关键词：汽车零部件;;计算机视觉;;曲面三维重构;;图像处理
摘 要：随着计算机技术以及图像处理技术的发展,计算机视觉已经在医学、人工智能以及工业测量等领域获得了广泛的使用,应用计算机技术完成汽车零部件的三维重构也成为汽车开发过程中不可缺少的重要组成部分。相对于汽车行业传统的CAD三维重构、逆向点云三维重构来说,与计算机视觉密切相关的基于图像的汽车零部件曲面三维重构技术则有高效、经济、便捷的优点。逆向过程中可以通过图像对目标汽车的零部件进行三维重构,从而缩短汽车的开发周期。本文结合计算机视觉和图像处理相关理论,运用MATLAB工具,实现了基于图像的汽车零部件曲面的三维重构。本文首先系统的介绍了三维重构的基本方法和相关理论基础。然后对三维重构过程中的相关算法进行了研究,探讨了特征点检测与匹配的相关方法。通过对汽车零部件车门不同视角下的两幅图像进行特征检测与匹配,然后利用匹配的特征点对还原了其对应的空间点的三维坐标,最后插值处理相关数据,运用MATLAB数据可视化功能重构了车门的表面,实现了汽车车门表面的三维模型。在基于特征点检测与匹配的三维重构方法的基础之上,提出了一种基于彩色图像分割的三维重构方法。通过MATLAB实现了彩色图像的分割并结合数字图像形态学处理提取了重构的目标。在特征点匹配时,采用了RANSAC算法对错误的匹配点进行了剔除,完成了汽车车门表面的三维重构,验证了基于图像分割的三维重构的可行性。通过对比得出:基于特征点检测与匹配的三维重构方法适用于特征明显的汽车零部件,对于表面特征不明显的,通常需要借助一定的辅助措施,比如增加特征点或在零部件表面做标记。基于图像分割的三维重构适用范围更加广泛。实验表明:基于图像的汽车零部件三维重构方法在汽车车身,车门等不规则曲面快速成型上具有便捷性、高效性、实时性好的优点,且成本低,对汽车覆盖件的逆向开发具有一定的指导意义和参考价值。
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