[发明专利]一种正交多投射的混叠图像不分离结构光三维测量方法在审
申请号: | 202310431122.5 | 申请日: | 2023-04-21 |
公开(公告)号: | CN116429014A | 公开(公告)日: | 2023-07-14 |
发明(设计)人: | 邓高旭;马立东;姬小峰;牛健;郭瑞 | 申请(专利权)人: | 太原科技大学 |
主分类号: | G01B11/24 | 分类号: | G01B11/24;G01B11/30 |
代理公司: | 北京东方盛凡知识产权代理有限公司 11562 | 代理人: | 林佳纯 |
地址: | 030024 山*** | 国省代码: | 山西;14 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 正交 投射 图像 分离 结构 三维 测量方法 | ||
1.一种正交多投射的混叠图像不分离结构光三维测量方法,其特征在于,包括:
搭建多投射结构光三维测量平台,并调试所述多投射结构光三维测量平台;其中,所述多投射结构光三维测量平台包括摄像装置、投影装置、网卡以及计算机设备;
通过所述投影装置与对应摄像装置进行单独投射与拍摄,生成相移图像,基于所述相移图像求解所述测量平台的伽马值,并将所述伽马值编码于后续投射的相移图中,求解所述相移图像的频率和灰度值,确定所述摄像装置和所述投影装置的内外部参数;
将预设编码图像投射到待测量物体的表面,获得混叠图像,求解所述混叠图像的相对相位及绝对相位,根据所述内外部参数,进行深度信息求解,获取点云信息,然后根据所述测量平台的标定参数对所述点云信息进行融合,获得被测物体表面的点云图,用于物体表面的三维形貌测量及物体尺寸的测量。
2.根据权利要求1所述的正交多投射的混叠图像不分离结构光三维测量方法,其特征在于,所述多投射结构光三维测量平台中所述摄像装置不少于两台,所述投影装置不少于三台,所述摄像装置与所述投影装置之间建立有一致性触发机制;其中,所述一致性触发机制为所述投影装置保持一致性投影,投影完成后触发所述摄像装置进行采集,同时所述摄像装置在每次采集完混叠图像后触发所述投影装置投射下一幅图像。
3.根据权利要求1所述的正交多投射的混叠图像不分离结构光三维测量方法,其特征在于,调试所述多投射结构光三维测量平台,包括:
启动所述计算机设备,连接摄像装置、所述投影装置及所述网卡,测试所述投影装置与所述摄像装置之间的外触发功能,测试所述投影装置的光斑投影功能,测试所述摄像装置的图像采集功能;
调节所述投影装置的投射角度,保证所投射的图像之间有重叠部分,调节所述摄像装置的拍摄视场范围,保证所述摄像装置能够将所述投影装置的投射视场拍摄完整。
4.根据权利要求1所述的正交多投射的混叠图像不分离结构光三维测量方法,其特征在于,基于所述相移图像求解所述测量平台的伽马值,包括:
基于占空比相位弦分布编码法求解所述伽马值,计算每条包裹相位曲线所对应的伽马值,对所述伽马值求和与平均,将平均值作为每个包裹相位周期的伽马值。
5.根据权利要求1所述的正交多投射的混叠图像不分离结构光三维测量方法,其特征在于,根据多面棱柱形标定块标定法确定所述摄像装置和所述投影装置的内外部参数,包括:
通过多面棱柱形标定块获取所述摄像装置间位置转换矩阵的初始估计,并通过重建的三维标准件点云,基于立体约束最小化误差;通过在重建过程中将世界坐标系建立在参考相机坐标系上,基于其他摄像装置到参考摄像装置的位置转换矩阵实现多视角点云融合,获取所述摄像装置和所述投影装置的内外部参数。
6.根据权利要求1所述的正交多投射的混叠图像不分离结构光三维测量方法,其特征在于,所述混叠图像Ic为:
其中,bk,ωk和δk分别表示第k个投影仪所投射条纹图像的对比度、空间角频率和相移,a值包含环境照明和多个投影仪的总体贡献,P为混叠图像或投影仪的数量,xk表示投射图像的横向坐标。
7.根据权利要求1所述的正交多投射的混叠图像不分离结构光三维测量方法,其特征在于,基于时间的离散傅里叶变换求解所述混叠图像的相对相位,利用鲁棒的空间相位展开图方法求解所述混叠图像的绝对相位;
其中,通过加权最小二乘相位展开方法进行空间相位展开,包括:
首先对拍摄到的混叠图像进行预处理,将预处理后图像按照采样点密度进行采样,并计算出每个所述采样点的相位值和信噪比;
基于所述信噪比和相位差信息构造权重矩阵,对相邻像素之间的相位差进行加权平均,获取连续的相位展开结果。
8.根据权利要求1所述的正交多投射的混叠图像不分离结构光三维测量方法,其特征在于,根据所述测量平台的标定参数对所述点云信息进行融合,包括:
对所述点云信息执行PCA算法进行粗匹配,降低数据集的维度,通过所保留的点云信息中最大贡献的特征解释点云信息;
根据所述点云信息的主方向计算所对应的旋转和平移向量,基于ICP的匹配算法更新源点云与目标点云的距离最近点匹配求解变换,获取全局最优的变换矩阵;
基于所述全局最优的变换矩阵,将源点云变换到目标点云,通过欧氏距离评价融合后相邻点云的距离,删除给定阈值下的点云,以此类推,直至所有点云将完成融合。
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