摘要
表面温度场模型能够有效反映物体表面的温度分布情况。由于单一视角采集的图像信息无法覆盖整个物体表面,难以实现整个物体表面温度场的重建,此外温度场模型中非目标物体的存在,对温度模型分析存在干扰。针对以上问题,提出了一种基于多视角热像图序列的物体表面温度场重建方法。首先使用语义分割算法对可见光图像提取目标物体轮廓,然后结合深度数据与热像图温度信息实现目标物体单视角温度点云的融合;随后采用多视角图像数据和多视角温度点云拼接的方法,借助各视角相机的位姿对温度点云进行初始拼接,接着应用多视角的LM-ICP算法对全局温度点云进行配准优化。实验结果表明,本文方法有效重建了物体表面温度场模型,并且具有较小的尺寸误差(2.61mm)和温度误差(0.56℃)。
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单位中国计量大学; 机电工程学院