CƠ KHÍ SỬ DỤNG KINECT V2
4.1. Quá trình tái tạo hình học bề mặt sử dụng Kinect v2
4.1.1. Giải thuật tái tạo hình học bề mặt sử dụng Kinect v2
2.2.1128 Xuất phát từ quy trình thực hiện chung cho các phương pháp tái tạo hình
học bề mặt dựa trên phương pháp sử dụng máy ảnh, một phương thức sử dụng để tái tạo hình học bề mặt sử dụng thiết bị Kinect v2 được sơ đồ hóa như hình
4.1. Đầu tiên, để đảm bảo thu thập được toàn bộ bề mặt của chi tiết cần quét,
một sơ đồ dạng lưới tọa độ các góc chụp khác nhau được xây dựng xung quanh
chi tiết cần quét. Các góc chụp được chọn sao cho sự chồng lấn của hai ảnh độ
sâu cạnh nhau khoảng 85%. Theo kết quả nghiên cứu ở chương 2, đối tượng quét
nên được đặt ở khu vực trung tâm của thiết bị Kinect v2, cụ thể là khu vực bao gồm vị trí khảo sát 5, 6, 8, 9 trong hình 2.25. Thiết bị được đặt cách điểm gần nhất của bề mặt đối tượng quét khoảng 1m để đảm bảo đám mây điểm thu được có độ phân giải lớn nhất trong phạm vi quét cho sai số độ sâu thấp nhất.
2.2.1129 Tiếp theo là bước chụp liên tiếp các ảnh độ sâu tại các vị trí cần thu
thập dữ
liệu, qua kết quả khảo sát đã thực hiện trong mục 3.2 ở chương 3, số lượng ảnh chụp liên tiếp tại một góc chụp được lựa chọn là 50 ảnh độ sâu. Trước khi tính ảnh độ sâu trung bình, các ảnh độ sâu trung bình chứa điểm ảnh ngoại lai sẽ được loại bỏ theo thuật toán đã đề xuất trong mục 3.2 ở chương 3. Từ ảnh độ sâu trung bình, đám mây điểm của góc chụp đã chọn sẽ được chuyển đổi theo thuật toán đã trình bày trong chương 2.
2.2.1130 Tiếp đó, để cải thiện độ chính xác và hiệu quả cho các bước tiếp theo trong
quá trình số hóa, đám mây điểm sẽ được thực hiện loại bỏ các điểm ngoại lai.
Việc phân loại các điểm ngoại lai và lựa chọn thuật toán loại bỏ điểm ngoại lai để sử dụng trong luận án này đã được trình bày chi tiết trong mục 3.3.1 ở chương 3.
2.2.1131 Nhằm thu được đám mây điểm hoàn chỉnh, quá trình đăng ký đám
mây điểm
đã trình bày trong mục 3.3.2 ở chương 3 được thực thi. Trường hợp thứ nhất,
thực hiện đăng ký đám mây điểm tự động trên môi trường Matlab. Sau đó, đám mây điểm sẽ được đánh giá theo hai chỉ tiêu, hình dạng ban đầu của đối tượng quét và mật độ các điểm trong đám mây điểm. Trường hợp đủ dữ liệu, sẽ tiến hành truy xuất đám mây điểm sang môi trường Geomagic Design X để thực hiện các bước tiếp theo trong quá trình xử lý thông tin hình học, ngược lại nếu dữ liệu không đạt, tiến hành thay đổi góc chụp nhằm thu được dữ liệu khác bù cho những vùng trống dữ liệu đang tồn tại. Ưu điểm của phương pháp đăng ký
2.2.1132 2.2.1133 2.2.1134 2.2.1135 2.2.1136 2.2.1137 2.2.1138 2.2.1139 2.2.1140 2.2.1141 2.2.1142 2.2.1143 2.2.1144 2.2.1145 2.2.1146 2.2.1147 2.2.1148 2.2.1149 2.2.1150 2.2.1151 2.2.1152 2.2.1153 2.2.1154 2.2.1155 2.2.1156 2.2.1157 2.2.1158 2.2.1159 2.2.1160 2.2.1161 2.2.1162
2.2.1163
2.2.33 Môi trường Matlab
2.2.34 Môi trường Geomagic Design X
2.2.35 Hình 4.1 : Sơ đồ mô tả quá trình tái tạo hình học bề mặt sử dụng Kinect v2
2.2.1164 2.2.1165 2.2.1166 2.2.1167
2.2.1168 đám mây điểm tự động là thực hiện trên cùng môi trường Matlab nên rất nhanh
chóng, thời gian để hoàn thành tác vụ trong khoảng vài phút. Nhược điểm là độ chính xác không cao.
2.2.1169 Trường hợp thứ hai, các đám mây điểm thành phần sẽ được truy xuất sang phần mềm Geomagic Design X. Sau đó quá trình đăng ký đám mây điểm được thực hiện theo phương pháp thủ công. Đám mây điểm sau khi đăng ký cũng sẽ được đánh giá theo hai chỉ tiêu, hình dạng ban đầu của đối tượng quét và mật độ các điểm trong đám mây điểm. Trường hợp đủ dữ liệu, sẽ tiến hành các bước tiếp theo trong quá trình xử lý thông tin hình học trên phần mềm Geomagic Design X, ngược lại nếu dữ liệu không đạt, tiến hành thay đổi góc chụp nhằm thu được dữ liệu khác bù cho những vùng trống dữ liệu đang tồn tại. Ưu điểm của phương pháp đăng ký đám mây điểm thủ công là độ chính xác cao. Nhược điểm là thời gian để hoàn thành tác vụ trong khoảng vài giờ đồng hồ.
2.2.1170 Cuối cùng, dựa vào đặc điểm hình học của bề mặt của chi tiết và dạng đầu ra mong muốn cho các ứng dụng cụ thể, phương pháp xử lý thông tin hình học bằng Geomagic Design X sẽ được lựa chọn và áp dụng. Thông thường, mô hình CAD là dạng đầu ra điển hình cho quá trình tái tạo hình học bề mặt các sản phẩm cơ khí.
2.2.1171 4.1.2. Thực nghiệm tái tạo hình học bề mặt sử dụng Kinect v2
2.2.1172 Nhằm tiến hành thực nghiệm đánh giá chất lượng quá trình tái tạo hình học bề mặt các sản phẩm cơ khí sử dụng thiết bị Kinect v2, hai vật mẫu vật liệu nhôm được lựa chọn và biểu diễn trong hình 4.2. Các mẫu này đều được gia công trên máy phay CNC Manford MCB-850 để đạt kích thước lần lượt là
^120mm X 77mm đối với vật mẫu trụ và ^120mm đối với nửa hình cầu. Sau khi gia công xong, vật mẫu được tạo lớp phủ chống phản xạ bằng Developers dạng
2.2.1173
2.2.1174 Hình 4 .2: Các vật mẫu thực nghiệm quá trình tái tạo hình học bề mặt
2.2.1175 dung dịch Mega Check.
2.2.1176 Để tiến hành thực nghiệm, cấu hình thí nghiệm cho cả hai vật mẫu được thiết
lập như trong hình 4.3. Cụ thể thiết bị Kinect v2 được gắn trên giá đở máy ảnh ba chân, khi đó thiết bị dễ dàng di chuyển xung quanh vật mẫu cần quét. Tại mỗi góc chụp, thiết bị Kinect v2 được điều chỉnh sao cho trục quang học của cảm biến IR luôn đi qua tâm của vật mẫu.
2.2.1177
2.2.1178 (a) Vật mẫu nửa hình cầu (b) Vật mẫu hình trụ
2.2.1179 Hình 4 .3: Cấu hình thí nghiệm tái tạo hình học bề mặt
2.2.1180 Nhằm thực hiện thu thập dữ liệu, một chương trình máy tính được viết bởi mã Matlab theo một phần của giải thuật đã xây dựng ở mục 4.1.1 và được biểu diễn trong phụ lục 4.1. Quá trình số hóa bề mặt được tiến hành lần lượt với từng vật mẫu. Cụ thể, vật mẫu hình trụ được hoàn thành với 15 góc chụp và vật mẫu nửa hình cầu được hoàn thành với 12 góc chụp theo vòng tròn xung quanh các vật mẫu.
2.2.1181 Đối với quá trình đăng ký đám mây điểm theo phương pháp tự động, đám mây điểm hoàn thiện của hai vật mẫu được tiến hành loại bỏ các điểm ngoại lai dạng cụm trên phần mềm Meshlab và được biểu diễn trong hình 4.4.
2.2.1182 Để đăng ký đám mây điểm theo phương pháp thủ công, các đám mây điểm thu được trong môi trường Matlab được truy xuất theo dạng đuôi .ply và được truy nhập vào phần mềm Geomagic Design X. Phần mềm Geomagic Design X sử dụng hai cách để đăng ký đám mây điểm. Cách thứ nhất có thể thực hiện thông qua công cụ Mesh Buildup Wizard, hai đám mây điểm thành phần sẽ được chỉnh sửa, đăng ký đám mây điểm và chia lưới thành một mô hình duy nhất.
Tuy nhiên, mô hình sau đó sẽ mang sai số của quá trình chia lưới nên dẫn đến sai số khi tiếp tục ghép các đám mây điểm tiếp theo. Cách thứ hai thực hiện bởi công cụ Align Between Scan Data ở tab ALIGNMENT cho hai đám mây điểm của hai góc chụp liên tiếp, kết quả thu được mang đầy đủ thông tin của hai đám mây điểm thành phần. Trong luận án này, kết quả đám mây điểm hoàn
2.2.1183
2.2.1184 Hình 4.4: Kết quả quá trình đăng ký đám mây điểm theo phương pháp tự động2.2.1185
2.2.1186 chỉnh của hai vật mẫu đăng ký theo cách thứ hai sau khi được loại bỏ phần đế
của các vật mẫu được biểu diễn trong hình 4.5.
2.2.1187
2.2.1188 Hình 4.5: Kết quả quá trình đăng ký đám mây điểm theo phương pháp thủ công2.2.1189
2.2.1190 Sau khi số hóa xong, giai đoạn tiếp theo là xử lý và căn chỉnh đám mây điểm
để tạo mô hình CAD. Như đã đề cập ở trên, dữ liệu đầu ra trong giai đoạn số hóa được thu thập dưới dạng đám mây điểm. Cho đến nay, đám mây điểm là phiên bản chính xác nhất của dữ liệu được thu thập, vì kiểu dữ liệu này là đại diện cho các điểm thực tế được thu thập. Để bắt đầu, ở tab Points, công cụ Mesh Buidup Wizard của phương pháp Mesh Modeling được sử dụng như minh
họa trong hình 4.6. Công cụ này có bốn giai đoạn thực hiện: chuẩn bị dữ liệu, loại bỏ điểm ngoại lai dạng cụm; đăng ký đám mây điểm và hợp nhất dữ liệu.
Khi mỗi giai đoạn hoàn thành, giai đoạn tiếp theo được chọn với một mũi tên
2.2.1191
2.2.11922.2.1193Hình 4.6: Công cụ Mesh Buildup Wizard để tạo lưới bề mặt
2.2.1194 chuyển tiếp. Trong một số trường hợp, không phải tất cả các giai đoạn là cần
thiết. Cụ thể, trong luận án này, đám mây điểm đã được thu nhận ở bước số hóa dữ liệu nên không cần thiết phải thực hiện giai đoạn chuẩn bị dữ liệu và đăng ký đám mây điểm trong quá trình xử lý thông tin hình học.
2.2.1195 Hầu hết các điểm ngoại lai thưa thớt đã được loại bỏ ở quá trình số hóa bề mặt. Tuy nhiên trong đám mây điểm vẫn tồn tại các điểm ngoại lai dạng cụm, dữ liệu cần được thực hiện một công cụ loại bỏ Find Noisy Cluster để loại bỏ bất kỳ điểm ngoại lai dạng cụm này. Số lượng điểm tạo thành điểm ngoại lai dạng cụm được chỉ định bởi người sử dụng và đối với luận án này, số lượng điểm được chọn là 20. Điều này có nghĩa là khi mô hình được phân tích bằng công cụ Find Noisy Cluster, bất kỳ nhóm điểm nào có từ 20 điểm trở xuống không được kết nối với phần còn lại của mô hình đã được chọn và sau đó bị xóa.
2.2.1196 Bước cuối cùng trong Mesh Buildup Wizard là hợp nhất dữ liệu, là giai đoạn
trong đó đám mây điểm được chuyển đổi thành lưới bằng cách sử dụng các điểm riêng lẻ làm đỉnh để tạo một lưới các tam giác liền kề. Trong quá trình này, có một số tùy chọn có thể được chọn sẽ ảnh hưởng đến kích thước của mô hình, độ chính xác của lưới bề mặt và hiệu chỉnh dữ liệu tự động được thực hiện. Các cài đặt được sử dụng cho luận án này được trình bày trong hình 4.7. Trong số các tùy chọn cho việc xây dựng lưới, tùy chọn "HD Mesh Construction" được sử dụng để đảm bảo quá trình đăng nhập chặt chẽ với hình học thu được từ đám mây điểm. Đối với bộ lọc độ nét cao, độ phân giải tối đa được lựa chọn.
2.2.1197 Sau khi thu được lưới bề mặt của đám mây điểm, mô hình CAD sẽ được hình
thành bằng cách sử dụng phương pháp 2D Sketching. Công việc này được thực hiện tương tự như trong phần mềm CAD/CAM truyền thống. Sau đó, tùy thuộc ứng dụng, mô hình CAD sẽ được truy xuất theo các mở rộng của các phần mềm tương ứng.
2.2.1198
2.2.11992.2.1200Hình 4.7: Công cụ Mesh Buildup Wizard để tạo lưới bề mặt
2.2.1201 4.1.3. Đánh giá kết quả
2.2.1202 Để đánh giá kết quả của quá trình tái tạo hình học bề mặt, bộ công cụ Measure của phần mềm Geomagic Design X được sử dụng. Cụ thể, kết quả tái tạo hình học bề mặt của vật mẫu hình cầu sử dụng quá trình đăng ký đám mây điểm theo phương pháp tự động được thể hiện trong hình 4.8. Giá trị bán kính hình cầu của mô hình CAD là 52,1768mm, lệch so với giá trị tham chiếu là 7, 8232mm.
2.2.1203 Tương tự như quá trình đăng ký đám mây điểm theo phương pháp tự động, mô hình CAD thu được sau khi tái tạo hình học bề mặt của vật mẫu hình cầu sử dụng quá trình đăng ký đám mây điểm theo phương pháp thủ công được mô
2.2.1204
2.2.1205 Hình 4.8: Mô hình CAD của vật mẫu nửa hình cầu theo phương pháp tự động2.2.1206
2.2.1207
2.2.1208 Hình 4.9: Mô hình CAD của vật mẫu nửa hình cầu theo phương pháp thủ công2.2.1209
2.2.1210 tả trong hình 4.9. Giá trị bán kính hình cầu của mô hình CAD là 60, 7238mm,
lệch 0.7328mm so với giá trị tham chiếu.
2.2.1211 Thực hiện tương tự với vật mẫu hình trụ, quá trình đăng ký đám mây điểm theo phương pháp tự động, mô hình CAD thu được sau khi tái tạo hình học bề mặt được hiển thị trong hình 4.10. Giá trị bán kính hình trụ của mô hình CAD là 51,8mm và chiều cao hình trụ của mô hình CAD là 74,5753mm.
2.2.1212 Kết quả mô hình CAD thu được sau khi tái tạo hình học bề mặt vật mẫu 2.2.1213
2.2.1214 Hình 4.10: Mô hình CAD của vật mẫu hình trụ theo phương pháp tự động
2.2.1215 hình trụ sử dụng quá trình đăng ký đám mây điểm theo phương pháp thủ công
được trình bày trong hình 4.11. Giá trị bán kính hình trụ của mô hình CAD là 60,95mm và chiều cao hình trụ của mô hình CAD là 76,5647mm.
2.2.1216
2.2.12172.2.1218Hình 4.11: Mô hình CAD của vật mẫu hình trụ theo phương pháp thủ công
2.2.1219 Với kết quả thu được, thiết bị Kinect v2 có thể sử dụng để tái tạo hình học bề mặt các chi tiết cơ khí có hình dạng không quá phức tạp với độ chính xác khoảng 1mm khi đăng ký đám mây điểm theo phương pháp thủ công và độ chính xác khoảng 7 — 8mm khi đăng ký đám mây điểm theo phương pháp tự động.
Việc lựa chọn hình thức thu thập ảnh độ sâu theo vòng tròn trong thí nghiệm đã đề xuất chỉ có thể phù hợp với các chi tiết dạng tròn xoay, tùy thuộc vào hình dạng của đối tượng quét mà có thể thay đổi hình thức quét để cải thiện chất lượng của quá trình tái tạo hình học bề mặt. Một cách tiếp cận khác để xem xét nhằm trực tiếp nâng cao chất lượng quá trình đăng ký đám mây điểm là áp dụng các trọng số cho các điểm được chọn để đăng ký đám mây điểm, như là một hàm của góc tới khi quét, qua đó gián tiếp nâng cao chất lượng quá trình tái tạo hình học bề mặt.