[發明專利]一種正交多投射的混疊圖像不分離結構光三維測量方法在審
| 申請號: | 202310431122.5 | 申請日: | 2023-04-21 |
| 公開(公告)號: | CN116429014A | 公開(公告)日: | 2023-07-14 |
| 發明(設計)人: | 鄧高旭;馬立東;姬小峰;牛健;郭瑞 | 申請(專利權)人: | 太原科技大學 |
| 主分類號: | G01B11/24 | 分類號: | G01B11/24;G01B11/30 |
| 代理公司: | 北京東方盛凡知識產權代理有限公司 11562 | 代理人: | 林佳純 |
| 地址: | 030024 山*** | 國省代碼: | 山西;14 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 正交 投射 圖像 分離 結構 三維 測量方法 | ||
1.一種正交多投射的混疊圖像不分離結構光三維測量方法,其特征在于,包括:
搭建多投射結構光三維測量平臺,并調試所述多投射結構光三維測量平臺;其中,所述多投射結構光三維測量平臺包括攝像裝置、投影裝置、網卡以及計算機設備;
通過所述投影裝置與對應攝像裝置進行單獨投射與拍攝,生成相移圖像,基于所述相移圖像求解所述測量平臺的伽馬值,并將所述伽馬值編碼于后續投射的相移圖中,求解所述相移圖像的頻率和灰度值,確定所述攝像裝置和所述投影裝置的內外部參數;
將預設編碼圖像投射到待測量物體的表面,獲得混疊圖像,求解所述混疊圖像的相對相位及絕對相位,根據所述內外部參數,進行深度信息求解,獲取點云信息,然后根據所述測量平臺的標定參數對所述點云信息進行融合,獲得被測物體表面的點云圖,用于物體表面的三維形貌測量及物體尺寸的測量。
2.根據權利要求1所述的正交多投射的混疊圖像不分離結構光三維測量方法,其特征在于,所述多投射結構光三維測量平臺中所述攝像裝置不少于兩臺,所述投影裝置不少于三臺,所述攝像裝置與所述投影裝置之間建立有一致性觸發機制;其中,所述一致性觸發機制為所述投影裝置保持一致性投影,投影完成后觸發所述攝像裝置進行采集,同時所述攝像裝置在每次采集完混疊圖像后觸發所述投影裝置投射下一幅圖像。
3.根據權利要求1所述的正交多投射的混疊圖像不分離結構光三維測量方法,其特征在于,調試所述多投射結構光三維測量平臺,包括:
啟動所述計算機設備,連接攝像裝置、所述投影裝置及所述網卡,測試所述投影裝置與所述攝像裝置之間的外觸發功能,測試所述投影裝置的光斑投影功能,測試所述攝像裝置的圖像采集功能;
調節所述投影裝置的投射角度,保證所投射的圖像之間有重疊部分,調節所述攝像裝置的拍攝視場范圍,保證所述攝像裝置能夠將所述投影裝置的投射視場拍攝完整。
4.根據權利要求1所述的正交多投射的混疊圖像不分離結構光三維測量方法,其特征在于,基于所述相移圖像求解所述測量平臺的伽馬值,包括:
基于占空比相位弦分布編碼法求解所述伽馬值,計算每條包裹相位曲線所對應的伽馬值,對所述伽馬值求和與平均,將平均值作為每個包裹相位周期的伽馬值。
5.根據權利要求1所述的正交多投射的混疊圖像不分離結構光三維測量方法,其特征在于,根據多面棱柱形標定塊標定法確定所述攝像裝置和所述投影裝置的內外部參數,包括:
通過多面棱柱形標定塊獲取所述攝像裝置間位置轉換矩陣的初始估計,并通過重建的三維標準件點云,基于立體約束最小化誤差;通過在重建過程中將世界坐標系建立在參考相機坐標系上,基于其他攝像裝置到參考攝像裝置的位置轉換矩陣實現多視角點云融合,獲取所述攝像裝置和所述投影裝置的內外部參數。
6.根據權利要求1所述的正交多投射的混疊圖像不分離結構光三維測量方法,其特征在于,所述混疊圖像Ic為:
其中,bk,ωk和δk分別表示第k個投影儀所投射條紋圖像的對比度、空間角頻率和相移,a值包含環境照明和多個投影儀的總體貢獻,P為混疊圖像或投影儀的數量,xk表示投射圖像的橫向坐標。
7.根據權利要求1所述的正交多投射的混疊圖像不分離結構光三維測量方法,其特征在于,基于時間的離散傅里葉變換求解所述混疊圖像的相對相位,利用魯棒的空間相位展開圖方法求解所述混疊圖像的絕對相位;
其中,通過加權最小二乘相位展開方法進行空間相位展開,包括:
首先對拍攝到的混疊圖像進行預處理,將預處理后圖像按照采樣點密度進行采樣,并計算出每個所述采樣點的相位值和信噪比;
基于所述信噪比和相位差信息構造權重矩陣,對相鄰像素之間的相位差進行加權平均,獲取連續的相位展開結果。
8.根據權利要求1所述的正交多投射的混疊圖像不分離結構光三維測量方法,其特征在于,根據所述測量平臺的標定參數對所述點云信息進行融合,包括:
對所述點云信息執行PCA算法進行粗匹配,降低數據集的維度,通過所保留的點云信息中最大貢獻的特征解釋點云信息;
根據所述點云信息的主方向計算所對應的旋轉和平移向量,基于ICP的匹配算法更新源點云與目標點云的距離最近點匹配求解變換,獲取全局最優的變換矩陣;
基于所述全局最優的變換矩陣,將源點云變換到目標點云,通過歐氏距離評價融合后相鄰點云的距離,刪除給定閾值下的點云,以此類推,直至所有點云將完成融合。
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