1. 研究目的与意义（文献综述）
三维重建指将空间或物体在计算机中进行数字化重新构造。而三维重建主要分为三维信息的获取和三维模型的建立。三维信息的获取指通过各种方法获取的空间物体的离散点集，三维重建就是将三维点云重建。三维信息的获取又主要分为传统的接触式和非接触式的方法，而接触式测量逐渐被非接触式测量所替代，主要由于操作以及形变误差等问题受到限制。而非接触式测量方法一般有飞行时间法，全息干涉法，双目视觉法和激光三角法等，这些方法具有测量速度快，精度高，自动化程度高等优点，目前国内工业测量已经由传统接触式测量过渡为快速不接触的激光测量。非接触式中有利用声学方法、光学方法和电磁学方法，其中最广泛的为光学，由于激光具有单向性好、亮度高、能量集中且稳定的特性，所以激光测距在三维重建中得到迅速发展。本次毕业设计是基于激光测距的三维场景重建系统研究利用的就是三角测距法，三角法也叫做结构光法或者单目相机测距法。这种方法相较于双目视觉法有的优点有不需要确定匹配点，精度高速度快，有一定抗干扰能力，便于实时处理。对于重建部分得到三维模型主要使用现有的几何建模软件或者使用一定的设备和算法，现在几何建模软件已经十分成熟。
随着科技的飞速进步和发展，三维重建技术作为计算机视觉的一个重要分支得到了广泛的关注，三维重建在工业制造、勘察测绘等领域有着广泛的应用。自20世纪50年代开始便有了从二维图像的分析到三维立体场景的研究，并在这60多年里有很多成熟的积累成果，而在中国则是开始于90年代并在2010年左右出现爆发式增长。其中有广泛影响的有微软推出的Kinect，其采用的测量技术是结构光技术中的一种来获取深度信息，同知名传感器公司PrimeSense发明的LightCoding的测量技术相同，Kinect性能高于同类产品并且价格低具有很大的意义。三维重建的成果和使用有很多，中科院开发的CVSuite三维重建软件利用摄像头对场景或物体从不同角度拍摄得到的图像构建对应的三维模型；法国的MENSI系统可以在复杂环境中对不规则物体进行扫描和三维重建并保存完整的三维点云数据；在虚拟现实中的应用像淘宝推出的购物方式中利用TPMS三维重建方法帮助商家将商品批量快速建模；相关的产品也有天津微深科技研发的VTOP200系列三维激光扫描仪。在三维重建这一研究中所需要关注的问题为衡量好成本和精度这两方面，应用三角测距原理的激光扫描成像系统一方面可以满足室内场景重建的精度，另一方面又成本较小，基于激光测距的三维场景重建系统有一定的研究意义。
2. 研究的基本内容与方案
本次毕业设计内容为基于激光测距的三维场景重建系统研究。其中使用单片机作为系统的主要部分，控制信息的采集测量并连接上位机。主要讨论三角测距法在三维激光扫描成像中的运用，设计基于三角测距原理的激光三维扫描成像系统，实现对三维室内场景的重建，使得系统的精确度较高，测量范围较大，成本较小、适应性强。拟采用的平台和工具：单片机，一字线激光器，高速摄像头和旋转云台，pc端使用到matlab和单片机编程软件keil uvision等。
大致技术路线和实现方法：三维激光测距系统主要由键盘输入，串口通信，数码管显示，供电电源模块等子模块系统和单片机为内核的数据处理系统以及线性激光器和摄像头，舵机组成的扫描系统。由线性激光器和摄像头得到的距离数据点云数据在单片机中进行初步的处理和拟合然后才能被送到pc中进行最后的处理和显示。通过激光器发射近红外一字线激光，高速摄像头采集反射信号，根据三角测距原理求得距离。匀速旋转云台通过一个维度的旋转收集三维信息，实现对三维室内场景的重建。扫描系统是通过控制舵机步进转动来配合摄像头与线性激光器来得到点云数据。线性激光器发射的线性激光和被测物体表面形成一条起伏变化的亮线，亮线最终成像在摄像机的感光元件面上,经光电转换变成电信号后,再送入单片机中由三角测距原理测出亮线上各点的空间三维坐标数据。再由舵机带动线性激光器做步进转动,使激光平面在物体表面上扫描,从而得到关于被测物体表面信息的一组点云数据。然后将得到的数据传入pc使用软件进行三维重建。由此般调研了解制定完成毕业设计的具体措施：首先选定器件包括激光器，传感器，舵机云台等，设计单片机部分电路以及数据采集部分电路，进行必要的电路仿真，之后是单片机部分控制程序的编写，进行连接电路并测试通断情况，测试数据以及处理数据然后将得到的数据在上位机通过软件进行三维重建。按照这个流程进行主要的进度安排。
3. 研究计划与安排
1~3周：调研并完成开题报告。
4~5周： 电路设计及仿真。
6~8周： 单片机程序编写及调试。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]谷汝楠，许宗阳，张宸，等.基于三角测距原理的3维激光雷达的设计[j].信息技术，2017（6）.
[2]周俞辰.基于激光三角测距法的激光雷达原理综述[j].电子技术，2016（10）.
[3]halma a, haar f t, bovenkamp e, et al.singlespin image-icp matching for efficient 3d object recognition[c]//proceedings ofthe acm workshop on 3d object retrieval, 2010: 21–26.
