CN101697233B - 一种基于结构光的三维物体表面重建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于结构光的三维物体表面重建方法，此方法使用标定板对投影机和照相机进行标定，并获得相应参数矩阵；通过投影机向投影屏幕投影格雷编码图像，照相机摄取格雷编码图像；通过对图像的预处理，得到投影机上的每个像素点与其在照相机成像平面上的位置对应关系，然后再对被测物体的调制后的图像进行预处理，对调制前和调制后的图像中的扫描点进行匹配，计算出被测物体表面的世界坐标。最后根据所得到的待测物体的三维坐标信息绘制相应的点云图像。此方法广泛适用于与建模、检测技术相关的虚拟现实、军事仿真、工业设计、荧幕检测等领域中各类立体模型表面的三维重建中，具有高精度、高效率、低成本、易实施等优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于结构光的三维物体表面重建方法，属于计算机科学中图像处理技术领域。此方法广泛适用于与建模、检测技术相关的虚拟现实、军事仿真、工业设计、荧幕检测等领域中各类立体模型表面的三维重建中，具有高精度、高效率、低成本、易实施等优点。
背景技术
基于结构光的三维测量系统不同于传统的立体视觉系统，它用一个投射编码的设备代替了立体视觉中的一个摄像机，避免了立体匹配问题。结构光法具有精度高、原理简单、适于实时测量等优点，被广泛应用于自动加工、高速在线检测、质量控制、CAD/CAM、医学诊断、航空航天、汽车制造实物仿型、服装加工、鞋模等领域，是反向工程和计算机视觉中的重要组成部分。
基于结构光的三维物体表面重构包括投影机与照相机的标定、格雷编解码方法和重构方法。Y.F.Li等和Huynh提出了对结构光系统自动校准算法的研究；Giovanna Sansoni等人提出了一种对非连续表面测量结果进行分析估计的校正算法，具有较好的线性性质和测量精度。王宝光等人讨论了结构光传感器的数学模型及成像公式，以及结构光传感器参量对检测性能的影响，同时提出了提高线结构光传感器测量分辨力的光学图像拆分与合成技术，成功地应用于BGA芯片管脚的三维测量；张广军等人利用了RBF网络的非线性映射能力建立了结构光三维视觉检测的RBF网络模型；张宏伟等人讨论了一种结合三角Bezier曲面造型和传统NURBS曲面造型技术的实用曲面重构算法，同时提出了多视图数据的曲面匹配算法；翟广泉等人对具有多解特性的平面立体三维重建提出了新算法；刘志刚等人在测量与CAD、CMM和I-DEAS建模方面开展了研究，提出了一种基于特征线框的线性视觉传感器测量数据的分割与建模方法，并在I-DEAS中建立了CAD模型。如何实现高精度、高效率、低成本、易实施的三维重构至关重要。
发明内容
为了实现高精度、高效率、低成本、易实施的三维物体表面重建，本发明提供了一种基于结构光的三维物体表面重建方法。此方法使用标定板对投影机和照相机进行标定，并获得相应参数矩阵；通过投影机向投影屏幕投影格雷编码图像，照相机摄取格雷编码图像；通过对图像的预处理，得到投影机上的每个像素点与其在照相机成像平面上的位置对应关系，然后再对被测物体的调制后的图像进行预处理，通过对调制前和调制后的图像中的扫描点进行匹配，计算出被测物体表面点的世界坐标，根据所得到的待测物体的三维坐标信息绘制相应的点云图像。
一种基于结构光的三维物体表面重建方法，其特征在于，该方法所需设备和实施步骤如下：
1.所需设备：如图1所示，所需设备由8部分组成：投影机(1)，待测物体(2)，投影屏幕(3)，照相机(4)，计算机(5)，格雷编码图像序列(6)，标定板(7)，标定网格图像(8)；其中格雷编码图像序列(6)由20张图像组成，包括10张横向编码图像和10张纵向编码图像，如图2所示；格雷编码图像序列(6)存储在计算机(5)中。
2.实现步骤：
步骤1：对投影机(1)和照相机(4)进行标定，得到投影机(1)的光心的世界坐标和照相机(4)的内参数矩阵、外参数矩阵；
步骤110：开始；
步骤120：将标定板(7)平行于投影屏幕(3)，位于投影屏幕(3)和照相机(4)之间，同时也位于投影屏幕(3)和投影机(1)之间；计算机(5)读取照相机(4)所拍摄的标定板(7)的图像；
定义照相机(4)的CCD所在平面为成像平面；
定义图像坐标系如下：以成像平面为图像坐标系，其中：CCD的几何中心为图像坐标系的原点，成像平面水平向右为X轴的正方向，成像平面竖直向下为Y轴的正方向，单位长度为1个像素；
定义世界坐标系如下：以投影屏幕(3)所在的平面为世界坐标系的XY平面，其中：左上角的第一个角点处为世界坐标系的原点，垂直于投影屏幕(3)所在的平面并且指向投影机(1)一侧为Z轴的负方向，在投影屏幕(3)所在的平面内水平向右为X轴的正方向，在投影屏幕(3)所在的平面内竖直向下为Y轴的正方向，单位长度为1毫米；
步骤130：计算机(5)计算标定板(7)的图像上的各个角点的图像坐标和相应的世界坐标；
步骤140：计算机(5)根据步骤130中得到的每个角点的图像坐标和世界坐标，提取其对应关系，利用张正友两步标定法求出照相机(4)的内参数矩阵和外参数矩阵；
步骤150：计算机(5)将标定网格图像(8)通过投影机(1)投放到投影屏幕(3)上显示；
步骤160：照相机(4)拍摄投影屏幕(3)上的投影显示图像；
步骤170：计算机(5)计算步骤160中照相机(4)拍摄得到的投影显示图像上的各个角点的图像坐标和相应的世界坐标；
步骤180：根据步骤170得到的每个角点的图像坐标和世界坐标，提取其对应关系，利用张正友两步标定法求解出投影机(1)的光心的世界坐标、外参数矩阵；
步骤2：对调制前与调制后的条纹编码进行匹配；
步骤210：使用投影机(1)将格雷编码图像序列(6)中的20张图像依次投影到投影屏幕(3)上，每次投影后，使用照相机(4)拍摄投影屏幕(3)上的投影图像；
步骤220：将待测物体(2)放到投影屏幕(3)的前面，保证待测物体(2)在投影机(1)和照相机(4)的视场范围内；
步骤230：使用投影机(1)将格雷编码图像序列(6)中的20张图像依次投影到投影屏幕(3)上，每次投影后，使用照相机(4)拍摄投影屏幕(3)上的经过待测物体(2)调制后的投影图像；
步骤240：计算机(5)使用高斯法对照相机(4)拍摄的图像依次进行去噪处理，灰度化，二值化，并提出条纹边界曲线；
步骤250：计算机(5)对照相机(4)拍摄的图像进行解码操作，根据调制后的格雷编码图像序列(6)中相邻码间的固定海明距离特性，消除解码过程中出现的错误点，并找到调制后的格雷编码图像序列(6)中每条横条纹与调制前相应的横条纹之间的匹配关系以及调制后的格雷编码图像序列(6)中每条竖条纹与调制前相应的竖条纹之间的匹配关系；
步骤3：根据步骤2中得到的调制后的格雷编码图像序列(6)中每条横条纹与调制前相应的横条纹之间的匹配关系以及调制后的格雷编码图像序列(6)中每条竖条纹与调制前相应的竖条纹之间的匹配关系来计算待测物体(2)的表面点的世界坐标；
步骤310：在世界坐标系中，过投影机(1)的光心A1做垂直于投影屏幕(3)的垂线、垂足为A2，设待测物体(2)的表面点A5调制前在投影屏幕(3)上的投影点为A6，过A5做垂直于投影屏幕(3)的垂线、垂足为A4；
在世界坐标系中，做照相机(4)的光心A9与成像平面的几何中心A8的连线，设待测物体(2)的表面点A5与照相机(4)的光心A9连线交成像平面上于点A7，点A9与点A5的连线的延长线交投影屏幕(3)于点A3；
步骤320：将线段A1A2、A1A6、A2A6、A4A5、A9A3、A9A8、A7A8投影到与投影屏幕(3)垂直的水平面上，过A5点做与线段A7A8平行的直线交线段A2A6于点A10；得到两个分别以A1、A2、A6和A5、A4、A6为顶点的相似三角形；还得到角度关系：角A4A3A5＝角A8A7A9-角A3A10A5；
步骤330：由步骤320中得到的两个分别以A1、A2、A6和A5、A4、A6为顶点的相似三角形的相似关系和以A3、A4、A5为顶点的直角三角形的三角关系，列出方程式：
(A1A2-A4A5)/A1A2＝A2A4/A2A6；
A4A5/A3A4＝tan(角A8A7A9-角A3A10A5)；
其中：
A1A2：投影机(1)的光心A1到投影屏幕(3)的垂直距离；
A2A6：投影屏幕(3)上条纹宽度与A6到A2条纹数的乘积；
A2A3：投影屏幕(3)上条纹宽度与A3到A2条纹数的乘积；
角A3A10A5：标定时得到；
角A8A7A9：A7点到A8点的距离与焦距A8A9的比值的反余切值；
A4A5：待测物体(2)的表面点A5到投影屏幕(3)的垂直距离，即待测物体(2)的表面点A5的Z轴世界坐标值ZA5(未知)；
A2A4：A6到A2条纹数与A5点所在面的条纹宽度的乘积(未知)；
A3A4：A2A4-A2A3；
通过以上算式，计算出待测物体(2)的表面点A5的Z轴世界坐标值ZA5；
步骤340：由照相机内参数矩阵和外参数矩阵的乘积得到3行4列的线性变换矩阵M(其元素用Mij表示，其中1≤i≤3，1≤j≤4)，设点A7的图像坐标为(u，v)，根据照相机标定原理中的针孔线性模型得到两个方程：
u＝XA5*M11+YA5*M12+ZA5*M13+M14-u*XA5*M31-u*YA5*M32-u*ZA5*M33；
v＝XA5*M21+YA5*M22+ZA5*M23+M24-v*XA5*M31-v*YA5*M32-v*ZA5*M33；
通过这两个方程求出待测物体(2)的表面点A5的X轴世界坐标XA5和Y轴世界坐标YA5，得到待测物体(2)的表面点A5的三维世界坐标(XA5，YA5，ZA5)；
步骤350：根据步骤340中得到的待测物体(2)的表面点A5的三维坐标信息绘制相应的点云图像。
有益效果
本发明的目的是提供一种方便、自动化的三维物体表面重构方法。其优点在于使用计算机软件的方法，避免了手工操作，提高了重构精度；对投影机和照相机的位置没有严格的限制，避免了使用昂贵和复杂的专业光学平台，操作简单，易于实施。
附图说明
图1是一种基于结构光的三维物体表面重建方法构成图。此图也是说明书摘要附图。其中：1为投影机，2为待测物体，3为投影屏幕，4为照相机，5为计算机，6为格雷编码图像序列，7为标定板，8为标定网格图像。
图2是格雷编码图像序列图。
图3是重构算法平面示意图。
图4是待测物体重构效果图。左图为实物图，右图为本方法构造效果图。
具体实施方式
一种基于结构光的三维物体表面重建方法，该方法所需设备和实施步骤如下：
1.所需设备：如图1所示，所需设备由8部分组成：投影机(1)，待测物体(2)，投影屏幕(3)，照相机(4)，计算机(5)，格雷编码图像序列(6)，标定板(7)，标定网格图像(8)；其中格雷编码图像序列(6)由20张图像组成，包括10张横向编码图像和10张纵向编码图像，如图2所示；格雷编码图像序列(6)存储在计算机(5)中。
2.实现步骤：
步骤1：对投影机(1)和照相机(4)进行标定，得到投影机(1)的光心的世界坐标和照相机(4)的内参数矩阵、外参数矩阵；
步骤110：开始；
步骤120：将标定板(7)平行于投影屏幕(3)，位于投影屏幕(3)和照相机(4)之间，同时也位于投影屏幕(3)和投影机(1)之间；计算机(5)读取照相机(4)所拍摄的标定板(7)的图像；
定义照相机(4)的CCD所在平面为成像平面；
定义图像坐标系如下：以成像平面为图像坐标系，其中：CCD的几何中心为图像坐标系的原点，成像平面水平向右为X轴的正方向，成像平面竖直向下为Y轴的正方向，单位长度为1个像素；
定义世界坐标系如下：以投影屏幕(3)所在的平面为世界坐标系的XY平面，其中：左上角的第一个角点处为世界坐标系的原点，垂直于投影屏幕(3)所在的平面并且指向投影机(1)一侧为Z轴的负方向，在投影屏幕(3)所在的平面内水平向右为X轴的正方向，在投影屏幕(3)所在的平面内竖直向下为Y轴的正方向，单位长度为1毫米；
步骤130：计算机(5)计算标定板(7)的图像上的各个角点的图像坐标和相应的世界坐标；
步骤140：计算机(5)根据步骤130中得到的每个角点的图像坐标和世界坐标，提取其对应关系，利用张正友两步标定法求出照相机(4)的内参数矩阵和外参数矩阵；
步骤150：计算机(5)将标定网格图像(8)通过投影机(1)投放到投影屏幕(3)上显示；
步骤160：照相机(4)拍摄投影屏幕(3)上的投影显示图像；
步骤170：计算机(5)计算步骤160中照相机(4)拍摄得到的投影显示图像上的各个角点的图像坐标和相应的世界坐标；
步骤180：根据步骤170得到的每个角点的图像坐标和世界坐标，提取其对应关系，利用张正友两步标定法求解出投影机(1)的光心的世界坐标、外参数矩阵；
步骤2：对调制前与调制后的条纹编码进行匹配；
步骤210：使用投影机(1)将格雷编码图像序列(6)中的20张图像依次投影到投影屏幕(3)上，每次投影后，使用照相机(4)拍摄投影屏幕(3)上的投影图像；
步骤220：将待测物体(2)放到投影屏幕(3)的前面，保证待测物体(2)在投影机(1)和照相机(4)的视场范围内；
步骤230：使用投影机(1)将格雷编码图像序列(6)中的20张图像依次投影到投影屏幕(3)上，每次投影后，使用照相机(4)拍摄投影屏幕(3)上的经过待测物体(2)调制后的投影图像；
步骤240：计算机(5)使用高斯法对照相机(4)拍摄的图像依次进行去噪处理，灰度化，二值化，并提出条纹边界曲线；
步骤250：计算机(5)对照相机(4)拍摄的图像进行解码操作，根据调制后的格雷编码图像序列(6)中相邻码间的固定海明距离特性，消除解码过程中出现的错误点，并找到调制后的格雷编码图像序列(6)中每条横条纹与调制前相应的横条纹之间的匹配关系以及调制后的格雷编码图像序列(6)中每条竖条纹与调制前相应的竖条纹之间的匹配关系；
步骤3：根据步骤2中得到的调制后的格雷编码图像序列(6)中每条横条纹与调制前相应的横条纹之间的匹配关系以及调制后的格雷编码图像序列(6)中每条竖条纹与调制前相应的竖条纹之间的匹配关系来计算待测物体(2)的表面点的世界坐标；
步骤310：在世界坐标系中，过投影机(1)的光心A1做垂直于投影屏幕(3)的垂线、垂足为A2，设待测物体(2)的表面点A5调制前在投影屏幕(3)上的投影点为A6，过A5做垂直于投影屏幕(3)的垂线、垂足为A4；
在世界坐标系中，做照相机(4)的光心A9与成像平面的几何中心A8的连线，设待测物体(2)的表面点A5与照相机(4)的光心A9连线交成像平面上于点A7，点A9与点A5的连线的延长线交投影屏幕(3)于点A3；
步骤320：将线段A1A2、A1A6、A2A6、A4A5、A9A3、A9A8、A7A8投影到与投影屏幕(3)垂直的水平面上，过A5点做与线段A7A8平行的直线交线段A2A6于点A10；得到两个分别以A1、A2、A6和A5、A4、A6为顶点的相似三角形；还得到角度关系：角A4A3A5＝角A8A7A9-角A3A10A5；
步骤330：由步骤320中得到的两个分别以A1、A2、A6和A5、A4、A6为顶点的相似三角形的相似关系和以A3、A4、A5为顶点的直角三角形的三角关系，列出方程式：
(A1A2-A4A5)/A1A2＝A2A4/A2A6；
A4A5/A3A4＝tan(角A8A7A9-角A3A10A5)；
其中：
A1A2：投影机(1)的光心A1到投影屏幕(3)的垂直距离；
A2A6：投影屏幕(3)上条纹宽度与A6到A2条纹数的乘积；
A2A3：投影屏幕(3)上条纹宽度与A3到A2条纹数的乘积；
角A3A10A5：标定时得到；
角A8A7A9：A7点到A8点的距离与焦距A8A9的比值的反余切值；
A4A5：待测物体(2)的表面点A5到投影屏幕(3)的垂直距离，即待测物体(2)的表面点A5的Z轴世界坐标值ZA5(未知)；
A2A4：A6到A2条纹数与A5点所在面的条纹宽度的乘积(未知)；
A3A4：A2A4-A2A3；
通过以上算式，计算出待测物体(2)的表面点A5的Z轴世界坐标值ZA5；
步骤340：由照相机内参数矩阵和外参数矩阵的乘积得到3行4列的线性变换矩阵M(其元素用Mij表示，其中1≤i≤3，1≤j≤4)，设点A7的图像坐标为(u，v)，根据照相机标定原理中的针孔线性模型得到两个方程：
u＝XA5*M11+YA5*M12+ZA5*M13+M14-u*XA5*M31-u*YA5*M32-u*ZA5*M33；
v＝XA5*M21+YA5*M22+ZA5*M23+M24-v*XA5*M31-v*YA5*M32-v*ZA5*M33；
通过这两个方程求出待测物体(2)的表面点A5的X轴世界坐标XA5和Y轴世界坐标YA5，得到待测物体(2)的表面点A5的三维世界坐标(XA5，YA5，ZA5)；
步骤350：根据步骤340中得到的待测物体(2)的表面点A5的三维坐标信息绘制相应的点云图像。
本方法已在工程试验中得到应用，取得了好的效果。
Claims (2)
1.一种基于结构光的三维物体表面重建方法，其特征在于，该方法所需设备和实施步骤如下：
所需设备由8部分组成：投影机(1)，待测物体(2)，投影屏幕(3)，照相机(4)，计算机(5)，格雷编码图像序列(6)，标定板(7)，标定网格图像(8)；其中格雷编码图像序列(6)由20张图像组成，包括10张横向编码图像和10张纵向编码图像；格雷编码图像序列(6)存储在计算机(5)中。
实现步骤：
步骤1：对投影机(1)和照相机(4)进行标定，得到投影机(1)的光心的世界坐标和照相机(4)的内参数矩阵、外参数矩阵；
步骤110：开始；
步骤120：将标定板(7)平行于投影屏幕(3)，位于投影屏幕(3)和照相机(4)之间，同时也位于投影屏幕(3)和投影机(1)之间；计算机(5)读取照相机(4)所拍摄的标定板(7)的图像；
定义照相机(4)的CCD所在平面为成像平面；
定义图像坐标系如下：以成像平面为图像坐标系，其中：CCD的几何中心为图像坐标系的原点，成像平面水平向右为X轴的正方向，成像平面竖直向下为Y轴的正方向，单位长度为1个像素；
定义世界坐标系如下：以投影屏幕(3)所在的平面为世界坐标系的XY平面，其中：左上角的第一个角点处为世界坐标系的原点，垂直于投影屏幕(3)所在的平面并且指向投影机(1)一侧为Z轴的负方向，在投影屏幕(3)所在的平面内水平向右为X轴的正方向，在投影屏幕(3)所在的平面内竖直向下为Y轴的正方向，单位长度为1毫米；
步骤130：计算机(5)计算标定板(7)的图像上的各个角点的图像坐标和相应的世界坐标；
步骤140：计算机(5)根据步骤130中得到的每个角点的图像坐标和世界坐标，提取其对应关系，利用张正友两步标定法求出照相机(4)的内参数矩阵和外参数矩阵；
步骤150：计算机(5)将标定网格图像(8)通过投影机(1)投放到投影屏幕(3)上显示；
步骤160：照相机(4)拍摄投影屏幕(3)上的投影显示图像；
步骤170：计算机(5)计算步骤160中照相机(4)拍摄得到的投影显示图像上的各个角点的图像坐标和相应的世界坐标；
步骤180：根据步骤170得到的每个角点的图像坐标和世界坐标，提取其对应关系，利用张正友两步标定法求解出投影机(1)的光心的世界坐标、外参数矩阵；
步骤2：对调制前与调制后的条纹编码进行匹配；
步骤210：使用投影机(1)将格雷编码图像序列(6)中的20张图像依次投影到投影屏幕(3)上，每次投影后，使用照相机(4)拍摄投影屏幕(3)上的投影图像；
步骤220：将待测物体(2)放到投影屏幕(3)的前面，保证待测物体(2)在投影机(1)和照相机(4)的视场范围内；
步骤230：使用投影机(1)将格雷编码图像序列(6)中的20张图像依次投影到投影屏幕(3)上，每次投影后，使用照相机(4)拍摄投影屏幕(3)上的经过待测物体(2)调制后的投影图像；
步骤240：计算机(5)使用高斯法对照相机(4)拍摄的图像依次进行去噪处理，灰度化，二值化，并提出条纹边界曲线；
步骤250：计算机(5)对照相机(4)拍摄的图像进行解码操作，根据调制后的格雷编码图像序列(6)中相邻码间的固定海明距离特性，消除解码过程中出现的错误点，并找到调制后的格雷编码图像序列(6)中每条横条纹与调制前相应的横条纹之间的匹配关系以及调制后的格雷编码图像序列(6)中每条竖条纹与调制前相应的竖条纹之间的匹配关系；
步骤3：根据步骤2中得到的调制后的格雷编码图像序列(6)中每条横条纹与调制前相应的横条纹之间的匹配关系以及调制后的格雷编码图像序列(6)中每条竖条纹与调制前相应的竖条纹之间的匹配关系来计算待测物体(2)的表面点的世界坐标；
步骤310：在世界坐标系中，过投影机(1)的光心A1做垂直于投影屏幕(3)的垂线、垂足为A2，设待测物体(2)的表面点A5调制前在投影屏幕(3)上的投影点为A6，过A5做垂直于投影屏幕(3)的垂线、垂足为A4；
在世界坐标系中，做照相机(4)的光心A9与成像平面的几何中心A8的连线，设待测物体(2)的表面点A5与照相机(4)的光心A9连线交成像平面上于点A7，点A9与点A5的连线的延长线交投影屏幕(3)于点A3；
步骤320：将线段A1A2、A1A6、A2A6、A4A5、A9A3、A9A8、A7A8投影到与投影屏幕(3)垂直的水平面上，过A5点做与线段A7A8平行的直线交线段A2A6于点A10；得到两个分别以A1、A2、A6和A5、A4、A6为顶点的相似三角形；还得到角度关系：角A4A3A5＝角A8A7A9-角A3A10A5；
步骤330：由步骤320中得到的两个分别以A1、A2、A6和A5、A4、A6为顶点的相似三角形的相似关系和以A3、A4、A5为顶点的直角三角形的三角关系，列出方程式：
(A1A2-A4A5)/A1A2＝A2A4/A2A6；
A4A5/A3A4＝tan(角A8A7A9-角A3A10A5)；
其中：
A1A2：投影机(1)的光心A1到投影屏幕(3)的垂直距离；
A2A6：投影屏幕(3)上条纹宽度与A6到A2条纹数的乘积；
A2A3：投影屏幕(3)上条纹宽度与A3到A2条纹数的乘积；
角A3A10A5：标定时得到；
角A8A7A9：A7点到A8点的距离与焦距A8A9的比值的反余切值；
A4A5：待测物体(2)的表面点A5到投影屏幕(3)的垂直距离，即待测物体(2)的表面点A5的Z轴世界坐标值ZA5；
A2A4：A6到A2条纹数与A5点所在面的条纹宽度的乘积；
A3A4：A2A4-A2A3；
通过以上算式，计算出待测物体(2)的表面点A5的Z轴世界坐标值ZA5；
步骤340：由照相机内参数矩阵和外参数矩阵的乘积得到3行4列的线性变换矩阵M，其元素用Mij表示，其中1≤i≤3，1≤j≤4，设点A7的图像坐标为(u，v)，根据照相机标定原理中的针孔线性模型得到两个方程：
u＝XA5*M11+YA5*M12+ZA5*M13+M14-u*XA5*M31-u*YA5*M32-u*ZA5*M33；
v＝XA5*M21+YA5*M22+ZA5*M23+M24-v*XA5*M31-v*YA5*M32-v*ZA5*M33；
通过这两个方程求出待测物体(2)的表面点A5的X轴世界坐标XA5和Y轴世界坐标YA5，得到待测物体(2)的表面点A5的三维世界坐标(XA5，YA5，ZA5)；
步骤350：根据步骤340中得到的待测物体(2)的表面点A5的三维坐标信息绘制相应的点云图像。
2.如权利要求1所述的一种基于结构光的三维物体表面重建方法，具有以下特征：(1)使用计算机软件的方法，避免了手工操作，提高了重构精度；(2)对投影机和照相机的位置没有严格的限制，避免了使用昂贵和复杂的专业光学平台，提高效率的同时也降低了成本；(3)操作简单，易于实施。
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