[发明专利]一种光栅平动结构光三维测量系统及三维测量方法有效
申请号: | 202110534572.8 | 申请日: | 2021-05-17 |
公开(公告)号: | CN113251952B | 公开(公告)日: | 2023-03-24 |
发明(设计)人: | 吕坤;郭燕琼;张娜;朱江平;游迪;蒋西;程鹏;杜鹏宇 | 申请(专利权)人: | 四川川大智胜软件股份有限公司 |
主分类号: | G01B11/25 | 分类号: | G01B11/25 |
代理公司: | 四川力久律师事务所 51221 | 代理人: | 冯精恒 |
地址: | 610045 *** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 光栅 平动 结构 三维 测量 系统 测量方法 | ||
1.一种光栅平动结构光三维测量系统,包括正弦结构光投射模组(3)、双目采集模组以及控制器,其特征在于,
所述双目采集模组包括两个IR采集相机(4)以及纹理RGB相机(2);两个所述IR采集相机(4)分别设置在所述系统的两侧,所述纹理RGB相机(2)以及所述正弦结构光投射模组(3)均设置于两个所述IR采集相机(4)之间;
所述正弦结构光投射模组(3)包括照明光源(5)、平动光栅片(6)、微型电机(7)、位移检测器(8)以及投射镜头(1);所述照明光源(5)用于为所述平动光栅片(6)提供照明;所述平动光栅片(6)设置在所述照明光源(5)投影方向上;所述微型电机(7)用于驱动所述平动光栅片(6)沿直线进行平移;所述位移检测器(8)用于采集所述平动光栅片(6)的位移数据;所述投射镜头(1)用于投射结构光;
所述控制器分别与所述双目采集模组以及所述正弦结构光投射模组(3)电连接;
所述正弦结构光投射模组(3)还包括准直透镜(10)、场镜(11)以及固定光栅片(9),所述准直透镜(10)以及所述场镜(11)依次设置在所述平动光栅片(6)与所述照明光源(5)之间;所述固定光栅片(9)设置在所述平动光栅片(6)与所述准直透镜(10)之间。
2.根据权利要求1所述的一种光栅平动结构光三维测量系统,其特征在于,所述平动光栅片(6)通过两个相互平行的轨道支架设置在所述照明光源(5)投影方向上,所述两个轨道支架为双边滑槽式结构。
3.根据权利要求1所述的一种光栅平动结构光三维测量系统,其特征在于,所述微型电机(7)为步进带减速箱电机GM18168-01。
4.根据权利要求1所述的一种光栅平动结构光三维测量系统,其特征在于,所述位移检测器(8)采用MTE-40光栅检测器。
5.一种如权利要求1所述的光栅平动结构光三维测量系统的三维测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:所述照明光源(5)发出光线,经过所述平动光栅片(6)后通过所述投射镜头(1)向目标物体发射结构光;所述纹理RGB相机(2)采集所述目标物体的纹理数据;
S2:所述控制器控制所述微型电机(7)驱动所述平动光栅片(6)在所述轨道支架上进行周期性运动,并通过所述IR采集相机(4)同步采集所述目标物体反射回的结构光图像;
S3:对所述结构光图像进行预处理以及相位解算,获取所述目标物体的相位信息;所述预处理包括边缘分析以及图像傅里叶变换;
S4:根据所述相位信息生成点云,并根据所述纹理数据拼接形成空间三维实体。
6.根据权利要求5所述的一种三维测量方法,其特征在于,所述步骤S2还包括:所述控制器接收所述位移检测器(8)采集的所述位移数据,并根据所述位移数据实时调整所述微型电机(7)的运动速率;用于消除所述平动光栅片(6)的抖动,使所述平动光栅片(6)在所述轨道支架上匀速往复运动。
7.根据权利要求5所述的一种三维测量方法,其特征在于,所述IR采集相机(4)在所述平动光栅片(6)的一个运动周期内采集三帧所述结构光图像,且三帧所述结构光图像之间的采集间隔一致;其中,正弦结构光经过目标物体表面调制后的光强空间分布表达式为:
In(x,y)=a(x,y)+b(x,y)×cos[φ(x,y)+Δn],(n=0,1,…,N),
(x,y)为根据所述IR采集相机(4)的内部参数获取的目标物体中的图像坐标,In(x,y)为所述图像坐标处的光强,a,b分别为背景分量和调制度因子,φ(x,y)为目标物体对所述平动光栅片调制的相对相位,Δn为所述结构光图像第n次的相移量。
8.根据权利要求7所述的一种三维测量方法,其特征在于,所述步骤S3中相位解算包括以下步骤:
(1):所述结构光图像中包含多帧条纹信息;利用四帧条纹图像构建两两差异图像,总共可以生成三幅差异图像,如下公式所示:
其中,IS0,IS1,IS3分别为三幅所述差异图像,
并根据所述差异图像建立起关于未知相移步长的方程组,所述方程组为:
(2):求解所述方程组,获取未知的相移步长Δ1,Δ2;
(3):根据下式获取所述目标物体对所述平动光栅片调制的相对相位φ(x,y);
In(x,y)=a(x,y)+b(x,y)×cos[φ(x,y)+Δn],(n=0,1,…,N)
并通过下式对所述相对相位进行相位展开,获取所述目标物体对应的截断相位Φ(x,y):
Φ(x,y)=φ(x)y)+2πk(x,y)
k为自然数;
(4)在所述纹理图像上进行人脸特征点检测,并将获取的人脸特征点与所述截断相位中的相位信息进行匹配,根据下式获取每对人脸特征点对应下的条纹级次差K(x,y),
其中,Round为四舍五入运算,ΦL(x,y)和ΦR(x,y)分别为左相机和右相机针对目标面上的人脸特征点坐标L(x,y)和R(x,y)对应的截断相位;
(5):根据下式,输出相位调整后左相机和右相机针对目标面上的对应点的截断相位Φ’L(x,y)和Φ’R(x,y),
Φ'L(x,y)=ΦL(x,y)
Φ'R(x,y)=ΦR(x,y)+2Kπ,
其中,K为截断相位对应的条纹级次差。
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