面片的法向量的夹角小于等于80°。
其中，最佳扫描位姿表示最高扫描价值对应的扫描位姿，最佳扫描速度表示最高扫描价值对应的扫描速度。可通过梯度法对扫描价值函数求解最大值得到上述最高扫描价值，在本申请的一实施例中，该过程可利用开源软件库完成，如SCIPY（一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域）。
扫描轨迹生成模块24，用于根据所有最佳扫描位姿和所有最佳扫描速度，生成扫描轨迹。
下面对扫描轨迹生成模块24根据所有最佳扫描位姿和所有最佳扫描速度，生成扫描轨迹的过程进行示例性说明。
首先，分别针对每个扫描基点，利用Hermite曲线分别对扫描基点对应的最佳扫描位姿和最佳扫描速度进行插补，得到扫描基点对应的扫描位姿曲线。
上述扫描位姿曲线表征扫描基点对应的扫描轨迹。
然后，根据所有扫描位姿曲线，构建加权有向图，具体如图7所示，图7中的每个顶点（顶点A，顶点B，顶点C，顶点D以及顶点F）表示一条描位姿曲线，以图中顶点A、顶点B和它们间的边AB为例，顶点A代表了一条扫描位姿曲线，顶点B代表了一条扫描位姿曲线/>，边AB在/>方向的权重为扫描位姿曲线/>终点到扫描位姿曲线/>起点的耗时，边AB在/>方向的权重为扫描位姿曲线/>终点到扫描位姿曲线/>起点的耗时。
上述加权有向图的顶点和扫描位姿曲线一一对应。
最后，计算加权有向图的最短遍历路径，得到扫描轨迹（顶点顶点/>顶点/>顶点/>顶点/>顶点C）。
曝光参数调节模块25，用于调节扫描轨迹的曝光参数。
下面对曝光参数调节模块25调节扫描轨迹的曝光参数的过程进行示例性说明。
具体的，首先通过计算公式
得到轨迹点的平均反射指标。
其中，表示第/>个轨迹点的平均反射指标，/>表示第/>个轨迹点对应的可见光图像中第/>个像素的红通道亮度，可见光图像通过RGB-D相机获取，/>表示第/>个轨迹点对应的可见光图像中第/>个像素的绿通道亮度，/>表示第/>个轨迹点对应的可见光图像中第/>个像素的蓝通道亮度，/>表示RGB-D相机的光圈值，/>表示RGB-D相机的感光度，/>表示表示第/>个轨迹点中的像素总数量，/>表示RGB-D相机的快门时间；
然后，根据平均反射指标和预先设置的灰度索引表，调节轨迹点对应的曝光参数。
示例性的，在本申请的一实施例中，上述灰度索引表如下：
表中，反射指标和曝光参数一一对应，根据计算出来的反射指标，可获取其对应的唯一曝光参数。
扫描模块26，用于根据扫描轨迹和曝光参数，对扫描目标进行扫描。
具体的，根据扫描轨迹调节机械臂的运动，并根据曝光参数调节扫描仪的曝光度，从而对扫描目标进行扫描。此外，设置可见光光源发出显色指数Ra≥97的5500K白光，RGB-D相机的可见光部分设置为自动曝光。
除了上述模块以外，自动化激光三维扫描系统还包括扫描轨迹修正模块，扫描轨迹修正模块用于对扫描轨迹进行修正。
具体的，当扫描轨迹存在碰撞风险时，返回执行扫描轨迹生成模块，直到扫描轨迹生成模块生成的新扫描轨迹不存在碰撞风险。
其中，当时，确定扫描轨迹不存在碰撞风险，此时不需再进行修正。
当时，确定扫描轨迹存在碰撞风险，此时需暂停扫描，并返回执行扫描基点确定模块、扫描位姿确定模块以及扫描轨迹生成模块，重新生成扫描轨迹，并利用曝光参数调节模块调节曝光参数，最后利用扫描模块重新扫描。
上述表示各扫描部件之间距离的最小值，/>表示预先设置的各扫描部件之间距离的极限值。
下面对自动化激光三维扫描系统执行激光三维扫描时各个模块对应的扫描部件的运作过程进行示例性说明。
应理解，长方形平台11是所有硬件的安装平台，没有运动、感知和计算能力，测量空间13是定义的跟随转台运动的一块虚拟空间，没有实体。
在参考模型获取模块，自动化激光三维扫描系统使用转台12和机械臂15来分别调动扫描仪16、RGB-D相机17、可见光光源18相对于扫描目标14的位置，来获取扫描目标的点云数据。其中，自动化激光三维扫描系统从转台12、机械臂15读取运动信息，用于计算扫描仪16、深度相机（RGB-D）17、可见光光源18相对于扫描目标14的位置；自动化激光三维扫描系统使用RGB-D相机17获得扫描目标14的点云。
在扫描基点确定模块，该模块执行计算任务，不与扫描部件发生交互。
在扫描位姿确定模块，该模块执行计算任务，不与扫描部件发生交互。
在扫描轨迹生成模块，该模块执行计算任务，不与扫描部件发生交互。
在曝光参数调节模块，自动化激光三维扫描系统使用可见光光源18将扫描目标14照亮，使用RGB-D相机17拍摄扫描目标14的可见光图像，并从RGB-D相机17获取拍摄时的感光度、快门时间、像素总量以及光圈。
在扫描模块，自动化激光三维扫描系统使用转台12、机械臂15，来调整扫描仪16、RGB-D相机17、可见光光源18相对于扫描目标14的位姿，并从从转台12、机械臂15读取运动信息，用于计算扫描仪16、RGB-D相机17、可见光光源18相对于扫描目标14的位姿，驱动扫描仪16对扫描目标14进行扫描。
由上述说明可知，本申请提供的自动化激光三维扫描系统利用扫描基点确定模块获取每个体素的切面法向量，根据切面法向量确定用于对体素进行切割的切面，并根据切面确定多个扫描基点，能够获取扫描目标合适的扫描基点，从而有利于得到准确的扫描轨迹，提高扫描的精确度；利用扫描位姿确定模块，根据扫描价值函数，确定扫描基点对应的最佳扫描位姿和最佳扫描速度，能够从安全、精度等维度，对每个扫描基点的扫描位姿和扫描速度进行精确的控制，从而提高扫描的精确度、减少扫描所需时间；利用曝光参数调节模块调节扫描轨迹的曝光参数，能够避免扫描目标各区域不同反射特性对扫描的影响，提高扫描的精确度；本申请提供的自动化激光三维扫描系统能够适应新的扫描对象，在扫描时不需要人工干涉，减少了各环节的衔接时间、扫描前轨迹规划时间，扫描所需时间，完全实现自动化，提高扫描的整体效率。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
以上所述是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (8)
1.一种自动化激光三维扫描系统，其特征在于，包括参考模型获取模块、扫描基点确定模块、扫描位姿确定模块、扫描轨迹生成模块、曝光参数调节模块以及扫描模块；
所述参考模型获取模块，用于获取扫描目标的三角网络模型；所述三角网络模型包括多个三角面片；
所述扫描基点确定模块，用于对所述多个三角面片进行划分，得到多个体素，获取所述多个体素中每个体素的切面法向量，根据所述切面法向量确定用于对所述体素进行切割的切面，并根据所述切面确定多个扫描基点；所述多个体素互不相同，所述多个体素中每个体素包括至少一个三角面片；
所述扫描位姿确定模块，用于根据预先构建的扫描价值函数，确定所述扫描基点对应的最佳扫描位姿和最佳扫描速度；所述最佳扫描位姿表示最高扫描价值对应的扫描位姿，所述最佳扫描速度表示最高扫描价值对应的扫描速度，所述扫描价值函数的表达式如下：
其中，表示扫描位姿/>和扫描速度/>对应的扫描价值，/>表示三角面片的测量价值权重，默认值为1，/>表示的第/>个可扫描三角面片的测量价值，所述可扫描三角面片表示能够被扫描到的三角面片，/>，表示第/>个可扫描三角面片的重复测量价值，，/>表示参考速度，/>表示第/>次扫描到第/>个可扫描三角面片的速度，/>表示第/>个可扫描三角面片的精度价值，，/>表示扫描标准差期望值，/>表示扫描仪精度模型估计的扫描标准差，所述扫描仪精度模型由预先采集的实测数据构成，/>表示运动耗时权重，/>表示扫描仪从上一个扫描位姿移动到当前扫描位姿花费的时间，/>表示碰撞风险权重，默认值为1，/>表示碰撞风险，，/>表示各扫描部件之间距离的最小值，/>表示预先设置的各扫描部件之间距离的极限值；
所述扫描轨迹生成模块，用于根据所有最佳扫描位姿和所有最佳扫描速度，生成扫描轨迹；
所述曝光参数调节模块，用于调节所述扫描轨迹的曝光参数；
所述扫描模块，用于根据所述扫描轨迹和所述曝光参数，对扫描目标进行扫描。
2.根据权利要求1所述的自动化激光三维扫描系统，其特征在于，所述获取扫描目标的三角网络模型，包括：
判断所述扫描目标是否携带自身的CAD数据；
若所述扫描目标携带自身的CAD数据，则根据所述CAD数据生成所述扫描目标对应的三角网络模型；否则，采集所述扫描目标的点云数据，并根据所述点云数据生成所述扫描目标对应的三角网络模型；
若所述扫描目标携带的CAD数据不完整，则根据所述CAD数据生成所述扫描目标对应的部分点云数据，然后采集所述扫描目标的完整点云数据，合并所述部分点云数据和完整点云数据，并根据所述合并后的点云数据生成所述扫描目标对应的三角网络模型。
3.根据权利要求1所述的自动化激光三维扫描系统，其特征在于，所述体素包括平面体素、球面体素、圆柱面体素以及圆锥面体素；
所述获取所述多个体素中每个体素的切面法向量，包括：
针对所述平面体素，构建所述平面体素对应的拟合平面，在所述拟合平面上构建所述平面体素的二维OBB包围盒，并将所述二维OBB包围盒的短轴作为所述平面体素的切面法向量；
针对所述球面体素，构建所述球面体素的三维OBB包围盒，并将所述三维OBB包围盒的短轴作为所述球面体素的切面法向量；
针对圆柱面体素，构建所述圆柱面体素的三维OBB包围盒，并将所述圆柱面体素的圆柱轴线作为所述圆柱面体素的切面法向量；
针对圆锥面体素，构建所述圆锥面体素的三维OBB包围盒，并将所述圆锥面体素的圆锥轴线作为所述圆锥面体素的切面法向量。
4.根据权利要求3所述的自动化激光三维扫描系统，其特征在于，所述根据所述多个体素中每个体素的切面法向量，确定用于对所述体素进行切割的切面，并根据所述切面确定多个扫描基点，包括：
通过计算公式
得到等分点数量；其中，/>表示向上取整，/>表示扫描路径的数量，/>表示扫描路径的重叠率，/>表示分布宽度，所述分布宽度表示所述体素中所有三角面片中心点在该体素切面法向量上的投影点分布区间长度，/>表示切面间隔，所述切面间隔为一预先设定的常数；
根据所述等分点数量对所述投影点分布区间长度进行平均划分，得到多个划分点，根据所述多个划分点和所述切面法向量，得到所述切面；所述切面的数量等于所述划分点的数量；
获取所述切面和所述体素之间的连续交线，得到连续交线集；所述连续交线表示所述切面在所述体素中相邻三角面片的交线；
对所述连续交线集进行等距采样，得到所述扫描基点；每个体素对应至少一个扫描基点。
5.根据权利要求4所述的自动化激光三维扫描系统，其特征在于，所述根据所有最佳扫描位姿和所有最佳扫描速度，生成扫描轨迹，包括：
分别针对每个扫描基点，分别对所述扫描基点对应的最佳扫描位姿和最佳扫描速度进行插补，得到所述扫描基点对应的扫描位姿曲线；所述扫描位姿曲线表征所述扫描基点对应的扫描轨迹；
根据所有扫描位姿曲线，构建加权有向图；所述加权有向图的顶点和所述扫描位姿曲线一一对应；
计算所述加权有向图的最短遍历路径，得到所述扫描轨迹。
6.根据权利要求5所述的自动化激光三维扫描系统，其特征在于，所述调节所述扫描轨迹的曝光参数，包括：
分别针对所述扫描轨迹中的每个轨迹点，执行以下操作：
通过计算公式
得到所述轨迹点的平均反射指标；其中，/>表示第/>个轨迹点的平均反射指标，/>表示第/>个轨迹点对应的可见光图像中第/>个像素的红通道亮度，所述可见光图像通过RGB-D相机获取，/>表示第/>个轨迹点对应的可见光图像中第/>个像素的绿通道亮度，/>表示第/>个轨迹点对应的可见光图像中第/>个像素的蓝通道亮度，/>表示所述RGB-D相机的光圈值，/>表示所述RGB-D相机的感光度，/>表示表示第/>个轨迹点中的像素总数量，/>表示所述RGB-D相机的快门时间；
根据所述平均反射指标和预先设置的灰度索引表，调节所述轨迹点对应的曝光参数。
7.根据权利要求1所述的自动化激光三维扫描系统，其特征在于，所述自动化激光三维扫描系统还包括扫描轨迹修正模块；
所述扫描轨迹修正模块，用于对所述扫描轨迹进行修正。
8.根据权利要求7所述的自动化激光三维扫描系统，其特征在于，所述对所述扫描轨迹进行修正，包括：
当所述扫描轨迹存在碰撞风险时，返回执行所述扫描轨迹生成模块，直到所述扫描轨迹生成模块生成的新扫描轨迹不存在碰撞风险；其中，当时，确定扫描轨迹不存在碰撞风险，/>表示各扫描部件之间距离的最小值，/>表示预先设置的各扫描部件之间距离的极限值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311074843.1A CN116781837B (zh) | 2023-08-25 | 2023-08-25 | 一种自动化激光三维扫描系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311074843.1A CN116781837B (zh) | 2023-08-25 | 2023-08-25 | 一种自动化激光三维扫描系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116781837A CN116781837A (zh) | 2023-09-19 |
| CN116781837B true CN116781837B (zh) | 2023-11-14 |
Family
ID=87993533
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311074843.1A Active CN116781837B (zh) | 2023-08-25 | 2023-08-25 | 一种自动化激光三维扫描系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116781837B (zh) |
Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004020680A (ja) * | 2002-06-13 | 2004-01-22 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 光ビーム走査装置および光ビーム走査方法 |
| CN105227802A (zh) * | 2015-09-29 | 2016-01-06 | 深圳大学 | 一种面向最佳质量图像快速扫描的自适应控制方法及系统 |
| JPWO2016116963A1 (ja) * | 2015-01-21 | 2017-11-02 | オリンパス株式会社 | 光走査方法及び光走査装置 |
| CN110017790A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-07-16 | 南京航空航天大学 | 一种基于测量精度的曲面扫描轨迹生成与优化方法 |
| CN111369432A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-03 | 丹阳创华电子有限公司 | 一种3d打印单点激光扫描路径规划方法 |
| WO2021078064A1 (zh) * | 2019-10-22 | 2021-04-29 | 深圳瀚维智能医疗科技有限公司 | 超声扫查轨迹规划方法、装置、存储介质及计算机设备 |
| WO2021212844A1 (zh) * | 2020-04-21 | 2021-10-28 | 广东博智林机器人有限公司 | 点云拼接方法、装置、设备和存储设备 |
| CN114296057A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-04-08 | 深圳奥锐达科技有限公司 | 一种计算测距系统相对外参的方法、装置和存储介质 |
| CN114434442A (zh) * | 2022-01-21 | 2022-05-06 | 新拓三维技术(深圳)有限公司 | 一种基于协作机器人的自动化检测方法及系统 |
| CN114581607A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-03 | 重庆大学 | 基于机械臂的复杂曲面零件重建方法 |
| CN114707253A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-07-05 | 南京航空航天大学 | 一种基于特征引导的三维测量机器人扫描轨迹优化方法 |
| CN114739405A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-07-12 | 杭州思看科技有限公司 | 扫描路径调整方法、装置、自动化扫描系统和计算机设备 |
| WO2022165973A1 (zh) * | 2021-02-05 | 2022-08-11 | 杭州思看科技有限公司 | 三维扫描方法、系统、电子装置和计算机设备 |
| CN115325962A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-11 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 自动化激光三维扫描轨迹的规划方法 |
| CN116147527A (zh) * | 2023-02-15 | 2023-05-23 | 思看科技(杭州)股份有限公司 | 三维扫描系统及其扫描路径规划方法 |
| CN116258835A (zh) * | 2023-05-04 | 2023-06-13 | 武汉大学 | 基于深度学习的点云数据三维重建方法和系统 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| HU0800688D0 (en) * | 2008-11-17 | 2009-01-28 | Femtonics Kft | Multiple free line-scan mode of scanning |
| GB0913911D0 (en) * | 2009-08-10 | 2009-09-16 | Optos Plc | Improvements in or relating to laser scanning systems |
| CN105222724B (zh) * | 2015-09-10 | 2018-09-18 | 北京天远三维科技股份有限公司 | 多线阵列激光三维扫描系统及多线阵列激光三维扫描方法 |
| CN113962853B (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-15 | 武汉大学 | 一种旋转线阵扫描图像位姿自动化精密解算方法 |
-
2023
- 2023-08-25 CN CN202311074843.1A patent/CN116781837B/zh active Active
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004020680A (ja) * | 2002-06-13 | 2004-01-22 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 光ビーム走査装置および光ビーム走査方法 |
| JPWO2016116963A1 (ja) * | 2015-01-21 | 2017-11-02 | オリンパス株式会社 | 光走査方法及び光走査装置 |
| CN105227802A (zh) * | 2015-09-29 | 2016-01-06 | 深圳大学 | 一种面向最佳质量图像快速扫描的自适应控制方法及系统 |
| CN110017790A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-07-16 | 南京航空航天大学 | 一种基于测量精度的曲面扫描轨迹生成与优化方法 |
| WO2021078064A1 (zh) * | 2019-10-22 | 2021-04-29 | 深圳瀚维智能医疗科技有限公司 | 超声扫查轨迹规划方法、装置、存储介质及计算机设备 |
| CN111369432A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-03 | 丹阳创华电子有限公司 | 一种3d打印单点激光扫描路径规划方法 |
| WO2021212844A1 (zh) * | 2020-04-21 | 2021-10-28 | 广东博智林机器人有限公司 | 点云拼接方法、装置、设备和存储设备 |
| WO2022165973A1 (zh) * | 2021-02-05 | 2022-08-11 | 杭州思看科技有限公司 | 三维扫描方法、系统、电子装置和计算机设备 |
| CN114296057A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-04-08 | 深圳奥锐达科技有限公司 | 一种计算测距系统相对外参的方法、装置和存储介质 |
| CN114434442A (zh) * | 2022-01-21 | 2022-05-06 | 新拓三维技术(深圳)有限公司 | 一种基于协作机器人的自动化检测方法及系统 |
| CN114739405A (zh) * | 2022-02-28 | 2022-07-12 | 杭州思看科技有限公司 | 扫描路径调整方法、装置、自动化扫描系统和计算机设备 |
| CN114581607A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-03 | 重庆大学 | 基于机械臂的复杂曲面零件重建方法 |
| CN114707253A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-07-05 | 南京航空航天大学 | 一种基于特征引导的三维测量机器人扫描轨迹优化方法 |
| CN115325962A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-11 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 自动化激光三维扫描轨迹的规划方法 |
| CN116147527A (zh) * | 2023-02-15 | 2023-05-23 | 思看科技(杭州)股份有限公司 | 三维扫描系统及其扫描路径规划方法 |
| CN116258835A (zh) * | 2023-05-04 | 2023-06-13 | 武汉大学 | 基于深度学习的点云数据三维重建方法和系统 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 参数化轨迹导引三维扫描与点云对齐研究;蔡勇;秦现生;张雪峰;张培培;单宁;;制造业自动化(第11期);全文 * |
| 基于机器人的飞机大型结构三维自动化检测方法;陈允全;李泷杲;黄翔;李琦;林晶;;航空制造技术(第10期);全文 * |
| 工业机器人辅助3D激光扫描测量系统的轨迹规划;张之沣;汪苏;苗新刚;郑娇;;机床与液压(第17期);全文 * |
| 扫描面生成及其生成失败机理探析;刘和剑;苏州大学学报(工科版)(第05期);全文 * |
| 蔡勇 ; 秦现生 ; 张雪峰 ; 张培培 ; 单宁 ; .参数化轨迹导引三维扫描与点云对齐研究.制造业自动化.2011,(第11期),全文. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116781837A (zh) | 2023-09-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kriegel et al. | Efficient next-best-scan planning for autonomous 3D surface reconstruction of unknown objects | |
| CN110009667B (zh) | 基于罗德里格斯变换的多视点云全局配准方法 | |
| CN109410256A (zh) | 基于互信息的点云与影像自动高精度配准方法 | |
| IL266060A (en) | Strong merging of three-dimensional texture grids | |
| WO2013008804A1 (ja) | 計測装置および情報処理装置 | |
| CN110243307A (zh) | 一种自动化三维彩色成像与测量系统 | |
| CN111815710B (zh) | 鱼眼相机自动标定方法 | |
| CN110246186A (zh) | 一种自动化三维彩色成像与测量方法 | |
| Eggert et al. | Simultaneous registration of multiple range views for use in reverse engineering | |
| JP4428936B2 (ja) | ３ｄ空間上の点から３ｄ物体表面までのユークリッド距離を、投影面から３ｄ物体表面までの投影方向に沿った投影距離を画素値とするメモリに記憶された投影距離画像から求める方法 | |
| US20230267593A1 (en) | Workpiece measurement method, workpiece measurement system, and program | |
| CN110230979A (zh) | 一种立体标靶及其三维彩色数字化系统标定方法 | |
| CN111724464A (zh) | 一种移动测量点云着色方法及其装置 | |
| CN111833392B (zh) | 标记点多角度扫描方法、系统及装置 | |
| CN110542402A (zh) | 复杂结构体的rgb-d视觉定位系统及方法 | |
| CN115187612A (zh) | 一种基于机器视觉的平面面积测量方法、装置及系统 | |
| CN112598789A (zh) | 图像纹理重建方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116781837B (zh) | 一种自动化激光三维扫描系统 | |
| CN112525106B (zh) | 基于三相机协同激光的3d探测方法及装置 | |
| CN117671033A (zh) | 一种基于夜间灯光追踪的相机像主点快速定标方法和系统 | |
| CN111583388B (zh) | 一种三维扫描系统的扫描方法及设备 | |
| Suchocki et al. | Methodology for the measurement and 3D modelling of cultural heritage: a case study of the Monument to the Polish Diaspora Bond with the Homeland | |
| Wong et al. | 3D object model reconstruction from image sequence based on photometric consistency in volume space | |
| CN114565720A (zh) | 一种基于线结构光旋转扫描的主动式三维重建系统及方法 | |
| Knyaz et al. | Approach to Accurate Photorealistic Model Generation for Complex 3D Objects |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |