杨 铎，刘菲菲

(大连大学 机械工程学院，辽宁 大连 116622)

0 引 言

3D打印技术是制造行业里的新兴技术，其模型获取的方法也是研究热点之一，有模型的正向设计和逆向重建两种方式。特别是三维逆向重构的算法与理论逐渐成熟，可应用到实际加工中。

基于图像的三维重构方法可分为两种：单目视觉和立体视觉[1]。与单目视觉法相比，立体视觉法重构精度普遍较高、重构时间长、设备复杂。随着不断研究和发展，单目视觉法的重建精度在逐渐提高，再加上其本身具有的简单便捷等优点，具有研究价值。相比单目视觉中其他方法如阴影法、纹理法、轮廓法、调焦法等，运动法对图像要求较低，最具鲁棒性，可实现完全自动化，在计算机视觉、虚拟现实、逆向工程等多个领域都具有实用性[2]，国内外已有相关研究。SNAVELY等人[3]提出将SIFT特征提取算法运用到了运动法中，并展示了重构效果，但是运算量大、效率低；为了解决这个问题，BAY等人[4]提出了SURF特征提取和匹配算法，进一步提高了运算效率。近年来，出现了对基本矩阵求解方法和对误检测点筛选算法的研究[5-6]。张帆[7]改进了基于直线特征的三维重构方法，利用无人机采集了人造建筑的图片集，基于线段特征进行了图像的特征提取与匹配，直线重构后的精度高，且抗干扰能力强，然而其整个重建过程的自动化程度较低，数据量大。

针对上述问题，本研究提出优化采集序列图像的方法及算法流程，以叶轮零件为例，进行三维重构实验；……