导读:本文包含了变形物体论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:物体清点,可变形部件模型,候选框提取,edge,boxes算法
变形物体论文文献综述
袁宵,李勃,董蓉[1]（2019）在《基于候选框提取的可变形部件模型物体清点》一文中研究指出已有的利用图像处理进行物体清点的方法对物体本身和背景条件的统一性要求较高,不具备通用性和较高抗干扰能力,而一些准确率较高的算法计算复杂度高,难以满足生产流水线上实时性要求,因此提出一种高灵活性、高鲁棒性及通用的采用候选框提取的可变形部件模型快速物体清点方法,使用快速特征金字塔来训练可变形部件模型,并通过对物体梯度方向直方图(Histograms of Oriented Gradients,HOG)特征按能量大小区域旋转的方法来提高算法的抗旋转能力;然后使用改进的基于先验信息的edge boxes算法提取目标候选框,再对候选框使用训练好的可变形部件模型进行检测;检测出的目标数量即为物体数量。设计了多组对照试验,结果证明,该方法具有较高的通用性和鲁棒性,在准确性和检测效率上也完全能够达到工业生产中实时检测系统的要求。(本文来源于《现代制造工程》期刊2019年02期）
邓海金[2]（2019）在《基于RGBD的柔性可变形物体序列重建》一文中研究指出物体重建技术在动画制作、产品CAD、医学影像等领域有广泛的应用。随着RGB-D(色彩-图像)相机的普及,基于RGBD的叁维重建技术正逐渐成为目前研究的主流方向。但是现在的叁维重建技术不完全适用于柔性可变形物体。由于模型的自遮挡等因素,单次叁维重建的结果存在模型不完整的问题;且不能很好地反映柔性物体的易形变特性。本文研究形变中柔性物体的动态重建,以捕捉柔性物体的形变特性。提出了基于自完善模板的柔性可变形物体序列重建方案。自完善模板是一种能够从形变的柔性物体中不断完善几何和色彩信息的叁维模板。序列重建是指重建出多个时刻的叁维几何模型,并实现不同帧叁维几何模型之间的网格结构统一。这些模型一方面能够表达更加完整的物体信息,另一方面还能表达柔性物体的动态形变信息,从而可以更好地展现物体的几何结构和物理特性。本文的主要工作如下:实现了基于多相机的叁维重建方案。利用多个RGBD相机进行多个时刻物体模型的重建。搭建了圆形阵列的多角度数据采集系统,采集柔性物体表面信息。重建的步骤包括数据预处理、点云融合、网格生成、纹理生成。对现有叁维重建方案中存在的深度图像噪声大、前背景混淆、纹理不清晰问题,做出以下改进:使用平均图像进行滤波,在去除噪声的同时,能够更好地保留物体细节;基于区域生长算法分割背景,可以准确的提取出前景物体;基于ABF++算法重建纹理,从多角度的色彩图像中提取颜色信息,生成连续清晰的纹理。提出了基于自完善模板的序列重建方案。叁维重建得到的单个模型所包含信息是不完整的,但是对多种形变状态的柔性物体进行重建,将包含更多的信息,因此提出了自完善模板来整合多个模型中的信息。利用任意模型初始化模板,再逐渐将物体形变过程中获取的几何和色彩信息融合到模板中,完善模板的形状和色彩信息。再利用模板拟合序列帧数据,得到信息完整、结构一致的序列帧模型,实现序列重建。以典型柔性物体服装为例,由能模拟不同人体体形的试衣机器人驱动服装形变,给出了序列重建实例。并探索序列重建的应用,设计了一个简单的虚拟试衣方案。通过建立人体特征尺寸和服装模型的关联,当用户输入一组人体特征尺寸之后,系统使服装产生与人体形体对应的形变。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-02-01）
管媛媛[3]（2018）在《基于双目立体视觉的大尺寸物体变形检测》一文中研究指出基于双目立体视觉的变形检测是一种简单、无损、实时性好、非接触的变形测量方法,克服了传统的物体变形测量方法的不足。在科学研究与实际工程应用中都发挥了重要的作用。本文针对基于双目立体视觉的大尺寸物体变形检测进行研究的,主要研究内容如下:(1)针对双目立体视觉的变形检测中的摄像机标定问题,本文采用到的标定方法是基于MATLAB标定和基于OpenCV的张正友标定。其中OpenCV的张正友标定与MATLAB相机标定的不同处是对角点的亚像素提取,利用角点反投影对标定后的结果进行评价并求得每幅图像的标定平均误差。最终通过实验验证可知,基于OpenCV张氏标定的优点是多次标定速度快,且标定的结果可以直接用于后续的立体校正、立体匹配中;基于MATLAB标定工具箱的优点是可以显示重投影误差、3D效果图,且可以单张图片单独使用不同的窗口标定等。(2)针对图像匹配的问题本文提出了基于标识点的图像匹配,通过在物体关键部位表面粘贴具有明显特征的人工标识点,采用FC-IE Camera软件对两个CMOS相机一主一从同步采集图像。对采集到的图像预处理后,以左图像为参考图像,霍夫变换检测左图像标识点的圆心及半径。将检测到的圆心图像像素坐标按先列后行、从小到大依次排列。右图像做同样的处理,左右图像检测到的圆心坐标序号相同就是匹配的点。实验结果显示匹配效果良好。(3)针对物体变形检测问题,本文提出了基于标识点的物体变形检测方法。该方法是在图像匹配的基础上,对图像中匹配的标识点进行叁维坐标恢复。对物体变形前后采集的左右图像中标识点叁维坐标恢复,比较前后状态下标识点的叁维坐标,最后计算分析标识点中心的面内位移偏差、离面位移偏差及每个标识点中心的应变值,可知物体结构表面有无变形。本文通过调节被测物体与相机的距离,来判断视场大小对变形检测的影响,实验结果显示视场越大误差越大。最后通过拍摄大尺寸物体进行变形检测,求出物体的应变位移。最后得出基于双目视觉的大尺寸物体变形检测精度良好,有效的提高了物体变形检测的效率。(本文来源于《西安理工大学》期刊2018-06-30）
肖启阳,李健,吴思进,杨连祥,董明利[4]（2018）在《基于经验小波变换及核概率密度的物体表面变形测量》一文中研究指出采用CCD相机采集物体变形前后的散斑图片,利用一维经验小波变换对散斑图片进行逐行分解,获得一系列的固有分量.根据分解后分量的核概率密度函数提出基于核概率密度的自适应降噪法,去除噪声干扰,提取跟变形信息相关的分量并重构,利用重构后的每一行获得变形前后重构散斑图.采用Hilbert法计算重构后散斑图的相位,对变形前后散斑图相位进行相减,根据相位差进行解包裹获得物体表面变形信息.实验结果表明该方法能够有效地对物体表面变形进行测量,且测量精度较经验模态分解提高4倍.(本文来源于《光子学报》期刊2018年03期）
李照,靳雁霞,秦志鹏,任超[5]（2018）在《基于优化Snake模型的变形物体碰撞检测算法研究》一文中研究指出针对现有碰撞检测算法难以解决变形物体碰撞的实时性和逼真性问题,提出一种基于可变形物体的改进碰撞检测算法。该算法在K-dops(K-discrete orientation polytopes)包围盒基础上使用Snake模型应用于包围盒更新过程中,使用改进的Pso(Particle swarm optimization)算法对Snake模型进行边界优化。在优化过程中依据碰撞部位的内凹特性,在Snake模型控制点簇与中心点构成的多直线上,采用改进的粒子选取方式和多种群粒子优化算法思想构成多直线群体。实验结果表明,改进后的碰撞检测算法可以快速准确的模拟物体轮廓,简化了包围盒更新过程,提高了碰撞检测效率。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2018年01期）
郭道亮[6]（2017）在《可变形物体的全局非刚性配准与重建》一文中研究指出动态叁维重建是用单个或多个相机采集的视频或图像序列去恢复出动态场景的叁维结构。目前,在计算机视觉和计算机图形学领域,动态叁维重建是一个非常活跃的研究方向。随着商用深度相机(如微软的Kinect)的普及,用单个深度相机重建出人体目标的叁维模型和纹理变的越来越简单和廉价。当今,基于深度相机的叁维重建已经广泛应用于3D打印、游戏和电影制作中。然而,当重建场景是动态或有动态变形的目标物体(如人和动物)时,基于深度相机的经典融合技术(如Kinectfusion)重建的结果会产生严重的失真。更重要的是,通过深度相机采集到的深度点云包含大量的噪声和野值。于是,这些问题对于用单个相机重建动态的叁维场景构成了巨大的挑战。因此,本文提出了一种新的基于稀疏先验的全局非刚性配准方法实现了目标物体的动态重建。本文提出的算法允许目标物体有大的动作变形,且在不需要约束目标物体的动作姿态和相机运动的情况下实现高质量的重建结果。该算法通过优化一个全局的对齐问题进而同时求解出所有视角下相邻模型间的变换矩阵,这样可以避免众所周知的闭环问题;此外,本文采用ARAP约束缓解不完整模型在变形过程中的边缘收缩问题。最后,为了处理优化模型求解过程中的大规模计算问题,本文采用一种粗对细的多分辨率机制,这种机制可以避免优化问题陷入局部极小值解。本文提出的方法已经在公共数据集和用深度相机采集的真实数据集上进行了评估和比较,其中在公开数据集上实验结果表明本文的方法在几何对齐上有更高的准确度;此外在真实采集的数据集Waving和Flying上,实验结果表明本文提出的方法相对于其他几种方法对噪声和野值更鲁棒。(本文来源于《天津大学》期刊2017-11-01）
郭媛,刘丹丹,毛琦[7]（2017）在《基于剪切散斑干涉技术的物体变形动态检测》一文中研究指出为使仅适用于静态测量的空间相移剪切散斑干涉系统可用于物体变形的动态测量,在对传统剪切散斑干涉系统加以改进的基础上,提出一种物体变形动态检测方法。将检测系统中的压电陶瓷控制器用参考镜代替,减少了物理装置控制与执行的时间。对于物体发生变形的同一状态,仅需采集一幅干涉图像即可满足后期计算,加以二维连续小波滤波和最小二乘相位解包算法,能满足物体变形动态在线检测的需求。理论和实测实验表明,该方法能快速可靠地检测出物体动态形变,整个系统的最大误差范围在-1.5rad~1.5rad之间,整个检测过程最大误差百分比为6.4%,有较高的精度和实用性,为新型剪切散斑干涉测量系统的改进和设计提供参考。(本文来源于《应用光学》期刊2017年05期）
张亚锋,屠大维,蔡建文,干为民[8]（2017）在《任意位姿物体机器视觉测量视差变形补正》一文中研究指出提出一种对机器视觉测量视场内任意位姿目标物体视差变形导致测量误差进行物体自动跟踪和变形补正的方法。在分析视差变形基础上,提出自动跟踪检测模型,得出补正参数。通过改进的序贯相似性检测算法(SSDA)模板匹配、图像的二值化处理和腐蚀、质心坐标求取和轮廓边缘搜索等计算,计算出反映目标物体位置、姿态偏移的特征参数,从而求得目标物体自动跟踪位置、姿态偏移补正量。以任意位姿M4螺母内螺纹检测为实验对象,实验结果表明,该自动跟踪补正方法可行,具有较好的跟踪一致性,取得了较好的视差变形补正效果。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2017年08期）
翟晓晖,刘巍,鹿晓惠[9]（2017）在《激光位移传感器在测量物体表面变形的应用》一文中研究指出冲击可能造成物体的瞬间变形或损坏,也有可能影响设备的精确度,甚至会造成功能失灵。鉴于应变片接触到物体表面会引起很大的冲击变形,利用激光位移传感器测试对象表面的瞬间变形量,提高了物体表面抗冲击特性模拟方法精度,理论分析物体的冲击信号。(本文来源于《机床与液压》期刊2017年10期）
史凯,张新宇,孙平[10]（2017）在《利用计算全息光栅产生的涡旋光测量物体变形》一文中研究指出利用计算全息(CGH)光栅产生的涡旋光束拉盖尔-高斯(LG)光束进行离面位移测量。基于二元叉形光栅产生LG光束的理论,将产生的LG光束作为参考光,加入一束平面光作为物光,设计了离面变形测量实验方案。利用物光和参考光的干涉进行物体变形测量,推导出物体变形前和变形后的干涉光强公式。通过数值计算,分析了利用LG光束进行变形测量的原理。数值模拟实验结果与理论结果基本一致,表明利用CGH叉形光栅产生的高纯度的LG光束可以进行物体变形测量。(本文来源于《山东科学》期刊2017年02期）
变形物体论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
物体重建技术在动画制作、产品CAD、医学影像等领域有广泛的应用。随着RGB-D(色彩-图像)相机的普及,基于RGBD的叁维重建技术正逐渐成为目前研究的主流方向。但是现在的叁维重建技术不完全适用于柔性可变形物体。由于模型的自遮挡等因素,单次叁维重建的结果存在模型不完整的问题;且不能很好地反映柔性物体的易形变特性。本文研究形变中柔性物体的动态重建,以捕捉柔性物体的形变特性。提出了基于自完善模板的柔性可变形物体序列重建方案。自完善模板是一种能够从形变的柔性物体中不断完善几何和色彩信息的叁维模板。序列重建是指重建出多个时刻的叁维几何模型,并实现不同帧叁维几何模型之间的网格结构统一。这些模型一方面能够表达更加完整的物体信息,另一方面还能表达柔性物体的动态形变信息,从而可以更好地展现物体的几何结构和物理特性。本文的主要工作如下:实现了基于多相机的叁维重建方案。利用多个RGBD相机进行多个时刻物体模型的重建。搭建了圆形阵列的多角度数据采集系统,采集柔性物体表面信息。重建的步骤包括数据预处理、点云融合、网格生成、纹理生成。对现有叁维重建方案中存在的深度图像噪声大、前背景混淆、纹理不清晰问题,做出以下改进:使用平均图像进行滤波,在去除噪声的同时,能够更好地保留物体细节;基于区域生长算法分割背景,可以准确的提取出前景物体;基于ABF++算法重建纹理,从多角度的色彩图像中提取颜色信息,生成连续清晰的纹理。提出了基于自完善模板的序列重建方案。叁维重建得到的单个模型所包含信息是不完整的,但是对多种形变状态的柔性物体进行重建,将包含更多的信息,因此提出了自完善模板来整合多个模型中的信息。利用任意模型初始化模板,再逐渐将物体形变过程中获取的几何和色彩信息融合到模板中,完善模板的形状和色彩信息。再利用模板拟合序列帧数据,得到信息完整、结构一致的序列帧模型,实现序列重建。以典型柔性物体服装为例,由能模拟不同人体体形的试衣机器人驱动服装形变,给出了序列重建实例。并探索序列重建的应用,设计了一个简单的虚拟试衣方案。通过建立人体特征尺寸和服装模型的关联,当用户输入一组人体特征尺寸之后,系统使服装产生与人体形体对应的形变。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
变形物体论文参考文献
[1].袁宵,李勃,董蓉.基于候选框提取的可变形部件模型物体清点[J].现代制造工程.2019
[2].邓海金.基于RGBD的柔性可变形物体序列重建[D].浙江大学.2019
[3].管媛媛.基于双目立体视觉的大尺寸物体变形检测[D].西安理工大学.2018
[4].肖启阳,李健,吴思进,杨连祥,董明利.基于经验小波变换及核概率密度的物体表面变形测量[J].光子学报.2018
[5].李照,靳雁霞,秦志鹏,任超.基于优化Snake模型的变形物体碰撞检测算法研究[J].系统仿真学报.2018
[6].郭道亮.可变形物体的全局非刚性配准与重建[D].天津大学.2017
[7].郭媛,刘丹丹,毛琦.基于剪切散斑干涉技术的物体变形动态检测[J].应用光学.2017
[8].张亚锋,屠大维,蔡建文,干为民.任意位姿物体机器视觉测量视差变形补正[J].仪器仪表学报.2017
[9].翟晓晖,刘巍,鹿晓惠.激光位移传感器在测量物体表面变形的应用[J].机床与液压.2017
[10].史凯,张新宇,孙平.利用计算全息光栅产生的涡旋光测量物体变形[J].山东科学.2017