Способ бесконтактного определения геометрических параметров крупногабаритных объектов

 
Код статьиS013234740000682-5-1
DOI10.31857/S013234740000682-5
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Аффилиация: Институт математики, механики и комп. наук, Южный Федеральный университет
Адрес: Российская Федерация, Ростов-на-Дону
Аффилиация: Физический факультет, Южный Федеральный университет
Адрес: Российская Федерация, Ростов-на-Дону
Название журналаПрограммирование
ВыпускВыпуск 4
Страницы77-85
Аннотация

В работе представлен метод бесконтактного определения геометрических параметров крупногаба-ритных объектов, основанный на принципе лазерной триангуляции. Предложенный метод отличается возможностью применения в условиях сильной посторонней засветки, высокой скоростью измерений и низкой стоимостью оборудования.

Ключевые слова
Получено01.10.2018
Дата публикации07.10.2018
Кол-во символов310
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1308

Оценка читателей: голосов 0

1. Christie D., Jiang C., Paudel D., Demonceaux C. 3D Reconstruction of Dynamic Vehicles using Sparse 3D-Laser-Scanner and 2D Image, International Conference on Informatics and Computing, 2016, pp. 61–65.

2. Hirschmuller H. Stereo Processing by SemiGlobal Matching and Mutual Information, Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE transactions on, 2008, vol. 30, no. 2, pp. 328–341.

3. Hu F.J., Zhao Y. Comparative research of matching algorithms for stereo vision, Journal of Computational Information Systems, vol. 9, no. 13, pp. 5457–5465.

4. Ashok W. R., Panse M. S., Apte H. Laser Triangulation Based Object Height Measurement, International journal for research in emerging science and technology, 2015, vol. 2, no. 3.

5. Ilstrup D., Manduchi R. Active Triangulation in theOutdoors:APhotometricAnalysis,Proceedings of the 5th International Symposium on 3D Data Processing, Visualization, and Transmission, 2010. http://users.soe.ucsc.edu/ manduchi/papers/ /ActiveTriangulationOutdoors.pdf

6. Jiang C., Yang J., Zhang L., Liu Z. Information extraction and three-dimensional reconstruction for a small laser scanning detector, International Conference on Optoelectronics and Microelectronics, 2012.

7. Kong H., Akakin H.C., Sarma S.E. A Generalized Laplacian of Gaussian Filter for Blob Detection and Its Applications, IEEE Transactions on Cybernetics, 2013, vol. 43, no. 6, pp. 1719–1733.

8. Vincent L., Soille. P. Watersheds in digital spaces: An efficient algorithm based on immersion simulations, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 1991, vol. 13, no. 6, pp. 583–598.

9. Samson V., Champagnat F., Giovannelli J.F. Point target detection and subpixel position estimation in opticalimagery,AppliedOptics,2004,vol.43,no.2, pp. 257–263.

10. Ester M., Kriegel H-P., Sander J., Xu X. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise, Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96), 1996, AAAI Press, pp. 226—231.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх