基于亞像素分割的三維顯示與配準(zhǔn)算法及交互軟件.pdf

1、工業(yè)CT（Computed Tomography）機發(fā)明后，一直得到長足的發(fā)展，尤其在制造業(yè)的應(yīng)用日趨重要。在工業(yè)制造領(lǐng)域，如汽車的核心部件發(fā)動機、鐵路火車的零部件等在生產(chǎn)制造過程中由于受到人為因素或者環(huán)境條件的干擾，導(dǎo)致生產(chǎn)出的產(chǎn)品與設(shè)計圖紙有一定的偏差。這種制造誤差可能導(dǎo)致工件的使用效率降低，達不到預(yù)期的目標(biāo)。然而如何準(zhǔn)確尋找這種制造誤差是一項具有挑戰(zhàn)的任務(wù)。
　　工業(yè)CT技術(shù)可以對制造出來的工件進行高精度的數(shù)字化呈現(xiàn)。因此可

2、以通過工件的CT數(shù)字圖像和其設(shè)計圖紙的配準(zhǔn)找到比對誤差作為制造誤差的一個參考。在整個配準(zhǔn)過程中，有數(shù)據(jù)獲取部分和配準(zhǔn)部分，而配準(zhǔn)部分的主要步驟分為粗配準(zhǔn)和精配準(zhǔn)。顧名思義，粗配準(zhǔn)的作用是使得兩個三維數(shù)據(jù)在不同的空間位置下通過旋轉(zhuǎn)和平移能夠基本正確的融合在一起，從而作為精配準(zhǔn)的初始狀態(tài)。在完成粗配準(zhǔn)后，精配準(zhǔn)的過程是通過每次迭代作微小的變動使兩個三維數(shù)據(jù)達到理論上最佳的匹配狀態(tài)。最終根據(jù)配準(zhǔn)的結(jié)果計算誤差，通過三維誤差顯示可以直觀的表現(xiàn)出

3、實際工件與設(shè)計圖紙的匹配情況。
　　本文在已有的科研成果基礎(chǔ)上，做了以下幾方面的改進研究。首先，在粗配準(zhǔn)方面，通過研究人機交互并運用SVD（Singular Value Decomposition）方法得到旋轉(zhuǎn)矩陣進而完成粗配準(zhǔn)。該方法只需在兩個模型的表面通過人工選取對應(yīng)點就可以方便的完成粗配準(zhǔn)，并且避免了包圍盒粗配準(zhǔn)方法對于規(guī)則的工件（如圓柱狀的工件）出現(xiàn)錯誤匹配的情況。其次，研究了三維 CV（Chan-Vese）模型結(jié)合MC（

4、Marching Cubes）方法用來提取工件的亞像素邊緣坐標(biāo)，以提高配準(zhǔn)的精度，減小配準(zhǔn)后的計算誤差。三維CV方法是基于偏微分方程的主動輪廓模型，它能夠很好的抑制噪聲，并且邊緣分割結(jié)果是單像素的，邊緣定位的精度是亞像素級別的。MC方法是一種根據(jù)三維數(shù)據(jù)的灰度信息通過插值得到亞像素坐標(biāo)的三維等值面顯示方法。本文先用CV方法對工件的三維CT圖像進行分割，然后對CV模型的水平集函數(shù)用 MC方法提取零水平集，同時得到亞像素邊緣的坐標(biāo)。在精配準(zhǔn)

5、步驟，用亞像素邊緣坐標(biāo)代替閾值分割得到的邊緣坐標(biāo)進行配準(zhǔn)，可以得到更好的匹配結(jié)果。最后，加入了人機交互選擇參考面和人機交互擬合圓周和圓柱軸線的功能，這樣就可以進行參考面配準(zhǔn)以及計算圓柱孔的軸線誤差。由于工業(yè)零件往往具有許多規(guī)則的形狀如圓柱形，球形等，而設(shè)計師關(guān)注的往往是這些規(guī)則部位是否存在制造誤差。因此，這樣可以使配準(zhǔn)后的誤差信息更加的具有工程實際意義。
　　本文的研究工作可以分為多個模塊，且模塊間獨立性比較高，因此均集成在一個M