CHƯƠNG 2. Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình số hóa bề mặt 3D chi tiết cơ khí sử dụng Kinect v2 43
2.4 Ảnh hưởng do phản xạ của bề mặt đối tượng quét
2.4.4 Kết quả và đánh giá
Quá trình thực nghiệm được tiến hành lần lượt theo thứ tự vật liệu nhôm, thép, nhựa đồng thời chi tiết được đặt lần lượt theo vị trí từ 1 đến 9 như đã thiết lập trong hình 2.25. Kết quả thực nghiệm được lọc dữ liệu theo khối hình hộp có kích thước 130mm×130mm×10mm để thu được đám mây điểm cho bề mặt được quét120mm×120mm của vật mẫu.
Đối với vật liệu nhựa, tất cả các vị trí đều không thu được đám mây điểm trong khu vực đã lọc. Sử dụng khối lọc130×130×30mm, giá trị trung bình của tọa độ trục z các điểm trong đám mây điểm thu được là 1267,3mm, gần bằng giá trị khoảng cách tham chiếu từ gốc tọa độ hệ trục tọa độ máy ảnh tới mặt phẳng tham chiếu. Dường như vật liệu nhựa đã bị tia IR xuyên qua, đám mây điểm thu được có giá trị tọa độ trục z tương ứng với giá trị khoảng cách từ gốc tọa độ hệ trục tọa độ máy ảnh tới mặt phẳng tham chiếu. Chính vì vậy, muốn sử dụng thiết bị Kinect v2 để tái tạo hình học bề mặt các sản phẩm cơ khí vật liệu nhựa, cần phải xây dựng nghiên cứu độ dày bị xuyên thủng của các chi tiết vật liệu nhựa, qua đó làm cơ sở lý thuyết để xây dựng thuật toán bù khoảng cách khi quét nhằm thu được kết quả chính xác hơn.
Để tiện so sánh mức độ ảnh hưởng của độ phản xạ bề mặt theo vật liệu, kết quả các đám mây điểm ở vị trí số 1 được minh họa trong hình 2.26. Cụ thể, đám mây điểm thu được của vật liệu nhôm có 206 điểm và của vật liệu thép là 171 điểm. Cả hai đám mây điểm thu được đều không thể hiện rõ hình dạng ban đầu, rất nhiều vùng trống dữ liệu (flying fixels). Về thông số độ sâu, độ sâu trung bình đám mây điểm thu được của vật liệu nhôm là 1251,3mm, với độ lệch chuẩn là 2,35mm. Độ sâu trung bình đám mây điểm thu được của vật liệu thép là 1250,8mm, với độ lệch chuẩn là 2,34mm.
Tương tự, kết quả đám mây điểm ở vị trí số 2 được mô tả trong hình 2.27.
Trong đó, số điểm thu được của đám mây điểm vật liệu nhôm là 339, còn số điểm thu được của đám mây điểm vật liệu thép là 63. Cả hai đám mây điểm này
60 80 100 120 140 160 180
100 120 140 160 180 200 220
(a) Vật liệu nhôm
60 80 100 120 140 160 180
100 120 140 160 180 200 220
(b) Vật liệu thép Hình 2.26: Đám mây điểm thu được ở vị trí khảo sát số 1
cũng không thể hiện rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu, đồng thời vùng trống dữ liệu lớn hơn rất nhiều các vùng thu được dữ liệu. Đối với thông số độ sâu, độ sâu trung bình đám mây điểm thu được của vật liệu liệu nhôm là 1252,2mm, độ lệch chuẩn của các giá trị độ sâu là1,78mm. Với vật liệu thép, độ sâu trung bình của các điểm thu được là 1251,7mm, tương ứng với độ lệch chuẩn là 2,36mm.
Tiếp theo là kết quả tại vị trí số 3, các đám mây điểm được thể hiện trong hình 2.28. Số điểm thu được của đám mây điểm vật liệu nhôm là 289 và số điểm thu được của đám mây điểm vật liệu thép là 83. Các đám mây điểm này cũng
-60 -40 -20 0 20 40 60
100 120 140 160 180 200 220
(a) Vật liệu nhôm
-60 -40 -20 0 20 40 60
100 120 140 160 180 200 220
(b) Vật liệu thép Hình 2.27: Đám mây điểm thu được ở vị trí khảo sát số 2
-180 -160 -140 -120 -100 -80 -60
100 120 140 160 180 200 220
(a) Vật liệu nhôm
-180 -160 -140 -120 -100 -80 -60
100 120 140 160 180 200 220
(b) Vật liệu thép Hình 2.28: Đám mây điểm thu được ở vị trí khảo sát số 3
không thể hiện rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu, trong đó vùng trống dữ liệu lớn hơn nhiều so với các vùng thu được dữ liệu. Với thông số độ sâu, các điểm trong đám mây điểm vật liệu nhôm có độ sâu trung bình là 1252,5mm tương ứng với độ lệch chuẩn là 2,01mm. Các điểm trong đám mây điểm vật liệu thép có độ sâu trung bình là 1251,7mm, tương ứng với độ lệch chuẩn là 2,36mm.
Kết quả tiếp theo tại vị trí số 4, các đám mây điểm được minh họa trong hình 2.29. Số điểm thu được trong đám mây điểm lần lượt của vật liệu nhôm là 246 và của vật liệu thép là 127. Ở vị trí này, các đám mây điểm thu được cũng
60 80 100 120 140 160 180
-20 0 20 40 60 80 100
(a) Vật liệu nhôm
60 80 100 120 140 160 180
-20 0 20 40 60 80 100
(b) Vật liệu thép Hình 2.29: Đám mây điểm thu được ở vị trí khảo sát số 4
không thể hiện rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu, đồng thời vùng trống dữ liệu lớn hơn nhiều so với vùng thu được dữ liệu. Về thông số độ sâu, giá trị độ sâu trung bình các điểm trong đám mây điểm của vật liệu nhôm là 1252,7mm, ứng với độ lệch chuẩn là1,31mm. Giá trị độ sâu trung bình các điểm trong đám mây điểm của vật liệu thép là1251,7mm, ứng với độ lệch chuẩn là 2,11mm.
Kết quả tại vị trí số 5, các đám mây điểm được hiển thị trong hình 2.30. Số điểm thu được trong đám mây điểm của vật liệu nhôm là 647. Quan sát trong hình 2.30a, tuy vẫn tồn tại vùng trống dữ liệu, đám mây điểm này đã thể hiện được một phần hình dạng ban đầu của vật mẫu. Đối với vật liệu thép, số điểm thu được trong đám mây điểm là 182, vùng trống dữ liệu vẫn nhiều hơn nhiều vùng thu được dữ liệu và đám mây điểm không thể hiện rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu. Đối với thông số độ sâu, giá trị độ sâu trung bình của các điểm trong đám mây điểm vật liệu nhôm là 1251mm và độ lệch chuẩn của các giá trị độ sâu là 1,84mm. Giá trị độ sâu trung bình của các điểm trong đám mây điểm vật liệu thép là 1252,3mm và độ lệch chuẩn của các giá trị độ sâu là 1,49mm.
-60 -40 -20 0 20 40 60
-20 0 20 40 60 80 100
(a) Vật liệu nhôm
-60 -40 -20 0 20 40 60
-20 0 20 40 60 80 100
(b) Vật liệu thép Hình 2.30: Đám mây điểm thu được ở vị trí khảo sát số 5
Tiếp đến kết quả thực nghiệm tại vị trí số 6, các đám mây điểm được mô tả trong hình 2.31. Đối với đám mây điểm vật liệu nhôm, tổng số điểm thu được là 818, độ sâu trung bình của các điểm là 1250,9mm và độ lệch chuẩn của các giá trị độ sâu là 1,57mm. Qua sát trong hình 2.31a, đám mây điểm này đã thể hiện khá rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu, tuy nhiên vẫn tồn tại một số vùng trống dữ liệu. Đối với đám mây điểm vật liệu thép, tổng số điểm thu được là 265, độ sâu trung bình của các điểm là 1251,1mm và độ lệch chuẩn của các giá trị độ sâu là 2,27mm. Quan sát trong hình 2.31b, đám mây điểm này không thể hiện rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu, vùng trống dữ liệu còn lớn hơn vùng thu được dữ liệu.
Tiếp theo, các đám mây điểm thu được tại vị trí số 7 được thể hiện trong hình
-180 -160 -140 -120 -100 -80 -60
-20 0 20 40 60 80 100
(a) Vật liệu nhôm
-180 -160 -140 -120 -100 -80 -60
-20 0 20 40 60 80 100
(b) Vật liệu thép Hình 2.31: Đám mây điểm thu được ở vị trí khảo sát số 6
2.32. Cụ thể, đám mây điểm thu được của vật liệu nhôm có 254 điểm và của vật liệu thép là 132 điểm. Cả hai đám mây điểm thu được đều không thể hiện rõ hình dạng ban đầu và tồn tại rất nhiều vùng trống dữ liệu. Về thông số độ sâu, độ sâu trung bình đám mây điểm thu được của vật liệu nhôm là 1252,6mm, với độ lệch chuẩn là 1,75mm. Độ sâu trung bình đám mây điểm thu được của vật liệu thép là 1251,9mm, với độ lệch chuẩn là 1,91mm.
Kết quả tại vị trí số 8, các đám mây điểm được minh họa trong hình 2.33. Số
60 80 100 120 140 160 180
-140 -120 -100 -80 -60 -40
(a) Vật liệu nhôm
60 80 100 120 140 160 180
-140 -120 -100 -80 -60 -40
(b) Vật liệu thép Hình 2.32: Đám mây điểm thu được ở vị trí khảo sát số 7
-60 -40 -20 0 20 40 60
-140 -120 -100 -80 -60 -40
(a) Vật liệu nhôm
-60 -40 -20 0 20 40 60
-140 -120 -100 -80 -60 -40
(b) Vật liệu thép Hình 2.33: Đám mây điểm thu được ở vị trí khảo sát số 8
điểm thu được trong đám mây điểm của vật liệu nhôm là 860. Quan sát trong hình 2.33a, tuy vẫn tồn tại một số vùng trống dữ liệu, đám mây điểm này đã thể hiện khá rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu. Đối với vật liệu thép, số điểm thu được trong đám mây điểm là 198, vùng trống dữ liệu vẫn nhiều hơn nhiều vùng thu được dữ liệu và đám mây điểm không thể hiện rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu. Đối với thông số độ sâu, giá trị độ sâu trung bình của các điểm trong đám mây điểm vật liệu nhôm là1250,7mmvà độ lệch chuẩn của các giá trị độ sâu là 1,84mm. Giá trị độ sâu trung bình của các điểm trong đám mây điểm vật liệu thép là 1252,2mm và độ lệch chuẩn của các giá trị độ sâu là 1,93mm.
Cuối cùng kết quả đám mây điểm ở vị trí số 9 được mô tả trong hình 2.34.
Đối với vật liệu nhôm, đám mây điểm thu được có 816 điểm và thể hiện khá rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu nhưng trong đó vẫn tồn tại một số vùng trống dữ liệu. Giá trị trung bình độ sâu của các điểm trong đám mây điểm vật liệu nhôm là 1251,6mm, với độ lệch chuẩn của các giá trị độ sâu là 1,77mm. Đối với vật liệu thép, đám mây điểm thu được có 171 điểm và chưa thể hiện được hình dạng ban đầu của vật mẫu, vùng trống dữ liệu lớn hơn vùng thu được dữ liệu.
Giá trị trung bình độ sâu của các điểm trong đám mây điểm vật liệu thép là 1251,4mm, với độ lệch chuẩn của các giá trị độ sâu là 2,72mm.
Qua quan sát trên các kết quả thu được trong thí nghiệm, ảnh hưởng của độ phản xạ bề mặt lên quá trình tái tạo đám mây điểm của Kinect v2 là rất rõ ràng. Tất cả các đám mây điểm thu được đều có những vùng không có dữ liệu.
Đám mây điểm ở các vị trí 1, 2, 3, 4, 7 có mật độ điểm thấp hơn hẳn so với đám mây điểm ở các vị trí 5, 6, 8, 9. Điều này cho thấy, Kinect v2 đã được hiệu chuẩn theo cảm biến ảnh màu, đây là cảm biến thu nhận ảnh mà người sử dụng quan sát được, chứ không thực hiện hiệu chuẩn thiết bị theo cảm biến IR như các thiết bị ToF thương mại khác. Hơn nữa, theo mô hình lý thuyết được mô
-180 -160 -140 -120 -100 -80 -60
-140 -120 -100 -80 -60 -40
(a) Vật liệu nhôm
-180 -160 -140 -120 -100 -80 -60
-140 -120 -100 -80 -60 -40
(b) Vật liệu thép Hình 2.34: Đám mây điểm thu được ở vị trí khảo sát số 9
tả trong hình 2.20 bầu phản xạ sẽ nằm ở phía đối diện của các vị trí 1, 4, 7 so với vị trí 5 nên cảm biến IR sẽ thu nhận được ít hơn các ánh sáng phản xạ từ bề mặt vật mẫu, do đó các vị trí này thu nhận được ít điểm hơn là phù hợp với lý thuyết quang hình học đã nêu ở trên.
Khi so sánh hai loại vật liệu, các đám mây điểm thu được có quy luật khá tương đồng theo vị trí khảo sát. Với bước sóng ánh sáng chiếu 860nm, vật liệu nhôm có độ phản xạ bề mặt thấp hơn vật liệu thép, tương ứng với số điểm thu được trong các đám mây điểm kết quả trong quá trình thí nghiệm. Do đó, trong quá trình tái tạo hình học bề mặt các sản phẩm cơ khí bằng vật liệu nhôm sử dụng thiết bị Kinect v2 phù hợp hơn bằng vật liệu thép.
Thực nghiệm cho thấy, ảnh hưởng của phản xạ bề mặt đến quá trình tái tạo hình học bề mặt các sản phẩm cơ khí sử dụng thiết bị Kinect v2 là rất rõ ràng.
Dữ liệu đám mây điểm thu được đa số không rõ hình dạng ban đầu của vật mẫu, mật độ điểm thu được phân bố không đều, một số vùng không có dữ liệu.
Chính vì vậy, để có thể thực hiện được quá trình số hóa bề mặt, cần phải sử dụng một số biện pháp làm tăng chất lượng của quá trình số hóa bề mặt, cụ thể tăng số điểm thu được trong đám mây điểm và bù các vùng trống dữ liệu.