3Dプリント部品の検出と制御を実現し、プリント部品の印刷精度を向上させるために、3D部品の三次元再構築および姿勢推定の研究を行った。システムは、双眼構造光の周視スキャン視覚検出原理に基づき、双眼構造光照明方式を採用し、二色カメラの周視スキャン撮像モードにより、異なる位置のカラーおよび赤外線シーン、双眼視およびスペックル構造光の深度情報などを通じて画像取得と視覚較正を実現した。画像融合、点群着色、多フレーム点群登録融合、分割などの画像処理および解析を完了し、再構築対象シーンの点群再構築を実現した。EPNPおよびICPアルゴリズムに基づくカメラ姿勢推定方式を採用し、EPNPアルゴリズムで再構築対象シーン点群と単視点点群の粗登録を行い、ICPアルゴリズムで精密登録を完了して目標の姿勢推定を得た。シーン点群と標準点群の面取り距離を計算することで3Dプリント部品の三次元再構築精度を評価し、平均精度は0.675 mmであった。姿勢推定の精度評価には再投影法を採用し、平均精度は1.669 mmであった。システム研究により、3D部品のプリント検査に優れた評価手法を提供し、後続の3D部品精度検査および制御の参考となる。

マシンビジョン;三次元再構築;姿勢推定;画像処理;EPNP;ICP