王亞琪?k陳成軍++李希彬++李全寶

摘要：使用Kinect采集的深度數(shù)據(jù)，進(jìn)行了軸類(lèi)零件三維重建算法的研究。首先借助Kinect獲取深度和彩色數(shù)據(jù)，通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將深度信息轉(zhuǎn)換成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；其次提取出感興趣目標(biāo)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的噪聲特點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行濾波降噪處理；然后進(jìn)行點(diǎn)云分割獲得點(diǎn)云集，最后對(duì)各點(diǎn)云集進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)化分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法能夠精確、高效地實(shí)現(xiàn)軸類(lèi)零件的重建。

關(guān)鍵詞：Kinect；三維重建；三維點(diǎn)云；點(diǎn)云分割

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1引言

三維重建技術(shù)是指通過(guò)計(jì)算機(jī)數(shù)字化手段，對(duì)客觀世界中的三維實(shí)體建立數(shù)學(xué)模型的過(guò)程，它是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等前沿領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。隨著立體視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，激光雷達(dá)和三維掃描儀等設(shè)備逐漸出現(xiàn)，常見(jiàn)有手持激光系統(tǒng)和TOF相機(jī)，手持激光系統(tǒng)發(fā)射激光感測(cè)距離值，需多次掃描獲取數(shù)據(jù)，且通常需要搭配額外裝置。TOF相機(jī)通過(guò)時(shí)間換算得到深度數(shù)據(jù)，但價(jià)格昂貴、數(shù)據(jù)計(jì)算量過(guò)大。

微軟推出的Kinect[1]深度傳感器采用光編碼技術(shù)通過(guò)紅外定位獲取物體的RGBD信息，由于其擁有廣泛的應(yīng)用潛力而在近兩年備受人們關(guān)注，許多學(xué)者利用Kinect對(duì)三維重建技術(shù)展開(kāi)了深入研究。2011年微軟官方驅(qū)動(dòng)Kinect for Windows SDK1.7[2]中引入了Kinect Fusion[3-4]功能，在支持GPU加速的開(kāi)發(fā)環(huán)境中，該技術(shù)可以對(duì)物體進(jìn)行三維建模，實(shí)時(shí)性強(qiáng)。通過(guò)手持Kinect對(duì)物體環(huán)繞一周掃描，幾秒鐘后就能創(chuàng)建足夠平滑的重建的靜態(tài)場(chǎng)景，產(chǎn)生點(diǎn)陣云以及3D表面模型。Chatterjee[5]創(chuàng)建了一個(gè)基于Kinect的幾何一致的三維模型系統(tǒng)，首先利用雙邊濾波器平滑深度圖，采用ICP全局配準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)對(duì)視角數(shù)據(jù)的拼接，最后求解符號(hào)距離函數(shù)完成完整的三維模型。2013年，Daniela[6]提出了重建3D數(shù)字化模型的解決方案，利用Kinect獲取數(shù)據(jù)，基于HIS的顏色分析算法分割數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)的形狀特征與組件庫(kù)里的虛擬元件比較識(shí)別3D對(duì)象，從而創(chuàng)建一個(gè)可靠地3D模型。在國(guó)內(nèi)，劉鑫[7]等人提出了一種基于Kinect并借助GPU的全自動(dòng)快速物體重建方法。葉日藏[8]利用Kinect對(duì)數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、多視角配準(zhǔn)、點(diǎn)云融合進(jìn)行了理論分析，完成了對(duì)日常生活物品的數(shù)字化重建。然而，由于Kinect本身獲取數(shù)據(jù)的精度不高，噪聲大，質(zhì)量低，其數(shù)據(jù)的不完整性和二義性往往不能滿足機(jī)械類(lèi)零件重建的要求。

本文通過(guò) Kinect 深度傳感器采集深度信息，并將其應(yīng)用于機(jī)械軸類(lèi)零件掃描重建，針對(duì)過(guò)程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)噪聲問(wèn)題，本文采用一種快速雙邊濾波器將其對(duì)二維圖像處理擴(kuò)展到對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪操作。針對(duì)聚類(lèi)分割不適于具有相似形狀的軸類(lèi)零件，點(diǎn)云分割誤差大這一不足，本文通過(guò)計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)的法向矢量及曲率，對(duì)聚類(lèi)分割算法進(jìn)行改進(jìn)，將軸類(lèi)零件點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割成不同點(diǎn)云集，提高了算法性能并使結(jié)果更加精確。針對(duì)Kinect的精度問(wèn)題，本文對(duì)分割后的各個(gè)點(diǎn)云集進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)化分析與識(shí)別，從而重建出完整的三維模型。

2總體設(shè)計(jì)方案

本文利用Kinect深度傳感器作為輸入設(shè)備，對(duì)三維重建流程中的數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、點(diǎn)云分割、結(jié)構(gòu)分析進(jìn)行了研究及理論分析，提出了一個(gè)基于Kinect深度傳感器的三維重建方案：首先，借助 Kinect 獲取深度和彩色數(shù)據(jù)，通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換獲得目標(biāo)物體表面每個(gè)點(diǎn)的三維空間坐標(biāo)，以此形成一個(gè)點(diǎn)的集合—點(diǎn)云。其次，根據(jù)圖像內(nèi)容的屬性和特點(diǎn)，將圖像分割成各個(gè)區(qū)域，并提取出感興趣目標(biāo)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。并根據(jù)深度數(shù)據(jù)的噪聲特點(diǎn)，分析比較幾種濾波算法，優(yōu)化選擇一種雙邊濾波算法對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪平滑處理。然后，估計(jì)過(guò)濾后點(diǎn)云的表面法線并計(jì)算每個(gè)點(diǎn)云的曲率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基于法線和曲率的點(diǎn)云分割。最后對(duì)軸類(lèi)零件的各個(gè)點(diǎn)云集進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)化分析并顯示。三維重建流程如下圖：

3三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

3.1深度圖像與彩色圖像的獲取

Kinect傳感器通過(guò)發(fā)射紅外光利用彩色和深度攝像頭采集原始數(shù)據(jù)，兩種數(shù)據(jù)結(jié)合生成三維數(shù)據(jù)。由于Kinect內(nèi)部已對(duì)深度攝像頭和彩色攝像頭進(jìn)行了徑向畸變的矯正處理，則可以將捕捉的深度數(shù)據(jù)和彩色信息直接應(yīng)用于生成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。從深度攝像頭獲取的紅外數(shù)據(jù)，分別代表深度圖像坐標(biāo)系統(tǒng)的 X、Y、Z 坐標(biāo)，Z坐標(biāo)值表示某點(diǎn)到鏡頭的深度值。圖2顯示由 Kinect 獲取的彩色圖像和原始深度圖像。

由于深度攝像頭和彩色攝像頭在Kinect中的位置不同，兩者采集數(shù)據(jù)的角度不同，得到的原始數(shù)據(jù)的坐標(biāo)在水平方向存在一定的偏差。通過(guò) OpenNI 的校正函數(shù)可修正兩個(gè)相機(jī)產(chǎn)生的視差問(wèn)題，使得目標(biāo)物兩種圖像對(duì)齊到相同的位置，為后續(xù)的點(diǎn)云處理提供可靠數(shù)據(jù)。校準(zhǔn)后的兩圖像視角一致，如圖3所示：

通過(guò)與之前未校準(zhǔn)的結(jié)果相比，可以發(fā)現(xiàn)校準(zhǔn)后的結(jié)果周?chē)暮谶吤黠@比較大，同時(shí)也有一些幾何上的修正（四邊有稍微內(nèi)凹），這是因?yàn)閷⑸疃葦z像頭的視角調(diào)整為彩色攝像頭的視角，這樣兩幅圖像的內(nèi)容就完全一致，沒(méi)有偏差。

6實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文使用c++編程對(duì)聚類(lèi)分割進(jìn)行了改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了基于法線和曲率特征的分割算法，比較兩種算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖9和圖11可知，在處理具有相似特征的大數(shù)據(jù)時(shí)，聚類(lèi)分割算法粗糙，分割結(jié)果誤差大。本文算法通過(guò)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的法線估計(jì)與曲率計(jì)算，將軸類(lèi)零件精確分割成四部分如圖11（a）（b）（c）（d），本文算法在分割性能與精度上遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于原始聚類(lèi)分割算法。針對(duì)分割后的零件各點(diǎn)云集，本文對(duì)其分別進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)分析，結(jié)果如下：

由表1結(jié)果看出，與軸類(lèi)零件實(shí)際測(cè)量結(jié)果相比，本文算法得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果誤差在毫米級(jí)，與實(shí)際偏差很小，尚在允許范圍內(nèi)，滿足工業(yè)需求。至此本文將軸類(lèi)零件分割成4個(gè)點(diǎn)云集，并識(shí)別其模型類(lèi)型和參數(shù)計(jì)算，準(zhǔn)確進(jìn)行了結(jié)構(gòu)分析，將最初采集的單視角、噪聲大、誤差大的不完整數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為平滑且高質(zhì)量的完整的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為后續(xù)三維重建提供可靠保證的點(diǎn)云集。

7結(jié)論

本文利用kinect實(shí)現(xiàn)了軸類(lèi)零件的三維重建技術(shù)。由于kinect自身技術(shù)原因，采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)精度低噪聲大且不完整。首先利用雙邊濾波算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪平滑處理，然后針對(duì)現(xiàn)有的聚類(lèi)分割，提出了一種改進(jìn)的分割算法。新算法分析了點(diǎn)云的法線和曲率特征，結(jié)合聚類(lèi)思想將零件數(shù)據(jù)精確分割為4個(gè)點(diǎn)云集。實(shí)驗(yàn)表明新算法的分割性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于原始聚類(lèi)分割算法。最后本文對(duì)各部件進(jìn)行結(jié)構(gòu)參數(shù)化分析與識(shí)別，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量和精度，從而重建出完整可靠地軸類(lèi)零件。

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