公开(公告)号：CN115330934A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210924779.0

申请日：2022-08-02

Applicant: 广东顺德工业设计研究院(广东顺德创新设计研究院)

Inventor： 巩高 ,  林晓明 ,  王洋 ,  王爽 ,  张维

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/33 ,  G06T7/13

Abstract: 本发明公开了一种工件三维形状重建方法、系统、终端及介质，包括：获取待处理工件的第一点云数据和第二点云数据；其中，第一点云数据是利用若干个激光扫描仪对待处理工件从不同角度采集得到的，第二点云数据是利用若干个双目相机对待处理工件从不同角度采集得到的；对第一点云数据和第二点云数据进行特征提取和配准，以获得对应的融合特征矩阵；按照预设的重建算法，根据融合特征矩阵进行曲面重建，以获得待处理工件对应的三维模型，完成对待处理工件的三维形状重建。本发明通过直接利用激光扫描仪和双目相机全方位地采集待处理工件的点云数据，避免大幅移动或旋转数据采集装置而导致点云数据中产生大量噪声以及部分点云数据的丢失。

公开(公告)号：CN115330935A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210924780.3

申请日：2022-08-02

Applicant: 广东顺德工业设计研究院(广东顺德创新设计研究院)

Inventor： 张维 ,  林晓明 ,  王洋 ,  王爽 ,  巩高

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/50 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的三维重建方法及系统，包括：获取目标物体对应的多个待处理图像；将所有待处理图像输入至深度图像获取模型，以获得各待处理图像对应的深度图像；通过预设的三维重建算法，结合所有深度图像，获得目标物体的三维重建模型，实现对目标物体的三维重建；其中，深度图像获取模型为通过在预设的多视角立体视觉神经网络MVSNet的基础上，引入交叉注意力机制而获得的。本发明通过在预设的多视角立体视觉神经网络MVSNet的基础上，引入交叉注意力机制，以优化深度图像获取模型的信息捕捉性能和信息匹配性能，并逐图像获取目标物体的多视角深度信息，进而提升对于目标物体的三维重建精度和三维重建效率。