為了提升產(chǎn)品包裝外觀重現(xiàn)方法的綜合性能,設(shè)計并提出基于視覺傳達(dá)和激光3D打印的產(chǎn)品包裝外觀重現(xiàn)方法。分析兩種相機(jī)成像模型的的標(biāo)定方法,獲取產(chǎn)品外包裝初始圖像中的幾組匹配點,匹配點在校正后需要圖像滿足極線幾何約束條件,利用最小化全部匹配點的桑普森誤差值,獲取系統(tǒng)方程,從而得到最優(yōu)校正圖像。在上述基礎(chǔ)上,利用激光3D打印技術(shù)獲取圖像的內(nèi)部結(jié)構(gòu),結(jié)合立體匹配算法,通過像素的灰度以及其梯度的線性組合作為相似性度量,對龐大的景物云進(jìn)行精簡,在有效保留圖像邊緣點的同時降低重構(gòu)點云的數(shù)量,實現(xiàn)產(chǎn)品包裝外觀重現(xiàn)。仿真實驗結(jié)果顯示,圖像校正時間平均在15 s左右,運行效率接近于100%,全面驗證了本文方法的實用性以及有效性。 

【文章來源】：激光雜志. 2020,41(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

實驗測試平臺

為了證明本文方法具有較為明顯的優(yōu)勢，以下實驗需要選取兩個方法作為對比方法進(jìn)行實驗測試，利用圖2給出3種不同方法的圖像校正時間對比結(jié)果:綜合分析圖2可知，其它兩種方法校正時間平均在20 s以及22 s左右，本文方法的圖像校正時間平均在15 s左右，這充分說明本文方法能夠獲取較好的圖像校正效果。主要原因在于本文方法采用視覺傳達(dá)技術(shù)進(jìn)行極線約束，是初始圖像經(jīng)過校正以后，保證圖像中的各個極線是相互重合，促使立體匹配獲取進(jìn)一步簡化，縮短了校正時間。

針對包裝重現(xiàn)過程中連袋、外形尺寸錯誤、包裝袋上有異物和包裝版面移動4種缺陷類型，每種缺陷選取200個樣本進(jìn)行實驗，驗證分類效果。部分缺陷分類檢測結(jié)果如圖3所示。由上圖可以看出，實際運行結(jié)果驗證了所提算法的有效性和先進(jìn)性，并滿足檢測對實時、快速、高準(zhǔn)確度的要求，目前該方法已應(yīng)用于實際生產(chǎn)并投入使用，取得了良好的檢測效果，對提高包裝袋生產(chǎn)線的自動化檢測水平具有一定的參考價值。

【參考文獻(xiàn)】：
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