项目名称: 基于多目视觉的复杂管路数字化快速检测新方法研究

项目编号: No.51305031

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 机械、仪表工业

项目作者: 刘少丽

作者单位: 北京理工大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 管路实物检测是保证管路制造质量和实现无应力装配目标的不可缺少的最有效手段。随着复杂机电产品的小型化、轻量化方向发展,管路的空间形状越来越复杂,传统的管路检测方法已经无法满足工程需要。本项目拟提出一种基于多目视觉的大尺寸复杂管路快速检测新方法,系统探索该方法中的检测与三维重建相关理论与方法,开展多目数据采集、拼接与冗余数据处理、多目标定、特征提取、立体匹配等技术研究,突破基于测量域的多视点优化布局、基于空间曲线的多视点融合、基于中心线立体匹配的管路三维重建、基于CAD三维模型的管路接头和连通的识别重建、以及测量误差分析与建模技术等关键实现技术。最后研制原型系统并开展应用验证,实现复杂管路的精确测量与三维显示,为最终实现管路一次装配成功和无应力装配提供新的检测方法和手段。

中文关键词: 机器视觉;管路;三维重建;特征识别;在线检测

英文摘要: The detection of pipelines is the most effective means to ensure the pipeline's manufacturing quality and to realize the stress-free assembly target.Along with the complex electromechanical products becoming smaller and lighter, the spatial shape of the pipelines is more and more complex. Then, the traditional detection methods of pipelines have been unable to meet the needs of engineering. This project proposes a new method based on multi-vision for large-size complex pipeline's rapid detection.The theory and methods for detection and three-dimensional reconstruction are researched in this project. The multi-mesh data acquisition, stitching and redundant data processing, calibrating, feature extraction, stereo matching technology will be researched.The key technologies will be break, such as the optimization of multi-view layout based on measurment domain, the pipeling's three-dimensional reconstruction based on the centerline's stereo matching, the pipeline's joints and connectivity identification and reconstruction based on CAD model, and the analysis and modeling techniques for measurment error. Finally,the prototype system will be developed and the verification of application will be carried out.The complex pipelines' accurate measurement and 3D display will be realized. This project will provide a new

英文关键词: machine-vision;tube;3D reconstruction;feature recognition;online inspection

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

机器视觉通常用于分析图像,并生成一个对被生成图像物体或场景的描述,这些描述最终用于辅助或决定机器人控制决策。 一门基于计算机图像识别和分析的技术。主要用于自动检测,流程控制或机器人引导等。
机器学习中原型学习研究进展
专知会员服务
45+阅读 · 2022年1月18日
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月16日
基于RGB-D图像的语义场景补全研究进展综述
专知会员服务
27+阅读 · 2021年11月8日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年7月25日
专知会员服务
7+阅读 · 2021年6月19日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年5月21日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
101+阅读 · 2020年11月27日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月1日
计算机视觉中的传统特征提取方法总结
极市平台
1+阅读 · 2021年12月9日
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
12+阅读 · 2020年3月17日
计算机视觉方向简介 | 基于单目视觉的三维重建算法
计算机视觉life
30+阅读 · 2019年4月9日
【机器视觉】表面缺陷检测:机器视觉检测技术
产业智能官
25+阅读 · 2018年5月30日
Maplab:研究视觉惯性建图和定位的开源框架
泡泡机器人SLAM
15+阅读 · 2018年4月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
37+阅读 · 2021年9月28日
Arxiv
17+阅读 · 2021年2月15日
Deep Face Recognition: A Survey
Arxiv
17+阅读 · 2019年2月12日
Self-Driving Cars: A Survey
Arxiv
41+阅读 · 2019年1月14日
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月17日
小贴士
相关VIP内容
机器学习中原型学习研究进展
专知会员服务
45+阅读 · 2022年1月18日
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月16日
基于RGB-D图像的语义场景补全研究进展综述
专知会员服务
27+阅读 · 2021年11月8日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年7月25日
专知会员服务
7+阅读 · 2021年6月19日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年5月21日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
101+阅读 · 2020年11月27日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月1日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员