TWI578269B - 三維座標縫合方法及應用其之三維座標資訊縫合裝置 - Google Patents

三維座標縫合方法及應用其之三維座標資訊縫合裝置 Download PDF

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張津魁
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財團法人工業技術研究院
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Description

三維座標縫合方法及應用其之三維座標資訊縫合裝置
本發明係有關於三維座標縫合方法,特別是有關於結合重心座標資訊與邊緣權重特徵之三維座標縫合方法。
傳統三維深度感測元件並不容易掃描立體工件的形貌。而在進行立體工件形貌的縫合之前,傳統三維深度感測元件需先執行連續多次掃描。連續多次掃描衍伸出耗時的問題。另外,由於難以求得視角差異大之兩深度資訊之間的轉換關係,常無法透過轉換關係縫合不同視角之兩深度資訊。有鑑於此,本發明提出一種三維座標縫合方法及應用其之三維座標資訊縫合裝置。
本發明之一實施例提供一種用於一三維座標資訊縫合裝置之三維座標縫合方法。該三維座標縫合方法包括置放一校正塊於該三維座標資訊縫合裝置之一受測平台上;藉由該至少一深度感測元件分別對該校正塊擷取一第一視角之一第一三維座標資訊和一第二視角之一第二三維座標資訊;分別決定該第一三維座標資訊之一第一重心座標以及該第二三維座標資訊之一第二重心座標;藉由將該第一重心座標轉換至該第二重心座標,使得該 第一三維座標資訊疊合至該第二三維座標資訊形成一第一疊合三維座標資訊;依據一疊代最近點(Iterative Closest Point)演算法將該第一疊合三維座標資訊中之該第一三維座標資訊縫合至該第二三維座標資訊,以形成一第一三維座標縫合結果;以及依據該第一三維座標資訊和該第一三維座標縫合結果決定該第一視角相對該第二視角之一第一座標轉換關係。
本發明之一實施例提供一種三維座標資訊縫合裝置。該三維座標資訊縫合裝置包括一受測平台、至少一深度感測元件、以及一處理裝置。該受測平台用以置放一校正塊於該受測平台上。該至少一深度感測元件用以分別以一第一視角和一第二視角對該校正塊擷取該第一視角之一第一三維座標資訊和該第二視角之一第二三維座標資訊。該處理裝置連接至該至少一深度感測元件,用以決定該第一視角相對該第二視角之一第一座標轉換關係,其中該處理裝置分別決定該第一三維座標資訊之一第一重心座標以及該第二三維座標資訊之一第二重心座標;其中該處理裝置藉由將該第一重心座標轉換至該第二重心座標,使得該第一三維座標資訊疊合至該第二三維座標資訊形成一第一疊合三維座標資訊;其中該處理裝置依據一疊代最近點(Iterative Closest Point)演算法將該第一疊合三維座標資訊中之該第一三維座標資訊縫合至該第二三維座標資訊,以形成一第一三維座標縫合結果;以及其中該處理裝置依據該第一三維座標資訊和該第一三維座標縫合結果決定該第一座標轉換關係。
10‧‧‧三維座標資訊縫合裝置
110‧‧‧受測平台
111‧‧‧校正塊
120‧‧‧深度感測元件
130‧‧‧處理裝置
21‧‧‧校正塊規
22‧‧‧取像裝置
221‧‧‧發光單元
222‧‧‧影像擷取單元
23‧‧‧資料處理中心
231‧‧‧影像處理單元
232‧‧‧顯示單元
233‧‧‧儲存單元
234‧‧‧通訊單元
24‧‧‧移動裝置
40‧‧‧檢測系統
41‧‧‧流動線軌道
42‧‧‧待測物
431、432、433‧‧‧深度感測元件
441、442、443‧‧‧機器手臂
R12‧‧‧第一座標轉換關係
R21‧‧‧第二座標轉換關係
R31‧‧‧第三座標轉換關係
R32‧‧‧第四座標轉換關係
RI1‧‧‧初步空間轉換關係
第1圖係依據本發明之一第一實施例舉例說明本發明之一三維座標資訊縫合裝置10之區塊圖。
第2A圖至第2C圖係依據本發明之一第二實施例舉例說明三維座標資訊縫合裝置10之一示範性實施例。
第3A圖至第3F圖係依據本發明之一第三實施例舉例說明三維座標資訊縫合裝置10如何決定第一座標轉換關係R12
第4圖係依據本發明之一第五實施例舉例說明三維座標資訊縫合裝置10之一示範性實施例。
第5A圖至第5B圖係依據本發明之一第六實施例舉例說明本發明之三維座標縫合方法之流程圖。
本揭露所附圖示之實施例或例子將如以下說明。本揭露之範疇並非以此為限。習知技藝者應能知悉在不脫離本揭露的精神和架構的前提下,當可作些許更動、替換和置換。在本揭露之實施例中,元件符號可能被重複地使用,本揭露之數種實施例可能共用相同的元件符號,但為一實施例所使用的特徵元件不必然為另一實施例所使用。
第1圖係依據本發明之一第一實施例舉例說明本發明之一三維座標資訊縫合裝置10之區塊圖。在本發明第一實施例中,三維座標資訊縫合裝置10包括一受測平台110、至少一深度感測元件120、以及一處理裝置130。受測平台110用以置放一校正塊111於受測平台110上。至少一深度感測元件120用以分別對校正塊111擷取一第一視角(或一第一視野)之一第一三維座標資訊(第 一點雲)和一第二視角(或一第二視野)之一第二三維座標資訊(第二點雲)。處理裝置130連接至至少一深度感測元件120,其中處理裝置130用以決定該第一視角相對該第二視角之一第一座標轉換關係R12。在本發明第一實施例中,校正塊111可為一非對稱性且具有高低落差之校正塊,藉此讓至少一深度感測元件120所擷取之影像特徵具有不變性(invariance)、唯一性(uniqueness)、穩定性(stability)及獨立性(independence)來獲得相對應座標系統關係。在另一實施例中,校正塊111可為一非對稱三維校正塊。
在本發明第一實施例中,處理裝置130分別決定該第一三維座標資訊之一第一重心座標以及該第二三維座標資訊之一第二重心座標。由於影像的特徵有不變性、唯一性、穩定行及獨立性等特性,特徵匹配法就是利用特徵點的這幾項特性來計算其相關性。假若由左右邊影像擷取出來之特徵模糊不明(ambiguous)或有失真(distorted)的現象,則可用特徵間之空間關係來進來比對。特徵間之空間關係,如空間距離(spatial distance)或是空間分佈(spatial distribution),均可被應用來建立影像的特徵對應關係。因此,處理裝置130透過上述特徵匹配法以及一動態建構法(Affine structure from motion)決定該第一重心座標相對該第二重心座標之一初步空間轉換關係,並依據該初步空間轉換關係將該第一重心座標轉換至該第二重心座標。接著,處理裝置130藉由將該第一重心座標轉換至該第二重心座標,使得該第一三維座標資訊疊合至該第二三維座標資訊形成一第一疊合三維座標資訊。
在本發明第一實施例中,處理裝置130依據一疊代最近點(Iterative Closest Point,ICP)演算法將該第一疊合三維座標 資訊中之該第一三維座標資訊縫合至該第二三維座標資訊,以形成一第一三維座標縫合結果。最後,處理裝置130依據該第一三維座標資訊和該第一三維座標縫合結果決定第一座標轉換關係R12
在本發明第一實施例中,在執行ICP演算法之前,處理裝置130先增加該第一疊合三維座標資訊之中該第一三維座標資訊之複數邊緣座標資訊之權重,以及增加該第一疊合三維座標資訊之中該第二三維座標資訊之複數邊緣座標資訊之權重。換句話說,處理裝置130給予該第一和第二三維座標資訊之中邊緣及轉角處之座標資訊較高的權重。藉此提昇執行ICP演算法之精確度。
影像的特徵有不變性(invariance)、唯一性(uniqueness)、穩定性(stability)及獨立性(independence)等特性,特徵匹配法就是利用特徵點的這幾項特性來計算其相關性。假若由左右邊影像擷取出來之特徵模糊不明(ambiguous)或有失真(distorted)的現象,則可用特徵間之空間關係來進來比對。特徵間之空間關係,如空間距離(spatial distance)或是空間分佈(spatial distribution),均可被應用來建立影像的特徵對應關係。
在本發明第一實施例中,在處理裝置130得到第一座標轉換關係R12之後,置放一待測物112(未圖示)於受測平台110上。接著,至少深度感測元件120分別對待測物112擷取該第一視角之一第三三維座標資訊以及該第二視角之一第四三維座標資訊。處理裝置130依據第一座標轉換關係R12將該第三三維座標資訊轉換為該第二視角所表示之一第一校正三維座標資訊。最後,處理裝置130將該第一校正三維座標資訊疊合至該第四三維座標資訊,以取得待測物112所對應之一待測物三維座標縫合結果。
第2A圖至第2C圖係依據本發明之一第二實施例舉例說明三維座標資訊縫合裝置10之一示範性實施例。在本發明第二實施例中,三維座標資訊縫合裝置10之受測平台110、深度感測元件120和處理裝置130係分別對應至校正塊規21、取像裝置22和資料處理中心23。資料處理中心23包括一影像處理單元231、一顯示單元232、一儲存單元233、以及一通訊單元234。在本發明第二實施例中,三維座標資訊縫合裝置10更包括一移動裝置24,其中移動裝置24係一機器手臂。移動裝置24分別連接至資料處理中心23和取像裝置22。在本發明第二實施例中,取像裝置22被安裝於該機器手臂(移動裝置24)之末端,並透過該機器手臂的移動對放置在校正塊規21上之校正塊111或待測物112擷取不同視角(或視野)的影像資訊。
在本發明第二實施例中,取像裝置22包括至少一發光單元221和至少一影像擷取單元222。發光單元221用以發出結構光線至放置在校正塊規21上之校正塊111或待測物112。影像擷取單元222用以對校正塊111或待測物112擷取影像資訊,並將該影像資訊傳送至資料處理中心23之儲存單元233。資料處理中心23之影像處理單元231分析該影像資訊得到對應之三維座標資訊。在本發明第二實施例中,發光單元221可以雷射儀、投影燈、發光二極體、鹵素燈、螢光燈、或是聚光燈等發光物件實現,而影像擷取單元222可以電荷耦合元件、互補性氧化金屬半導體、旋轉變焦式攝影機、或是數位監控器實現,但本發明並不限定於此。
第3A圖至第3F圖係依據本發明之一第三實施例舉例說明三維座標資訊縫合裝置10如何決定第一座標轉換關係R12。在 本發明第三實施例中,第3A圖係深度感測元件120A和深度感測元件120B對校正塊111掃描之一示意圖。在本發明第三實施例中,校正塊111係一L形三維校正塊。但本發明並不僅限定於此,校正塊111亦可為任意非對稱形狀之三維校正塊。
在第3A圖中,校正塊111被放置於受測平台110之45度斜坡之上,深度感測元件120A以一第一視角/第一視野(受測平台110之正上方)對校正塊111擷取第一視角之第一三維座標資訊,而深度感測元件120B則以一第二視角/第二視野(受測平台110之正左方)對校正塊111擷取第二視角之第二三維座標資訊。但本發明並不限定於此,受測平台110之平面亦可為任意角度之平面。在本發明第三實施例中,深度感測元件120A和深度感測元件120B可表示為置放在不同視角之兩深度感測元件120,深度感測元件120A和深度感測元件120B亦可表示為該機器手臂(移動裝置24)分別移動取像裝置22至第一視角和第二視角之示意圖。
第3B圖係深度感測元件120A於第一視角(受測平台110之正上方)所擷取之第一三維座標資訊。由第3B圖可知,從第一視角(受測平台110之正上方)往下看,視角遮蔽的影響造成第一視角之第一三維座標資訊中間有個明顯斷開的區域。這導致深度感測元件120A無法擷取到校正塊111之部份三維座標資訊。
第3C圖係深度感測元件120B於第二視角(受測平台110之正左方)所擷取之第二三維座標資訊。由第3C圖可知,第二視角(受測平台110之正左方)往右方看過去可擷取到第3B圖所擷取不到的三維座標資訊(上述L形三維校正塊中間受遮蔽區域的三維座標資訊)。但同樣地,第二視角之第二三維座標資訊未 能包含到L形三維校正塊右後方的三維座標資訊。
第3D圖係第一視角之第一三維座標資訊和第二視角之第二三維座標資訊在空間位置上之示意圖。由第3D圖可知,深度感測元件120A和深度感測元件120B各自擷取之三維座標資訊相去甚遠。
第3E圖係L形三維校正塊之第一疊合三維座標資訊之示意圖。在本發明第三實施例中,處理裝置130(資料處理中心23)分別決定第3B圖所示第一三維座標資訊之一第一重心座標和第3C圖所示第二三維座標資訊之一第二重心座標。接著,處理裝置130(資料處理中心23)決定該第一重心座標相對該第二重心座標之一初步空間轉換關係RI1,並依據初步空間轉換關係RI1將該第一重心座標轉換至該第二重心座標。接著,處理裝置130(資料處理中心23)藉由將該第一重心座標轉換至該第二重心座標,使得該第一三維座標資訊疊合至該第二三維座標資訊形成第3E圖所示之第一疊合三維座標資訊。在第3E圖中,第一三維座標資訊之第一重心座標和第二三維座標資訊之第二重心座標疊合在一起,亦即第一三維座標資訊和第二三維座標資訊彼此之物理重心座標疊合在一起。
第3F圖係L形三維校正塊之第一三維座標縫合結果之示意圖。相較第3C圖,第3F圖顯示出在第二視角下L形三維校正塊更完整的三維座標資訊。在本發明第三實施例中,處理裝置130(資料處理中心23)依據ICP演算法將第3E圖所示第一疊合三維座標資訊中之第一三維座標資訊縫合至第二三維座標資訊,以形成第3F圖所示第一三維座標縫合結果。
在本發明第三實施例中,為了能更精確地將第一三維座標資訊縫合至第二三維座標資訊,在進行縫合之前,處理裝置130(資料處理中心23)先增加第3E圖所示第一疊合三維座標資訊之中第一和第二三維座標資訊之邊緣座標資訊和轉角座標資訊之權重。換句話說,處理裝置130(資料處理中心23)給予第3E圖所示第一疊合三維座標資訊之中邊緣及轉角處之座標資訊較高的權重,以求L形三維校正塊之邊緣能更精確地對齊。因此,相較第3E圖,第3F圖所示第一三維座標縫合結果更精準地縫合第一和第二三維座標資訊。最後,在本發明第三實施例中,處理裝置130(資料處理中心23)依據原始之第一三維座標資訊和第3F圖所示第一三維座標縫合結果得到由第一視角轉換到第二視角之第一座標轉換關係R12
在本發明第三實施例中,上述第一視角與上述第二視角具有重疊的共視區域。但值得注意的是,本發明第三實施例所示重心縫合方法亦能應用至第一和第二視角彼此不具有重疊共視區域之情形(亦即深度感測元件120A和深度感測元件120B不會擷取到L形三維校正塊相同部位之三維座標資訊,或是第一三維座標資訊和第二三維座標資訊分別對應至L形三維校正塊的不同部位)。此外,在本發明第三實施例中,第一視角和第二視角並不限定需為90度(受測平台110之正上方)和0度(受測平台110之正左方),第一視角和第二視角僅限定需為不同視角。
此外,在本發明第三實施例中,處理裝置130(資料處理中心23)亦可透過反向執行第3E圖至第3F圖所述座標資訊疊合方式,取得第一視角下之一第二三維座標縫合結果。同時,處 理裝置130(資料處理中心23)亦可依據原始之第二三維座標資訊和上述第二三維座標縫合結果對應取得由第二視角轉換到第一視角之一第二座標轉換關係R21
本發明之一第四實施例舉例說明三維座標資訊縫合裝置10如何取得待測物112之一待測物三維座標縫合結果。在本發明第四實施例中,為了方便說明,三維座標資訊縫合裝置10沿用第三實施例所示三維座標資訊縫合裝置10。此時,處理裝置130(資料處理中心23)已先透過校正塊111取得由第一視角轉換到第二視角之第一座標轉換關係R12和由第二視角轉換到第一視角之一第二座標轉換關係R21,且待測物112已被置放於受測平台110上。接著,深度感測元件120A對待測物112擷取第一視角之一第三三維座標資訊,而深度感測元件120B對待測物112擷取第二視角之一第四三維座標資訊。
在本發明第四實施例中,若處理裝置130(資料處理中心23)欲得到在第二視角下待測物112之待測物三維座標縫合結果,處理裝置130(資料處理中心23)依據第一座標轉換關係R12將第一視角之第三三維座標資訊轉換為第二視角所表示之一第一校正三維座標資訊。最後,處理裝置130(資料處理中心23)再將該第一校正三維座標資訊直接疊合至第二視角之第四三維座標資訊,即可取得待測物112在第二視角下之待測物三維座標縫合結果。
在本發明第四實施例中,若處理裝置130(資料處理中心23)欲得到在第一視角下待測物112之待測物三維座標縫合結果,處理裝置130(資料處理中心23)依據第二座標轉換關係R21 將第二視角之第四三維座標資訊轉換為第一視角所表示之一第二校正三維座標資訊。最後,處理裝置130(資料處理中心23)再將該第二校正三維座標資訊直接疊合至第一視角之第三三維座標資訊,即可取得待測物112在第一視角下之待測物三維座標縫合結果。
第4圖係依據本發明之一第五實施例舉例說明三維座標資訊縫合裝置10之一示範性實施例。在本發明第五實施例中,三維座標資訊縫合裝置10被應用至一檢測系統40之中。檢測系統40用於擷取在檢測系統40之一流動線軌道41上移動之每一待測物42的三維座標縫合結果。如第5圖所示,第一視角之深度感測元件443和第二視角之深度感測元件432分別裝設於機器手臂441之末端和機器手臂442之末端,其中機器手臂441和機器手臂442架設於流動線軌道41旁側。在本發明第五實施例中,深度感測元件431和深度感測元件432已先透過校正塊111取得由第一視角轉換到第二視角之第一座標轉換關係R12和由第二視角轉換到第一視角之一第二座標轉換關係R21。深度感測元件431用以對經過其視角範圍之待測物42擷取一第一視角之一第三三維座標資訊,而深度感測元件432則對經過其視角範圍之待測物42擷取一第二視角之一第四三維座標資訊。同樣地,透過前述第四實施例之三維座標資訊縫合方法,檢測系統40即可得到待測物42在第一視角和第二視角之下之兩種待測物三維座標縫合結果。
此外,透過同樣的方式,亦可在檢測系統40新增一機器手臂443,並於機器手臂443之末端裝設第三視角之深度感測元件433,其中機器手臂443架設於流動線軌道41之旁側。接著, 檢測系統40對應得到由第一視角轉換到第三視角之一第三座標轉換關係R31,並使用第三座標轉換關係R31將第一視角之第三三維座標資訊轉換為第三視角之校正三維座標資訊。同時,檢測系統40亦對應得由第二視角轉換到第三視角之一第四座標轉換關係R32,並使用第四座標轉換關係R32將第二視角之第四三維座標資訊轉換為第三視角之校正三維座標資訊。同樣地,透過前述第四實施例之三維座標資訊縫合方法,檢測系統40即可得到待測物42在該第三視角之下之待測物三維座標縫合結果。
第5A圖至第5B圖係依據本發明之一第六實施例舉例說明本發明之三維座標縫合方法之流程圖。在步驟S501中,置放校正塊111於三維座標資訊縫合裝置10之受測平台110上。在步驟S502中,藉由至少一深度感測元件120對校正塊111擷取一第一視角之一第一三維座標資訊和一第二視角之一第二三維座標資訊。在步驟S503中,分別決定該第一三維座標資訊之一第一重心座標以及該第二三維座標資訊之一第二重心座標。在步驟S504中,藉由將該第一重心座標轉換至該第二重心座標,使得該第一三維座標資訊疊合至該第二三維座標資訊形成一第一疊合三維座標資訊。在步驟S505中,依據一疊代最近點演算法將該第一疊合三維座標資訊中之該第一三維座標資訊縫合至該第二三維座標資訊,以形成一第一三維座標縫合結果。在步驟S506中,依據該第一三維座標資訊和該第一三維座標縫合結果決定該第一視角相對該第二視角之一第一座標轉換關係R12
接著,在步驟S507中,置放一待測物112於受測平台110上。在步驟S508中,藉由至少一深度感測元件120分別對待測 物112擷取該第一視角之一第三三維座標資訊以及該第二視角之一第四三維座標資訊。在步驟S509中,依據第一座標轉換關係R12將該第三三維座標資訊轉換為該第二視角所表示之一第一校正三維座標資訊。最後,在步驟S510中,將該第一校正三維座標資訊直接疊合至該第四三維座標資訊,以取得待測物112所對應之一待測物三維座標縫合結果。
本發明雖以較佳實施例揭露如上,使得本領域具有通常知識者能夠更清楚地理解本發明的內容。然而,本領域具有通常知識者應理解到他們可輕易地以本發明做為基礎,設計或修改流程以及使用用於一三維座標資訊縫合裝置之三維座標縫合方法進行相同的目的和/或達到這裡介紹的實施例的相同優點。因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
另外,一特定特徵或觀點已被相對揭露於數個實施例之其中一個,該特定特徵或觀點可視需求與一或多個其他特徵和/或其他實施例之觀點結合。此外,於此所述範圍像是“包含”、“具有”、“帶有”和/或其他變形的本意是“包括”。而且,“示範性”僅僅是為了舉例而非最佳例子。亦應當理解的是以特定方向和/或相對彼此方向來說明於此所述特徵和/或元件係為了簡易理解之目的,而實際之方向和/或方位可能大致不同於於此舉例說明所述之方向和/或方位。
10‧‧‧三維座標資訊縫合裝置
110‧‧‧受測平台
111‧‧‧校正塊
120‧‧‧深度感測元件
130‧‧‧處理裝置

Claims (14)

  1. 一種用於一三維座標資訊縫合裝置之三維座標縫合方法,該三維座標縫合方法包括:置放一校正塊於該三維座標資訊縫合裝置之一受測平台上;藉由至少一深度感測元件對該校正塊擷取一第一視角之一第一三維座標資訊和一第二視角之一第二三維座標資訊;分別決定該第一三維座標資訊之一第一重心座標以及該第二三維座標資訊之一第二重心座標;藉由將該第一重心座標轉換至該第二重心座標,使得該第一三維座標資訊疊合至該第二三維座標資訊形成一第一疊合三維座標資訊;依據一疊代最近點(Iterative Closest Point)演算法將該第一疊合三維座標資訊中之該第一三維座標資訊縫合至該第二三維座標資訊,以形成一第一三維座標縫合結果;以及依據該第一三維座標資訊和該第一三維座標縫合結果決定該第一視角相對該第二視角之一第一座標轉換關係。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之三維座標縫合方法,其中執行該疊代最近點演算法之前更包括: 增加該第一疊合三維座標資訊之中該第一三維座標資訊之複數邊緣座標資訊之權重;以及增加該第一疊合三維座標資訊之中該第二三維座標資訊之複數邊緣座標資訊之權重。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之三維座標縫合方法,更包括:藉由該至少一深度感測元件分別對置放於該受測平台上之一待測物擷取該第一視角之一第三三維座標資訊和該第二視角之一第四三維座標資訊;以及更依據該第一座標轉換關係將該第三三維座標資訊縫合至該第四三維座標資訊,以形成該待測物之一待測物三維座標縫合結果。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之三維座標縫合方法,其中形成該第一疊合三維座標資訊更包括:透過一動態建構法(Affine structure from motion)決定該第一重心座標相對該第二重心座標之一初步空間轉換關係;以及依據該初步空間轉換關係將該第一重心座標轉換至該第二重心座標。
  5. 如申請專利範圍第3項所述之三維座標縫合方法,其中執行該疊代最近點演算法之前更包括:增加該第一疊合三維座標資訊之中該第一三維座標資訊之複數邊緣座標資訊之權重;以及 增加該第一疊合三維座標資訊之中該第二三維座標資訊之複數邊緣座標資訊之權重。
  6. 如申請專利範圍第3項所述之三維座標縫合方法,其中形成該待測物三維座標縫合結果更包括:依據該第一座標轉換關係將該第三三維座標資訊轉換為該第二視角所表示之一第一校正三維座標資訊;以及將該第一校正三維座標資訊疊合至該第四三維座標資訊,以形成該待測物三維座標縫合結果。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之三維座標縫合方法,其中該校正塊係一非對稱三維校正塊。
  8. 一種三維座標資訊縫合裝置,包括:一受測平台,用以置放一校正塊於該受測平台上;至少一深度感測元件,用以分別以一第一視角和一第二視角對該校正塊擷取該第一視角之一第一三維座標資訊和該第二視角之一第二三維座標資訊;以及一處理裝置,連接至該至少一深度感測元件,用以決定該第一視角相對該第二視角之一第一座標轉換關係,其中該處理裝置分別決定該第一三維座標資訊之一第一重心座標以及該第二三維座標資訊之一第二重心座標;其中該處理裝置藉由將該第一重心座標轉換至該第二重心座標,使得該第一三維座標資訊疊合至該第二三維座標資訊形成一第一疊合三維座標資訊; 其中該處理裝置依據一疊代最近點(Iterative Closest Point)演算法將該第一疊合三維座標資訊中之該第一三維座標資訊縫合至該第二三維座標資訊,以形成一第一三維座標縫合結果;以及其中該處理裝置依據該第一三維座標資訊和該第一三維座標縫合結果決定該第一座標轉換關係。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之三維座標資訊縫合裝置,其中該處理裝置執行該疊代最近點演算法之前更包括:增加該第一疊合三維座標資訊之中該第一三維座標資訊之複數邊緣座標資訊之權重;以及增加該第一疊合三維座標資訊之中該第二三維座標資訊之複數邊緣座標資訊之權重。
  10. 如申請專利範圍第8項所述之三維座標資訊縫合裝置,其中該至少一深度感測元件更分別對置放於該受測平台上之一待測物擷取該第一視角之一第三三維座標資訊以及該第二視角之一第四三維座標資訊;以及其中該處理裝置更依據該第一座標轉換關係將該第三三維座標資訊縫合至該第四三維座標資訊,以形成該待測物之一待測物三維座標縫合結果。
  11. 如申請專利範圍第8項所述之三維座標資訊縫合裝置,其中該處理裝置形成該第一疊合三維座標資訊更包括:透過一動態建構法(Affine structure from motion)決定 該第一重心座標相對該第二重心座標之一初步空間轉換關係;以及依據該初步空間轉換關係將該第一重心座標轉換至該第二重心座標。
  12. 如申請專利範圍第10項所述之三維座標資訊縫合裝置,其中該處理裝置執行該疊代最近點演算法之前更包括:增加該第一疊合三維座標資訊之中該第一三維座標資訊之複數邊緣座標資訊之權重;以及增加該第一疊合三維座標資訊之中該第二三維座標資訊之複數邊緣座標資訊之權重。
  13. 如申請專利範圍第10項所述之三維座標資訊縫合裝置,其中該處理裝置形成該待測物三維座標縫合結果更包括:該處理裝置依據該第一座標轉換關係將該第三三維座標資訊轉換為該第二視角所表示之一第一校正三維座標資訊;以及該處理裝置將該第一校正三維座標資訊疊合至該第四三維座標資訊,以形成該待測物三維座標縫合結果。
  14. 如申請專利範圍第8項所述之三維座標資訊縫合裝置,其中該校正塊係一非對稱三維校正塊。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10085162B2 (en) * 2016-07-22 2018-09-25 Ets-Lindgren, Inc. System and method for over-the-air testing of milli-meter wave and other beamforming technologies
US10333632B2 (en) * 2017-04-03 2019-06-25 Ets-Lindgren, Inc. Method and system for testing beam forming capabilities of wireless devices
CN107610179B (zh) * 2017-09-04 2021-01-05 苏州佳世达电通有限公司 一种影像撷取装置的校正方法
GB2566443A (en) * 2017-09-05 2019-03-20 Nokia Technologies Oy Cross-source point cloud registration
TWI651687B (zh) 2017-11-24 2019-02-21 財團法人工業技術研究院 三維模型建構方法及其系統
US10404384B1 (en) * 2018-08-03 2019-09-03 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg System and method for testing a device under test within an anechoic chamber based on a minimum test criteria
TWI714005B (zh) * 2019-03-04 2020-12-21 財團法人成大研究發展基金會 適用於疊代最近點法的可察覺移動的關鍵點選擇系統
TWI675000B (zh) * 2019-03-22 2019-10-21 所羅門股份有限公司 物件運送方法及系統
WO2021019627A1 (ja) * 2019-07-26 2021-02-04 オムロン株式会社 コンピュータビジョンシステムのキャリブレーション方法及びこれに用いる基準立体物
CN112414326B (zh) * 2020-11-10 2022-05-20 浙江华睿科技股份有限公司 物体表面平整度的检测方法、装置、电子装置和存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200923837A (en) * 2007-11-28 2009-06-01 Ind Tech Res Inst Method for constructing the image of structures
CN101916457A (zh) * 2010-08-27 2010-12-15 浙江大学 三维点云数据获取用的基准体及点云合成方法
TW201211937A (en) * 2010-09-15 2012-03-16 Univ Chang Gung Human face matching system and method thereof
US20120274739A1 (en) * 2009-12-21 2012-11-01 Huawei Device Co.,Ud. Image splicing method and apparatus
TW201346833A (zh) * 2012-05-14 2013-11-16 Univ Nat Sun Yat Sen 三維幾何測量方法
CN102332180B (zh) * 2011-10-15 2014-04-09 杭州力孚信息科技有限公司 一种基于立体裁剪的三维服装造型与纸样设计方法
TW201419833A (zh) * 2012-09-26 2014-05-16 Lg Innotek Co Ltd 利用影像特性之立體匹配裝置
CN104268927A (zh) * 2014-09-12 2015-01-07 上海明穆电子科技有限公司 3d服装虚拟自动生成方法及***

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101205662B (zh) * 2007-11-26 2011-04-20 天津工业大学 三维复合材料预制件机器人缝合***
TWI358606B (en) 2007-12-28 2012-02-21 Ind Tech Res Inst Method for three-dimension (3d) measurement and an
JP2010121999A (ja) * 2008-11-18 2010-06-03 Omron Corp 3次元モデルの作成方法および物体認識装置
US8872851B2 (en) 2010-09-24 2014-10-28 Intel Corporation Augmenting image data based on related 3D point cloud data
GB2490872B (en) 2011-05-09 2015-07-29 Toshiba Res Europ Ltd Methods and systems for capturing 3d surface geometry
JP5875272B2 (ja) * 2011-07-22 2016-03-02 キヤノン株式会社 3次元計測方法
TWI475244B (zh) 2012-01-12 2015-03-01 Univ Ching Yun Slope displacement detection method
JP5928114B2 (ja) * 2012-04-12 2016-06-01 セイコーエプソン株式会社 ロボットシステム、ロボットシステムのキャリブレーション方法、ロボット
WO2013179230A1 (en) * 2012-05-30 2013-12-05 Ecole Polythechnique Federale De Lausanne (Epfl) Apparatus and method for restoring voluntary control of locomotion in neuromotor impairments
CN103049896B (zh) * 2012-12-27 2015-09-16 浙江大学 三维模型的几何数据和纹理数据自动配准算法
US9547222B2 (en) 2013-02-08 2017-01-17 University Of South Australia Method and apparatus for calibration of multiple projector systems
US9047706B1 (en) 2013-03-13 2015-06-02 Google Inc. Aligning digital 3D models using synthetic images
JP6079333B2 (ja) * 2013-03-15 2017-02-15 株式会社リコー 校正装置、方法及びプログラム
WO2014168500A1 (en) 2013-04-08 2014-10-16 Lsi Corporation Front-end architecture for image processing
TWI552897B (zh) * 2013-05-17 2016-10-11 財團法人工業技術研究院 影像動態融合方法與裝置
TWI534755B (zh) 2013-11-20 2016-05-21 財團法人資訊工業策進會 三維立體模型之建立方法和裝置
JP6253368B2 (ja) * 2013-11-25 2017-12-27 キヤノン株式会社 三次元形状計測装置およびその制御方法
CN104315995B (zh) 2014-11-15 2017-02-01 中国科学院光电研究院 基于虚拟多立方体标准目标的tof深度相机三维坐标标定装置和方法
CN104700451B (zh) * 2015-03-14 2017-05-17 西安电子科技大学 基于迭代就近点算法的点云配准方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200923837A (en) * 2007-11-28 2009-06-01 Ind Tech Res Inst Method for constructing the image of structures
US20120274739A1 (en) * 2009-12-21 2012-11-01 Huawei Device Co.,Ud. Image splicing method and apparatus
CN101916457A (zh) * 2010-08-27 2010-12-15 浙江大学 三维点云数据获取用的基准体及点云合成方法
TW201211937A (en) * 2010-09-15 2012-03-16 Univ Chang Gung Human face matching system and method thereof
CN102332180B (zh) * 2011-10-15 2014-04-09 杭州力孚信息科技有限公司 一种基于立体裁剪的三维服装造型与纸样设计方法
TW201346833A (zh) * 2012-05-14 2013-11-16 Univ Nat Sun Yat Sen 三維幾何測量方法
TW201419833A (zh) * 2012-09-26 2014-05-16 Lg Innotek Co Ltd 利用影像特性之立體匹配裝置
CN104268927A (zh) * 2014-09-12 2015-01-07 上海明穆电子科技有限公司 3d服装虚拟自动生成方法及***

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