摘要
大型部品の三次元形状の高精度かつ高効率な測定を実現するために，改良された反復最近点（ICP）アルゴリズムに基づく大型部品三次元形状測定方法を提案する。実際の測定において，ステレオ構造化光システムがシステム誤差や位相アンラッピングの不正確さの影響を受けやすい問題に対して，補完的な正反グレイ符号構造化光符号化法を提案する。本手法は，ロバストなピクセル分類法により正反グレイコードを二値化し，改良したガウスフィルタリングアルゴリズムにより位相シフトコード画像をフィルタリングする。点群合成アルゴリズムの精度向上のために，改良された反復最近点点群合成アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは，隣接視点の共通領域点群を抽出し法線ベクトルを選別することで，共通でない領域の点群が合成結果に及ぼす影響を回避し，レビンバーグ最適化アルゴリズムを反復最近点点群合成アルゴリズムに導入し，大型部品三次元形状測定における点群初期位置への感度やノイズの影響といった問題を解決する。改良反復最近点点群合成アルゴリズムは，従来のそれと比較して精度が55%向上し，合成効率は数倍に増加，反復回数は61%減少した。実験結果より，被測定物体がカメラレンズから700mmの距離にあり，カメラ間角度が65°の条件下で，大型部品三次元形状測定システムの長さ測定精度は450μm/mより良好で，隣接視点点群合成計算時間は約25msであり，大型溶接部品の三次元形状測定の精度と効率の要求を満たしていることが示された。
关键词
三次元形状測定;ステレオ構造化光;ロバストピクセル分類法;改良反復最近点;正反補完グレイコード