Библиографическое описание:Определение внутренних параметров триангуляционного лазерного сканера : доклад, тезисы доклада / М. В. Ларичкин, В. Р. Куликов. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // ИТ. Наука. креатив : Материалы VI Всероссийской конференции, в рамках I Международного форума / Системы управления, информационные технологии и математическое моделирование (2024 ; 14.05 - 16.05 ; Омск). - Москва, 2024. - С. 411-417. - ISBN 9785001294450.
Аннотация:Определение формы объектов бесконтактным образом одна из распространенных задач современных науки и техники. Каждый бесконтактный способ определения 3D-профиля объектов обладает своими преимуществами и недостатками. В целях исследования и развития триангуляционных методов сканирования авторами данной работы были изучены известные методы определения внутренних параметров триангуляционных сканеров и предложен способ их определения c помощью модельной плоскости (способ калибровки). Для предложенного метода был составлен алгоритм калибровки сканера, предложена математическая модель калибровки и работы сканера. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный алгоритм. В качестве экспериментальной части были проведены компьютерные симуляции, подтвердившие работоспособность алгоритма и позволившие оценить его точность.
Determining the shape of objects in a non-contact methods is one of the common problems in modern industry. Each non-contact method for determining the 3D-profile of objects has its own advantages and disadvantages. In order to research and develop triangulation scanning methods, the authors of this work studied known methods for determining the internal parameters of triangulation scanners. And method was proposed for determining internal parameters using a model plane (calibration method). A scanner calibration algorithm was compiled, and a mathematical model of scanner calibration and operation were proposed for the method. Software for implementing algorithm has been developed. As an experimental part, computer simulations were carried out, it confirmed the performance of the algorithm. It made possible to evaluate accuracy of algorithm.
Ключевые слова:модельная плоскость, проективная геометрия, PnP-задача, метод главных компонент, метод наименьших квадратов, model plane, projective geometry, PnP-problem, Principal Component analysis, least squares method
