CN105547189A - 基于变尺度的高精度光学三维测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于变尺度的高精度光学三维测量方法，该方法先搭建双目视觉测量系统，通过切换不同视场尺度下的焦距，在有足够的重叠特征点的区域进行不同尺度下两次或者多次扫描，大视场下的点云数据作为基础，小视场下扫描获取局部点云数据后，进行两片点云数据的拼接，即可完成对整个物体包括局部细节部分的三维点云重建。本发明相对其他单尺度下的扫描方法，扫描精度更高，变换视场尺度后，系统标定过程简单，不要特定的标定物体，标定结果精度较高，匹配拼接的结果在足够共有特征点情况下稳定可靠，能广泛应用于要求精度较高的视觉测量场合。

Description

基于变尺度的高精度光学三维测量方法

技术领域

本发明属于计算机视觉测量领域，具体指代一种基于变尺度的高精度光学三维测量方法。

背景技术

物体的三维扫描属于逆向工程，是产品质量检测，人工智能，虚拟现实等技术的前提基础。随着科学技术的发展和市场需求的不断扩大，基于光学的非接触式三维物体形貌测量技术得到了长足的发展，该技术已经广泛应用于各个领域，如文化艺术数字化保存、医学研究中的重建下颌骨以及假肢的扫描重构等方面。在逆向工程中，对待测实物模型或零件进行数字化测量并在此基础上建立CAD模型等，另外在航空航天、建筑测绘、人工关节模型的建立等领域也有广泛的应用。

对于传统的扫描方法，在大视场为30cm*30cm～50cm*50cm情况下，通用的扫描方法为在待测物体上粘贴特征标记点，获取单个视角的图像后，进行标志特征点的自动提取和标志点中心定位，通过提取得到的像点进行相对应地匹配等，然后计算图像特征点的三维坐标，在视场下投射单色光进行整体的扫描，然后通过特征点的三维坐标进行一系列的几何分析与计算匹配拼接三维点云数据。然后在大视场尺度下对大型尺寸的物件进行重建后精度无法保证，物件棱角、局部细节的点云比较稀疏，点云密集程度不足以体现原始物体的真实特征。

对于小尺寸的物件，视场为10cm*10cm甚至更小2cm*2cm(例如牙科中牙齿模型的扫描)，在该视场下扫描尺寸较小的物件，通用的方法为通过投影仪投射结构光(如：条纹结构光等)到物体表面，条纹结构光对物体表面进行编码，相机采取调制后的图像，然后进行解码，获取物体表面的三维数据。但是一次扫描后只能获取小视场下的点云，要获取整个物件的点云数据，必须通过变换视场多次扫描，逐片点云拼接，扫描过程不具有完整性，拼接的精度也存在累计误差，影响了整体点云还原原始物体的真实特征。

近几年来，对于3D打印系统（Three-DimensionPrintersystem），CAD/CAM系统，以及他们相关联的产品都属于研究热点。对于3D打印系统和CAD/CAM系统而言，光学扫描仪是必不可少的一部分，这要求三维扫描仪具有高精度和较大的扫描范围。然后对于一般尺寸物件，若要一次获取整个物体的三维点云数据，并且同时满足高精度和较大的扫描区域是非常困难的。

在3D打印系统和CAD/CAM系统中，光学扫描是要求3D外形的核心部分。例如对于数字牙科CAD/CAM系统中正常牙齿的替代和移植需要在很短时间内完成，这就要求三维扫描具有快速、高分辨率的特点。到目前为止，只有在定尺度下扫描一定的范围才能获取满足要求的高精度外形，因此，光学扫描仪需要同时考虑大视场扫描范围和高扫描精度。最常用的基本扫描方法是在双目或单目系统定焦距尺度下，对一个视场尺度下对物体进行三维扫描，然后结合结构光对物体进行三维扫描获取点云数据。扫描前需要对扫描系统进行标定，获取标定系统的位置的内外参数。

发明内容

针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于变尺度的高精度光学三维测量方法，以解决现有技术中定尺度扫描方法扫描后局部点云稀疏，精度不高的问题，本发明很好地避免了现有方法中大视场下无法进行局部细节扫描重建、小视场下无法进行整体扫描、多片拼接速度慢、拼接复杂的缺点。

为达到上述目的，本发明的基于变尺度的高精度光学三维测量方法，包括步骤：

1）搭建双目视觉测量系统，选择大视场尺度的焦距镜头，对双目视觉测量系统进行系统标定；

2）对物体进行双目视觉测量系统下采图，左相机获取图像为Limg1，右相机获取图像为Rimg1；

3）对图像Limg1，Rimg1进行特征点识别、提取、匹配，并分别保存下来匹配后特征点图像坐标L1（xi,yi），R1（xi,yi），将匹配好的特征点进行三维重建，得到三维世界坐标点W1（xi,yi,zi）,其中i=1,2,3…；

4）在该尺度下利用结构光对物体进行三维扫描、轮廓重建，得到三维点云数据PC1；

5）切换双目视觉测量系统，选择小视场尺度的焦距，获取图像后命名为Limg2，Rimg2；

6）对图像Limg2，Rimg2进行特征点识别、提取、匹配，并保存匹配后的特征点图像坐标L2(xi,yi)，R2(xi,yi)，然后重建得到三维世界坐标点W2(xi,yi,zi),在L2，R2中提取出与L1，R1中共有的特征点L3(xi,yi)，R3(xi,yi)，即提取出W1、W2中与共有且相对应的世界坐标点，定义为W3(xi,yi,zi)，其中，i=1,2,3…；

7）利用W3中的世界坐标和L3，R3中与之相对应的图像坐标，对小视场尺度下的双目视觉测量系统采取一定的策略进行标定，获取系统的内外参数；

8）在小视场尺度下，利用结构光对物体进行三维扫描、轮廓重建，获取点云数据PC2；

9）利用W1，W3中足够多的特征点，将两片点云进行拼接，得到更密集，精度更高的点云数据；

10）若完成一次扫描拼接后的点云数据仍然不完整，不能充分体现场景或物体的细节程度，将物体平移旋转后继续重复进行上述步骤1）-9），直到点云完整，测量数据满足要求。

本发明的有益效果：

本发明的方法相对其他三维扫描方法，精度较高，点云稠密，很好地避免了传统方法中大视场下无法进行局部细节的扫描重建、小视场下无法进行整体扫描，多片拼接速度慢，拼接复杂的缺点；切换尺度后的系统标定过程更加简单，扫描方式自由性更好；能广泛用于各种不同视场场合下进行三维数据扫描，特别是大视场下，局部细节部分的三维数据重建。

附图说明

图1为本发明中双目视觉测量系统的结构原理图。

图2a为大视场尺度下左图像特征点提取。

图2b为大视场尺度下右图像特征点提取。

图2c为小视场尺度下左图像特征点提取。

图2d为小视场尺度下右图像特征点提取。

图3a为大视场尺度下物体三维重建点云数据。

图3b为小视场尺度下物体三维重建点云数据。

图3c为点云数据匹配拼接后的结果。

图4整体点云数据选取圆圈部分图。

图5a为大视场下局部特征点云数据放大效果图。

图5b为小视场下局部特征点云数据放大效果图。

图5c为两个视场下局部特征点云数据拼接融合后效果图。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。

本发明的基于变尺度的高精度光学三维测量方法，包括步骤如下：

步骤1：搭建双目视觉测量系统，选择大视场尺度的焦距镜头，对双目视觉测量系统进行系统标定；

参照图1所示，所述的双目视觉测量系统主要包括：待测物体1、第一相机镜头2、第一CCD相机3、投影仪4、第二相机镜头5、第二CCD相机6、计算机图像处理控制系统7，该计算机图像处理控制系统7包含：图像处理系统及变焦控制系统，计算机图像处理控制系统7接收第一CCD相机3、投影仪4及第二CCD相机6的数据，并进行处理。

步骤2：对物体进行双目视觉测量系统下采图，左相机获取图像为Limg1，右相机获取图像为Rimg1；

步骤3：对图像Limg1，Rimg1进行特征点识别、提取、匹配，如图2a、2b所示，并分别保存下来匹配后特征点图像坐标L1（xi,yi），R1（xi,yi），将匹配好的特征点进行三维重建，得到三维世界坐标点W1（xi,yi,zi）,其中i=1,2,3…；

步骤4：在该尺度下利用结构光对物体进行三维扫描、轮廓重建，得到三维点云数据PC1，如图3a；

步骤5：切换双目视觉测量系统，选择小视场尺度的焦距，获取图像后命名为Limg2，Rimg2；

步骤6：对图像Limg2,Rimg2进行特征点识别、提取、匹配，如图2c、2d所示，并保存匹配后的特征点图像坐标L2(xi,yi)，R2(xi,yi)，然后重建得到三维世界坐标点W2(xi,yi,zi),在L2，R2中提取出与L1，R1中共有的特征点L3(xi,yi)，R3(xi,yi),即提取出W1、W2中与共有且相对应的世界坐标点，定义为W3(xi,yi,zi),其中，i=1,2,3…；

步骤7：利用W3中的世界坐标和L3，R3中与之相对应的图像坐标，对小视场尺度下的双目视觉测量系统采取一定的策略进行标定，获取系统的内外参数；

步骤8：在小视场尺度下，利用结构光对物体进行三维扫描、轮廓重建，获取点云数据PC2，图3b；

步骤9：利用W1，W3中足够多的特征点，将两片点云进行拼接，得到更密集，精度更高的点云数据，如图3c；

步骤10：若完成一次扫描拼接后的点云数据仍然不完整，不能充分体现场景或物体的细节程度，将物体平移旋转后继续重复进行上述步骤1）-9），直到点云完整，测量数据满足要求。

本方法实验结果，显示效果截取的部分如图4所示，其中圆圈部分为局部特征显示部分；在大视场焦距下扫描的三维数据相邻两点间的平均距离为0.1488mm，点云稀疏，局部细节特征不足以还原原始特征；图4中圆圈部分放大效果显示如图5a所示；在小视场焦距下扫描的三维数据相邻两点间的平均距离为0.119mm，点云较稠密，特征进一步体现原始形状特征；图4中圆圈的部分放大效果显示如图5b所示，两片点云拼接融合后的点云数据相邻两点间的平均距离为0.0913mm，点云更加稠密，特征更加明显；图4中圆圈的部分放大效果显示如图5c所示。

本发明通过双目视觉测量系统在大视场尺度下拍摄一组图片，基于视觉测量方法，重建三维场景或物体并标记三维点云数据为PC1，提取图片中的特征点并进行识别、存储、标记和重建；调节系统（包括第一CCD相机3、投影仪4及第二CCD相机6等）的焦距；变换到需要的小视场尺度，同样对物体进行视觉测量，提取图片中的特征点并提取图片中的特征点并进行识别、存储、标记和重建；重复以上步骤，实现不同尺度场景或物体三维数据测量；然后，利用大视场尺度下提取的特征点并重建三维数据（与小视场尺度下提取到的对应的特征点）作为世界坐标点，对小视场下的系统进行系统精确标定，利用标定好的双目视觉测量系统对物体三维扫描，得到点云数据PC2；取两个视场尺度下共有的足够多的特征点对两片点云数据进行匹配和融合，至此，获得不同深度的场景或物体的精确三维数据。

本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于变尺度的高精度光学三维测量方法，其特征在于，包括步骤：

1）搭建双目视觉测量系统，选择大视场尺度的焦距镜头，对双目视觉测量系统进行系统标定；

2）对物体进行双目视觉测量系统下采图，左相机获取图像为Limg1，右相机获取图像为Rimg1；

3）对图像Limg1，Rimg1进行特征点识别、提取、匹配，并分别保存下来匹配后特征点图像坐标L1（xi,yi），R1（xi,yi），将匹配好的特征点进行三维重建，得到三维世界坐标点W1（xi,yi,zi）,其中i=1,2,3…；

4）在该尺度下利用结构光对物体进行三维扫描、轮廓重建，得到三维点云数据PC1；

5）切换双目视觉测量系统选择小视场尺度的焦距，获取图像后命名为Limg2，Rimg2；

6）对图像Limg2，Rimg2进行特征点识别、提取、匹配，并保存匹配后的特征点图像坐标L2(xi,yi)，R2(xi,yi)，然后重建得到三维世界坐标点W2(xi,yi,zi),在L2、R2中提取出与L1、R1中共有的特征点L3(xi,yi)，R3(xi,yi)，即提取出W1、W2中与共有且相对应的世界坐标点，定义为W3(xi,yi,zi)，其中，i=1,2,3…；

7）利用W3中的世界坐标和L3、R3中与之相对应的图像坐标，对小视场尺度下的双目视觉测量系统采取一定的策略进行标定，获取系统的内外参数；

8）在小视场尺度下，利用结构光对物体进行三维扫描、轮廓重建，获取三维点云数据PC2；

9）利用W1、W3中足够多的特征点，将两片点云进行拼接，得到更密集，精度更高的点云数据；

10）若完成一次扫描拼接后的点云数据仍然不完整，不能充分体现场景或物体的细节程度，将物体平移旋转后继续重复进行上述步骤1）-9），直到点云完整，测量数据满足要求。

2.根据权利要求1所述的基于变尺度的高精度光学三维测量方法，其特征在于，所述的双目视觉测量系统主要包括：待测物体、第一相机镜头、第一CCD相机、投影仪、第二相机镜头、第二CCD相机、计算机图像处理控制系统，该计算机图像处理控制系统包含：图像处理系统及变焦控制系统，计算机图像处理控制系统接收第一CCD相机、投影仪及第二CCD相机的数据，并进行处理。