[发明专利]一种时变非线性gamma参数校正方法及三维测量系统

说明书

本发明公开了一种灵活的投影仪非线性校正方法及三维测量系统，涉及到光学三维测量领域。首先使用仿真程序生成数据集，然后用生成的数据集训练一个支持向量回归机模型，支持向量回归机根据折叠相位的概率密度函数估计系统的gamma值，然后运行一个迭代算法对非线性误差进行校正，得到精确的折叠相位，最后采用时间相位展开算法和三角测量原理生成点云数据。提出的非线性校正方法无需增加投影图片的数量，也不需要复杂的光度学标定过程，可以在条纹分析阶段就校正系统的非线性误差。本发明提出的方法可以解决时变的非线性问题，实现高速、高精度的三维测量。

技术领域

本发明面向的是结构光三维测量领域，主要是一种投影仪非线性校正的方法。

背景技术

三维测量是一种应用非常广泛的三维数据获取方法，被广泛的应用于智能制造、逆向工程、医学检测等领域。结构光投影技术，特别是相移轮廓术，因其高精度、高速度的优点被广泛应用于三维测量中。该技术将正弦条纹投影到物体表面，并采集受物体深度调制的变形条纹，通过解调变形条纹的相位获得深度信息。值得注意的是，条纹信号的正弦性直接影响测量的精度，而光源的非线性响应会导致条纹非正弦化，使得测量的结果包含周期性的非线性误差。研究表明增加投影图片的数量可以减少非线性失真所引起的相位误差。但是，投影过多的图片不仅不利于高速测量并且会使测量结果受到照明波动的影响。因此，在仅用少量投影图片下实现高速高精度的三维测量一直是相移轮廓术所研究的重点。

发明内容

本发明的目的在于提出一种时变非线性gamma参数校正方法及三测量系统系统，以解决上面的问题。

为达此目的，本发明提出了下面的解决方案。

时变非线性gamma参数校正方法包括以下几个步骤：

步骤A：使用仿真程序生成不同gamma值时的折叠相位的概率密度曲线。

步骤B：将步骤A中生成的概率密度曲线和gamma值组成一个训练集去训练一个支持向量回归机，训练好的支持向量回归机能够根据折叠相位的概率密度曲线估计出系统的gamma值。

步骤C：将计算机生成的理想的相移图案投影到待测物体的表面，拍照获取条纹图案。

步骤D：采用相移算法求解折叠解相位，并且计算折叠相位的概率密度曲线。

步骤E：将步骤D中的概率密度曲线输入到步骤B中训练好的支持向量回归机中，得到系统的gamma值。

步骤F：根据E中的gamma值建立一个损失函数，采用高斯牛顿法进行优化求解出损失函数的最小值点，也就是消除了非线性误差的折叠相位。

进一步地，本发明中所有的无失真相移条纹，都如公式一所示：

I_n(x,y)＝a(x,y)+b(x,y)cos(2πfx+δ_n),n＝0,1,2 公式一；

其中I_n为条纹图的灰度等级，a为直流分量，b为调制强度，f为条纹空间频率，δ_n为相移量。

进一步地，经过gamma失真的相移条纹图如公式二所示：

其中为投影仪输出的光强，γ为投影仪的gamma值。

进一步地，相机采集的正弦条纹强度分布如公式三所示：

其中为相机采集到的光强，R为物体表面的反射率，B为背景光强，φ表示经高度调制后的相位。

进一步地，步骤A和步骤D中的折叠相位的求解公式和概率密度曲线的求解公式分别如公式四和公式五所示：