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基于多视图几何的三维扫描仪系统的关键技术与实现(硕士)

来源:wenku163.com  资料编号:WK16311918 资料等级:★★★★★ %E8%B5%84%E6%96%99%E7%BC%96%E5%8F%B7%EF%BC%9AWK16311918
资料介绍

基于多视图几何的三维扫描仪系统的关键技术与实现(硕士)(论文33000字)
摘要
本文中所设计的项目,研究设计了一个基于多视图几何原理的三维扫描仪系统。该扫描仪拥有100台可以独立运行Linux操作系统的摄像头模块,以及用于融合计算以及显示人机交互界面的中心计算机。
摄像头模块通过以太网与中心计算机连接,同时摄像头模块还可以控制特征点补充系统和照明系统。中心计算机可以向摄像头模块发送拍摄指令,摄像头模块得到指令后进行两次拍照,并将拍摄后的图片发送至中心计算机。中心计算机收集所有图片后,提取每张图片的特征点并进行匹配,并通过多视图几何原理计算匹配点的三维坐标并形成三维点云,然后再采用泊松重建和贴图重建。通过这种多视图重建方法,本文所设计的三维扫描仪可以适用于大型物体,如人体或雕塑的扫描。特别的,由于多视图技术基于单幅图片创建三维模型,非常适合针对人体,活体动物等形态持续运动的目标进行三维重建。
本文中的项目在笔者前期的多视图三维融合的工作基础上增加了硬件系统,该硬件系统具有开源,搭建方便,组织结构合理等优点,进行了用户界面的设计,允许使用者可以更加方便的使用系统进行三维融合。同时,系统的数据收集流程与融合流程相对独立。配合合理的摄像头模块标定算法,使得标定过程与三维模型融合过程分离,大大缩短了合成模型所需的时间。
笔者针对多图融合算法的特点,搭建了特征点补充系统,使得融合过程中产生的点云的数量与精度大幅度提升。通过合理配合UDP和TCP协议的使用,使得摄像头模块拍照同步和图片传输的成功率有所保证
本文在对该基于多视图几何原理的三维融合算法分析的基础上,详细介绍了系统的功能架构,并对该系统中的关键技术进行了较为全面的分析与设计。对系统主要的软件程序和硬件构架的实现,也进行了详细的讨论。

关 键 词:特征点提取,多视图几何,三维重建,三维扫描仪,
论文类型:应用基础研究型

ABSTRACT
The project designed in this article researched and designed a spatial digitizer system based on the multiple-view geometric principle. The spatial digitizer comprises 54 tables of CMOS based on the Linux operation system which may operate indepently, and the center computer used for the fusion calculation and the displaying the human-computer interaction interface. The CMOS may be connected with the center computer via the Ethernet, and also may control the feature points supplement system and the illuminating system at the same time. The center computer may send the instruction on shooting to the CMOS, and the CMOS will perform two times of photograph once receiving the instruction, and send the photos back to the center comouter. Then the center computer will refine the feature points of every photos and match them one for another, and may calculate the three-dimensional coordinate of the matched points and form the 3 d point clouds, then perform the reconstruction of Poisson surface and the chartlet reconstruction. The spatial digitizer designed by this article applies to the scanning of the big objects, such as human body or the sculpture by means of the way of multiple-view reconstruction. Especially, since the multiple-view technology may create the three-dimensional model based on the photo of single width, it applies to the three-dimensional reconstruction for the objects of which the forms are moving continuously such as human body and alive animal.

A hardware system is added into the project of this article, which has the advantage of opening the source, convenience for construction and reasonable organization structure, and of which the designation of use interface allows the users to use the system for the 3 d image fusion more convenient. At the same time, the flow path of collecting the data and the fusion of the system are relatively independent, which leads to the more easy later stage extension. At the same time, coordination with the reasonable calibration algorithm for CMOS, separate the calibration process and the fusion process of the three-dimensional model, thus may reduces the time needed for synthesizing the model.

Directing to the features of the multiple-view fusion algorithmic, the author of this article constructed the feature points supplement system which enhanced the amount and the precision of the point clouds generated during the fusion greatly. The reasonable use coordinating with UDP and TCP protocol guaranteed the success ratio of taking photo by the CMOS in synchronization and photo transferring. This article introduced the functional framework of this system, and performed rounded analysis and designation on the key technology of this system based on the three-dimensional fusion algorithm analysis according to the multiple-view geometric principle, and discussed the main soft program of this system and the accomplishment of the hardware structure.

Key Words: Multi view geometry, 3D scanner, feature point extraction, 3D reconstruction
Type of Dissertation: type of basic research for application

插图索引
图 2 针孔摄像机几何 C是摄像机中心p是主点    8
图 3 图像坐标系和相机坐标系    9
图 5 世界和相机坐标之间的欧式变换    10
图 6 对应点的几何    10
图 7 参考图像和其它R(P)的图像集合内图像进行匹配    15
图 8  参考匹配点    16
图 9  参考相机图    16
图 10  相机原理图    16
图 11 工作原理图    17
图 12  面片中心固定在面片上参考图    18
图 13 新面片法向量    19
图 14  面片的聚类与分组    20
图 15  系统概念图    21
图 16  系统示意图    22
图 17  开关电源    22
图 18  树莓派实物图    23
图 19  树莓派摄像头模块    24
图 20  树莓派与摄像头模块    25
图 21  logo灯模块    26
图 22  原理图    26
图 23  logo示意图    28
图 24  logo实物图    28
图 25  打到模特身上的效果图    29
图 26  负载输出电路图    29
图 27  拓扑图    31
图 28  拓扑图    32
图 32 摄像头模块的相机矩阵流程图    36
图 33  3D打印应用    40
图 34 快速成型样例    41
图 35  三维打印主流技术    41
图 36  工作过程    42
图 37  FDM工作示意图    43
图 38 样件实例    43
图 39  后处理之前    44
图 40  SLA 原理    45
图 41  SLA 样件实例    45
图 42  SLS 原理    46
图 43  SLS样件    46
图 44  3DP 原理    47
图 45  3DP 样件实例    48
图 46  3D扫描仪原型机    50
图 46 3D扫描仪原型机    59
 

表格索引
表格 1  树莓派硬件参数    23
表格 2  通讯协议    34
表格 2    40
 
目录
摘要    I
ABSTRACT    III
插图索引    VII
表格索引    IX
符号对照表    XI
缩略语对照表    XIII
目录    XV
第一章 绪论    1
1.1    三维扫描的发展与分类概述    1
1.2    国内外的三维扫描仪研究现状    2
1.3 项目研究背景、意义及应用    3
1.3.1 技术在机械领域的应用    3
1.3.2 三维扫描与应急救援    4
1.3.3 关于监测社会安全以及交通安全    5
1.3.4文物保护领域内三维技术的实际使用    5
1.3.5 网络互动展示    5
1.3.6 关于制作影视特技    6
1.3.7 医疗方面的应用    6
1.4    文章研究内容与组织结构    6
第二章 多视图几何    8
2.1 摄像机模型及摄像机矩阵    8
2.1.1 基本针孔模型    8
2.1.2 主点偏置    9
2.1.3相机旋转与位移    9
2.1双目视觉    10
2.1.1对极几何    10
2.1.2基本矩阵F    11
2.1.3相机和结构的三维重构    11
2.1.4双线性关系    12
2.2 多视图计算    13
2.2.1 射影重构——捆集调整    13
2.2.2 利用序列重构    13
2.3 基于面片的多视图序列    14
2.3.1初始特征匹配    15
2.3.2 生成稀疏面片作为种子点    16
2.3.3扩散    18
2.3.4 过滤    19
第三章 系统硬件设计与实现    21
3.1    系统硬件总体设计方案    21
3.2系统电源设计    22
3.2.1开关电源    22
3.2.2电源连接方案    23
3.3    摄像头模块    23
3.3.1 树莓派(Raspberry Pi)    23
3.3.2 树莓派摄像头模块    24
3.4    特征点补充系统    25
3.4.1 特征点补充原理    27
3.4.2 特征点补充系统和一般照明系统的控制    29
3.5 系统主要通信结构    29
3.5.1 以太网交换机    29
2.5.2 路由器    30
2.5.3 系统网络连接方案    31
第四章 摄像头模块的软件设计与实现    33
4.1 摄像头模块的嵌入式Linux系统    33
4.2 摄像头模块的拍照方案    33
4.3 摄像头模块的数据传输方案    33
4.3.1摄像头模块的控制命令    34
4.3.2摄像头模块的图像传输    35
第五章 系统软件设计与实现    36
5.1    系统软件总体设计方案    36
5.2 Linux操作系统    37
5.3 相机标定    38
5.3.1 特征点检测及匹配    38
5.3.2从运动恢复结构    38
5.4 密集点云合成    38
5.5 泊松表面重建    39
第六章 系统实物样机制作    40
6.1    利用三维打印机进行制作研发    40
6.2基于Solidworks的结构建模    48
6.3关于扫描仪的结构设计    50
第七章 总结与展望    51
参考文献    53
致谢    55

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