基于視覺的三維重建
關注創建者：匿名 創建時間：2021-08-23
基于視覺的三維重建的視頻教程
三維隨機球體骨料細觀混凝土模型/基于Python的Abaqus二次開發應用/三維細觀混凝土
本套課程主要講解基于python前處理建立的三維細觀隨機骨料混凝土模型的數值模擬方法，課程包含： 劃重點，細觀骨料腳本中會用到的python代碼； python開發abaqus中會用到的常用接口命令； 選取隨機骨料腳本，逐行講解代碼在abaqus中模型的建立原理； 全過程演示如何在abaqus中進行完整的模型設置，包含后處理中曲線的提取 附件包含演示用的python腳本和cae文件。
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通過abaqus_VUMAT 建立基于應力描述的三維Hashin損傷初始準則
課程主要內容 (1) VUMAT整體講解 (2) VUMAT子程序逐行詳解：三維Hashin初始失效準則，剛度退化，單元刪除 (3) 單軸拉伸模型的建立與結果分析，根據結果改進子程序 (4) 模型的改進與結果分析 課程附件中含有cae文件，inp文件，VUMAT子程序，pdf學習筆記 購買課程后，可以進行答疑。
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基于CATIA的飛機三維建模
基于CATIA軟件的創成式外形設計模塊，詳細介紹飛機的建模過程（機翼catia/飛機模型畫法/無人機建模），快速實現簡易飛機模型的建立。 有疑問建議隨時交流，共同進步！
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基于視覺的三維重建的實例教程
基于視覺的三維重建關鍵技術研究綜述. 自動化學報, 2020, 46(4): 631-652. doi: 10.16383/j.aas.2017.c170502
三維重建經過數十年的發展, 已經取得巨大的成功。基于視覺的三維重建在計算機領域是一個重要的研究內容, 主要通過使用相關儀器來獲取物體的二維圖像數據信息, 然后, 再對獲取的數據信息進行分析處理, 最后, 利用三維重建的相關理論重建出真實環境中物體表面的輪廓信息。基于視覺的三維重建具有速度快、實時性好等優點, 能夠廣泛應用于人工智能、機器人、無人駕駛、SLAM (Simultaneous localization and mapping)、虛擬現實和3D打印等領域。三維重建技術的分類方法如下圖所示：
三維重建技術的分類
三維重建技術優缺點對比一覽
基于主動視覺的三維重建技術
基于主動視覺的三維重建技術主要包括激光掃描法、結構光法、陰影法和TOF技術、雷達技術、Kinect技術等。
1、激光掃描法
激光掃描法其實就是利用激光測距儀來進行真實場景的測量。首先, 激光測距儀發射光束到物體的表面, 然后, 根據接收信號和發送信號的時間差確定物體離激光測距儀的距離, 從而獲得測量物體的大小和形狀。
展開 三維重建主要通過使用相關儀器來獲取物體的二維圖像或三維點云等數據信息, 然后, 再對獲取的數據信息進行分析處理, 最后, 利用三維重建的相關理論重建出真實環境中物體表面的輪廓信息，廣泛應用于人工智能、機器人、無人駕駛、SLAM (Simultaneous localization and mapping)、虛擬現實和 3D 打印等領域, 具有重要的研究價值也是未來發展的重要研究方向。
三維重建技術分類如下圖所示
三維重建技術分類
目前三維重建方法較多，但主要聚焦在激光和視覺，因為二者能輸出較出色的重建效果，激光和視覺重建的效果又有一些差異：
激光重建精度較高，不受光線影響，但是不具有顏色屬性。
視覺重建精度一般，具有顏色屬性，但效果易受光線影響。
無論是激光和是視覺做三維重建都需要做特征匹配，但是匹配都不能保證精度足夠，在一些特征不好的時候，建圖的效果較差，所以一般會加入IMU做匹配約
束，IMU傳感器能智能地融合多軸陀螺儀和加速度計，即只用內部傳感器就可以得到測量數據，而不需要任何外界幫助，提供可靠的位置和運動識別。
IMU在三維重建中采用的方法一般是通過卡爾曼濾波器或者優化的預積分模型進行對匹配進行相對約束，能大大提升匹配的精度和魯棒性。
基于濾波的IMU融合框架如下圖所示
基于濾波的IMU融合
基于優化的IMU融合如下圖所示
基于優化的IMU融合
兩種融合方式都有其應用的優點，基于濾波的計算量小，基于優化的計算兩較大，精度一般高于濾波方法。
激光三維重建的匹配原理如下圖所示
激光三維重建過程
激光匹配的本質就是對應點關聯，做剛體變換完成，典型算法是ICP,NDT。
展開 事實上，這一傳感器組合采集的數據在很多路況下已經可以勝任高精地圖重建任務。目前道路上有大量乘用車已經安裝了帶有GNSS功能的行車記錄儀。一方面，行車記錄儀可以保證日常的行車安全需要。另一方面，記錄儀采集的原始數據可以通過網絡回傳到服務器，經過數據清洗工作后形成建圖數據集，并進一步通過地圖重建算法形成高精地圖。
由于傳感器成本較低，這樣的采集數據較之上文的“高富帥”方案精度較低，同時受路況和天氣的影響較大。因此在這種方案下，需要有很好的算法能力以及數據清洗能力，才能完成相應的高精地圖生產與更新。
GNSS+視覺解決方案13
對于這種性價比極高的眾包方案，技術上有很多難關要攻克。例如如何高效合理的對原始采集數據進行回傳與篩選，如何指定特定的區域進行更新，如何克服低價傳感器帶來的各種誤差，如何解決設備多樣性帶來的誤差等等。同時，如果真的將這種方式投入到規模化的高精地圖生產，還需要解決好法律上的測繪合規的問題。
本文要介紹的視覺重建算法，正是這種高性價比重建方案中的核心技術。接下來，將基于這種GNSS+視覺的采集方式，介紹一下幾類可行的視覺重建系統設計方案。
視覺重建的系統設計
基于不同業務場景，數據特點，研發人員可以為視覺重建設計不同的算法流程。這里簡單介紹三類：基于Structure-from-Motion的重建、基于深度網絡的視覺重建、基于語義的矢量化視覺重建。下面將一一進行介紹。
2.1 基于Structure-from-Motion的重建
在視覺高精地圖重建方面，Structure-form-Motion (SfM) 方案是非常常見的選擇。
展開 在眾多應用于智能汽車的傳感器中，相機這一視覺傳感器具有分辨率高、成本較低、部署方便等優點。基于相機RGB圖像的低成本3D物體檢測是當下學界和工業界的研究熱點。其中，相比多目視覺3D物體檢測，單目視覺3D物體檢測是更為基礎的問題，其難點在于估計物體的距離。本文將6DoF位姿估計領域常用的稠密關聯方法應用到了交通場景的單目3D物體檢測，并引入了不確定性傳播，可以描述物體位置的不確定性。針對深度回歸問題中偶然不確定性的估計，本文提出了魯棒KL損失，顯著提升了檢測精度，對于一般的不確定性估計網絡有借鑒價值。
摘要：
單目視覺3D物體檢測的主要難點在于物體在3D空間中的定位。近年關于6DoF位姿估計的研究表明，預測圖像與物體3D模型之間的2D-3D稠密關聯（Dense Correspondence）并使用PnP算法求解物體位姿，可以取得很高的定位精度。然而，在這些研究中，模型的訓練均依賴物體的3D模型真值，這一條件在真實的室外場景中難以滿足。為解決這一問題，本文提出了MonoRUn檢測算法，以自監督的形式學習稠密關聯和物體幾何，這一過程中僅需用到物體的3D框標注。本文使用基于不確定性的區域重建網絡回歸與2D像素相關聯的3D坐標。自監督訓練是指將3D坐標重投影以重構圖像的2D坐標。為優化重投影誤差并考慮其不確定性，本文提出了魯棒KL損失。在測試階段，網絡預測的不確定性將傳播至所有下游模塊。具體而言，模型使用不確定性PnP算法估計物體的位姿及其協方差。在KITTI數據集上的實驗表明，本文所提出方法的檢測精度超過了目前的前沿方法。
展開 本案例介紹在COMSOL內基于立方體混凝土試件的切片掃描圖像數據進行混凝土骨料及砂漿基體細觀模型的三維重建。
首先需要獲取混凝土試件的切片掃描圖像，這里采用物理切片的方式，逐層掃描尺寸為150×150×150的立方體混凝土試件斷面圖像，并通過圖像識別前處理以區分混凝土中的骨料及砂漿部分。
采用CAD斷層掃描三維重建插件將混凝土試件的斷層掃描文件在AutoCAD內進行實體模型的三維重建。
將AutoCAD混凝土模型中的骨料及水泥砂漿基體部分分別導出iges格式文件后再導入到COMSOL內。
可對三維重建后的混凝土細觀模型進行網格劃分，并完成后續的仿真模擬。
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軟件介紹
VolViz CT三維可視化軟件可將CT掃描獲取的薄層文件進行三維重建并渲染出圖。
在使用軟件的可視化功能前，需采用文件菜單下的“構建3D模型”功能對斷層掃描文件進行三維重建，軟件支持png、jpg、bmp、tif、tiff等格式的CT斷層掃描文件。構建完成后點擊“加載3D模型”，并設置模型的尺寸信息，即可進行模型的可視化查看。可視化調整完成后
關鍵詞：Abaqus；拱橋；拓撲優化；三維有限元
拓撲優化適合用于對不確定結構進行最優設計。一方面，此方法的靈活性要優于其他方法，因為它支持將任意形狀輸出作為結果。另一方面，結果并非總是直接可行。因此，拓撲優化常用在最初階段，方便指導后續設計。
實際操作時，我們將人為定義一個密度函數，幾何內各點處的值介于 0 和 1 之間。在結構力學仿真中，我們希望最大化梁的剛度。在結構力學問題中，最大化剛度等同于最小化柔度
摘要：電阻抗成像（Electrical Impedance Tomography, EIT）是一種無創的體內電導率分布重建技術，廣泛應用于心肺功能監測等生物醫學領域。為實現更貼近生理狀態的心臟動態仿真，本研究構建了一個可參數化的三維心臟模型，并通過 COMSOL Multiphysics 與 MATLAB 平臺聯合實現仿真。模型在心臟表面布置了24個電極，支持多組電流激勵與電壓采集；同時，通過正弦函數表達式實現對心臟收縮周期的模擬
一、引言
在《3DGS技術詳解（一）：3DGS如何融合動態天氣與光照等環境因素？》文章中，我們系統梳理了3D高斯潑濺（3DGS）如何突破靜態重建的局限，實現對動態天氣、移動光源等復雜環境因素的建模與仿真。這標志著3DGS已不再僅僅是“高保真場景重建工具”，而開始具備承載真實世界多變性的潛力。
然而，一個能夠以假亂真的視覺場景，對于自動駕駛仿真、數字孿生等工業應用而言，仍然只是起點。仿真系統的真正價值
摘要：電阻抗成像（EIT）以低成本、實時性和無創性在醫學與工業領域具有廣泛前景，但其逆問題高度非線性、病態，導致成像質量與泛化性受限。本文面向兩條互補技術路線：一是條件擴散重建（CDEIT），直接以邊界電壓為條件，在端到端擴散反演中迭代生成電導率圖像；二是無監督敏感度先驗融合（SPfusion），在物理模型驅動解算中引入由擴散模型生成的非均勻敏感度先驗，以增強結構細節與穩健性。我們給出統一問題表述
基于密堆積算法的三維多面體重力堆積模型研究，對深入理解顆粒材料微觀結構與宏觀性能的關聯機制具有重要價值。該模型能準確模擬顆粒在重力作用下的自然堆積行為，為混凝土、陶瓷等復合材料的微觀結構設計提供理論支撐，對優化材料性能及指導工業生產實踐具有顯著意義。本案例介紹在COMSOL內建立三維多面體顆粒重力密堆積模型。
三維多面體顆粒堆積模型采用
<p class="ql-align-center"><strong>原文信息</strong></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p>原文標題：“Super-Large Field-of-View, High-Accurate and Real-Time 3D Scene Reconstruction Based on Metasurface-Enabled
本案例介紹在COMSOL內基于立方體混凝土試件的切片掃描圖像數據進行混凝土骨料及砂漿基體細觀模型的三維重建。
首先需要獲取混凝土試件的切片掃描圖像，這里采用物理切片的方式，逐層掃描尺寸為150×150×150的立方體混凝土試件斷面圖像，并通過圖像識別前處理以區分混凝土中的骨料及砂漿部分。
在混凝土細觀研究中，基于掃描數據的三維重建技術可精準還原混凝土中骨料、砂漿的分布及微觀結構特征，結合數字圖像處理與數值模擬方法，能夠量化分析材料非均質性對力學性能、裂縫擴展路徑及破壞模式的影響機制。
混凝土細觀模型三維重建的有限元模擬為優化混凝土配比設計、評估耐久性劣化行為及預測結構服役壽命提供關鍵數據支撐，同時推動細觀力學理論與先進成像技術的深度融合
CAD斷層掃描三維重建插件10個月前
插件介紹
CAD斷層掃描三維重建插件可將通過CT斷層掃描或切片掃描獲取的模型圖像文件在AutoCAD內進行三維實體模型的重建。
插件支持png、jpg、jpeg、tif、tiff、bmp格式的圖像文件，所有斷層掃描文件名稱需要按照在模型中的位置順序排列，例如文件名為001、002、…099、100等，且模型的不同部分在圖像中需具備明顯的灰度差異
