Nghiên cứu thu nhận bề mặt ba chiều của chi tiết cơ khí bằng công nghệ ánh sáng cấu trúc sử dụng phương pháp kết hợp gray coding + line shift

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN NGỌC TÚ NGHIÊN CỨU THU NHẬN BỀ MẶT BA CHIỀU CỦA CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG CÔNG NGHỆ ÁNH SÁNG CẤU TRÚC SỬ DỤNG PHƢƠNG PHÁP KẾT HỢP (GRAY CODING + LINE SHIFT) Chuyên ngành: KỸ THUẬT CƠ KHÍ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC KỸ THUẬT CƠ KHÍ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS NGUYỄN THỊ PHƢƠNG MAI Hà Nội – Năm 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài nghiên cứu riêng Tất kết nghiên cứu, số liệu đƣa luận văn kết trình thu thập từ thực nghiệm Các số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố cơng trình khác Hà Nội, ngày tháng năm 2015 Học viên Nguyễn Ngọc Tú MỤC LỤC PHỤ LỤC BÌA…………………………………………………………… 1 LỜI CAM ĐOAN 2 MỞ ĐẦU Chƣơng 1: TỔNG QUAN PHƢƠNG PHÁP KẾT HỢP GRAY CODE VÀ LINE SHIFT CHO THU NHẬN BỀ MẶT 3D 11 1.1 Tổng quan hệ thống thu nhận ảnh ba chiều 11 1.2 Phƣơng pháp gray code kết hợp xử lý dịch chuyển đƣờng 13 Chƣơng 2: CƠ SỞ TỐN HỌC VÀ MƠ HÌNH THỰC HIỆN TRONG PHƢƠNG PHÁP GRAY CODE KẾT HỢP LINE SHIFT 17 2.1 Mơ hình thu ảnh camera 17 2.2 Mơ hình xác định chiều sâu điểm hệ stereo 19 2.3 Cấu hình hệ thống .20 2.4 Sơ đồ bƣớc thực 21 2.5 Tạo mã Gray-code 22 2.6 Xác định vùng chiếu sáng từ projector .33 2.7 Giải mã Gray code 35 2.8 Xác định thông số hệ thống 42 2.9 Phục hồi thông tin cho điểm ảnh 49 2.10 Tạo vân dịch chuyển đƣờng .50 2.11 Bộ dò đỉnh vạch chiếu 52 2.12 Xây dựng đám mây điểm 3D 54 Chƣơng 3: XÂY DỰNG PHẦN MỀM THU NHẬN ẢNH 3D 58 3.1 Giới thiệu chung cho phần mềm thu nhận 58 3.2 Xây dựng giao điện chung cho phần mềm 58 3.3 Thiết lập thông số cho uvc-camera 61 3.4 Thiết lập thơng số cho tính tốn nội suy 62 3.5 Các chức khác 63 3.6 Sơ đồ xử lý hiệu chuẩn hệ thống 63 3.7 Sơ đồ thuật tốn thu nhận tính tốn 3D 64 3.8 Kết luận 64 Chƣơng 4: HIỆU CHUẨN HỆ THỐNG VÀ KẾT QUẢ 66 4.1 Xác định khoảng làm việc hệ thống 66 4.2 Xác định độ xác hệ thống 68 4.3 Xác định ảnh hƣởng góc quay với trục Z 71 4.4 Thông số chung hệ thống quét 3D .73 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .77 TÀI LIỆU THAM KHẢO 79 DANH MỤC HÌNH Hình 1-1 Phân loại kỹ thuật sử dụng ánh sáng có cấu trúc .12 Hình 1-2: Mơ hình hệ thống thu nhận ảnh 3D 14 Hình 1-3 Vân nhị phân mã hóa mức xám cho hình ảnh 3D 15 Hình 2-1 Mơ hình hóa q trình thu ảnh từ vật camera .17 Hình 2-2 Xác định tham số bên camera 18 Hình 2-3 Mơ hình xác định chiều sâu hệ stereo camera 19 Hình 2-4 Sơ đồ ngun lý hệ thống, mơ hình thực nghiệm thu nhận 3-D 20 Hình 2-5 Sơ đồ xử lý Line Shift 21 Hình 2-6 Chuỗi ảnh Gray code chiếu đối tƣợng 23 Hình 2-7 Minh họa vân chiếu Gray code 10 bit 23 Hình 2-8 Các ảnh vân chiếu m Gray code với 10 bit 24 Hình 2-9 Ảnh m Gray sau phân loại pixel 36 Hình 2-10 Hình ảnh vân chiếu lên hoạt cảnh lấy mẫu 36 Hình 2-11 Phƣơng pháp ngƣỡng đơn 37 Hình 2-12 Luật phân loại điểm ảnh 38 Hình 2-13 Minh họa kết trình phân loại pixel gián tiếp 38 Hình 2-14 Minh họa nguyên lý hiệu chuẩn hệ thống 43 Hình 2-15 Mẫu vân Gray code (phía trên) line shift (phía dƣới) với n=32 50 Hình 2-16 a) Vị trí sub pixels qua nội suy tuyến tính, b) Khoảng biên độ rộng dịch chuyển đƣờng với gray code .53 Hình 2-17 Biểu đồ biểu diễn đỉnh vạch sáng 54 Hình 2-18 Minh họa hình học phƣơng pháp đạc tam giác 55 Hình 2-19 Phƣơng pháp xấp xỉ cho hai đƣờng thẳng cắt 55 Hình 2-20 Ảnh chi tiết khí .56 Hình 2-21 Ảnh chi tiết khí .57 Hình 3-1 Giao diện phần mềm tính tốn 3D 59 Hình 3-2 Phần hiển thị 2D cho ảnh giải mã 60 Hình 3-3 Hiển thị ảnh 3D sau tính tốn 60 Hình 3-4 Module điều khiển camera 61 Hình 3-5 Thiết lập thơng số tính tốn .62 Hình 3-6 Sơ đồ hiệu chuẩn hệ thống 63 Hình 3-7 Sơ đồ tính tốn 3D .64 Hình 4-1 Dƣỡng chuẩn để xác định độ xác hệ thống liệu 3D thu đƣợc 66 Hình 4-2 Mặt phẳng P1 mặt phẳng P2 thu đƣợc sau áp dụng phƣơng pháp RANSAC lọc mặt phẳng 66 Hình 4-3 Mơ hình hệ thống xác định khoảng làm việc .67 Hình 4-4 Mơ hình xác định khoảng cách phân đoạn đám mây điểm 68 Hình 4-5 Mơ hình hệ thống xác định độ xác 68 Hình 4-6 Mơ hình xếp mẫu chuẩn 69 Hình 4-7 Đám mây điểm 3D thu đƣợc 69 Hình 4-8 Tạo lƣới điểm .69 Hình 4-9 Độ lệch tƣơng đối tạo mặt phẳng từ đám mây điểm bậc .70 Hình 4-10 Các mặt phẳng theo phƣơng pháp tuyến 70 Hình 4-11 Đo khoảng cách mặt phẳng bậc .70 Hình 4-12 Biểu đồ độ biến thiên giá trị đo bậc 71 Hình 4-13 Sơ đồ đo xác định ảnh hƣởng góc quay 72 Hình 4-14 Các tham số đo sử dụng phần mềm Gom inspect 72 Hình 4-15 Biểu đồ độ lệch phép đo so với giá trị thực .73 Hình 4-16 Đám mây điểm 3D 74 Hình 4-17 Bề mặt tạo lƣới CATIA 74 Hình 4-18 Đám mây điểm chi tiết vỏ van khí 74 Hình 4-19 Đo thử chi tiết .75 Hình 4-20 Đo thử chi tiết .75 DANH MỤC BẢNG Bảng 2-1 Bảng mã Gray code 22 Bảng 2-2 Bảng m Gray code đƣợc mã hóa ánh sáng 23 Bảng 2-3 Mẫu ảnh vân Gray code hình chụp vân từ vật 28 Bảng 2-4 Ảnh vân vật thể khác 32 Bảng 2-5 Thực nghiệm xác định ngƣỡng chênh lệch .41 Bảng 2-6 Thực nghiệm hiệu chuẩn với máy chiếu Mitsumi .46 Bảng 2-7 So sánh giá trị tọa độ thực Line Shift tọa độ không sử dụng Line Shift 54 Bảng 4-1 Giá trị trung bình sai lệch .67 Bảng 4-2 Kết đo giá trị độ lệch .71 Bảng 4-3 Bảng thông số đo với góc quay khác 73 Bảng 4-4 Bảng kết đo thử mẫu khí 76 Bảng 4-5 Bảng thông số thực nghiệm hệ thống thu nhận 3D 76 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Trong sản xuất đại, hệ thống tự động kiểm tra đo lƣờng có vai trị quan trọng cho mục đích tăng suất lao động, nâng cao chất lƣợng sản phẩm, giảm chi phí sản xuất, làm việc điều kiện môi trƣờng khắc nghiệt… Thông tin đầu vào hệ thống tự động hóa phần nhiều thơng tin hình ảnh, thơng tin sau đƣợc thu nhận xử lý để đƣa liệu cần thiết phục vụ cho mục đích nhƣ: Đo lƣờng, điều khiển, kiểm tra tự động… Việc nghiên cứu phƣơng pháp, chế tạo thiết bị thu nhận thơng tin hình học 3D chi tiết khí cơng nghệ ánh sáng cấu trúc, sử dụng phƣơng pháp kết hợp Gray coding + Line shift giúp cho ta đo đạc bề mặt phức tạp rút ngắn thời gian thiết kế ngƣợc, có áp dụng cho gia công khuôn mẫu, gia công đặc biệt… Mục đích nghiên cứu Đề tài “Nghiên cứu thu nhận bề mặt ba chiều chi tiết khí công nghệ ánh sáng cấu trúc sử dụng phương pháp kết hợp (Gray coding + Line shift)” đƣợc nghiên cứu nhằm mục đích tiếp cận cơng nghệ thu nhận hình ảnh ba chiều giới, làm rõ bƣớc thực cụ thể cho trình thu nhận Đánh giá chất lƣợng phƣơng pháp, xác định mục tiêu ứng dụng đời sống sản xuất Bên cạnh đề tài sở để nghiên cứu phƣơng pháp khác nhóm cơng nghệ ánh sáng cấu trúc Nội dung nghiên cứu Xuất phát từ đề tài nghiên cứu, luận văn có nội dung nhƣ sau: - Nghiên cứu sở toán học phƣơng pháp Graycode - Nghiên cứu sở toán học phƣơng pháp xử lý dịch chuyển đƣờng, nâng cao độ xác subpixel sử dụng bình phƣơng cực tiểu parabol - Nghiên cứu lọc cho trình tiền xử lý - Xây dựng phần mềm thu nhận ảnh ba chiều cho chi tiết khí - Chế tạo lắp đặt hệ thiết bị thí nghiệm đồng với phần mềm xử lý - Thu nhận số mẫu ba chiều chi tiết đánh giá chất lƣợng hệ Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Đối tƣợng nghiên cứu: Xác định thông tin điểm ảnh truyền từ projector thu lại từ camera với độ xác sub-pixel Phạm vi nghiên cứu: Xây dựng hệ thí nghiệm cho thu nhận, đo đạc thơng số hình học 3D chi tiết khí đánh giá thông số hệ thống Phƣơng pháp nghiên cứu: Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với nghiên cứu thực nghiệm Nghiên cứu lý thuyết để tìm hiểu mối quan hệ yếu tố tác động đến trình thu nhận thông tin điểm ảnh camera projector Thực nghiệm quét thử so sánh mẫu chuẩn để đánh giá hệ thống Ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn luận văn Ý nghĩa khoa học: - Bằng phƣơng pháp nghiên cứu sở lý thuyết kết hợp với thực nghiệm, luận văn đ đƣa đƣợc hệ thống quét thu nhận thông tin 3D bề mặt từ sở toán học Kết nghiên cứu làm sáng tỏ nghiên cứu lý thuyết q trình thu nhận 3D cơng nghệ ánh sáng cấu trúc Ý nghĩa thực tiễn: - Kết nghiên cứu nhằm chứng minh phƣơng pháp thu nhận có độ xác cao, có ý nghĩa thực tiễn nghiên cứu khoa học nhƣ sản xuất - Làm sở cho việc nghiên cứu vấn đề khác phƣơng pháp đo không tiếp xúc bề mặt - Kết nghiên cứu sở để chế tạo thiết bị phục vụ cho kỹ thuật qt 3D, đo lƣờng hình học cơng nghiệp Để hồn thành đƣợc luận văn, tơi đ đƣợc giúp đỡ tận tình hƣớng dẫn PGS.TS NGUYỄN THỊ PHƢƠNG MAI thầy cô Bộ môn Cơ khí xác & Quang học Viện Cơ khí Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội; Các đồng nghiệp Trung tâm Quang Điện Tử - Viện Ứng Dụng Công Nghệ Tôi xin đặc biệt cảm ơn đến thầy cô đồng nghiệp trên! Do hạn chế thời gian, trang thiết bị kinh nghiệm nghiên cứu nên luận văn không tránh khỏi thiếu sót, kính mong Thầy, Cơ bạn đồng nghiệp đóng góp ý kiến giúp đỡ để luận văn đƣợc hồn thiện Tơi xin chân thành cảm ơn! 10 nghiệm xác định thông số tối ƣu theo báo cáo chƣơng Các lỗi trình thực thi chƣơng trình đ đƣợc kiểm sốt khơng để xảy lỗi Trong thời gian tới, xây dựng phiên cho hệ điều hành khác nhƣ Window Ubuntu, ƣu tiên cho HĐH Window để hƣớng tới phổ biến thƣơng mại phần mềm 65 Chƣơng 4: HIỆU CHUẨN HỆ THỐNG VÀ KẾT QUẢ 4.1 Xác định khoảng làm việc hệ thống Để xác định khoảng cách tối ƣu, thực thí nghiệm theo phƣơng pháp sử dụng khối hình hộp chuẩn đo lƣờng với chiều dày s = 20 mm, chiều dài l = 160 mm, chiều rộng w = 140mm Nhằm đánh giá độ xác kết đo với chiều dày chuẩn d, đặt chi tiết lên phẳng đƣợc coi mặt (background), vector pháp tuyến phẳng song song với trục Z tọa độ hệ thống Áp dụng phƣơng pháp đo chiều sau d vật mẫu dựa khoảng cách từ điểm đến mặt phẳng Hình 4-1 Dƣỡng chuẩn để xác định độ xác hệ thống liệu 3D thu đƣợc Sau có đƣợc liệu 3D ta sử dụng phƣơng pháp RANSAC để xác định hệ số theo công thức dƣới dạng mặt phẳng cho mặt P1 mặt P2 theo hình 4-4 a) b) Hình 4-2 Mặt phẳng P1 mặt phẳng P2 thu đƣợc sau áp dụng phƣơng pháp RANSAC lọc mặt phẳng Để xác định khoảng làm việc hệ thống, sử dụng mẫu chuẩn với chiều dày lần lƣợt d = 10.2 mm, 15.85 mm, 20.44 mm, 30.2 mm, 40.83 66 mm, 50.93 mm, mẫu đƣợc xếp tầng từ mặt phẳng (background) Hình 4-3 Mơ hình hệ thống xác định khoảng làm việc Nhằm xác định khoảng làm việc l đƣợc xác định từ khoảng cách hệ quang học camera tới vật mẫu đảm bảo độ xác nhỏ 5% so với độ lệch khoảng đo trung bình, kết cho thí nghiệm đƣợc biểu diễn bảng Chiều cao dƣỡng chuẩn (mm) Chiều cao trung bình đo đƣợc (mm) Sai lệch (mm) Sai lệch (%) 10 8.85 - 1.15 11.5 15 15.75 0.75 25 26.20 1.2 4.8 40 41.85 1.85 4.6 Bảng 4-1 Giá trị trung bình sai lệch 67 Hình 4-4 Mơ hình xác định khoảng cách phân đoạn đám mây điểm Nhƣ theo kết ta thấy khoảng hoạt động tối ƣu từ vật tới thiết bị thu từ 200 ~350 mm, khoảng hoạt động ngắn tiêu cự camera projector ngắn-cố định nên vật xa vân chiếu khơng phân biệt rõ bit 0, nên chất lƣợng ảnh giảm Để cải tiến chất lƣợng tiến hành thay đổi khoảng cách lấy nét camera, tƣơng ứng dịch chuyển độ nét cho projector, chiều dài tiêu cự cố định nên không cần hiệu chỉnh lại hệ thống 4.2 Xác định độ xác hệ thống Để đánh giá độ xác thiết bị, tơi sử dụng dƣỡng chuẩn chiều dài khối mẫu Ceramic cấp (của hãng Mitutoyo), xếp theo bậc thang có độ dài tiêu chuẩn lần lƣợt từ dƣới lên trên: 25; 20,2; 17,6; 15 12,9 mm thực lấy mẫu lần nhƣ dƣới Hình 4-5 Mơ hình hệ thống xác định độ xác 68 Hình 4-6 Mơ hình xếp mẫu chuẩn Hình 4-7 Đám mây điểm 3D thu đƣợc Hình 4-8 Tạo lƣới điểm 69 Từ liệu đám mây điểm theo hình 4-7, sử dụng phần mềm GOM Inspect V8 để xây dựng mặt phẳng tham chiếu theo phƣơng pháp xấp xỉ với độ lệch tƣơng đối lớn 0,1447 mm, sau tiến hành đo khoảng cách mặt phẳng Hình 4-9 Độ lệch tƣơng đối tạo mặt phẳng từ đám mây điểm bậc Hình 4-10 Các mặt phẳng theo phƣơng pháp tuyến Hình 4-11 Đo khoảng cách mặt phẳng bậc 70 Bậc Bậc Bậc Bậc 1 Hình 4-12 Biểu đồ độ biến thiên giá trị đo bậc Bảng 4-2 Kết đo giá trị độ lệch Giá trị Đo lần thực Đo lần Đo lần Đo lần Đo lần Độ lệch chuẩn mẫu Độ lệch chuẩn tƣơng đối Hệ số biến động (%) 4,8 4,737 4,906 4,897 4,901 4,923 0,077 0,016 1,6 % 2,6 2,664 2,570 2,587 2,559 2,560 0,044 0,017 1,7 % 2,6 2,517 2,663 2,597 2,634 2,637 0,057 0,022 2,2 % 2,1 2,048 2,172 2,148 2,188 2,213 0,064 0,030 3,0 % 4.3 Xác định ảnh hƣởng góc quay với trục Z Để đánh giá ảnh hƣởng góc quay vật tới độ xác phép đo, ta quay vật với góc khác thực quét mẫu Xác định góc quay cách bình phƣơng cực tiểu tập điểm mẫu với hình trụ, từ tìm phƣơng trình đƣờng tâm Ta coi vị trí thiết bị đo gốc 0, hệ OXYZ, nhƣ dễ dàng tính đƣợc góc quay phƣơng trình đƣờng tâm trục z 71 Hình 4-13 Sơ đồ đo xác định ảnh hƣởng góc quay Hình 4-14 Các tham số đo sử dụng phần mềm Gom inspect STT Giá trị thực Kết đo Góc quay Z Sai lệch mm Sai lệch (%) 72 51.85 51.77 5.3 0.08 0.154 51.85 51.83 15.35 0.02 0.039 51.85 51.86 58.66 0.01 0.019 51.85 51.89 76.73 0.04 0.077 Bảng 4-3 Bảng thông số đo với góc quay khác 51.9 51.88 51.86 51.84 51.82 51.8 Giá trị thực 51.78 Kết đo 51.76 51.74 51.72 51.7 5.3 15.35 58.66 76.73 Hình 4-15 Biểu đồ độ lệch phép đo so với giá trị thực Nhìn vào hình 4-15 ta thấy phép đo xác khoảng từ góc 30 ~60o, sai lệch tăng dần góc quay giảm hƣớng trực diện 900 4.4 Thông số chung hệ thống quét 3D Dƣới số kết mẫu thu nhận từ hệ thống 3D 73 Hình 4-16 Đám mây điểm 3D Hình 4-17 Bề mặt tạo lƣới CATIA Hình 4-18 Đám mây điểm chi tiết vỏ van khí 74 Hình 4-19 Đo thử chi tiết Hình 4-20 Đo thử chi tiết 75 Stt Giá trị thực Kết đo Sai lệch mm Sai lệch (%) 80.8 80.53 0.27 0.334 77.97 77.58 0.39 0.500 75.79 75.69 0.1 0.132 59.9 59.63 0.27 0.451 51.98 51.72 0.26 0.500 49.98 49.72 0.26 0.520 46.9 46.69 0.21 0.448 30.9 30.82 0.08 0.259 17.9 17.9 0.000 Bảng 4-4 Bảng kết đo thử mẫu khí Hệ thu nhận 3D thu đƣợc nghiên cứu xây dựng đạt đƣợc kết đƣợc thể bảng sau: Bảng 4-5 Bảng thông số thực nghiệm hệ thống thu nhận 3D STT Thông số Kết Độ phân giải hệ thống 1280x800 Số điểm ảnh 3D tối đa thu đƣợc 1.024.000 điểm Khoảng cách trung bình điểm 0,142 mm Khoảng cách thu nhận tới camera 250 mm ÷ 350 mm Vùng thu nhận 150x80 mm Độ sai lệch chuẩn 0,044 mm ~ 0.077 mm 76 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận văn đ thực nghiên cứu nắm đƣợc kỹ thuật xử lý Line Shift thể qua phần mềm thu nhận ảnh 3D dựa thiết bị sẵn có - Phần mềm với hệ thiết bị thử nghiệm cho phép thu nhận vật thể có thơng số sau: + Khoảng cách với dải rộng từ 250~350mm + Độ lớn kích thƣớc chi tiết đo từ 20mm 200mm theo vị trí đặt vật + Khoảng cách điểm ảnh trung bình 0.034 mm ~ 0.12 mm + Độ sai lệch chuẩn từ 0.044 ~0.077 mm khoảng đặt vật 250~350mm + Phần mềm thu nhận vật có màu sắc độ tƣơng phản khác cho chất lƣợng tốt Những mặt tồn luận văn chƣa giải nhƣ: + Chƣa thiết lập phƣơng trình tỷ lệ giá trị exposure màu sắc đối tƣợng + Chƣa đánh giá chất lƣợng ảnh vật xa có độ xác cụ thể + Chƣa xử lý nhiễu với vật có độ phản xạ cao… - Về báo: Tôi đ thực đƣợc báo, có báo quốc tế báo nƣớc (1 đ đƣợc chấp nhận cho phép báo cáo Hội nghị khí tồn quốc vào tháng 11 tới) cụ thể nhƣ sau: + Thu nhận bề mặt 3D chi tiết khí cơng nghệ ánh sáng cấu trúc sử dụng phƣơng pháp kết hợp Gray code Line shift PGS TS Nguyễn Thị Phƣơng Mai, TS Phạm Hồng Tuấn, Nguyễn Ngọc Tú Hội Nghị Đo lƣờng toàn quốc lần thứ VI Hà Nội 5/2015 - Synchronization to re-construct 3D surface of machinery components acquired by structured-light technique PGS TS Nguyễn Thị Phƣơng Mai, TS Phạm Hồng Tuấn, Nguyễn Ngọc Tú 12th International Symposium on 77 Measurement Technology and Intelligent Instruments (ISMTII 2015), Taipei, Đài Loan 9/2015 - Nghiên cứu chế tạo thiết bị thu nhận bề mặt 3D chi tiết khí cơng nghệ ánh sáng cấu trúc., PGS TS Nguyễn Thị Phƣơng Mai, TS Phạm Hồng Tuấn, KS Nguyễn Ngọc Tú Hội nghị khí tồn quốc lần thứ IV, TP Hồ Chí Minh 11/2015 Kiến nghị: - Tiếp tục nghiên cứu đánh giá yếu tố ảnh hƣởng tới phép đo mẫu 3D - Nghiên cứu phát triển phƣơng pháp nâng cao chất lƣợng ảnh xử lý đo bề mặt có độ phản xạ cao - Nghiên cứu phƣơng pháp tạo lƣới điểm ghép đám mây điểm thành vật thể hoàn chỉnh - Tối ƣu hóa bƣớc áp dụng xử lý song song GPU để rút ngắn thời gian quét mẫu 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO Jason Geng, “Structured-light 3D surface imaging: a tutorial”, Advances in Optics and Photonics, Vol 3, Issue 2, 128-160, 2011 Jens Gu hring, “Dense 3-D surface acquisition by structured light using off-theshelf components”, Proc SPIE 4309, Videometrics and Optical Methods for 3D Shape Measurement, 220,2000 Yi Xu, Daniel G Aliaga, “Robust pixel classification for 3D modeling with structured light”, in Proceedings of Graphics Interface, 233–240, 2007 Daniel Moreno, Gabriel Taubin, “Simple, Accurate, and Robust ProjectorCameraCalibration”, IEEE, 2012 Second International Conference on,464-471, 2012 S K Nayar, G Krishnan, M D Grossberg, R Raskar, “Fast separation of direct and global components of a scene using high frequency illumination”, ACM Trans on Graphics, 935-944,2006 Z Zhang, “A Flexible New Technique for Camera Calibration”,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1330-1334, 2000 79 ... áp dụng cho gia công khuôn mẫu, gia công đặc biệt… Mục đích nghiên cứu Đề tài ? ?Nghiên cứu thu nhận bề mặt ba chi? ??u chi tiết khí công nghệ ánh sáng cấu trúc sử dụng phương pháp kết hợp (Gray coding. .. Việc nghiên cứu phƣơng pháp, chế tạo thiết bị thu nhận thơng tin hình học 3D chi tiết khí cơng nghệ ánh sáng cấu trúc, sử dụng phƣơng pháp kết hợp Gray coding + Line shift giúp cho ta đo đạc bề mặt. .. thống quét thu nhận thông tin 3D bề mặt từ sở toán học Kết nghiên cứu làm sáng tỏ nghiên cứu lý thuyết q trình thu nhận 3D cơng nghệ ánh sáng cấu trúc Ý nghĩa thực tiễn: - Kết nghiên cứu nhằm chứng