Một phương pháp hiệu quả cho quá trình quét bề mặt phản xạ sử dụng Kinect v2

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Tự động hóa (CAD/CAM, v.v..) và các hệ thống điều khiển, giám sát, công nghệ điều khiển số bằng máy tính (CNC), …

Dạng tài liệu

Tác giả

Bùi Văn Biên⁽¹⁾1, Bành Tiến Long, Phạm Đức An, Nguyễn Đức Toàn

Nhan đề

Một phương pháp hiệu quả cho quá trình quét bề mặt phản xạ sử dụng Kinect v2

Nhan đề tiếng anh

An efficient method for reflective surface scanning using Kinect v2

Nguồn trích

Khoa học & Công nghệ Việt Nam

Năm xuất bản

2021

Số

01B

Trang

34-38

ISSN

1859 - 4794

Từ khóa

Bề mặt phản xạ, Đám mây điểm, Kinect v2, Quá trình quét 3D, Thuật toán ICP

Từ khóa tiếng anh

ICP algorithm, Kinect v2, Point cloud, Reflective surface, 3D scanning

Tóm tắt

Máy ảnh ToF thường được biết đến là máy ảnh chụp ảnh phạm vi, là một thế hệ cảm biến mới ra đời. Các thiết bị này phù hợp cho việc đo khoảng cách từ thiết bị đến vật thể với tốc độ khung hình cao, được sử dụng ngày càng phổ biến để thu thập dữ liệu 3D cho các ứng dụng robot hay kỹ thuật ngược. Trong bài báo này, các tác giả trình bày một phương pháp hiệu quả để quét các bề mặt phản xạ sử dụng Kinect v2. Phương pháp này dựa trên nguyên tắc của thuật toán ICP. Trong quá trình quét của Kinect v2, đám mây điểm thu được thường không hoàn chỉnh, nó bao gồm các vùng trống dữ liệu. Nghiên cứu này sẽ giải quyết vấn đề vùng trống dữ liệu bằng cách thu thập đám mây điểm theo nhiều hướng khác nhau. Mỗi đám mây điểm sẽ gắn với một hệ trục tọa độ khác nhau. Sau đó, tất cả các đám mây điểm sẽ được căn chỉnh và kết hợp bằng thuật toán ICP. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu quả của phương pháp đã đề xuất.

Tóm tắt tiếng anh

ToF cameras, also identified as range imaging cameras, are a recent generation of sensors. As they are desirable for measuring distances to objects at a high frame rate, such sensors are increasingly used for 3D acquisitions, and more generally for applications in robotics or reverse engineering. In this study, the authors presented an efficient method for reflective surface scanning using Kinect v2. The approach is based on the principles of the ICP (Iterative Closest Point) algorithm. During the Kinect v2 scanning, the obtained point cloud is incomplete and includes flying pixels. The authors solve the flying pixel problem by capturing point clouds as multiple viewpoints. Each point cloud belongs to each coordinate. Then, all of the point clouds must be aligned and combined using the ICP algorithm. The experimental results show that the quality of the method is significantly improved.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 8

File toàn văn

Xem toàn văn

Tài liệu tham khảo

[1] K. Low (2004), Linear least-squares optimization for point-to- plane ICP surface registration,Univ. North Carolina.
[2] J.R. Terven; D. M. Córdova-Esparza (2016), “Kin2: A Kinect 2 toolbox for MATLAB”,Sci. Comput. Program., 130, pp.97- 106.
[3] L. Yang; L. Zhang; H. Dong; A. Alelaiwi; A. El Saddik (2015), “Evaluating and improving the depth accuracy of Kinect for Windows v2”,,IEEE Sens. J., 15, pp.4275-4285.
[4] E. Lachat; H. Macher; T. Landes; P. Grussenmeyer (2015), “Assessment and calibration of a RGB-D camera (Kinect v2 Sensor) towards a potential use for close-range 3D modeling”,Remote Sens., 7, pp.13070-13097.
[5] K. Khoshelham; S.O. Elberink (2012), “Accuracy and resolution of Kinect Depth data for indoor mapping applications”,Sensors, 12, pp.1437-1454.
[6] H. Sarbolandi; D. Lefloch; A. Kolb (2015), “Kinect range sensing: Structured-light versus time-of-flight kinect”,Comput. Vis. Image Underst., 139, pp.1-20.
[7] V.-B. Bui; T.-L. Banh; D.-T. Nguyen (2019), “Improving the depth accuracy and assessment of Microsoft Kinect v2 towards a usage for mechanical part modeling”,J. Korean Soc. Precis. Eng., 36, pp.691-697.