相移法下包含运动信息的三维重构模型研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61705060
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0501.光学信息获取、显示与处理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Phase Shifting Profilometry (PSP) attracted high attention because of its high accuracy on 3D shape measurement. PSP can reach micron-level accuracy when the object is stable; however, failure will be caused when the object moves during the measurement. The fundamental reason which causes the above issue is: the traditional 3D reconstruction model cannot describe the fringe patterns when the object moves. This project proposes to improve the traditional 3D reconstruction model by utilizing the movement information of the object. This project will focus on the following issues: system model with movement information, object movement tracking and 3D reconstruction model for object with movement. In details it includes: obtain the relationship between height information, movement information and phase information; object tracking based on marker, feature points and tracking code design; 3D reconstruction model based on signal estimation. The accuracy and robustness of the proposed method are verified by simulation and experiment. This project will significantly improve the reconstruction accuracy for object with movement. The project outcome not only enriches the principle of the 3D shape measurement, improves the reconstruction accuracy, but also promotes the application of 3D shape measurement technology.
相移法因其高测量精度在三维测量领域受到了广泛关注。在物体静止状态下,相移法测量精度可达微米级;而物体运动将引起测量失败。其根本原因为:传统相移法三维重构模型不包含物体运动信息。本项目拟通过分析物体运动对相移法重构模型的影响,提出包含运动信息的三维重构模型。围绕包含运动信息的系统模型,物体运动的跟踪与数学描述、运动物体的高精度三维重构三个方面进行研究,并解决如下科学问题:物体的运动信息、高度分布以及相位信息之间的关系模型;标记点、特征点提取以及跟踪编码设计;基于信号估计算法的三维重构模型。通过软件仿真和开发实验原型机来进行理论验证以及系统精度和鲁棒性评估。本项目的研究成果不仅有助于丰富三维测量技术的理论和方法,显著提高运动物体三维测量精度,还对三维测量技术的应用有积极推动作用。

结项摘要

相移法在物体静止时可实现高精度三维重构。然而由于需要投射多幅条纹图到物体表面,物体被要求在测量过程中保持静止。物体运动将引起测量失败。本项目针对基于相移法的运动物体三维测量展开研究,围绕运动物体的跟踪与数学描述、包含运动信息的三维重构模型以及运动物体高精度三维重建展开研究,提出了多物体运动跟踪的方法,并构建了多运动物体三维重构模型,实现了单个运动物体、多个具有相同运动物体以及多个具有不同运动物体的三维重构。在运动物体跟踪方面,使用了彩色多通道分离技术,有效滤除图片中的条纹信息,得到仅包含物体的图像,进而提取物体特征点,实现物体运动跟踪;通过分析物体运动对条纹图中的相位信息影响,得到了包含运动信息的条纹描述方程,为精确重构运动物体奠定了理论基础;基于迭代的最小二乘法,实现了运动物体相位的高精度提取。本项目共发表SCI论文5篇,EI期刊1篇,国际会议论文4篇,授权发明专利1项。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(1)
General model for phase shifting profilometry with an object in motion
运动物体相移轮廓测量的通用模型
  • DOI:
    10.1364/ao.57.010364
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Applied Optics
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Lu Lei;Yin Yongkai;Su Zhilong;Ren Xiaozhen;Luan Yinsen;Xi Jiangtao
  • 通讯作者:
    Xi Jiangtao
Automated reconstruction of multiple objects with individual movement based on PSP
基于PSP的多个个体运动物体的自动重建
  • DOI:
    10.1364/oe.405198
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Lu Lei;Jia Zhaoyi;Pan Wei;Zhang Qinghui;Zhang Mengya;Xi Jiangtao
  • 通讯作者:
    Xi Jiangtao
Automated approach for the surface profile measurement of moving objects based on PSP
基于PSP的运动物体表面轮廓自动测量方法
  • DOI:
    10.1364/oe.25.032120
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Lu Lei;Ding Yi;Luan Yinsen;Yin Yongkai;Liu Qiong;Xi Jiangtao
  • 通讯作者:
    Xi Jiangtao
Auto-calibration and real-time external parameter correction for stereo digital image correlation
用于立体数字图像相关性的自动校准和实时外部参数校正
  • DOI:
    10.1016/j.optlaseng.2019.03.018
  • 发表时间:
    2019-10-01
  • 期刊:
    OPTICS AND LASERS IN ENGINEERING
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Su, Zhilong;Lu, Lei;He, Xiaoyuan
  • 通讯作者:
    He, Xiaoyuan
Reconstruction of isolated moving objects with high 3D frame rate based on phase shifting profilometry
基于相移轮廓测量的高 3D 帧率孤立运动物体重建
  • DOI:
    10.1016/j.optcom.2018.12.092
  • 发表时间:
    2019-05-01
  • 期刊:
    OPTICS COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Lu, Lei;Jia, Zhaoyi;Xi, Jiangtao
  • 通讯作者:
    Xi, Jiangtao

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

动能弹侵彻机场跑道的数值模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    湖南科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吕磊;郁时炼;卢爱红
  • 通讯作者:
    卢爱红
非对称小RNA干扰技术介导的USP22基因沉默的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中华实验外科杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吕磊;杨军;王智宇;蒋国松;肖行远
  • 通讯作者:
    肖行远
miR-146a-5p靶向IRAK1、TRAF6抑制小细胞肺癌耐药
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    安徽医科大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁雪;吕磊;钱立庭;李明;韩丹丹
  • 通讯作者:
    韩丹丹
长链非编码RNA尿路上皮癌相关1基因与miR-34b在膀胱癌中的表达及临床相关性研究
  • DOI:
    10.3760/cma.j.issn.1000-6702.2016.07.016
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中华泌尿外科杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吕磊;袁敬东;吴维;黄韬;章传华;曾甫清
  • 通讯作者:
    曾甫清
小干扰RNA特异性沉默USP22基因对膀胱癌细胞增殖的抑制作用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    肿瘤
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吕磊;曾甫清;唐冬;王智宇;蒋国松;肖行远
  • 通讯作者:
    肖行远

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

吕磊的其他基金

基于瞬态成像响应的非同步相移轮廓术三维测量方法研究
  • 批准号:
    62375078
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    48 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码