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系統識別號 U0002-1809201913050400
中文論文名稱 基於飛行時間測距法的3D成像技術
英文論文名稱 3D Imaging Technique Based on Time-of-Flight
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 機械與機電工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Mechanical and Electro-Mechanical Engineering
學年度 107
學期 2
出版年 108
研究生中文姓名 黃祖元
研究生英文姓名 Tsu-Yuan Huang
電子信箱 jeff_huang_0627@yahoo.com.tw
學號 606350204
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2019-07-10
論文頁數 60頁
口試委員 指導教授-吳乾埼
委員-戴慶良
委員-許正治
中文關鍵字 3D成像  工業4.0  3D視覺  飛行時間測距法 
英文關鍵字 3D Imaging  Industry 4.0  3D Scanner  Time-of-Flight 
學科別分類 學科別應用科學機械工程
中文摘要 本研究使用飛行時間測距法之技術,探討以飛行時間測距法作為開發基準的體感器,進行其深度值量測之研究,在已知條件的陶瓷塊規作為試驗對象,檢核在其他不變之情條件下,是否能有效提升其精度值。
藉由Kinect for Window v2體感器,搭配其官方所提供之配件Kinect for Windows SDk v2.0以及使用Visual Studio 2013與OpenCV,以四種方式配置,進行各十次之實驗,最終對其量測數據進行其平均值、變異數等多項式分析,並與實際數據進行相差百分比對,了解其體感器鏡頭像素以及解析度影響量測準確值之程度。
英文摘要 This thesis applied the Time-of-Flight and used to study the body-sensing device which id based on the time-of-flight. Then carried out the depth measurement. The ceramic gauge blocks which is known the conditions was used as the measured object and experiment . Under the unchanging conditions experimenting it whether can effectively improve the measure accuracy value.
Using Kinect for Window v2 sensor with the Kinect for Windows SDk v2.0 which released from Microsoft official attachment. And using Visual Studio 2013 with OpenCV. It configured in four ways, and each way experimented for ten times. The data is analyzed by polynomial such as mean value and variance, and compared with the experimental and actual data. Finally, understand the extent to which the sensor lens pixels and the resolution affect the accuracy of the measurement.
論文目次 中文摘要 i
英文摘要 ii
目 錄 iii
表目錄 v
圖目錄 vi
符號表 x
第一章 緒論 1
1-1 研究背景 1
1-2 研究動機 3
1-3 研究目的 4
第二章 三維成像之基本工作原理 5
2.1 立體視覺法 5
2.2 理想雙目立體相機成像模型 6
2.3 結構光法 7
2.4 飛行時間測距法 8
第三章 設計與模擬 18
3.1 Kinect 硬體設備相關介紹 18
3.2 Kinect 軟體開發環境 21
3.3 系統架構 24
3.4 程式專案設定說明 26
3.4.1 使用C語言讀取深度值 31
3.4.2 使用OpenCV讀取深度影像 36
第四章 實驗 41
4.1 實驗器材 42
4.2 實驗步驟 43
4.3 實驗成果 48
4.4 實驗量測後誤差探討 57
第五章 結論 59
參考文獻 60


表目錄
表 1 Kinect for Xbox 360 體感控制器之相關數據 19
表 2 Kinect for Windows v2 體感控制器之相關數據[15] 21
表 3 10片裝之陶瓷塊規組相關尺寸規格 41
表 4 需使用之實驗器材 42
表 5 量測之深度差 56
表 6 實際尺規量測之深度差 56
表 7 量測值與實際之對照及相差比 56

圖目錄
圖 1 工業4.0之九大技術[2] 1
圖 2 安裝於車輛上一系列的感測器技術[4] 2
圖 3 STEROLABS 所推出的 ZED 2K Stereo Camera之產品[8] 5
圖 4 理想情況下雙目立體視覺相機深度是意圖 6
圖 5 結構光示意圖[10] 8
圖 6 Microsoft於2010年所推出的Xbox 360 Kinect(官方)[11] 8
圖 7 人眼之可見光線[12] 9
圖 8 簡易像素形成圖 9
圖 9 飛行時間測距:短脈衝(short-pulsed) 10
圖 10 飛行時間測距:連續波(continuous-wave) 12
圖 11 正弦波 12
圖 12 Kinect for Xbox 360 之實體 19
圖 13 Kinect for Windows v2 之實體 20
圖 14 實測Kinect for Windows v2 的起始介面 22
圖 15 實測Kinect for Windows v2之性能(彩色影像) 22
圖 16 實測Kinect for Windows v2之性能(紅外線影像) 23
圖 17 實測Kinect for Windows v2之性能(深度影像) 23
圖 18 圖像處理轉換成3D人像(低像素) 24
圖 19 圖像處理轉換成3D人像(高像素) 24
圖 20 系統架構圖 25
圖 21 系統環境設置 26
圖 22 建立新專案 27
圖 23 Win32應用程式精靈選項設定 27
圖 24 新增主程式碼 28
圖 25 點選專案並以右鍵點開選取屬性(R) 29
圖 26 將路徑複製於其他include目錄之欄位 29
圖 27 將路徑複製於其他程式庫目錄之欄位 30
圖 28 連結器之輸入項目設定 30
圖 29 執行檔進行複製貼於專案Debug資料夾 31
圖 30 基本的程式操作流程圖 32
圖 31 取得預設體感器物件之程式碼 32
圖 32 開啟體感器 33
圖 33 取得深度影像來源 33
圖 34 取得深度影像之環節 33
圖 35 向體感器取得深度影像 34
圖 36 取得深度影像(內含長、寬、高) 34
圖 37 畫面相關指標及陣列大小 34
圖 38 執行程式後命令提示字元視窗所跳出來顯示其深度數值(試驗) 35
圖 39 取得預設體感器物件之程式碼 36
圖 40 開啟體感器 36
圖 41 取得深度影像來源 37
圖 42 取得深度影像(內含長、寬、高) 37
圖 43 取得體感器的可靠性深度 38
圖 44 儲存影像資料 38
圖 45 取得深度影像之環節 38
圖 46 向體感器取得深度影像 39
圖 47 顯示其可靠性深度值的範圍 39
圖 48 顯示深度影像(試驗圖) 39
圖 49 10片裝之陶瓷塊規組實體 41
圖 50 需實驗器材 42
圖 51 待測物之擺設方式(示意圖) 43
圖 52 1.5mm對25mm塊規擺設方式 44
圖 53 2.0mm對25mm塊規擺設方式 44
圖 54 3.0mm對25mm塊規擺設方式 45
圖 55 5.0mm對25mm塊規擺設方式 45
圖 56 體感器擺設方式 46
圖 57 擺設方式(待測誤置下方、體感器置上方) 47
圖 58 進行程式偵錯準備執行體感器的實際量測 47
圖 59 進行數據實際量測(試驗圖) 47
圖 60 待量測之差值 48
圖 61 1.5mm塊規深度值(高) 48
圖 62 2mm塊規深度值(高) 49
圖 63 3mm 塊規深度值(高) 49
圖 64 5mm 塊規深度值(高) 50
圖 65 25mm 塊規深度值(高) 50
圖 66 距離過小讀取不到數值 51
圖 67 1.5mm 塊規數據統計分布圖 51
圖 68 2.0mm 塊規數據統計分布圖 52
圖 69 3.0mm 塊規數據統計分布圖 52
圖 70 5.0mm 塊規數據統計分布圖 53
圖 71 25.0mm 塊規數據統計分布圖 53
參考文獻 1. Times歐洲特派員, E.工業4.0進階:確保IoT安全成首要任. 2018; https://www.eettaiwan.com/news/article/20180428NT02-IoT-Security-Stays-Top-of-Agenda.
2. https://www.bcg.com/
3. Institute, I.T.R.智慧感測器應用廣 製造與消費齊受惠. 2017; https://www.itri.org.tw/chi/content/publications/contents.aspx?&SiteID=1&MmmID=2000&MSid=743576130346357627.
4. http://www.yole.fr/index.aspx
5. 詹世楡, 單次取像之高精度立體深度量測系統, 國立中興大學機械工程學系所, P.79, 2015
6. Li, F., et al."SH-ToF: Micro resolution time-of-flight imaging with superheterodyne interferometry", 2018
7. 深度相機系列三:深度相機原理揭秘-雙目立體視覺. 2018; https://zhuanlan.zhihu.com/p/32199990.
8. https://www.stereolabs.com/
9. 黃怡菁.黃乙白.謝漢萍, 3D立體顯示技術. 2010. p. 46-52.
10. https://www.researchgate.net/figure/Principles-of-a-projected-structured-light-3D-image-capture-method-4-a-An_fig5_312541409
11. https://www.turbosquid.com/3d-models/3d-kinect-xbox-360-1158428
12. http://www.chinaelectric.com.tw/info.php?gid=3
13. Li, L., Time-of-flight camera–an introduction. Technical white paper, 2014.
14. Melexis, Time-of-Flight (ToF) basics. 2017.
15. Fankhauser, P., et al."Kinect v2 for mobile robot navigation: Evaluation and modeling". 2015
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