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Berkei, Sarah; Limper, Max; Hörr, Chrisitan; Kuijper, Arjan

Efficient Global Registration for Nominal/Actual Comparisons

2018

VMV 2018

International Symposium on Vision, Modeling and Visualization (VMV) <23, 2018, Stuttgart, Germany>

We investigate global registration methods for Nominal/Actual comparisons, using precise, high-resolution 3D scans. First we summarize existing approaches and requirements for this field of application. We then demonstrate that a basic RANSAC strategy, along with a slightly modified version of basic building blocks, can lead to a high global registration performance at moderate registration times. Specifically, we introduce a simple feedback loop that exploits the fast convergence of the ICP algorithm to efficiently speed up the search for a valid global alignment. Using the example of 3D printed parts and range images acquired by two different high-precision 3D scanners for quality control, we show that our method can be efficiently used for Nominal/Actual comparison. For this scenario, the proposed algorithm significantly outperforms the current state of the art, with regards to registration time and success rate.

978-3-03868-072-7

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Berkei, Sarah; Kuijper, Arjan [1. Gutachter]; Limper, Max [2. Gutachter]

Effiziente und Vollautomatische Grobausrichtung für den Soll-Ist-Abgleich zwischen CAD-Modellen und Scandaten

2016

Darmstadt, TU, Master Thesis, 2016

Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und anschließenden Evaluation eines globalen Registrierungsverfahren zum Soll-Ist-Abgleich zwischen Scandaten und einem CAD-Modell. Dabei liegt der Fokus auf einer effizienten Ausrichtung der Daten zueinander, die schneller als ein manuelles Vorgehen ist. Als Grundlage dient der "4-Point Congruent Sets" Algorithmus, der die Transformation zwischen zwei Punktwolken zueinander berechnet. Im Rahmen dieser Arbeit wird er mit einem klassischen, auf den Anwendungsfall der Arbeit angepassten, Ansatz "RANSAC-based DARCES" evaluiert. Darüber hinaus werden das "Largest Common Pointset" und die "Hausdorff-Distanz" als Bewertungskriterien verglichen, um eine möglichst effiziente und genaue Registrierung zu erreichen. Um das Ergebnis der globalen Registrierung zu bewerten, wird der "Iterative Closest Point" Algorithmus in die globale Registrierung integriert. Zu erkennen ist, dass 4PCS, vor allem auf strukturreichen Oberflächen, mit diesem Ansatz in durchschnittlich 5,5 Sekunden bis zu 74% zuverlässige Ergebnisse liefert. Auf strukturarmen Oberflächen kann mittels des "RANSAC-based DARCES" bis 82% valide Ergebnisse erzielt werden, wobei die Zeit für die Berechnung mit den verwendeten Testmodellen durchschnittlich unter 4 Sekunden lag.