Tạo hình bề mặt chi tiết cơ khí bằng phần mềm Kscan3D sử dụng Microsoft Kinect v2

Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> TẠO HÌNH BỀ MẶT CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG PHẦN MỀM<br /> KSCAN3D SỬ DỤNG MICROSOFT KINECT V2<br /> Bành Tiến Long1, Bùi Văn Biên1,2*<br /> Tóm tắt: Thu nhận thông tin 3D của các bề mặt chi tiết cơ khí, nhất là các bề<br /> mặt tự do, hiện đang là một thách thức rất lớn trong ngành cơ khí chế tạo. Một vài<br /> kỹ thuật và thiết bị thương mại đã được sử dụng trong thực tế sản xuất, nhưng phần<br /> mềm và phần cứng cần thiết còn quá đắt đối với người dùng thông thường với máy<br /> tính cá nhân. Bài báo này cung cấp một giải pháp mới dựa trên phần mềm mã<br /> nguồn mở cho các máy quét 3D không tiếp xúc chi phí thấp và chứng minh rằng các<br /> dữ liệu thu được phù hợp không chỉ dùng cho chức năng giải trí mà còn cho các sản<br /> phẩm cơ khí với độ chính xác phù hợp. Cuối cùng, những hạn chế của phương án<br /> này và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo cũng được đề cập.<br /> Từ khóa: Chi tiết cơ khí; Tạo hình bề mặt; Phần mềm Kscan3D; Microsoft Kinect v2; Số hóa.<br /> <br /> 1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Cuộc cách mạng số trong thời đại hiện nay đã và đang tác động sâu rộng tới rất nhiều<br /> lĩnh vực như công nghệ thông tin - truyền thông, chăm sóc sức khỏe, giáo dục và ngành<br /> sản xuất cũng không nằm ngoài sự ảnh hưởng đó. Sự bùng nổ của dữ liệu và khả năng tính<br /> toán mới – cùng với những tiến bộ trong các lĩnh vực khác như trí tuệ nhân tạo, tự động<br /> hóa và robot, công nghệ vật liệu – đang mở ra cuộc cách mạng làm thay đổi bản chất tự<br /> nhiên của quá trình sản xuất. Quá trình sản xuất số (digital manufacturing) là một phương<br /> pháp tích hợp để sản xuất tập trung xung quanh một hệ thống máy tính. Trong đó việc mô<br /> hình hóa, mô phỏng và phân tích tất cả máy móc, dụng cụ cũng như vật liệu đầu vào để tối<br /> ưu hóa quá trình sản xuất là những nhiệm vụ quan trọng của quá trình sản xuất số. Hơn<br /> nữa, kích thước hình học, hình dáng và trạng thái bề mặt là những yếu tố quan trọng ảnh<br /> hưởng đến chất lượng làm việc của các chi tiết cơ khí, trong đó bề mặt là một trong các<br /> yếu tố quan trọng nhất liên quan tới quá trình hoạt động và tuổi thọ của chi tiết máy cũng<br /> như mối tương quan với các chi tiết khác trong máy. Chính vì vậy, tạo hình bề mặt là một<br /> trong những mục tiêu chính của gia công cơ khí. Mỗi bề mặt của chi tiết là một mặt hình<br /> học trơn và liên tục hoặc cấu thành từ những mảnh mặt hình học trơn, liên tục và kết nối<br /> liên tục với nhau [1]. Các bề mặt này được mô tả toán học trong không gian 3D bằng các<br /> phương trình toán học, bao lấy vật thể thực và chỉ có thể truy nhập vào từ một phía.<br /> Một cách nhanh chóng, hiệu quả và thường được sử dụng để mô hình hóa vật thể là<br /> máy quét 3D. Thông thường, quét 3D, hay sự xây dựng lại kích thước 3D, còn được gọi là<br /> 3D số hóa, là sử dụng một thiết bị ba chiều thu thập dữ liệu tọa độ X, Y, Z trên bề mặt của<br /> một đối tượng vật lý. Mỗi bộ tọa độ X, Y, Z được gọi là một điểm. Sự kết khối của tất cả<br /> những điểm này được gọi là một đám mây điểm. Định dạng điển hình cho dữ liệu đám<br /> mây điểm hoặc là một tập tin văn bản theo mã ASCII chứa giá trị X, Y, Z cho mỗi điểm<br /> hoặc là một đại diện lưới đa giác của đám mây điểm hay thường được biết đến là một định<br /> dạng tập tin STL.<br /> Rất nhiều kỹ thuật đã được phát triển như quét laser, hệ thống hình ảnh lập thể, hệ<br /> thống ánh sáng cấu trúc, và camera TOF (time-of-flight), trong đó camera TOF được sử<br /> dụng rất rộng rãi bởi tính chất không tiếp xúc và tốc độ cao của nó. Trên thị trường hiện<br /> nay có nhiều thiết bị quét 3D, tuy nhiên, một nhược điểm đáng kể là giá thành của thiết bị<br /> thường rất đắt không phù hợp với doanh nghiệp nhỏ. Chính vì vậy, trong bài báo này<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 58, 12 - 2018 175<br />  Cơ kỹ thuật & Kỹ thuật cơ khí động lực<br /> <br /> nhóm tác giả đề xuất một giải pháp với chi phí thấp nhằm tạo hình bề mặt sản phẩm cơ khí<br /> bằng phần mềm Kscan3D sử dụng Microsoft Kinect V2. Trong phần tiếp theo của bài báo,<br /> phần mềm mã nguồn mở Kscan3D và sơ đồ số hóa đối tượng được trình bày ở mục 2.<br /> Trong mục 3 các tác giả mô tả nguyên lý hoạt động Microsoft Kinect V2 và những ứng<br /> dụng bước đầu của nó trong lĩnh vực cơ khí chế tạo. Phần thực nghiệm và kết quả thực<br /> nghiệm sẽ được trình bày trong mục 4. Cuối cùng, phần kết luận và hướng nghiên cứu tiếp<br /> theo sẽ được giới thiệu trong mục 5.<br /> 2. PHẦN MỀM KSCAN3D<br /> Mỗi thiết bị số hóa cần có đầy đủ thông tin liên quan hỗ trợ phần mềm để vận hành<br /> hiệu quả. Trong các ứng dụng thương mại, ví dụ Rapid Form, người sử dụng có thể sử<br /> dụng tất cả các module cần thiết để kiểm soát thiết bị quét bắt đầu từ tái tạo lưới và mô<br /> hình tham số để kiểm tra các bề mặt đã được tái tạo (hình 1). Với mục đích hướng đến<br /> phương pháp số hóa rẻ hơn, phần mềm KScan3D, phần mềm mã nguồn mở, được giới<br /> thiệu trong bài báo này.<br /> Phần mềm KScan3D được phát triển bởi LMI Technologies, một nhà phát triển hàng<br /> đầu về công nghệ quét 3D, đo lường, thị giác hóa dữ liệu giúp giải quyết các vấn đề phức<br /> tạp một cách đơn giản. Với Microsoft Kinect V2 và phần mềm KScan3D, giao diện được<br /> mô tả trong hình 2, chúng ta có thể quét, chỉnh sửa, xử lý và xuất dữ liệu để sử dụng với<br /> phần mềm mô phỏng 3D yêu thích. Phần mềm KScan3D chuyển đổi màu sắc và chiều sâu<br /> dữ liệu thu nhập được bởi Micorosoft Kinect V2 thành lưới 3D. Bằng cách chụp dữ liệu từ<br /> nhiều góc độ, chúng ta có thể tạo lưới 360 độ hoàn chỉnh. Khi đã thu nhận đủ dữ liệu,<br /> chúng ta có thể xóa các điểm không cần thiết, các lưới tiêu hao, dữ liệu mịn và nhiều hơn<br /> nữa. Cuối cùng lưới được xuất dưới các định dạng .fbx, .obj, .stl, .ply, và asc để sử dụng<br /> với nhiều mục đích như hiệu ứng hình ảnh, phát triển trò chơi, in 3D, CAD/CAM, hiển thị<br /> trực tuyến và nhiều ứng dụng khác.<br /> Phần mềm KScan3D và Microsoft Kinect V2 có khả năng quét nhiều loại vật thể<br /> khác nhau, từ người đến đồ gia dụng trong phòng và nhiều hơn nữa. Do độ phân giải của<br /> cảm biến và khoảng cách quét tối thiểu khoảng 40 cm, việc quét các vật thể rất nhỏ sẽ<br /> thu nhận được rất ít dữ liệu quét. Các vật thể rất mỏng cũng cho kết quả quét không tốt.<br /> Nói chung, những vật thể tốt nhất để quét là màu trung tính, mờ và đục. Các bề mặt tối,<br /> phản chiếu và/hoặc trong suốt rất khó khăn thậm chí không thể quét được và phải chuẩn<br /> bị trước khi quét.<br /> Các yếu tố môi trường như vùng làm việc, ánh sáng và sự chuyển động của đối tượng<br /> đóng vai trò đáng kể trong sự thành công hay thất bại của quá trình quét. Đối với vật thể<br /> có kích thước lớn hay khối lượng nặng, Microsoft Kinect V2 sẽ được di chuyển để có thể<br /> thu nhận được toàn bộ đối tượng từ mọi góc độ. Đối với vật thể nhỏ và nhẹ hơn thì có thể<br /> xoay ở vị trí khi Microsoft Kinect V2 vẫn đứng yên. Nói chung, tốt nhất nên quét một vật<br /> thể trong một môi trường ánh sáng chiếu từ mọi phía. Do Microsoft Kinect V2 sử dụng<br /> ánh sáng hồng ngoại nên việc quét ở ngoài trời dưới ánh sáng mặt trời thường rất khó<br /> khăn, nhiều khi không thể thực hiện được. Để có được dữ liệu tốt nhất, các đối tượng được<br /> quét thường ở trạng thái tĩnh. Nếu vật thể hoặc các bộ phận của vật thể di chuyển trong<br /> quá trình quét, quá trình sắp xếp tự động có thể không hoàn thành hoặc không được chấp<br /> nhận. Tuy nhiên, tùy thuộc vào tốc độ di chuyển và trường hợp cụ thể, có thể thu được dữ<br /> liệu ở mức độ chấp nhận được.<br /> <br /> <br /> 176 B. T. Long, B. V. Biên, “Tạo hình bề mặt chi tiết cơ khí … sử dụng Microsoft Kinect v2.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 1. Biểu đồ các bước cần thiết của quá trình số hóa đối tượng<br /> dựa trên quá trình quét 3D.<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 58, 12 - 2018 177<br />  Cơ kỹ thuật & Kỹ thuật cơ khí động lực<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 2. Giao diện phần mềm KScan3D [8].<br /> 3. MICROSOFT KINECT V2<br /> Microsoft Kinect V1 được thiết kế và giới thiệu ra thị trường vào tháng 11 năm 2010.<br /> Sự thành công về mặt thương mại của Microsoft Kinect, tính đến 2013 họ đã bán được 24<br /> triệu chiếc [2], là một nguồn động lực to lớn cho rất nhiều bài nghiên cứu quan trọng trong<br /> lĩnh vực thị giác máy tính. Với mục tiêu ban đầu, Kinect là thiết bị thu nhận chuyển động<br /> cho bộ trò chơi mô phỏng Microsoft XBOX 360 qua hình thức bám theo hành động của<br /> người chơi.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 3. Vị trí các bộ phận của Microsoft Kinect V2 [6].<br /> Microsoft Kinect V2 [6] sử dụng kỹ thuật TOF để tạo bản đồ chiều sâu của một quang<br /> cảnh, trong đó một mẫu cho trước được chiếu bởi ba nguồn ánh sáng hồng ngoại, mỗi<br /> nguồn tạo ra một sóng đã điều chế với biên độ thay đổi và được thu nhận bởi một camera<br /> hồng ngoại có vị trí cố định so với các nguồn sáng. Vị trí của các nguồn sáng và camera<br /> được mô tả trong hình 3.<br /> <br /> <br /> 178 B. T. Long, B. V. Biên, “Tạo hình bề mặt chi tiết cơ khí … sử dụng Microsoft Kinect v2.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Cảm biến hồng ngoại trong Microsoft Kinect V2 là cảm biến CMOS 512  424 có<br /> mảng pixels thay đổi. Camera RGB chụp ảnh màu với độ phân giải 1920  1080 pixels.<br /> Toàn bộ việc thu nhập thông tin được thực hiện với tốc độ khung hình lên tới 30 Hz. Mỗi<br /> pixel có hai điốt ảnh ( A, B ) được điều khiển bởi cùng một tín hiệu đếm cái mà điều khiển<br /> điều chế sóng. Điốt ảnh chuyển đổi ánh sáng đã thu nhận thành dòng điện có thể đo lường<br /> được. Các điốt được điều khiển bởi tín hiệu đếm sao cho nếu A   ai  được bật, B  bi <br /> bị tắt và ngược lại. Sau đó theo [5]<br />   a    b <br /> i i thể hiện mối tương quan giữa ánh sáng thu được và tính hiệu<br /> đếm và có thể được sử dụng để thu thập thông tin pha (“ảnh sâu”);<br />   <br />  ai   bi  thiết lập ảnh thanh độ xám thông thường được chiếu bởi ánh<br /> sáng môi trường xung quanh bình thường (“ảnh môi trường xung quanh”);<br /> 2<br />    a    b <br /> i i i thiết lập ảnh thang độ xám độc lập với ánh sáng môi<br /> trường xung quanh (“ảnh hoạt động”).<br /> Các thông số kỹ thuật do Microsoft cung cấp cho biết phạm vi đo lường trong khoảng<br /> từ 0,5 m tới 4,5 m. Các thông số này đã được kiểm nghiệm thông qua các thí nghiệm<br /> khác nhau được trình bày chi tiết trong [6].<br /> Nguyên lý hoạt động của thiết bị trong hệ thống TOF dựa trên việc đo thời gian sóng<br /> ánh sáng truyền từ nguồn sáng đến đối tượng và phản xạ lại cảm biến, được mô tả trong<br /> hình 4. Đặt d là khoảng cách từ cảm biến tới đối tượng, thì trường hợp đơn giản nhất có<br /> thể được biểu diễn bằng<br /> t r  tc<br /> d c , (1)<br /> 2<br /> trong đó, tc và tr là thời gian để xung ánh sáng phát và thu, c là tốc độ ánh sáng trong<br /> không khí.<br /> <br /> Nguồn sáng Đối<br /> tượng<br /> Cảm biến<br /> d<br /> <br /> Hình 4. Nguyên lý của hệ thống TOF.<br /> Với Microsoft Kinect V2, hệ thống TOF gián tiếp được sử dụng, dựa trên sự điều chế<br /> sóng ánh sáng, một sự lệch pha giữa tín hiệu đã phát và nhận được đo, thay thế phép đo<br /> trực tiếp của thời gian làm việc. Trong trường hợp này, khoảng cách ước tính giữa cảm<br /> biến và đối tượng đã chụp phụ thuộc vào sự lệch pha đã xác định  theo phương trình 2<br /> [4] như dưới đây<br /> <br /> d c , (2)<br /> 4 f<br /> trong đó, f là tần số sóng ánh sáng được điều chế.<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 58, 12 - 2018 179<br />  Cơ kỹ thuật & Kỹ thuật cơ khí động lực<br /> <br /> Bước đầu, Microsoft Kinect V1 cũng đã được ứng dụng để tạo hình ảnh 3D của các<br /> chi tiết cơ khí [3]. Trong bài báo này, các tác giả đã sử dụng hai ứng dụng Skanect và<br /> ReconstructMe cùng với phần mềm quét mã nguồn mở David và các máy quét rẻ tiền<br /> Microsoft Kinect V1, Farp LS 880, ZScanner 700 để tạo hình ảnh 3D của các chi tiết máy.<br /> Sau đó họ đã đưa ra kết luận rằng, Microsoft Kinect V1 và các máy quét rẻ tiền khác<br /> không những được ứng dụng trong công nghiệp giải trí, không đòi hỏi độ chính xác cao,<br /> mà còn có thể được ứng dụng trong công nghiệp chế tạo, với những yêu cầu khắt khe về<br /> độ chính xác. Với khoản đầu tư xấp xỉ 1000€ cho những thiết bị phụ trợ khác, họ đã dựng<br /> lại thành công một mô hình hộp giảm tốc có độ chính xác phù hợp với lĩnh vực xây dựng<br /> bản đồ số cho robot công nghiệp. Ngoài ra họ cũng kết luận, đây cũng chỉ là những nghiên<br /> cứu bước đầu, còn rất nhiều tiềm năng để nghiên cứu và phát triển sản phẩm cơ khí.<br /> Trong phần tiếp theo của bài báo, các tác giả sẽ tiến hành thí nghiệm quét 3D các bề<br /> mặt chi tiết cơ khí bằng phần mềm Kscan3D và Microsoft Kinect V2.<br /> 4. TẠO HÌNH BỀ MẶT CHI TIẾT CƠ KHÍ<br /> 4.1. Thiết bị thí nghiệm<br /> Trong quá trình thí nghiệm tạo hình bề mặt chi tiết cơ khí, các tác giả sử dụng thiết bị<br /> Microsoft Kinect V2. Phần mềm KScan3D 1.2.0.2 (64-bit) được cài đặt trên máy tính cá<br /> nhân có cấu hình cụ thể như sau: CPU Intel (R) Core i7-4790 3,6GHz; RAM 12GB; Video<br /> card Geforce NVIDIA GV-N730D5-2GI.<br /> Chi tiết cơ khí dạng hình hộp chữ nhật bằng thép C45 được sử dụng trong thí nghiệm<br /> và sơ đồ bố trí thiết bị thí nghiệm được minh họa trong hình 5.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 5. Sơ đồ bố trí thí nghiệm.<br /> Microsoft Kinect V2 được đặt trên mặt bàn phẳng về phía một mép bàn, ở phía đối<br /> diện trên mặt bàn đặt vật mẫu. Ánh sáng chiếu vào vật từ đèn huỳnh quang treo trên trần<br /> nhà. Khoảng cách giữa cảm biến và chi tiết vật mẫu là 760  20 mm [6].<br /> 4.2. Kết quả thực nghiệm<br /> Sau khi hoàn thành quá trình cài đặt và điều chỉnh hệ thống thiết bị, các tác giả đã tiến<br /> hành quét và xử lý dữ liệu. Thuật toán ICP được thực hiện lặp đi lặp lại để cải thiện sự phù<br /> hợp giữa các điểm ảnh trên các đám mây điểm ở các góc chụp khác nhau, qua đó làm tăng<br /> mật độ điểm cho đám mây điểm và độ chính xác của quá trình quét [7]. Đầu tiên, sử dụng<br /> công cụ của phần mềm thiết lập vị trí tham chiếu sao cho đường vuông góc với mặt phẳng<br /> ảnh đi qua tiêu cự của camera cũng sẽ đi qua tâm của chi tiết. Kết quả quét đám mây điểm<br /> của một mặt hình hộp chữ nhật được số hóa và minh họa ở hình 6.<br /> <br /> <br /> 180 B. T. Long, B. V. Biên, “Tạo hình bề mặt chi tiết cơ khí … sử dụng Microsoft Kinect v2.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 6. Đám mây điểm của một bề mặt hình hộp chữ nhật.<br /> Sau đó chúng tôi xem xét 10 vị trí tiếp theo của vật mẫu để quét dữ liệu bằng cách<br /> xoay vật mẫu từ -50 đến +50 quanh vị trí tham chiếu. Quá trình này được thực hiện bằng<br /> tay, các vị trí đã được đánh dấu trước. Bảng 1 mô tả vị trí quét của vật mẫu và các góc<br /> quay tương ứng so với vị trí tham chiếu.<br /> Bảng 1. Vị trí quét và góc tương ứng.<br /> Vị trí quét Góc so với vị trí Vị trí quét Góc so với vị trí<br /> tham chiếu (0) tham chiếu (0)<br /> 1 -5 7 1<br /> 2 -4 8 2<br /> 3 -3 9 3<br /> 4 -2 10 4<br /> 5 -1 11 5<br /> 6 (vị trí tham chiếu) 0<br /> Lần lượt quét đám mây điểm của vật mẫu tại các vị trí của vật mẫu theo thứ thự trong<br /> bảng 1. Tiếp theo, truy xuất tất cả dữ liệu sang Matlab. Sử dụng thuật toán ICP để xác lập<br /> sự phù hợp giữa các điểm ảnh của hai đám mây điểm của vị trí quét 1 và 2, trong đó đám<br /> mây điểm ở vị trí 2 được coi là đám mây tham chiếu và đám mây điểm ở vị trí 1 được<br /> chuyển đổi sau đó được hợp nhất với đám mây điểm tham chiếu và đám mây điểm kết hợp<br /> này sẽ được lưu trữ. Đám mây điểm kết hợp này sau đó được tiếp tục sử dụng để chuyển<br /> đổi và hợp nhất các đám mây điểm ở vị trí số 3, 4, 5, và 6. Tương tự như quá trình trên từ<br /> vị trí quét số 11 tất cả các đám mây điểm được chuyển đổi đối với các vị trí trước đó của<br /> chúng và sau đó được hợp nhất cho đến vị trí số 6. Do đó, hai đám mây điểm cho vị trí số<br /> 6 được tạo ra. Cuối cùng, hai đám mây điểm này được hợp nhất để thu được đám mây<br /> điểm 3D dày đặc hơn của quá trình quét. Sai số trung bình bình phương (RMSE) giữa hai<br /> đám mây điểm khi chuyển đổi được tính toán đối với tất cả các trường hợp được trình bày<br /> trong bảng 2.<br /> Bảng 2. Quá trình chuyển đổi và sai số trung bình bình phương.<br /> Từ vị trí về ví Sai số trung bình Từ vị trí về vị Sai số trung bình<br /> trí bình phương (mm) trí bình phương (mm)<br /> 1 về 2 1,7855 11 về 10 1,7160<br /> 2 về 3 2,2360 10 về 9 1,6494<br /> 3 về 4 2,2367 9 về 8 1,8050<br /> 4 về 5 2,2588 8 về 7 2,0615<br /> 5 về 6 3,0309 7 về 6 2,3718<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 58, 12 - 2018 181<br />  Cơ kỹ thuật & Kỹ thuật cơ khí động lực<br /> <br /> Qua thông số đã thu nhận được trong bảng 2, sai số trung bình bình phương cho cả quá<br /> trình quét được được tính toán theo công thức 3 dưới đây<br /> 10<br /> <br />  RSME<br /> i 1<br /> i<br /> RSMEtb   2,1152mm , (3)<br /> 10<br /> Để kiểm tra tính chính xác kết quả quá trình quét, các tác giả so sánh hai kết quả đo<br /> của kích thước cạnh mặt đáy của hình hộp chữ nhật, thứ nhất đo bằng thước kẹp với vật<br /> mẫu và thứ hai tính khoảng cách hai điểm được lựa chọn như hình 7.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 7. Biểu diễn đám mây điểm của một bề mặt hình hộp chữ nhật trong Matlab.<br /> Kích thước cạnh mặt đáy của hình hộp chữ nhật được đo bằng thước kẹp có giá trị là a<br /> = 149,95mm. Với các tọa độ của hai điểm được xác định trong hình 7, kích thước của cạnh<br /> mặt đáy đo trên đám mây điểm được tính bởi công thức<br /> 2 2 2<br /> a'   79, 4  70,55   4, 288  6,125   762, 2  765  149,9874mm , (4)<br /> Từ hai giá trị của a và a’, ta thấy rằng sự sai lệch giữa chúng là không đáng kể. Qua đó<br /> có thể kết luận rằng đám mây điểm của bề mặt vật mẫu, chi tiết hình hộp chữ nhật, đã<br /> được tạo ra với độ chính xác khá tốt.<br /> 5. KẾT LUẬN<br /> Trong bài báo này, các tác giả đã giới thiệu một phương án thay thế với mức đầu tư tối<br /> thiểu (khoảng 2 triệu VND) cho lựa chọn phần mềm và phần cứng để cung cấp công cụ<br /> tạo hình 3D các chi tiết cơ khí. Qua kết quả thực nghiệm cho thấy, kết quả tạo hình 3D là<br /> phù hợp cho các ứng dụng công nghiệp. Tuy nhiên, cũng qua kết quả thực nghiệm, có rất<br /> nhiều vấn đề cần phải được nghiên cứu và phát triển để cải thiện kết quả của quá trình quét<br /> như những bề mặt vuông góc với mặt phẳng chứa tiêu cự và đường baseline của camera,<br /> <br /> <br /> 182 B. T. Long, B. V. Biên, “Tạo hình bề mặt chi tiết cơ khí … sử dụng Microsoft Kinect v2.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> cũng như khả năng cải thiện tính chính xác của các bề mặt sau khi quét. Trong nghiên cứu<br /> tiếp theo, các tác giả sẽ xây dựng các phương pháp so sánh số liệu quét và mô hình gốc<br /> của một số chi tiết cơ khí điển hình bằng phần mềm CAD 3D qua đó xác định độ chính<br /> xác của phương án đã nêu.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> [1]. Bành Tiến Long and Bùi Ngọc Tuyên (2013) “Lý thuyết tạo hình bề mặt và ứng dụng<br /> trong kỹ thuật cơ khí”. Nhà xuất bản Giáo dục Việt Nam, tr 5.<br /> [2]. K. Berger, S. Meister, R. Nair, and D. Kondermann, (2013) “A State of the Art Report<br /> on Kinect Sensor Setups in Computer Vision”. in Lecture Notes in Computer Science,<br /> vol. 8200 LNCS pp. 257–272.<br /> [3]. J. Novak-Marcincin, J. Torok, L. Novakova-Marcincinova, J. Barna, and M. Janak<br /> (2014) “Use of alternative scanning devices for creation of 3D models of machine<br /> parts”. Tech. Gaz., vol. 21, no. 1, pp. 177–181.<br /> [4]. H. Sarbolandi, D. Lefloch, A. Kolb (2015) "Kinect Range Sensing: Structured-Light<br /> versus Time-of-Flight Kinect". Journal of Computer Vision and Image Understanding,<br /> 2015,<br /> [5]. J. Sell, P. O’Connor (2014) "The Xbox One System on a Chip and Kinect Sensor".<br /> IEEE Micro, 03.2014, vol. 34 no. 2, pp. 44–53<br /> [6]. L. Yang, L. Zhang, H. Dong, A. Alelaiwi, A. El Saddik (2015) "Evaluating and<br /> improving the depth accuracy of Kinect for Windows v2". IEEE Sensors Journal,<br /> 2015, vol. 15 no. 8, pp. 4275–4285<br /> [7]. N. Pears, Y. Liu, and P. Bunting (2014) “3D Imaging, Analysis and Applications”.<br /> Springer London.<br /> [8]. L. Technologies, “About KScan3D,” (2013).<br /> ABSTRACT<br /> CREATION OF 3D MODELS OF MACHINE PARTS USING KSCAN3D SOFTWARE<br /> WITH MICROSOFT KINECT V2<br /> Capturing of 3D information about any kind of machine part surface is currently<br /> a big challenge. A few commercial techniques and equipment are being used in fact,<br /> but needed hardware and software are still too expensive for ordinary users of PC.<br /> This article provides a new solution based on open source elements to low-cost non-<br /> contact 3D scanners and proves that the obtained data are suitable not only for<br /> hobby home spatial digitization but also for requisites in the industry. Then<br /> limitations of this alternative are also mentioned.<br /> Keywords: Machine parts; 3D Models; Software Kscan3D; Sensor Kinect for Window; Digitization.<br /> <br /> Nhận bài ngày 15 tháng 09 năm 2018<br /> Hoàn thiện ngày 29 tháng 11 năm 2018<br /> Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 12 năm 2018<br /> <br /> 1<br /> Địa chỉ: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội;<br /> 2<br /> Trường Đại học Hải Phòng.<br /> *<br /> Email: bienbv80@dhhp.edu.vn.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 58, 12 - 2018 183<br />