【正文】 中文 2880 字 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) (論文 ) 外 文 翻 譯 外文題目： Matching between 3D Coordinate and its Color Information in 3D Color Sensor 中文題目：三維坐標(biāo)和顏色信息匹配的 3D 顏色傳感器 學(xué) 院 名 稱(chēng)： 電子與信息 工程學(xué)院 專(zhuān) 業(yè)： 電子信息工程 班 級(jí)： 電信 114 班 姓 名： 11401180419 指 導(dǎo) 教 師： 企 業(yè) 教 師： 定稿日期： 2020 年 12 月 30 日 3rd International Symposium on Instrumentation Science and Technology Aug. 18~22, 2020, Xi’an. China 1804 三維坐標(biāo)和顏色信息匹配的 3D 顏色傳感器 摘要： 可以通過(guò)分別適用于線(xiàn)性區(qū)分標(biāo)定的 3D 傳感器和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的顏色傳感器，來(lái)校準(zhǔn)三維（ 3D）坐標(biāo)與顏色傳感器測(cè)量的顏色信息之間的匹配關(guān)系。校準(zhǔn)的過(guò)程主要包括公式計(jì)算、求解過(guò)程以及信息匹配方法的詳細(xì)討論。標(biāo)定實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用線(xiàn)性分區(qū)標(biāo)定的 3D傳感器其平均測(cè)量相對(duì)誤差為 ％，而利用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)定的顏色傳感器的測(cè)試精度可以達(dá)到 ?；谠撔?zhǔn)結(jié)果，真實(shí)的物體被測(cè)量并且獲得的三維色點(diǎn)云， 可以真實(shí)生動(dòng)的展現(xiàn)實(shí)物對(duì)象。 關(guān)鍵詞： 3D顏色傳感器 。攝像機(jī)標(biāo)定，信息匹配，線(xiàn)性分區(qū)標(biāo)定， BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，色點(diǎn)云 獲得一個(gè)實(shí)物的 3D坐標(biāo)和顏色信息是一種純數(shù)字化的研究。截至目前，各種基于不同原理的技術(shù) [1]被提出，并廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如 CAD和 CAM，逆向工程，快速原型，虛擬現(xiàn)實(shí)，人體工程學(xué)和文物保護(hù)等 [2， 3]。在這些技術(shù)中，非接觸式的光學(xué)方法，特別是結(jié)構(gòu)光方法由于其簡(jiǎn)單的原理，快速的測(cè)量，不需要接觸以及精度高的特點(diǎn)變得越來(lái)越流行。 關(guān)鍵部位是黑色和白色（ B＆ W）相機(jī)和彩色攝像機(jī)的 3D顏色傳感器可 以將實(shí)物的顏色信息數(shù)字化。并且 3D 顏色傳感器數(shù)字化得到的 3D 坐標(biāo)和顏色信息匹配可以由內(nèi)部照相機(jī)來(lái)校準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)。為此，許多的校準(zhǔn)技術(shù)被提了出來(lái)比如如直接線(xiàn)性變換法，滿(mǎn)量程非線(xiàn)性?xún)?yōu)化法，兩階段法等[4,5]。不過(guò)多數(shù)的方法都因?yàn)橄鄼C(jī)過(guò)于復(fù)雜，從而使得模型總是需要被設(shè)置、許多照相機(jī)的內(nèi)在和外部參數(shù)需要進(jìn)行運(yùn)算，很有可能會(huì)造成一個(gè)不穩(wěn)定的求解過(guò)程。但實(shí)際上在許多應(yīng)用中，光是在圖像空間中的點(diǎn)的坐標(biāo)和它們的像素坐標(biāo)之間的映射關(guān)系的運(yùn)算已經(jīng)是足夠的，照相機(jī)的許多內(nèi)部和外部參數(shù)往往有多余的嫌疑。基于上述的理由，提出了可以 通過(guò)分 別適用于線(xiàn)性區(qū)分標(biāo)定的 3D 傳感器和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的顏色傳感器，來(lái)校準(zhǔn)三維（ 3D）坐標(biāo)與顏色傳感器測(cè)量的顏色信息之間的匹配關(guān)系。 對(duì)象的空間坐標(biāo)（ XW， YW， ZW）和它們的對(duì)應(yīng)像素坐標(biāo)（ Xf為， YF）之間的映射關(guān)系，可以成從圖像捕獲過(guò)程得到的形式如下面等式 (1)所示的齊此坐標(biāo)配制而成的矩陣方程。 其中ρ是一個(gè)比例因子。顯而易見(jiàn)的我們可以從上面的公式 (1)中發(fā)現(xiàn)，矩陣 M中包含了所有3rd International Symposium on Instrumentation Science and Technology Aug. 18~22, 2020, Xi’an. China 1805 的映射信息。如果校準(zhǔn)點(diǎn)的數(shù)目足夠， M完全可以通過(guò)由對(duì)象的空間坐標(biāo)和它們的對(duì) 應(yīng)像素坐標(biāo)創(chuàng)建的求解線(xiàn)性方程系統(tǒng)來(lái)確定。由此，可將方程（ 1）可以擴(kuò)展為下面的等式。 理論上，參數(shù) M11到參數(shù) M34都可以通過(guò) 6個(gè)點(diǎn)來(lái)確定。然而在實(shí)際應(yīng)用中， M34卻是一個(gè)需要幾十個(gè)點(diǎn)構(gòu)建超定方程來(lái)減少誤差的特殊項(xiàng)。因此，當(dāng)點(diǎn)的數(shù)量為 N， 2N 時(shí)，方程可以用如公式 (3)所示的構(gòu)建在矩陣 M基礎(chǔ)的最小二乘法來(lái)得到，并表示。 但是，若匹配校準(zhǔn)只是簡(jiǎn)單地按照上述方法進(jìn)行計(jì)算，將會(huì)導(dǎo)致很多錯(cuò)誤，因?yàn)樵摲椒ú](méi)有考慮到鏡頭等非線(xiàn)性因素的失真情況。所以另一種方法被提了出來(lái)：將整個(gè)圖像分割成幾部分，當(dāng) 然這也意味著該數(shù)據(jù)對(duì)空間點(diǎn)坐標(biāo)及其相應(yīng)的像素坐標(biāo)也會(huì)被分為幾組，線(xiàn)性地選取各個(gè)部分分別施加到每一組數(shù)據(jù)對(duì)或圖像區(qū)域。由該方法可以得到若干轉(zhuǎn)換矩陣，它們?cè)谛枰獪y(cè)量時(shí)將被用于某些基于區(qū)域劃分分類(lèi)規(guī)則的數(shù)據(jù)輸入。這就是線(xiàn)性分配法的基本概念，使用這種方法可以使測(cè)量誤差顯著減少。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)定技術(shù) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是單向傳輸?shù)亩鄬尤斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)。每一層都包含一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)層的輸出只與下一層的輸入端連接，并沒(méi)有與別的任何層有節(jié)點(diǎn)的輸入和輸出關(guān)系。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)是由一個(gè)輸入層，一個(gè)或多個(gè)的隱藏層和一個(gè)輸出層構(gòu) 建而成的。 對(duì)于輸入節(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，它們的輸出量是和它們的輸入量相等的。隱藏層和輸出層的行為模式可以被公式 (4)描述。 其中 P是當(dāng)前輸入樣本， wji是連接體重從節(jié)點(diǎn) i到節(jié)點(diǎn) j， OPI和 OPJ是輸入和節(jié)點(diǎn) j的輸出。 fj是激勵(lì)功能應(yīng)該是微無(wú)處不在 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以使用 S形函數(shù)總是偏好，如以下公式 (5)所示。 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程開(kāi)始訓(xùn)練樣本的制備，它包含輸入樣本與理想的輸出樣本。過(guò)程中定義了向前和向后兩個(gè)方向。在向前的方向時(shí)，各層的行為僅影響下一層，并且如果輸出不理想，過(guò)程中會(huì)變成向后方向，它沿著連接路徑和返 回錯(cuò)誤信號(hào)通過(guò)修改重量發(fā)送回輸入層。重復(fù)此過(guò)程，直到誤差滿(mǎn)足需求為止。在向后方向中，重量由如下公式 (6)所示。 3rd International Symposium on Instrumentation Science and Technology Aug. 18~22, 2020, Xi’an. China 1806 其中，η是學(xué)習(xí)速率，其值應(yīng) 0 和 1 之間進(jìn)行選擇。當(dāng)節(jié)點(diǎn)是在輸出層，以下定義被使用，否則等式（ 8）被使用。 其中， TPJ 是理想的輸出， OPJ 是實(shí)際產(chǎn)出。顏色傳感器是由 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校準(zhǔn)上述輸入和輸出選擇為的三維坐標(biāo)的校準(zhǔn)點(diǎn)的和其相應(yīng)的二維象素座標(biāo)為圖 1示出。 如圖 2所示，三維傳感器是由黑白 /彩色 CCD和能夠上下移動(dòng)的線(xiàn)結(jié)構(gòu)激光光線(xiàn)組合成。 該光平面將與相交對(duì)象產(chǎn)生光的條紋。該測(cè)量過(guò)程被掃描的光條紋的物體上的過(guò)程中，并記錄在輪廓信息由 3D傳感器。水平方向和深度坐標(biāo)由三維傳感器被記錄和垂直坐標(biāo)將是從精確的機(jī)械掃描方式得到的，并且顏色傳感器將記錄的顏色信息對(duì)象。 3D之間的匹配坐標(biāo)和其顏色信息可通過(guò)以下過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)。 3D傳感器的校準(zhǔn)可以獲得不同分區(qū)的轉(zhuǎn)換矩陣，它可以把 B＆ W CCD 空間坐標(biāo)為（ XW， YW）轉(zhuǎn)換為光條紋的信息。與另一個(gè)坐標(biāo) ZW接到掃描系統(tǒng)中，對(duì)象的整個(gè)三維信息可以由（ XW， YW，度 Zw）來(lái)表示。此外， 3D之間的映射關(guān)系的坐標(biāo)（ XW， YW，度 Zw）及其相應(yīng)的像素彩色圖像坐標(biāo)得到了彩色 CCD可以通過(guò)顏色傳感器校準(zhǔn)獲得?？梢詮恼娌噬珗D像得到 RGB 的像素值。所以，該方法如上所述能夠?qū)崿F(xiàn)三維信息和其相應(yīng)的顏色信息之間的相互匹配。 基于上述理論，共面和非共面的校準(zhǔn)點(diǎn)可分別使用敏通公司制造的 MTV0360和 73X11HP來(lái)校準(zhǔn)和現(xiàn)實(shí)黑白 CCD和彩色 CCD 的分別。圖像捕獲板以 640 480 的分辨率采樣 Bamp。W，彩色 CCD用 8毫米鏡頭、 768 576 的分辨率采樣 CCD，兩者的面積都為一個(gè) 7 毫米的鏡頭。激光的實(shí)現(xiàn)是采用了加拿大 LASIRIS 公司的 SNF501L670，其波長(zhǎng)為 670nm。 黑白圖象是由大部分在 1 4的形式內(nèi)的電和 4的區(qū)域劃分得到的變換矩陣組成。為了驗(yàn)證校準(zhǔn)精度，進(jìn)行了一次以為 。發(fā)現(xiàn)四個(gè)圖像被捕獲的平均相對(duì)誤差僅為 ％。 雙層（不考慮輸入層） BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的六個(gè)節(jié)點(diǎn)的隱藏層采用校準(zhǔn)顏色傳感器。校準(zhǔn)點(diǎn)和檢測(cè)點(diǎn)的數(shù)目本別是 60和 48，前者在 x方向上的平均絕對(duì)誤差為 ，后者在 y方向上平均3