Multisensor integration and discrete geometry processing for coordinate metrology

par Haibin Zhao

Thèse de doctorat en Mécanique. Génie mécanique. Génie civil

Sous la direction de Pierre Bourdet.

Soutenue en 2010

à Cachan, Ecole normale supérieure .

  • Titre traduit

    Intégration multi-capteurs et géométrie discrète en métrologie par coordonnées


  • Résumé

    L'intégration de systèmes multi-capteurs est la réponse la plus adaptée aux besoins croissants en matière de complexité et d'exactitude de mesures en métrologie par coordonnées. Des efforts importants sont consacrés à développer des systèmes multi-capteurs qui permettent d'assurer une mesure globale de la géométrie avec une incertitude réduite. Cette thèse a pour objectif l'intégration de systèmes multi-capteurs en métrologie par coordonnées selon deux aspects: la modélisation des fonctions et des données et le traitement de la géométrie discrète. La modélisation des fonctions et des données permet une meilleure compréhension des exigences des fonctions du système et des spécifications des données pour l'intégration de systèmes multi-capteurs. Des modèles hiérarchiques fonctionnels du système sont construits en utilisant la méthodologie IDEF0 et sont décomposés en quatre activités de base. Une démarche à base d'ontologies est utilisée pour modéliser les différentes données et leur représentation structurée. Quatre domaines de données et de leurs relations sont spécifiés pour gérer les données multiples dans l'intégration des systèmes multi-capteurs. Des méthodes efficaces et robustes pour le traitement de la géométrie discrète dans le cadre de l'intégration multi-capteurs sont l'objet principal de cette thèse. Une estimation fiable de la normale et des courbures est essentielle pour le traitement des formes discrètes. Une méthode basée sur le tenseur de courbure est utilisée pour l'estimation des courbures discrètes. Une analyse comparative montre que la méthode proposée fournit de meilleures performances par rapport à d'autres méthodes existantes.


  • Résumé

    Multisensor integration systems are used to fulfill the increasing requirements on the complexity and accuracy of coordinate metrology. Significant efforts are being devoted to develop multisensor integration systems that achieve holistic geometrical measurement with reduced uncertainty. This thesis investigates on the achievement of multisensor integration in coordinate metrology from two main parts: system function and data modeling, and discrete geometry processing. System function and data modeling allow obtaining clear understanding of function requirements and data specification of the multisensor integration system. Hierarchical function models of the system are built using IDEF0 methodology, which are decomposed into four basic activities. An ontology based method is employed to model the various data in the system with structured representation. Four data domains and their inter-relationships are specified to manage the multiple data in multisensor integration system clearly. Efficient and robust methods for discrete geometry processing to support multisensor integration are the main focus of this dissertation. This requires efficient methods for discrete differential geometry properties estimation, registration of discrete shapes, shape recognition and segmentation. Reliable estimation of normal and curvatures is essential for discrete shapes processing. Most discrete geometry processing procedures are based on the normal and curvatures’ information. A tensor based method is used for discrete curvature estimation. The proposed method provides better performance according to a comparative analysis. Registration is one of the most important and decisive steps of multisensor integration. Registration algorithms enable to align the different point data captured in the respective sensor’s coordinate system. A registration method is proposed to align different discrete shapes with unknown correspondences. A combination of curvature information and Euclidean distance is used to improve the performances of the classical ICP algorithm. Discrete shape recognition and segmentation are required in many applications. A new method based on shape index and curvedness is developed. The local surface type of a vertex is recognized according to its shape index value. The vertices are then clustered according to their local surfaces. A connected region algorithm is then implemented to generate the segmentation results. Considerable cases are tested and the method provides satisfying results. The above methods have been implemented in a new computerized system called DSP-COMS. A detailed case study of an industrial workpiece digitized by laser scanning and touch probing is presented. The measured point data are then processed using DSP-COMS. The results show the robustness of the above methods.

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  • Détails : 1 vol. (219 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 200-219

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