UNIVERSITÄTSBIBLIOTHEK

Acquisition and On-line Reconstruction of 3D Point Data from Hand-held Laser Scanners and Multi-camera Stereo-matching

  • Three dimensional (3d) point data is used in industry for measurement and reverse engineering. Precise point data is usually acquired with triangulating laser scanners or high precision structured light scanners. Lower precision point data is acquired by real-time structured light devices or by stereo matching with multiple cameras. The basic principle of all these methods is the so-called triangulation of 3d coordinates from two dimensional (2d) camera images. This dissertation contributes a method for multi-camera stereo matching that uses a system of four synchronized cameras. A GPU based stereo matching method is presented to achieve a high quality reconstruction at interactive frame rates. Good depth resolution is achieved by allowing large disparities between the images. A multi level approach on the GPU allows a fast processing of these large disparities. In reverse engineering, hand-held laser scanners are used for the scanning of complex shaped objects. The operator of the scanner can scan complex regions slower, multiple times, or from multiple angles to achieve a higher point density. Traditionally, computer aided design (CAD) geometry is reconstructed in a separate step after the scanning. Errors or missing parts in the scan prevent a successful reconstruction. The contribution of this dissertation is an on-line algorithm that allows the reconstruction during the scanning of an object. Scanned points are added to the reconstruction and improve it on-line. The operator can detect the areas in the scan where the reconstruction needs additional data. First, the point data is thinned out using an octree based data structure. Local normals and principal curvatures are estimated for the reduced set of points. These local geometric values are used for segmentation using a region growing approach. Implicit quadrics are fitted to these segments. The canonical form of the quadrics provides the parameters of basic geometric primitives. An improved approach uses so called accumulated means of local geometric properties to perform segmentation and primitive reconstruction in a single step. Local geometric values can be added and removed on-line to these means to get a stable estimate over a complete segment. By estimating the shape of the segment it is decided which local areas are added to a segment. An accumulated score estimates the probability for a segment to belong to a certain type of geometric primitive. A boundary around the segment is reconstructed using a growing algorithm that ensures that the boundary is closed and avoids self intersections.
  • Dreidimensionale (3d) Punktdaten werden in der Industrie für Messungen und Reverse Engineering verwendet. Üblicherweise werden solche präzisen Daten mit Laserscannern oder Structured Light Scannern erfasst. Echtzeit Structured Light Kameras und Stereomatching Verfahren liefern Punktdaten niedrigerer Qualität. Das Prinzip hinter all diesen Methoden ist die Triangulierung von 3d Koordinaten aus zweidimensionalen (2d) Kamerabildern. Diese Dissertation präsentiert eine Methode für Multi-Kamera Stereomatching mit einem System aus vier synchronen Kameras. Mit einer GPU-basierten Stereomatching Methode wird eine hohe Rekonstruktionsqualität bei interaktiven Bildraten erzielt. Große Disparitäten zwischen den Bildern erlauben eine gute Tiefenauflösung. Ein Multi-Level Ansatz erreicht dennoch eine schnelle Verarbeitung. Handgeführte Laserscanner werden im Reverse Engineering benutzt, um komplex geformte Objekte zu scannen. Der Benutzer des Scanners kann komplexe Regionen langsamer, mehrfach und aus mehreren Winkeln scannen, um eine höherere Punktdichte zu erreichen. Traditionell wird CAD-Geometrie in einem separaten Schritt rekonstruiert. Scanfehler können eine erfolgreiche Rekonstruktion verhindern. Diese Dissertation stellt einen Online-Algorithmus vor, der die Rekonstruktion während des Scannens ermöglicht. Gescannte Punkte werden zur Rekonstruktion hinzugefügt und verbessern sie online. Der Benutzer kann Bereiche erkennen, an denen die Rekonstruktion zusätzliche Daten benötigt. Die Punktdaten werden mit einer Octree-basierten Datenstruktur ausgedünnt. Normalen und Hauptkrümmungen werden für die reduzierte Punktmenge berechnet. Diese lokalen Daten erlauben eine Segmentierung per Region Growing. Auf die Segmente werden implizite Quadriken gefittet, deren kanonische Form die Parameter der geometrischen Grundkörper liefert. Ein verbesserter Ansatz benutzt sogenannte Akkumulierte Mittelwerte lokaler geometrischer Daten für eine Segmentierung und Rekonstruktion in einen einzigen Schritt. Um stabile Werte für ein ganzes Segment zu erhalten, werden Daten online zu den Mittelwerten hinzugefügt und entfernt. Die ermittelte Form des Segmentes erlaubt es zu entscheiden, welche Daten hinzugefügt werden. Ein akkumulierter Punktewert schätzt, wie wahrscheinlich es zu einer Art von Grundkörper gehört. Ein Rand um das Segment wird mit einem Online-Verfahren erzeugt, das sicherstellen soll, dass er geschlossen und frei von Selbstschnitten ist.

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Metadaten
Verfasserangaben:Klaus Denker
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-38569
Betreuer:Hans Hagen, Bernd Hamann, Georg Umlauf
Dokumentart:Dissertation
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Veröffentlichungsdatum (online):20.08.2014
Jahr der Veröffentlichung:2014
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Titel verleihende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Annahme der Abschlussarbeit:07.10.2014
Datum der Publikation (Server):25.08.2014
Seitenzahl:107
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fachbereich Informatik
DDC-Sachgruppen:0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vom 10.09.2012