3D 프린팅 부품의 검사 및 제어를 실현하고 프린팅 부품의 출력 정밀도를 향상시키기 위해 3D 부품의 3차원 재구성과 자세 추정 연구를 완료하였다. 시스템은 쌍안 구조광의 주변 시야 스캔 시각 검사 원리에 기반하며, 쌍안 구조광 조명 방식을 채택하고, 이중색 카메라 주변 시야 스캔 영상 모드를 이용한다. 서로 다른 위치의 컬러 및 적외선 장면, 쌍안 시각 및 스페클 구조광 깊이 정보 등을 통해 이미지 획득 및 시각 보정을 수행하고, 이미지 융합, 포인트 클라우드 착색, 다중 프레임 포인트 클라우드 정합 융합, 분할 등 영상 처리 및 분석을 완료하여 재구성 객체 장면의 포인트 클라우드 재구성을 실현한다. EPNP 및 ICP 알고리즘 기반의 카메라 자세 추정 방안을 채택하여 EPNP 알고리즘으로 재구성 객체 장면 포인트 클라우드와 단일 시점 포인트 클라우드의 거친 정합을 완료하고, ICP 알고리즘으로 정밀 정합을 완료하여 목표 자세 추정을 얻는다. 장면 포인트 클라우드와 표준 포인트 클라우드 간의 역면 간 거리를 사용하여 3D 프린팅 부품의 3차원 재구성 정밀도를 평가하였으며, 평균 정밀도는 0.675 mm였다; 자세 추정의 정밀도 평가는 재투영 방법을 사용하였으며, 평균 정밀도는 1.669 mm였다. 본 연구를 통해 3D 부품 프린팅 검사를 위한 우수한 평가 방법을 제공하고 추후 3D 부품 정밀도 검사 및 제어에 좋은 참고자료를 제공하였다.

기계 비전;3차원 재구성;자세 추정;영상 처리;EPNP;ICP