3D打印技术是当前热门研究课题，其研究成果已被多个领域所应用，如工业、航空航天、生物医学等。3D建模是3D打印的根本，没有3D数据模型，在高端的3D打印机也“难为无米之炊”。而当前大部分3D打印的模型通过CAD系统（如Solidworks，Catia，UG等）设计获得。因此，需要设计者熟练掌握CAD软件系统技术才能设计出满足需求的3D模型。而本技术是直接利用计算机视觉技术来快速重建3D模型，然后再打印出实体模型。提供一种能让普通人对感兴趣场景或物体并不需要专门特殊技能就能复制实物的方法。本技术采用多视图协同优化与深度信息融合技术探讨与解决相关技术问题。提出基于多视图协同优化求解匹配问题以及基于体素划分模型融合多视图深度信息，进而恢复三维表面信息。
本技术利用多摄像机立体视觉平台来采集多视图。通过对多摄像机的布局设计，考虑到视图之间的共同区域范围，建立可视区域模型。利用多摄像机分组技术结合张正有方法来给多摄像机进行标定，获得多摄像机内外参数。在处理立体匹配问题，采用多视图协同优化技术来求解分组视图内的视差图，通过多视图之间协同关系处理物体间遮挡问题，相较于双视图多视图能提供更多的信息，有利于匹配点寻找，减少错误匹配。基于体素划分模型融合各组间的深度信息为完整统一的三维模型，该方法很好地处理纹理缺失的区域。在构造体素网格图时，图像一致性度量建立体素之间的连接关系被充分利用；同时结合图像一致性度量和网格的光顺性准则对模型迭代优化。最后获得3D场景或实体。该模型能为3D打印技术提供根本模型实体，能很好运用于生物医学、航空航天领域等。
能源与机械工程学院 王道累