CHƯƠNG 3. Nâng cao chất lượng quá trình số hóa bề mặt 3D
3.1 Hai phương pháp giảm ảnh hưởng của phản xạ bề mặt . 74
3.1.2 Phương pháp ghép đám mây điểm bù vùng trống dữ liệu 82
Qua kết quả thực nghiệm ở phần 2.4 trong chương 2, đám mây điểm thu được của các vật liệu có hệ số phản xạ bề mặt lớn ví dụ như nhôm sẽ có những vùng không có dữ liệu. Có thể nhận thấy rằng, hệ số phản xạ bề mặt phụ thuộc vào rất nhiều tham số, trong đó có góc tới. Các vùng không có dữ liệu trên bề mặt thu được có liên quan đến góc giữa tia sáng IR chiếu từ nguồn sáng và góc thu của máy ảnh IR. Xuất phát từ thực tế, khi di chuyển đối tượng quét, máy ảnh Kinect v2 chụp được các vùng khác nhau của đối tượng như minh họa trong hình 3.12. Do đó, vùng trống dữ liệu do ảnh hưởng của phản xạ bề mặt của đám mây điểm này sẽ được bù với vùng có dữ liệu ở đám mây điểm khác. Sử dụng quá trình ghép đám mây điểm, các đám mây điểm trên sẽ được kết hợp với nhau thành đám mây hoàn chỉnh.
-60 -40 -20 0 20 40 60
-20 0 20 40 60 80 100
(a) Vị trí ban đầu
-60 -40 -20 0 20 40 60
-20 0 20 40 60 80 100
(b) Vị trí quay 180◦
Hình 3.12: Đám mây điểm thu được khi khảo sát vùng trống dữ liệu trong dịch chuyển quay
Khó khăn lớn nhất trong việc ghép các đám mây dữ liệu thu được chính là mỗi lần quét được thực hiện trên một hệ tọa độ khác nhau. Trong một số trường hợp, đối tượng được di chuyển đến các vị trí khác nhau trong suốt quá trình quét và được kiểm soát bởi máy tính. Khi đó yêu cầu kết quả thu được tại các vị trí quét khác nhau phải có cùng độ chính xác. Đây là trường hợp khi đối tượng đặt trên một bàn xoay hoặc dịch chuyển tịnh tiến và được điểu khiển bằng máy tính. Do đó, việc ghép hai đám mây điểm bù vùng trống dữ liệu chính là thực hiện một phép biến đổi hệ trục tọa độ tương đối của đám mây điểm này sang
đám mây điểm khác và sau đó kết nối hai đám mây điểm với nhau. Không mất tính tổng quát, giả sử đám mây điểm ban đầu và đám mây điểm sau khi biến đổi hệ trục tọa độ của đám mây điểm dịch chuyển lần lượt được gọi là PM và PD. Công thức của phép biến đổi hệ trục tọa độ tương đối có thể được viết
PD =RPM +T (3.1)
trong đó R và T lần lượt là ma trận quay và ma trận tịnh tiến của phép biến đổi hệ trục tọa độ.
Quy trình thực hiện ghép đám mây điểm bù vùng phản xạ bao gồm các bước dưới đây:
1. Xác định vùng trống dữ liệu trên đám mây điểm tham chiếu;
2. Lựa chọn dịch chuyển tương đối giữa đối tượng quét và thiết bị quét;
3. Tính toán các ma trận quay R và tịnh tiến T trong phép biến đổi hệ trục tọa độ tương đối;
4. Thực hiện chuyển đổi hệ tọa độ tương đối của đám mây điểm dịch chuyển theo công thức 3.1;
5. Hợp nhất đám mây điểm dịch chuyển vừa thu nhận được với đám mây điểm tham chiếu;
3.1.2.2. Mô tả thí nghiệm
Cũng tương tự như thí nghiệm trong mục 3.1.1, mục đích của thí nghiệm này nhằm khảo sát khả năng của phương pháp ghép đám mây điểm bù vùng trống dữ liệu trong việc giảm ảnh hưởng của phản xạ bề mặt. Kết quả của thí nghiệm sẽ được đánh giá thông qua hai yếu tố, thứ nhất là hình dạng ban đầu của vật mẫu có được biểu diễn rõ ràng qua các điểm thu được hay không và thứ hai là mật độ điểm trong dữ liệu đám mây điểm bị ảnh hưởng như thế nào. Ngoài ra, các thông số liên quan đến độ sâu của các điểm trong đám mây điểm cũng được xem xét.
Để thực hiện khảo sát ghép đám mây điểm bù vùng trống dữ liệu, chi tiết vật liệu nhôm có kích thước 120mm×120mm×14mm được lựa chọn. Trong kết quả thực nghiệm ở thí nghiệm phần 2.4, các đám mây điểm của vật mẫu nhôm có rất nhiều vùng trống dữ liệu, cả trong vùng trung tâm cũng như ngoài cạnh của vật mẫu. Thí nghiệm đầu tiên trong phần này sẽ khảo sát dịch chuyển tịnh tiến. Cụ thể, sử dụng các điều kiện thí nghiệm tương tự như trong phần 2.4, vật mẫu sẽ được đặt ở các vị trí khảo sát 5, 6, 8, 9 như minh họa trong hình 2.25.
Khi dịch chuyển vật mẫu từ vị trí này sang vị trí khác, vật mẫu không thực hiện chuyển động quay.
Tiếp theo, thí nghiệm khảo sát dịch chuyển quay, vật mẫu được chọn sẽ xoay tròn 360◦ theo trục quay là trục quang học của cảm biến IR. Chi tiết được đặt trên một bàn xoay, tự động xoay một góc10◦ sau bốn giây, được minh họa như
hình 3.13. Khoảng cách từ mặt phẳng tham chiếu gắn với bàn xoay tới gốc tọa độ của hệ tọa độ máy ảnh là 1086,1mm.
Hình 3.13: Hệ thống cơ khí hỗ trợ quá trình thu thập dữ liệu
Phần mềm KSCAN3D tiếp tục được sử dụng để thu nhận dữ liệu các đám mây điểm ở thí nghiệm này. Sau đó việc ghép đám mây điểm được thực hiện bởi thuật toán 3.1. Dựa vào thuật toán này, các chương trình Matlab được viết và trình bày trong mục phụ lục 3.1 và 3.2.
Thuật toán 3.1 Ghép hai đám mây điểm
INPUT : P ointCloudA: Đám mây điểm tham chiếu, P ointCloudB: Đám mây điểm dịch chuyển
OUTPUT: pointCloud: Đám mây điểm tổng hợp
1: Nhập hai đám mây điểm
2: Gán đám mây điểm tham chiếu
3: Tính toán ma trận quay R và ma trận tịnh tiến T
4: Thực hiện phép biến đối hệ trục tọa độ tương đối theo câu lệnhpctransform
5: Hợp nhất hai đám mây điểm theo câu lệnh pcmerrge
3.1.2.3. Kết quả và đánh giá
Sau khi thu nhận được toàn bộ 4 đám mây điểm ở 4 vị trí khảo sát theo dịch chuyển tịnh tiến, trước khi ghép, các đám mây điểm được lọc bởi khối lọc 130mm×130mm×10mm để loại bỏ các điểm ở mặt phẳng tham chiếu và môi trường xung quanh. Kết quả của việc ghép đám mây điểm bù vùng trống dữ liệu khi vật mẫu dịch chuyển tịnh tiến được minh họa trong hình 3.14. Đám mây điểm này thể hiện khá rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu. Qua so sánh với các
đám mây điểm ở các hình 2.30a, 2.31a,2.33a và 2.34a, các vùng trống dữ liệu ở khu vực trung tâm của bề mặt quét đã được bù bởi quá trình ghép đám mây điểm, tuy nhiên vẫn tồn tại một số vùng trống dữ liệu ở khu vực biên giới của bề mặt đã không được bù dữ liệu. Đám mây điểm sau khi ghép có chứa 3141 điểm.
Về thông số độ sâu, giá trị độ sâu trung bình của các điểm trong đám mây điểm sau khi ghép là 1251mmvà độ lệch chuẩn của các giá trị độ sâu là 1,79mm.
-60 -40 -20 0 20 40 60
-20 0 20 40 60 80 100
Hình 3.14: Đám mây điểm sau khi ghép để bù vùng trống dữ liệu theo dịch chuyển tịnh tiến
Sau khi thu nhận được toàn bộ 36 đám mây điểm ở 36 vị trí khảo sát theo dịch chuyển quay, trước khi ghép, các đám mây điểm được lọc bởi khối lọc 900mm×900mm×10mm để loại bỏ các điểm các điểm ở mặt phẳng tham chiếu và môi trường xung quanh. Đám mây điểm sau khi ghép được biểu diễn trong hình 3.15. Đám mây điểm này thể hiện chưa rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu, chỉ được một một số khu vực. So sánh với kết quả đám mây điểm ở hình 3.12 ta thấy hầu hết các vùng trống dữ liệu ở khu vực trung tâm của bề mặt quét đã được bù bởi quá trình ghép đám mây điểm. Tuy nhiên, vẫn còn khá nhiều vùng trống dữ liệu ở khu vực biên giới của bề mặt đã không được bù dữ liệu, nguyên nhân là do, quá trình số hóa tại các vị trí khảo sát đã không thu được dữ liệu cần thiết để bù dữ liệu cho vùng trống. Đám mây điểm thu được chứa 20459 điểm. Về thông số độ sâu, giá trị trung bình độ sâu của các điểm trong đám mây điểm là 1072,5mmvà độ lệch chuẩn là 1,88mm.
Như vậy việc đăng ký đám mây điểm để bù vùng trống dữ liệu sẽ phù hợp
-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80
-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80
Hình 3.15: Đám mây điểm sau khi ghép để bù vùng trống dữ liệu theo dịch chuyển quay
với quá trình số hóa bề mặt khi các vùng trống dữ liệu không quá lớn, các vùng trống không ở biên giới của bề mặt. Hơn nữa, phương pháp ghép đám mây điểm thực hiện tính toán trong một khoảng thời gian khoảng 5 phút cho quá trình ghép đám điểm. Nếu chi tiết có kích thước lớn, mật độ điểm tăng lên, thời gian tính toán sẽ tăng rất nhanh. Vì vậy, có thể áp dụng các thuật toán xác định biên dạng của vùng trống dữ liệu để giảm thời gian tính toán trong quá trình ghép đám mây điểm.