3D 프린팅 부품의 검사 및 제어를 실현하고 프린팅 부품의 인쇄 정확도를 향상시키기 위해 3D 부품의 3차원 재구성과 자세 추정 연구를 완료하였다. 시스템은 쌍안 구조광의 주변 스캔 시각 검사 원리를 기반으로 하며, 쌍안 구조광 조명 방식을 사용하고, 이색 카메라 주변 스캔 영상 모드로 다양한 위치의 컬러 및 적외선 장면, 쌍안 시각 및 스페클 구조광 깊이 정보 등을 통해 이미지 획득 및 시각 보정을 수행하였다. 이미지 융합, 포인트 클라우드 색칠, 다중 프레임 포인트 클라우드 정합 융합, 분할 등의 이미지 처리 및 분석을 완료하여 재구성 대상 장면의 포인트 클라우드 재구성을 실현하였다. EPNP와 ICP 알고리즘 기반의 카메라 자세 추정 방식을 채택하여 EPNP 알고리즘으로 재구성 대상 장면 포인트 클라우드와 단일 시점 포인트 클라우드의 거친 정합을 수행하고, ICP 알고리즘으로 정밀 정합을 완료하여 목표 자세 추정을 얻었다. 장면 포인트 클라우드와 표준 포인트 클라우드 사이의 챔퍼 거리 계산을 통해 3D 프린팅 부품의 3차원 재구성 정확도를 평가하였으며, 평균 정확도는 0.675mm이었다; 자세 추정 정확도 평가는 재투영 방법을 사용하여 평균 정확도는 1.669mm였다. 시스템 연구를 통해 3D 부품 프린팅 검사를 위한 우수한 평가 방법을 제공하였으며, 이후 3D 부품 정밀도의 검사 및 제어에 좋은 참고 자료를 제공하였다.

기계 시각;3차원 재구성;자세 추정;영상 처리;EPNP;ICP