文献类型：期刊文章

作　　者：王中任[1] 郭晓康[1,2] 赵刚[2,3]

WANG Zhong-ren;GUO Xiao-kang;ZHAO Gang(School of Mechanical and Automotive Engineering,Hubei University of Arts and Science,Xiangyang 441053,China;School of Machinery and Automation,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430081,China;Mechanical Transmission and Manufacture Engineering Key Laboratory of Hubei Province,Wuhan 430081,China)

机构地区：[1]湖北文理学院机械工程学院,湖北襄阳441053 [2]武汉科技大学机械自动化学院,湖北武汉430081 [3]机械传动与制造工程湖北省重点实验室,湖北武汉430081

出　　处：《激光与红外》

基　　金：湖北省科技支撑计划项目(No.2015BAA034);湖北省自然基金项目(No.2014CFB637)资助

年　　份：2019

卷　　号：49

期　　号：2

起止页码：246-250

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：获取工件目标的三维表面与深度信息是实现工业立体视觉应用的关键。提出一种将两组双目视觉系统结合的方法,对随机摆放的工件多方位采集图像并获得目标工件的三维表面点云。其中,两组双目视觉系统会根据NCC(Normalized Cross Correlation)匹配算法产生工作场景的两组视差图像,去噪分割之后对其立体深度信息进行提取,其过程中采用一种新颖的转换方法,视差图像中每个坐标位置的像素点的x、y、z方向的立体深度信息分别被转化为X、Y、Z图像中对应位置上像素的灰度值。采样两组立体深度数据,共同储存到标定完成的参考相机坐标系中达到信息融合的目的。最后,对随机摆放的工业工件进行了的三维重构实验,对于相互重叠、高度、姿势都不同的零件能较好的恢复出清晰的轮廓点云,在重叠区域也能产生较为明显的层次性。

关 键 词：两组双目  深度信息融合  三维重构  图像匹配

分 类 号：TP391.4]