程序聚合 软件案例 复杂曲面类零件的多像距超景深复合原位测量方法

复杂曲面类零件的多像距超景深复合原位测量方法

2026-04-30 09:18:23
行业:物联网、工业互联网
载体:硬件、算法模型
技术:Python、OpenCV

业务和功能介绍

提高大场景下三维测量技术的精度与效率以满足工业检测高效性、准确性的需要。通过多焦距的多幅图像融合从而实现大景深工件的三维重建实现非接触测量。主要包括大物体多景深图像采样系统设计,基于多景深大场景下的三维重建方法开发,图像对齐与融合网络设计。

项目实现

一、 大物体多景深图像采样系统设计
1. 大景深光学系统,以多个感光芯片近似模仿曲面视网膜成像机制。设计对比近似模仿方案,拟定通过设计不同光路长度的分光镜,实现不同像距的图像的获取,以拓展成像深度。
2. 分光棱镜,将镜头采集到的光线分割为相同的三束光线,保持光透率和偏振并改变光的传播方向。
3. 相机零件:相机箱体、分光棱镜套筒、L型支架、机身卡口等等。
二、 基于多景深大场景下的三维重建方法开发
1. 结构光三维重建系统,采集的大景深图像自动生成三维点云模型,手动标点实现物体的非接触测量。
2. 系统标定,将多个相机与投影仪同时标定,得到精确的位置关系。
三、 图像对齐与融合网络设计
1. 图像对齐网络模型,将采集抖动的图像进行粗对齐与精细对齐,提高图像对齐质量。
2. 决策图融合模型,将不同焦点的图像进行融合,并生成全聚焦的图像。

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阿泽
30天前活跃
方向: 人工智能-计算机视觉与图像处理、嵌入式-系统集成和平台开发、
交付率:100.00%
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