具有自我感知特性的主动视觉系统在复杂未知物体三维重建中的研究

随着逆向工程技术在机械制造领域的不断发展，以及为使机器人具备良好的抓取操作复杂物体能力，都对未知物体三维重建技术提出了更高的要求。本项目根据主动视觉感知领域的最新发展，通过研究具有自我感知特性的主动视觉系统中的关键技术（包括：建立视觉系统有效测量区域、建立三维重建规划模型、系统空间位姿参数求解模型以及在线多视点下测量坐标系的统一方法），并给出其用于未知物体自动三维重建的基本实现技术。由重建规划技术自动产生一个优化的多视点方案，并引导视觉系统为建立完整的对象模型而自主改变系统位姿参数，实现未知物体的自动高效重建，从而使得视觉系统一切行为都是主动的和有目的的。此项目的研究成果不仅可促进机械领域数字化设计与制造的进步，为机器视觉在智能信息采集以及三维场景重建提供有力的理论和技术支持，提升机器人抓取和操纵复杂未知物体的能力，提高机器视觉技术的环境适应性和智能水平。

本项目根据主动视觉感知领域的最新发展，通过研究具有自我感知特性的主动视觉系统中的关键技术，并给出其用于未知物体自动三维重建的基本实现技术。在单目式结构光视觉系统中增加一个短焦距相机以搭建具有双分辨率的结构光视觉系统，并提出相应的视点规划策略。首先，利用短焦距相机与投影仪组成的短焦单目结构光系统(其单次可测量区域大、测量速度快)获取物体的整体外形，然后利用长焦距相机与投影仪组成的长焦单目结构光系统(其重建分辨率高，可获取物体的细节信息)对物体细节进行二次优化重建。该双分辨率系统不仅具有较高的重建效率，同时可保证重建的效果。同时，提出了基于曲率的数据配准算法和基于法向平移的数据融合算法。该方法可以有效自动将点云完成配准，无需点云位置的初始估计和人工干预。.研究成果可促进机械领域数字化设计与制造的进步，为机器视觉在智能信息采集以及三维场景重建提供有力的理论和技术支持，提高机器视觉技术的环境适应性和智能水平。