Розробка лазерного 3D-сканера навколишнього середовища з використанням пінхол-проекції

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.227629

Ключові слова:

тривимірні лазерні сканери, візуалізація, калібрування камери, пінхол-проекція, 3D-реконструкція

Анотація

Тривимірна (3D) інформація про захоплення та реконструкцію об'єкта, що існує в його середовищі, є великою проблемою. У даній роботі обговорюються методи лазерного 3D-сканування, які дозволяють отримати високу щільність точок даних точним і швидким методом. Розглядаються попередні розробки в цій галузі, пропонується розроблена економічно ефективна система, заснована на концепції пінхол-проекції і комерційних апаратних компонентах з урахуванням поточної досягнутої точності. Була розроблена система автоматичного сканування лазерної лінії для виконання 3D-реконструкцій на близькій відстані для домашніх/офісних об'єктів з високою точністю і роздільною здатністю. Система змінює напрямок площини лазера за допомогою мікроконтролера для автоматичного сканування та отримання безперервних лазерних смуг для 3D-реконструкції об'єктів. Параметри системи були відкалібровані за допомогою вбудованого інструментарію калібрування камери Matlab для визначення фокусної відстані камери і обмежень оптичного центру. Було визначено рівняння пінхол-проекції для оптимізації рівняння осі обертання прототипу. Розроблений лазерний 3D-сканер навколишнього середовища з пінхол-проекцією довів ефективність системи на близьких стаціонарних об'єктах з високою роздільною здатністю і точністю при похибці вимірювання в діапазоні (0,05–0,25) мм. Для відображення реконструкції 3D-об'єкта і виконання калібрування камери була використана обробка 3D-хмари точок в інструментарії комп'ютерного зору Matlab, що підвищує ефективність і значно спрощує метод калібрування. Похибка калібрування є основним джерелом похибок у вимірах, встановлено, що на похибки фактичних вимірювань впливають кілька параметрів навколишнього середовища. Представлена платформа може бути оснащена системою меншого енергоспоживання, а також компактними меншими габаритами

Біографія автора

Lateef Abd Zaid Qudr, AlSafwa University College

Doctor of Computer Sciences, Senior Lecturer

Department of Computer Techniques Engineering

Посилання

  1. Arayici, Y., Hamilton, A., Gamito, P., Albergaria, G. (2004). The Scope in the INTELCITIES Project for the Use of the 3D Laser Scanner. Proceedings of the Fourth International Conference on Engineering Computational Technology. doi: https://doi.org/10.4203/ccp.80.51
  2. Huber, D. F. (2002). Automatic three-dimensional modeling from reality. CMU-RI-TR-02-35. The Robotics Institute, 201. Available at: https://www.ri.cmu.edu/pub_files/pub3/huber_daniel_2002_1/huber_daniel_2002_1.pdf
  3. Bernardini, F., Rushmeier, H. E. (2000). Strategies for registering range images from unknown camera positions. Three-Dimensional Image Capture and Applications III. doi: https://doi.org/10.1117/12.380042
  4. Chibane, J., Alldieck, T., Pons-Moll, G. (2020). Implicit Functions in Feature Space for 3D Shape Reconstruction and Completion. 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). doi: https://doi.org/10.1109/cvpr42600.2020.00700
  5. Biffi, C., Cerrolaza, J. J., Tarroni, G., de Marvao, A., Cook, S. A., O’Regan, D. P., Rueckert, D. (2019). 3D High-Resolution Cardiac Segmentation Reconstruction From 2D Views Using Conditional Variational Autoencoders. 2019 IEEE 16th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2019). doi: https://doi.org/10.1109/isbi.2019.8759328
  6. Lague, D., Brodu, N., Leroux, J. (2013). Accurate 3D comparison of complex topography with terrestrial laser scanner: Application to the Rangitikei canyon (N-Z). ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 82, 10–26. doi: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.04.009
  7. Guisado-Pintado, E., Jackson, D. W. T., Rogers, D. (2019). 3D mapping efficacy of a drone and terrestrial laser scanner over a temperate beach-dune zone. Geomorphology, 328, 157–172. doi: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2018.12.013
  8. Aicardi, I., Dabove, P., Lingua, A., Piras, M. (2017). Integration between TLS and UAV photogrammetry techniques for forestry applications. iForest - Biogeosciences and Forestry, 10 (1), 41–47. doi: https://doi.org/10.3832/ifor1780-009
  9. Biasion, A., Bornaz, L., Rinaudo, F. (2005). Laser Scanning Applications on Disaster Management. Geo-Information for Disaster Management, 19–33. doi: https://doi.org/10.1007/3-540-27468-5_2
  10. Zhang, J., Singh, S. (2016). Low-drift and real-time lidar odometry and mapping. Autonomous Robots, 41 (2), 401–416. doi: https://doi.org/10.1007/s10514-016-9548-2
  11. Chen, Y., Wang, J., Li, J., Lu, C., Luo, Z., Xue, H., Wang, C. (2018). LiDAR-Video Driving Dataset: Learning Driving Policies Effectively. 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2018.00615
  12. Krüsi, P., Furgale, P., Bosse, M., Siegwart, R. (2016). Driving on Point Clouds: Motion Planning, Trajectory Optimization, and Terrain Assessment in Generic Nonplanar Environments. Journal of Field Robotics, 34 (5), 940–984. doi: https://doi.org/10.1002/rob.21700
  13. Huang, X., Cheng, X., Geng, Q., Cao, B., Zhou, D., Wang, P. et. al. (2018). The ApolloScape Dataset for Autonomous Driving. 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). doi: https://doi.org/10.1109/cvprw.2018.00141
  14. Hu, H., Zhao, T., Wang, Q., Gao, F., He, L. (2020). R-CNN Based 3D Object Detection for Autonomous Driving. CICTP 2020. doi: https://doi.org/10.1061/9780784483053.077
  15. Li, B., Ouyang, W., Sheng, L., Zeng, X., Wang, X. (2019). GS3D: An Efficient 3D Object Detection Framework for Autonomous Driving. 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2019.00111
  16. Wang, X., Jiang, M., Zhou, Z., Gou, J., Hui, D. (2017). 3D printing of polymer matrix composites: A review and prospective. Composites Part B: Engineering, 110, 442–458. doi: https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2016.11.034
  17. Zaharia, C., Gabor, A.-G., Gavrilovici, A., Stan, A. T., Idorasi, L., Sinescu, C., Negruțiu, M.-L. (2017). Digital Dentistry – 3D Printing Applications. Journal of Interdisciplinary Medicine, 2 (1), 50–53. doi: https://doi.org/10.1515/jim-2017-0032
  18. Thrun, S., Burgard, W., Fox, D. (2000). A real-time algorithm for mobile robot mapping with applications to multi-robot and 3D mapping. Proceedings 2000 ICRA. Millennium Conference. IEEE International Conference on Robotics and Automation. Symposia Proceedings (Cat. No.00CH37065). doi: https://doi.org/10.1109/robot.2000.844077
  19. Skotheim, O., Lind, M., Ystgaard, P., Fjerdingen, S. A. (2012). A flexible 3D object localization system for industrial part handling. 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. doi: https://doi.org/10.1109/iros.2012.6385508
  20. Lindner, L., Sergiyenko, O., Rodríguez-Quiñonez, J. C., Rivas-Lopez, M., Hernandez-Balbuena, D., Flores-Fuentes, W. et. al. (2016). Mobile robot vision system using continuous laser scanning for industrial application. Industrial Robot: An International Journal, 43 (4), 360–369. doi: https://doi.org/10.1108/ir-01-2016-0048
  21. Kriegel, S., Bodenmuller, T., Suppa, M., Hirzinger, G. (2011). A surface-based Next-Best-View approach for automated 3D model completion of unknown objects. 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation. doi: https://doi.org/10.1109/icra.2011.5979947
  22. Blais, F., Picard, M., Godin, G. (2004). Accurate 3D acquisition of freely moving objects. Proceedings. 2nd International Symposium on 3D Data Processing, Visualization and Transmission, 2004. 3DPVT 2004. doi: https://doi.org/10.1109/tdpvt.2004.1335269
  23. Zhongdong, Y., Peng, W., Xiaohui, L., Changku, S. (2014). 3D laser scanner system using high dynamic range imaging. Optics and Lasers in Engineering, 54, 31–41. doi: https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2013.09.003
  24. Tocheri, M. W. (2009). Laser Scanning: 3D Analysis of Biological Surfaces. Advanced Imaging in Biology and Medicine, 85–101. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-540-68993-5_4
  25. Hennessy, R. J., Kinsella, A., Waddington, J. L. (2002). 3D laser surface scanning and geometric morphometric analysis of craniofacial shape as an index of cerebro-craniofacial morphogenesis: initial application to sexual dimorphism. Biological Psychiatry, 51 (6), 507–514. doi: https://doi.org/10.1016/s0006-3223(01)01327-0
  26. Leone, A., Diraco, G., Distante, C. (2007). Stereoscopic System for 3-D Seabed Mosaic Reconstruction. 2007 IEEE International Conference on Image Processing. doi: https://doi.org/10.1109/icip.2007.4379212
  27. Drap, P., Seinturier, J., Scaradozzi, D., Gambogi, P., Long, L., Gauch, F. (2007). Photogrammetry for virtual exploration of underwater archeological sites. XXI International CIPA Symposium. Athens.
  28. Bianco, G., Gallo, A., Bruno, F., Muzzupappa, M. (2013). A Comparative Analysis between Active and Passive Techniques for Underwater 3D Reconstruction of Close-Range Objects. Sensors, 13 (8), 11007–11031. doi: https://doi.org/10.3390/s130811007
  29. Wang, B., Jiang, L., Li, J. W., Cai, H. G., Liu, H. (2005). Grasping unknown objects based on 3d model reconstruction. Proceedings, 2005 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics. doi: https://doi.org/10.1109/aim.2005.1511025
  30. Rusu, R. B., Blodow, N., Marton, Z. C., Beetz, M. (2009). Close-range scene segmentation and reconstruction of 3D point cloud maps for mobile manipulation in domestic environments. 2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. doi: https://doi.org/10.1109/iros.2009.5354683
  31. Rusu, R. B. (2010). Semantic 3D Object Maps for Everyday Manipulation in Human Living Environments. KI - Künstliche Intelligenz, 24 (4), 345–348. doi: https://doi.org/10.1007/s13218-010-0059-6
  32. Beall, C., Lawrence, B. J., Ila, V., Dellaert, F. (2010). 3D reconstruction of underwater structures. 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. doi: https://doi.org/10.1109/iros.2010.5649213
  33. Straub, J., Kerlin, S. (2014). Development of a Large, Low-Cost, Instant 3D Scanner. Technologies, 2 (2), 76–95. doi: https://doi.org/10.3390/technologies2020076
  34. Louvrier, A., Marty, P., Barrabé, A., Euvrard, E., Chatelain, B., Weber, E., Meyer, C. (2017). How useful is 3D printing in maxillofacial surgery? Journal of Stomatology, Oral and Maxillofacial Surgery, 118 (4), 206–212. doi: https://doi.org/10.1016/j.jormas.2017.07.002
  35. Birtchnell, T., Hoyle, W., Birtchnell, T., Hoyle, W. (2016). What is 3D Printing? The definitive guide. 3D Print Dev Glob South.
  36. Arayici, Y. (2007). An approach for real world data modelling with the 3D terrestrial laser scanner for built environment. Automation in Construction, 16 (6), 816–829. doi: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2007.02.008
  37. Chi, S., Xie, Z., Chen, W. (2016). A Laser Line Auto-Scanning System for Underwater 3D Reconstruction. Sensors, 16 (9), 1534. doi: https://doi.org/10.3390/s16091534
  38. Allegra, D., Gallo, G., Inzerillo, L., Lombardo, M., Milotta, F. L. M., Santagati, C. et. al. (2016). Low cost handheld 3D scanning for architectural elements acquisition. STAG: Smart Tools and Apps in computer Graphics. doi: https://dx.doi.org/10.2312/stag.20161372
  39. Reshetyuk, Y. (2006). Calibration of terrestrial laser scanners Callidus 1.1, Leica HDS 3000 and Leica HDS 2500. Survey Review, 38 (302), 703–713. doi: https://doi.org/10.1179/sre.2006.38.302.703
  40. Bauwens, S., Bartholomeus, H., Calders, K., Lejeune, P. (2016). Forest Inventory with Terrestrial LiDAR: A Comparison of Static and Hand-Held Mobile Laser Scanning. Forests, 7 (12), 127. doi: https://doi.org/10.3390/f7060127
  41. Lee, S. Y., Majid, Z., Setan, H. (2013). 3D data acquisition for indoor assets using terrestrial laser scanning. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, II-2/W1, 221–226. doi: https://doi.org/10.5194/isprsannals-ii-2-w1-221-2013
  42. Abbas, M. A., Setan, H., Majid, Z., Chong, A. K., Idris, K. M., Aspuri, A. (2013). Calibration and Accuracy Assessment of Leica ScanStation C10 Terrestrial Laser Scanner. Developments in Multidimensional Spatial Data Models, 33–47. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-36379-5_3
  43. Wolk, R. M. (2008). Utilizing Google Earth and Google Sketchup to visualize wind farms. 2008 IEEE International Symposium on Technology and Society. doi: https://doi.org/10.1109/istas.2008.4559793
  44. LOGITECH ® HD PRO WEBCAM C920. Available at: https://docs.rs-online.com/97f0/A700000006917072.pdf
  45. MeshLab. Available at: https://www.meshlab.net/

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-04-20

Як цитувати

Qudr, L. A. Z. (2021). Розробка лазерного 3D-сканера навколишнього середовища з використанням пінхол-проекції. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(1 (110), 37–43. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.227629

Номер

Том 2 № 1 (110) (2021): Виробничо-технологічні системи

Розділ

Виробничо-технологічні системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Lateef Abd Zaid Qudr

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.