廉價便攜式三維掃描軟硬件系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

維掃描系統(tǒng)。首先，在利用2010b工具箱TOOLBOX_calib進行頭標(biāo)定的基礎(chǔ)上，利用三角測距主動式掃描算法，使用廉價常見的線狀激光、頭對放點云刪除，組更為完整的三維點云圖像，利用OpenGL繪制出來，實現(xiàn)所見即所得。QuickHull算法上進行三維快速凸包的效果。最后，本文設(shè)計的系統(tǒng)可以將所有的點云數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MeshLab等開源三維點云編輯軟件上，通過紋理貼圖，曲面三角化，添加光照等方法可以查看更為真的3D模型效果。為了驗證以上方法，本文以，墻壁，機器人，手掌等模型作為研究對象，對使用輕巧，硬件要求低，非接觸式，數(shù)據(jù)快，實時性強，易操作，系立于硬件系:三維掃描；頭標(biāo)定；三角測距算法；QuickHull算法；三維重Thispaperdesignsandimplementsalow-costportable3Dscannersystem,includingahardwaresystemandaflexible,general-purpose,softwaresystem.ly,2010bcameracalibrationtoolboxTOOLBOX_calibisusedtodocalibration,basedontheuseoftriangulationalgorithm.AcheapcommonlinearlasertransmitterandacameraareusedtodetectarealobjectwhichisplacedontherotatingdiskcontrolledbyNA150servotodothree-dimensionalmeasurement.Later,methodslikesettingathresholdtodeletesomenoisedata,movethedetectedobjectinaconstantspeedorrotateitinaconstantanglespeedaroundafixedaxisareusedmanytimes.Datathatisfarfromrealityisdeleted,theremainingpointclouddataiscombinedintoamorecompletethree-dimensionalpointcloudimagesanddrawitonthecanvasusingOpenGLtechnique,achievingeffectofWYSIWYG.ThispaperalsostudiedQuickHullfastalgorithmforconvexhulleffectonthescanneddata.Finally,AllthepointclouddanbeexportedintosoftwarelikeMeshLab.Throughtexturemap,surfacetriangulation,addinglightandotherways,amorerealistic3Dmodelcanbeviewed.Toverifytheabovemethods,thepapercups,walls,robotmodelaremeasuredinthispapertotestthehardwareandsoftwareplatformswebuild.Theexperimentalresultsshowthatthesystemhastheadvantageoflowcost,lightweight,lowhardwarerequirements,non-contactstyle,highscanningaccuracy,fastdataacquisition,real-time,easytooperate,hardwareisindependentofsoftwaresystem.Itprovidesaflexibleandnewmethodforrapidthree-dimensionalobjectreconstructionintherealworldandthree-dimensionalscenereconstruction. Three-dimensionalScanning,CameraCalibration,TriangulationQuickHullAlgorithms,3D 第一章緒 研究原 研究背 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與存在問 國內(nèi)外三維掃描系統(tǒng)產(chǎn)品對 存在問 與.....................................................................................................................研究目 寫作結(jié)構(gòu)簡 第二章三維掃描相關(guān)算 三角測量原理與應(yīng) 三角測量原 在本文系統(tǒng)的應(yīng) 頭標(biāo)定和畸變的矯 2.2.1頭標(biāo)定原 2.2.2頭標(biāo)定原理應(yīng) 本章小 第三章三維物體的曲面輪廓重 三維QuickHull算 二維平面的凸包算法 三維快速凸包算 QuickHull算法的應(yīng) 三維編輯................................................................................................................pare點云編輯...........................................................................MeshLab點云編輯.....................................................................................本章小 第四章三維掃描軟硬件系統(tǒng)的實 硬件系統(tǒng)的設(shè) 4.2系統(tǒng)的設(shè) 使用平 4.2.2系統(tǒng)需求和功能需求分 4.2.3系統(tǒng)架構(gòu)分 數(shù)據(jù)流圖及說 用戶使用說 使用說 使用流程 等速平移掃 等速旋轉(zhuǎn)掃 本章小 第五章實驗結(jié)果和數(shù)據(jù)分 三角測量數(shù)據(jù)分 實驗數(shù) 三角測量結(jié) 實驗數(shù)據(jù)驗證 實驗效果 三維場景 5.2.2 長方體 手 機器人 長方體疊加 本章小 結(jié) 總 未來展 參考文 附 致 第一研究原3D增加，從2011年的17億增加到2012年的22億，共29%的產(chǎn)值增加率確實25年以來的新高[1]3D打印技術(shù)提供必不可少的三維物成型、產(chǎn)品質(zhì)量檢測、三維地圖構(gòu)建，移器人，三維數(shù)字地球，數(shù)字城市，建筑土木工程、施工監(jiān)測、保護、素材創(chuàng)作等領(lǐng)域也有了很多的探索和應(yīng)用價值。總可用于快速成型、數(shù)字方面等數(shù)字化模型的構(gòu)建，同時可用于移器人視覺上三維和頭，并通過等距平移和繞固定軸旋轉(zhuǎn)進行多次測量，最終融合數(shù)據(jù)以生成三維模型，可在PC配套上查看，也可以導(dǎo)出數(shù)據(jù)可用于MeshLab, pare等開源建模。以，墻壁，機器人模型的三維掃描表明了該設(shè)備系統(tǒng)的可行性。對比上萬的現(xiàn)有的同類產(chǎn)品本文設(shè)備軟硬件系統(tǒng)同時兼具掃描分辨率高、研究背國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與存在問國外對三維掃描技術(shù)的研究大部分都與機器人視覺有關(guān)。KurtKonolige等人研究了適位和避障[2]。赫大學(xué)計算機視覺和機器人的JosepForest等人研究了使用激光掃描中激光線條的檢測對3D重建精度的影響[3]。Cyberware公司和大學(xué)，斯坦福 在我國利用三維掃描技術(shù)實現(xiàn)對的數(shù)字測繪有很多有意義的嘗試典型的有年3月，龍門石窟邀請視覺與聽覺信息處理國家技術(shù)對龍門石窟擂鼓臺三洞進行三維掃描和建模[5]。包括故宮博物院，秦兵馬俑等古建筑，敦3D重建工程都利用了三維掃描技術(shù)。在快速成型、產(chǎn)品質(zhì)量檢測，數(shù)字城市，素材創(chuàng)作這些方面，三維掃描技術(shù)都有很多應(yīng)用實例。國內(nèi)外三維掃描系統(tǒng)產(chǎn)品對當(dāng)前國內(nèi)市場上現(xiàn)有的成三維激光掃描儀都是國外產(chǎn)品。隨著三維掃描技術(shù)研究的發(fā)展，世界上有很多知名的生產(chǎn)三維掃描儀的外國公司。典型的公司有公司、的3DIGIL公司，的ech公司、瑞典的opEye公司、的olaI-SITE公司等。這些國家在三維掃描技術(shù)方面的研究有著相當(dāng)?shù)姆e累。但是，這些公司生產(chǎn)投入使用的品牌三維激光掃描儀在市場上價格非常高，一般市場價格在一萬元到幾百萬元不等，體積大而且價格過于昂貴，抑制了部分市場需求，實際用量尚較少。（27所）等研究機構(gòu)具有三維掃描儀技術(shù)的研發(fā)基礎(chǔ)，但這些研究機構(gòu)目前仍處于技 MakerBotReplicatorMini，價格：16800.00ArtecEva3D：10.99983DSystemsProjet1000個人3D，價格36.8888萬元3DSystemsProjet1200個人3D，價格：5.9999萬元存在問點云融合算法參差不齊，沒有的評價標(biāo)與關(guān)于三角測量原理在實際測量算法上的優(yōu)化問題。在測量工作進行前，需對頭進坐標(biāo)系的。由于OpenCV坐標(biāo)系和頭所拍攝的物體的倒立問題，還有使OpenGL繪制3D圖像時坐標(biāo)系的不一致導(dǎo)致坐標(biāo)系的問題也比較棘手OpenCV進行圖像處理時受到自然光線的影響大，實驗在暗室研究目以通用的系統(tǒng)。案，同時所提供的系統(tǒng)要求可以適配任何頭加線激光的簡單硬件設(shè)備。所以，設(shè)計的系統(tǒng)要求用戶可以自己手動矯正頭，可以根據(jù)物體實際參數(shù)自定義掃描間隔3D模型，同時需要滿足大多數(shù)環(huán)境下的測量效果，在系統(tǒng)上，重點在于研究點云數(shù)據(jù)的獲取和去噪，點云數(shù)據(jù)的融合，點云的繪制和三維模型的構(gòu)建。研究頭標(biāo)定算法，三角測量算法，最小二乘法，等距平移和繞固定軸旋中坐標(biāo)系的算法，點云數(shù)據(jù)的融合算法等在三維建模中的使用。寫作結(jié)構(gòu)簡第一章緒論了很多方面的，包括研究的原因和，研究的國內(nèi)外題。在此基礎(chǔ)上，綜合實驗中可能遇到的，提出了本文的研究目標(biāo)。最后，給出了本第二章研究實驗開始之前所需要了解和掌握的基本算法。其中最主要的是機標(biāo)定技術(shù)和三角測量算法。文章詳盡講解了機標(biāo)定技術(shù)的流程和如何具體本系統(tǒng)中應(yīng)用該項技術(shù)求得對應(yīng)的頭內(nèi)外參數(shù)，完成頭畸變矯正的過程。第二節(jié)從三角測量算法QuickHull三維凸包算維掃描設(shè)備掃描的的三維點云數(shù)據(jù)查看效果最后研究了MehsLab和pare兩款開源的三維散亂點云編輯的使用和與本文結(jié)合的實際例子。OpenCVOpenGL技及閥值去噪，坐標(biāo)系的，掃描線平移和旋轉(zhuǎn)，數(shù)據(jù)保存格式等內(nèi)容。第五章給出了實際的例子。使用常見的物品如，機器人模型作為實驗?zāi)Ｐ瓦M行掃描和3D重建，文章給出了效果圖。同時介紹了將實際掃描的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MeshLab這款開源的3D模型編輯上的具體效果。同時研究了本文的三維掃描系統(tǒng)的三維場景重建功能，利用所在的進行掃描，構(gòu)建出適用于機器人導(dǎo)航和數(shù)字城市的三維場景。第二維掃描相關(guān)算參考平面的相對距離之間的函數(shù)關(guān)系另外根據(jù)AFlexibleNewTechniqueforCameraCalibration》中技術(shù)[10]，使用工具箱TOOLBOX_calib進行機三角測量原理與應(yīng)三角測量度高，單色性好，而卻具有良好的方向性，在本文實驗中采用頭和線激光作為本文的2-1顯示了三角測量算法的原理。2-1.在圖2-1中定義了一個已知與頭和激光平面距離為S的固定的參考平面K。移動參考平面K到平面K’，則激光的照射點相應(yīng)地從點C移動到了點D。由圖2-1可以看出ΔADC和ΔBDE具有相似性因此可以得出出從參考平面K到平面K’的相對距離???的L×hD=b+ 其中是頭光軸中心到參考平面K間的距離??是頭到激光投射器間的距離??是對應(yīng)點??與?? 其中，m是兩次激光投射點在頭上的成像圖像間的像素距離，f是頭的焦距，S是固定參考平面與頭和激光組成的平面的距離由于S和f在實驗中都是固定不變的，res，可以得到下面的式子：L= ×m（1res×m×hb+res×

） 設(shè)的已知值，也可以計算出每一個平面K’與頭和激光組成的平面的距離H。）H=S–

res×

y=Kx+ 在實驗中，參考平面K距離頭和激光組成的平面距離為S，是已知的，然后設(shè)置多個相對參考平面距離也已知（h{h0h1h2h3）{m0m1m2m3OpenCVresb可以通過多次實驗通過最小二乘法來獲取這兩個參數(shù)的估計值也就是求出（7）的K的估計值，同時B可以作為實驗結(jié)果誤差的一個參考標(biāo)準(zhǔn)。?B=?2∑(yi?B?Kxi)= ?K=?2xi∑(yi?B?Kxi)=0代入式(6)，最終得到最小二乘法的對應(yīng)公式n∑1?∑1∑ =

res× 1

1n

)2?

(∑1

×(∑1)= hi?res×

其中，nhm的函數(shù)關(guān)在本文系統(tǒng)的應(yīng)x3,x4…xn,xn+1>；dn+1S，獲取一系列相對距離（h）值，其中：hiSdi(i1:n)=利用最小二乘法結(jié)果，通過式（7）和（8）kb利用式（3）就可以根據(jù)m值計算h值，同時也可以求得物體距離頭距離(d)值。其中：d=S-h。當(dāng)設(shè)備更換成為線激光時，由于線激光具有良好的方向性，機認(rèn)為是理想的針孔式機，所以認(rèn)為豎直線的機成像的幾何畸變矯正是豎直的。所以可以直（2xkh。2.2頭標(biāo)定和畸變的矯由于現(xiàn)實世界中不能制造理想的完美的透鏡，很難使得透鏡和成像儀保持平行。是角度的變化dt，畸變來源于整個機的組裝過程[11]。在單目機中，有必要對頭標(biāo)定本文實驗的一個重要步驟。普通的頭存在頭畸變，圖像成像的失的而且操作簡單的技術(shù)，而且具有良好的標(biāo)定效果，可以很好地矯正頭的畸變[10]。本文使用中頭標(biāo)定方法，用以求出頭的內(nèi)外參數(shù)，并利用這些參2.2.1頭標(biāo)定原機標(biāo)定的重要一步就是單應(yīng)性矩陣的求解，單應(yīng)性矩陣包含機的參數(shù)，旋轉(zhuǎn)變量和平移變量。參數(shù)是指只與機結(jié)果有關(guān)的參數(shù)，外部參數(shù)由機與外部世界坐標(biāo)系的相對方位有關(guān)通過增廣矩陣和單應(yīng)性矩陣把二維的點m=[u0，v0]T轉(zhuǎn)換到了現(xiàn)實三上的點M= Z]T得 c sm=A[Rt]M, A=[0 其中，s為任意比例系數(shù)，A是機的內(nèi)參數(shù)矩陣，R是旋轉(zhuǎn)向量，t是平移向量[Rt]構(gòu)成頭的外部參數(shù)矩陣usv

XY t 01 1

X tY 1在參數(shù)矩陣A中，(u0,v0)則是源二維圖像上的點的位置，α和β是圖像在u軸和軸上的變換系數(shù)；cuv2.2.2頭標(biāo)定原理應(yīng)是一種用于數(shù)值計算、可視化及編程的高級語言和交互式環(huán)境。使用源和可持續(xù)的精神吸引了大量的開發(fā)和研究工作者的。體的標(biāo)定過程是使用提供的工具箱TOOLBOX_calib進行內(nèi)參數(shù)的求解和首先使用amcap這款頭捕捉9張不同的13x9的棋盤（每個方格19mm。然后將這些棋盤圖放在的TOOLBOX_calib的 錄調(diào)整到TOOLBOX_calib的 2-2MemoryefficientImage_namesReadimagesExtractgridcorners,Calibration,ShowExtrinsicShow_calib_results查看標(biāo)定結(jié)果。2-3圖2-4標(biāo)定過程 圖2-5標(biāo)定過程最終得到的結(jié)果（20次迭代優(yōu)化結(jié)果圖2-6標(biāo)定結(jié)果，機相對位 圖2-7標(biāo)定結(jié)果，棋盤相對位CalibrationparametersafterFocalLength:fc=[836.23730 836.23730]Principalpoint:cc=[319.50000 239.50000]Skew:alpha_c=[0.00000] angleofpixel=90.00000degreesDistortion:kc=[0.00000 0.00000]Maincalibrationoptimizationprocedure-Numberofimages:9Gradientdescentiterations:EstimationofCalibrationresultsafteroptimization(withFocalLength:fc=[ 828.93680]?[ 4.06216Principalpoint:cc=[ 224.35856]?[ 6.17156Skew:alpha_c=[0.00000]?[0.00000 =>angleofpixelaxes=90.00000?0.00000Distortion:kc=[- - 0.00000]?[ 0.00000Pixelerror:err=[ 0.64118ab的值，第二個是原點位置，第三個是傾斜角為0。所以參數(shù)矩陣A是：0Α=0001kc????=[?0.117520.13777?0.000900.001379圖2-8未矯正圖2-9圖2-8對應(yīng)的矯正之后的xml2-102-11本文使用OpenCV的標(biāo)定函數(shù)cvUndistortion2()函數(shù)將獲得的機參數(shù)和畸變參數(shù)代入，得到機標(biāo)定之后的圖像。本章小本章具體給出了三角測量的原理，頭畸變的產(chǎn)生，標(biāo)定和矯正等內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上，有詳細(xì)介紹了在本文的三維掃描的系統(tǒng)的設(shè)計當(dāng)中對這些具體算法的應(yīng)用流程，這些流程在第四章中對系統(tǒng)的架構(gòu)說明會有具體的代碼實現(xiàn)和詳細(xì)的分析。第三章三維物體的曲面輪廓重QuickHull算二維平面的凸包算法PSSPii-1個點進行凸包的更新。O(nlgn)n/2n/2個點，并且對子集的凸包進行遞歸計算，O（n）時間內(nèi)對計算出來的凸包進行組合。算法中沒有導(dǎo)致極角變化的點）最終被彈出堆棧，當(dāng)算法終止時，SCH(Q)的點。Jarvis步進法：在點集Q中每次找到與pk-1具有最小極角的pkPk集合構(gòu)成CH(Q)QuickHullQuickHull本質(zhì)上是一種隨機增量算法。在介紹算法之前，給出一些有用的定義：Q中各坐標(biāo)系上數(shù)值最大最小的點稱為極點。，2122個方向上，即pp222個新的擴展方向，Vs1)的規(guī)則分派到新的擴展向量上。重復(fù)到每個擴展向量都沒有點可以擴展時，結(jié)束[15]三維快速凸包算根據(jù)[16]，QuickHull是可以擴展到任意R維的。只是要求初始化的時候建立一R+123（2個極點組成線段上了，可以不算入凸包34個點QuickHull的算法步驟。3-1QuickHullQuickHull算法的應(yīng)QuickHull算法具有快速尋找三維凸包的優(yōu)點，可以利用這一算法對本文所取得QuickHullQuickHull算法形成的三維物體的輪廓存在較大的誤差。圖3-2是利用QuickHull算法在本文實驗中掃描所得的三維點云的基礎(chǔ)上構(gòu)建的三圖3-2QuickHull算法結(jié)果（三維編輯MeshLabisanopensource,portable,andextensiblesystemfortheprocessingandeditingofunstructured3Dtriangularmeshes.本文設(shè)計的系統(tǒng)只有三維點云數(shù)據(jù)的融合和繪制功能其他諸如紋理貼圖光照顏色等效果，考慮到繪圖的性能問題，只提供了將點云數(shù)據(jù)的部分去噪和繪制功MeshLab和pare都是開源的，輕便的散亂三維點云數(shù)據(jù)的編輯[17]。本文可以在自主設(shè)計的系統(tǒng)的窗口上查看三維模型，也可以將掃描的三維模型的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MeshLab等中進行處理和編輯。相比直接使用QuickHull算法，開源的成軟圖3-3MeshLab圖 pare圖 pare界利用本文掃描的的點云數(shù)據(jù)，通過Edit-Delauary2D(BestLSplane)效果如下 pare導(dǎo)入數(shù)據(jù)圖3- pare導(dǎo)入數(shù)據(jù) pare導(dǎo)入數(shù)據(jù)MeshLab點云編輯圖3-9MeshLab界Delaunaytriangulation圖3-10doublelignting效 圖3-11fancylignting效本章小本章對從二維平面的凸包算法的研究開始，引出了三維凸包算法QuickHull的說明和具體實現(xiàn)，并了利用QuickHull算法對本文實驗中掃描的的三維點云數(shù)據(jù)進行凸包擬合的優(yōu)缺點另外本章還通過MeshLab和 pare這些三維點云的編輯，將本文設(shè)計的三維掃描設(shè)備掃描的的數(shù)據(jù)導(dǎo)入通過Delaunary三角化添加不同光照，第四章三維掃描軟硬件系統(tǒng)的實硬件系統(tǒng)的設(shè)本文的實驗對硬件要求極低最主要的掃描硬件設(shè)備只有一個普通的USB頭和一個線性激光，通過簡單的樂高積木搭建而成，另外配套的是一個由A150舵機控制的電動旋轉(zhuǎn)盤。它們的實物和配置如下：圖4-1本文使用的頭和線激 圖4-2本文使用的和電動旋轉(zhuǎn)頭：640x480分辨率，USB接口，感光元件：CMOS。線性激光：650nm，紅色激光，功率：200-250毫瓦。5030KG240V50mm。4.2系統(tǒng)的設(shè)使用平Qt是一個成可用于桌面應(yīng)用開發(fā)的跨平臺的可視化的和有著豐富API的C++框架[18]。在圖形學(xué)方面，QtOpenGLAutodeskMaya這款3D建模和動畫就是使用QT程序框架開發(fā)的。使用Qt5.2.0這一平臺進行編程工被用在大量的計算機視覺領(lǐng)域，比如圖像分割，人臉識別，物體識別，運動追蹤等。主要使用OpenCV2.4.6用于對由頭獲取的圖像行處理。3D4.2.2系統(tǒng)需求和功能需求分硬件系統(tǒng)和系統(tǒng)相互獨立。提供的系統(tǒng)要求可以適配任何頭加線激光的簡單硬件設(shè)備。所以，本文所設(shè)計的系統(tǒng)要求用戶可以根據(jù)自己搭建的頭和激光進行三角測量標(biāo)定，以達到系統(tǒng)和硬件系統(tǒng)不互相依賴的目的，更好地滿足研掃描速度和掃描精度的折中。根據(jù)用戶掃描中對掃描速度和掃描精度的需求，本3D同時需要滿足大多數(shù)環(huán)境下的測量效果，所以需要提供可調(diào)閥值來提供不同環(huán)境下的掃描輸出，以確?？梢蕴蕹^大部分的噪聲數(shù)據(jù)。旋轉(zhuǎn)3D模型。用戶往往需要旋轉(zhuǎn)掃描出來的3D物體，以查看掃描結(jié)果的合理性和準(zhǔn)確性，為此，系統(tǒng)提供了多種不同的旋轉(zhuǎn)角度和多種旋轉(zhuǎn)面，用戶可以隨時選擇旋轉(zhuǎn)3D模型的各個面。導(dǎo)出點云數(shù)據(jù)到MeshLab三維點云編輯，實現(xiàn)燈光，紋理，顏色等三維模型特殊效查看。關(guān)于數(shù)據(jù)的格式可以查看4.2.4使用說明部分坐標(biāo)系的。系統(tǒng)中為了確保掃描的3D模型與現(xiàn)實中三維物體的比例的正確性，設(shè)計了坐標(biāo)系的，用戶通過手動輸入3D物體的真實寬度和高度，可以在不同的掃描精度下實現(xiàn)合理的掃描比例。以在提供的繪圖窗口中實時查看。4.2.3系統(tǒng)架構(gòu)分圖4-3系統(tǒng)文constdata.h保存所有實驗中用到的數(shù)據(jù)。包括頭的分辨率WEIGHT_WINDOWS（THRESHOLD（MUTIPLE（Line_Num_Of_Face（auto_Rotate_anglepoint.hglPoint.h保存三維坐標(biāo)，<xy>來源是二值圖上掃描的點的坐標(biāo)d>是通過三角測量的參數(shù)計算得到距離信息，<x,y,d>組三維物體的坐標(biāo)。camaraget.h和camaraget.cpp主要完成幀的處理工作，包括頭的開啟，圖像二gldraw.h和gldraw.cppOpenGL繪制功能，由于前面已經(jīng)獲取了precisionsetting_dlg.h和precisionsetting.cpp是一個實驗精度調(diào)節(jié)框由于系數(shù)據(jù)流圖及說OpenGLOpenGL4-4OpenGL技術(shù)在繪圖窗口繪制出來。用戶使用說使用說實驗前請先將頭連接到PC上。點擊打開，打開圖4-5打開4-6，如果是使用自己設(shè)計的硬件系統(tǒng)設(shè) ，4-74-8比例4-9圖4-10data.txtdata.txt文件數(shù)據(jù)讀MeshLabmeshlabdata.txt文件，可以經(jīng)由MeshLab查看編輯三維點云數(shù)據(jù)。使用流程使用流程否是否是連接并打 4-11等速平移掃本文設(shè)計的系統(tǒng)可以進行手動掃描和自動掃描兩種模式。實際上，手動掃描采取的方法是等速平移掃描，因此，可以配套使用42步進電機，電流1.7A，電壓12-24V，速由于三維掃描設(shè)備每次的是一條掃描線，即被測物體上的某處直線的參數(shù)。進行h（意義上等同于等速的原則掃描物體的某個面X步進為1這樣實際比例就是h/1。如果被測物體的高置于頭的全部范圍，由于頭分辨率已知，可以通過取模的方法距離即可。以掃描完被子的正面為例，當(dāng)需要測量的右側(cè)面時，將繞最左邊的yOpenGL繪圖框中。等速旋轉(zhuǎn)掃本文設(shè)計的系統(tǒng)的自動掃描的模式采取的就是等速旋轉(zhuǎn)掃描的方法。采用50秒/旦達到計時的最大值，發(fā)出圖像的信號，并重新開始計時。當(dāng)被測物體旋轉(zhuǎn)360度即1圈時，可以停止掃描。掃描過程中，每次圖像的同時會利用V處理獲取的幀圖像，計算物體的三vectorL繪圖窗口一直獲取向量的數(shù)據(jù)并繪制出來，這樣，可以實現(xiàn)用戶對掃描結(jié)果實時輸出的需要。本章小件系統(tǒng)，然后詳細(xì)說明的本文設(shè)計的通用的三維掃描的系統(tǒng)。包括使用的平臺，第五驗結(jié)果和數(shù)據(jù)分三角測量數(shù)據(jù)分實驗數(shù)105-1X0820385115-2相對平面距離/相對像素距離X/三角測量 res× 5-2b=kb=k=實驗數(shù)據(jù)5-1和b是很合理的，基本可以擬合的實驗數(shù)據(jù)5-1相關(guān)代碼如下symsy=30.0-1.0/(2.85569*(1.0/(x-313.471))+0.039250)a=[22,23,24,25,26,27,28,29,30];plot(b,a,'*');holdMeasurement.Dist30.01.0k*(1.0Measurement.x313.471b可以計5-47195126871-151-8-48從表5-4中可以看出,最大誤差是0.4992cm,最小誤差可以達到0.002cm，所以，本次實實驗效果三維場景圖5-2三維場景激光掃描 圖5-3三維場景掃描二值圖5-4中間遠(yuǎn)，上下近場景正視 圖5-5上邊遠(yuǎn)，下邊近場景正視 5.2.2長方體手機器人長方體本章小計算得到的參數(shù)，掃描并且給出了兩種三維場景圖，圖，規(guī)則長方體圖，手圖，機器總維掃描系統(tǒng)。首先，在利用 2010b工具箱TOOLBOX_calib進行頭標(biāo)定的基礎(chǔ)上，利用三角測距主動式掃描算法，使用廉價常見的線狀激光、頭對放點云刪除，然后組更為完整的三維點云圖像，利用OpenGL繪制出來，實現(xiàn)所見即所得。同時研究了利用本文實驗獲取的點云數(shù)據(jù)在QuickHull算法上進行三維快速凸包的效果。最后，本文設(shè)計的系統(tǒng)可以將所有的點云數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MeshLab， pare等好，獲取數(shù)據(jù)快，平臺具有通用性。相比市場上已有的產(chǎn)品，具有明顯的價格優(yōu)勢。應(yīng)用前景具體體現(xiàn)在：有助于三維物體的快速建模，為3D提供真實物體的三為了驗證以上方法，本文以，墻壁，機器人，手掌等模型作為研究對象，對使用優(yōu)本文 ，墻壁，機器人模型作為研究對象，對使 搭建的軟硬件平臺進行成本低，設(shè)備輕巧。在硬件的選擇上，本項目選擇了成本低廉的平臺和各種廉價簡便的設(shè)備。相比市面上已有持式三維掃描設(shè)備過萬的售價，系統(tǒng)硬件原非接觸式，數(shù)據(jù)系立于硬件系缺改進方本文通過坐標(biāo)系，限制物體的比例，在手動掃描中利用精度更高的測量工具來幫實際中可以適當(dāng)縮小掃描的時間間隔，但是具體縮小多小，需要多次實驗反復(fù)近未來展掃描是一項具有豐富內(nèi)容的項目，隨著科技的迅速發(fā)展，三維掃描的技術(shù)有了很大的參考文WohlersAssociatesm,Report2013,/2013report.htm,KurtKonolige,JosephAugenbraun,NickDonaldson,CharlesFiebig,andPankajShah,"ALow-CostLaserDistanceSensor",2008IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomationPasadena,CA,USA,May19-23,J.Forest,J.Salvi,E.CabrujaandC.Pous.Laserstripepeakdetectorfor3Dscanners,aFIRfilterapproach.17thInternationalConferenceonPatternRecognition,ICPR2004,vol.3,pp646-649,Cambridge(ReinoUnido)August23-26,2004.MarcLevoy,TheDigitalMichelangeloProject.TheproceedingofEurographics.September1999,ChinaEconomics《石窟保護新篇章：龍門石窟要建三維數(shù)字博物館》 ，3D/MakerBotReplicatorMini桌面3D原裝進 1cd4f02cfd55bc2d67046&bid=0_8_5_1,2014，ArtecEva3D3D3D ，3D桌面級3D ，3DSystemsProjet12003D 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//33毫秒開始顯示}用戶點擊生成點云時利用QT和OpenCV將頭中的每一幀的激光點的位置保存下void{//幀處理（圖像二值化，中心點提取，保存while((tempImage=cvQueryFrame(cam))!={grayImage=cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_8U,1);cvCvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY);binaryImage=cvCreateImage(cvGetSize(grayImage),IPL_DEPTH_8U,1);cvThreshold(grayImage,binaryImage