1 南京航空航天大学机电学院,江苏 南京 210016
2 中航西安飞机工业集团股份有限公司,陕西 西安 710089
针对批量化零件的自动化高效视觉检测需求,传统的先视点再路径的单独规划方法容易导致检测效率陷入局部最优。为此,本文提出一种视点与路径多目标整体规划方法,将视点和路径规划问题建模为一个组合优化问题进行多目标优化,旨在全局寻求检测效率最优解。该方法基于表面曲率对视点进行自适应冗余采样,构造兼顾质量与多样性的采样视点集。针对视点覆盖率与检测时间成本两个优化目标,提出基于约束的非支配排序遗传算法(C-NSGA-Ⅱ)进行优化,快速得到满足最小覆盖率的全局最优解,从而实现视点与路径的整体规划,最小化检测时间成本。仿真实验结果表明,该方法相比于简化为单目标优化问题的整体规划方法,运算效率提升90%左右;与传统的单独规划方法相比,视觉检测时间成本有效缩短10.52%以上。最后通过机器人视觉检测应用验证了本文方法的有效性与优越性。
视点规划 覆盖路径规划 自动化视觉检测 多目标规划 非支配排序遗传算法
南京理工大学瞬态物理国家重点实验室, 南京 210000
针对运动网格统计(GMS)等特征匹配算法误匹配集中出现, 且在视点变化较大的情况下, 由于匹配点过少而导致匹配失败的问题, 提出了一种使用改进GMS算法结合RANSAC计算单应矩阵的特征匹配算法。首先,对原始GMS算法网格进行分配权重, 设置可变阈值以获取足够匹配点, 通过对改进GMS算法得到的匹配点集使用RANSAC拟合单应矩阵, 并对初始暴力匹配集进行细筛选生成最终的匹配点集。在公开的特征匹配数据集上的实验表明, 匹配准确率和召回率分别提升了22.69%, 18.58%, 算法更适用于视点变化较大的场景。
特征匹配 GMS算法 可变阈值 RANSAC算法 视点变化 feature matching GMS algorithm variadic parameter RANSAC algorithm viewpoint change
红外与激光工程
2023, 52(10): 20230266
1 南京工程学院 计算机工程学院,江苏 南京 211167
2 东南大学 信息显示与可视化国际联合实验室,电子科学与工程学院,江苏 南京 210096
随着元宇宙产业的发展,光场显示技术因其可以将数字世界与物理世界完美融合,已经成为信息显示技术领域的研究热点,并呈现出视点数量更多、视点密度更大、渲染速度更快的发展趋势。然而,现有的光场显示技术面临着分辨率低、深度受限、视疲劳等多种挑战。本文从人眼立体视觉感知原理出发,对现有的双视点、多视点和超多视点光场显示技术的成像原理和典型方案进行整理和总结。同时,对现有基于单信源和多信源虚拟视点生成技术进行归纳对比,着重分析各项技术在虚拟视点生成质量和渲染速度等方面的可行性和实现效率,并对光场显示技术的未来发展方向进行了展望。
近眼显示 光场显示 虚拟视点 神经网络 near-eye display light field display virtual viewpoint neural network
1 西安交通大学 机械工程学院 机械制造系统工程国家重点实验室, 陕西 西安 710049
2 新疆大学 机械工程学院, 新疆 乌鲁木齐 830046
3 新拓三维技术(深圳)有限公司 创新实验室, 广东 深圳 518060
为了实现复杂曲面零件高效自动化测量,本文提出了一种基于改进栅格法的面结构光扫描视点规划方法,并将其应用在汽车复杂曲面零件自动化测量中。首先,针对人工示教视点冗余严重,扫描完整性差的问题,提出了一种基于改进栅格法的面结构光扫描视点规划算法,根据面结构光扫描仪的有效测量范围,确定栅格尺寸,改进候选视点生成策略,并通过扫描仪的测量约束条件得到候选视点的有效测量范围,利用视点质量评价函数确定最优视点。其次,针对视点规划过程中算法耗时长,特征重建精度低的问题,采用体素网格法简化模型,通过八叉树算法分割复杂曲面模型,根据法向量一致性误差确定体素网格尺寸,并且对于几何特征不同的模型,分析权重系数对扫描质量的影响,给出最佳权重系数。最后,进行了汽车钣金件和减速器壳体扫描视点规划和测量实验。结果表明,汽车钣金件视点规划耗时21.93 s,扫描完整性为99.124%,扫描精度为0.025 mm;汽车减速器壳体视点规划耗时158.29 s,扫描完整性为93.231%,扫描精度为0.032 mm。本方法能快速完成复杂曲面视点规划,并且采用规划视点扫描的模型完整性好,精度高,能够满足复杂曲面零件自动测量的要求。
复杂曲面 结构光 视点规划 栅格法 质量评价函数 complex surface surface structured light viewpoint planning grid method quality evaluation function