工业管道的三维建模

1、利用数字摄影测量和激光扫描进行工业管路系统的三维建模2.回顾下摄影测量传感器在获取工业管道系统目标和图像方面的相关文献2.1 背景数字摄影测量已取代以胶片为基础的摄影， 它主要是以数字图像处理的基础。 由于它的高精 确度和较短的周转时间， 它已广泛应用于工业方面。 有两种类型的图像传感器常用于数字近景摄 影测量：数码相机和激光扫描仪。数字摄影测量系统已经大约应用了有 15 年，而激光扫描系统 只是最近才被广泛的应用。为了达到最佳精度， 目标点的使用对一个摄影过程是非常重要的。 近景摄影测量中有两种测 量目标类型： 天然目标和人工目标。工业厂房中有许多管道系统， 包含好几种不同重复类型的物 体，

2、如圆筒，盒状，球体等。管路一般由直线型或（弯曲型）管道，T 型接口和阀门组成。这些特点使得它们作为自然目标之一具有很大的优势。另一方面， 在很多情况下，人工目标是以那些 在深色背景上浅颜色或者是浅色背景上的深颜色的回向反射为基础的。2.2 数字近景摄影测量在 20 世纪 80 年代早期， 精密工程部门提出了三维（ 3D ）坐标测量系统的概念。数字近景摄 影是一个迅速发展的技术，它涵盖了高精度和低精度测量和计算机视觉。在数字近景摄影测量， 一种称为电荷藕合器件 （CCD ）的传感器被广泛的使用， 并且后来随着 CCD 阵列的出现和发展， 其空间分辨率有了很大的提高。在过去的十年里， CCD 传感

3、器已经发展到一个分辨率有显著提 高的新阶段。例如，柯达 DCS Prol4n 数码相机的像素为 13.89 万（ Le. ，4500 列 x3000 像素的 行）。为了选取合适的数码相机，应考虑以下条件： CCD 阵列的大小，灯光和背景对比度的大小，有 效的国际标准化组织（ ISO ）的编号及快门速度和精确的相机校准。2.2.1 自动化数字近景摄影测量 近景数字摄影测量系统一般以以下两种方式使用： “离线式” 测量系统或实时测量系统。 “离线式” 测量系统即非实时系统， 其中最后的测量结果来自于所记录的一系列按照顺序获取的图像和采用 多摄站式三角测量得到的结果。在离线系统的情况下，一般都采用具

4、有反光性人工目标 采用数码相机的好处之一是使用图像自动测量技术， 如重心法和模板匹配方法。 可以对每个图像 的像点进行测量， 基于点的标记， 可以很方便确定像点间的对应关系。如果物点的坐标是不可用 的，采用手工进行点的识别过程就很有必要。另一方面，如果初步所估计的物点的 XYZ 坐标点 是可用的， 那么只有四个控制点是必要的。在测量的过程中， 摄站的外方位元素可以确定并且可 以预见图像每个目标点的位置。2.2.2 在图像空间中的三维坐标测量 摄影测量是一个对三维坐标进行测量的技术，它使用获取的像片和图像作为其基本的测量手段。 在摄影测量中，三角测量是其基本原理。像点都是物点上的光线经过摄站后沿

5、直线投影形成的。 这些光线相交继而产生所感兴趣的三维坐标。物点和图像点之间的数学关系即常说的共线性定 理。共线性方程组包含相机的六个参数：三个平移参数及三个旋转参数，如方程（ 2.1a ）所示和 （ 2.1b ）。2.1为了取得较高精度，就必须考虑视场（ FOV ）、曝光时间和调焦的大小。这里所说的视场就是相 机“所能看到的范围大小” ，是一个关于相机的焦距和数字传感器的物理尺寸的函数。 尺寸大小， 镜头焦距和视场三者之间的关系见图CCD FarmeiObjectFigure 2*1 Schematic Relationships of Camera and FOV图2.1相机与视场之间的关系

6、图解为了获得适当的目标图像，曝光时间的设置是关键的。这对以像素灰度值和通常是地物表面反光所形成的圆形区域边缘为基础进而采用自动获取目标的算法是很重要的。背景曝光度，主要是受控于快门时间，而目标的曝光度主要是由曝光照明（如闪光灯）控制。镜头的焦点是固定在无穷远处，它即是景深。223在图像空间中进行直线测量传统的摄影测量方法依靠控制点，常采用如方程（2.1a）和（2.1b ）所示的共线方程。然而，控制点并不都存在于自然环境中，它们必须使用反光性强的目标标识物或野外实地测量技术（如全站仪）才能被描述岀来。由于对自动化和线特征检测的稳定性要求的不断增加和基于线的数字图像匹配已经成为一个令 人关注的研究

7、领域。空间后方交会法可以通过控制点来解决问题，因为在像方坐标系和物方参考坐标系中，它的坐标都是知道的。一些研究人员提岀了在一些实验中采用准确数据将基于线的透 镜的径向光学畸变的校准和基于点的线性方法的校准进行了比较。基于线特征的摄影测量的一个主要优点是，在每一立体像对中并不需要对许多相应的点都进行 测量，而是图像的观测点只需要在同一核线上进行。基于线特征的摄影测量，其基本思想是对同一条核线上的图像上的点、具有三维坐标的关于线的未知参数和图像中已知定向参数之间关系基 础上的测量（Tommaselli ，2000年）。在像空间上的直线方程如方程（2.2）所示和参数间关系可以用方程（2.3 ）进行表

8、示。cos v x - sin - - 0（2.2）y = ax b（2.3）其中，： =tan，-：是沿着x轴顺时针旋转形成的夹角。图2.2所表示的方程如下：tan v - -cot a，t a na = -c o t(2.4)a = _c o t u t a na ， b = ：?/ s in - - ：? / c o sa (2.5)对近似于垂直的直线可以用下面一个不同的方程表示：x = a y 亠 b(2.6)在像空间平面上的法向矢量 可以表述为A f cos 寸7)T N =B=f sin 日C1-P其中，f是相机的焦距大小。2.2所示第一步是采用基于图像的灰度的保存在像空间中的直线的法向几何元素和参数表示如图我们可以使用图像处理中的一些方法来提取图像中的直线。边缘的平滑滤波的方法。通过使用边缘检测算法，部分线段就可以拿来使用。方法之一是在等距的空间间隔上用一些模板对图像进行卷积运算从而来计算一些已