CN106339708A - 基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法 - Google Patents

基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，属于光学技术领域。能够根据多方位影像信息进行颜色、法线、高光及透明通道处理，生成相应的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息，并进一步生成所述被摄物体的材料表面视觉信息。从而能够简单、准确、快速地一次性获得色彩、法线、高光、透明等材料表面视觉信息，信息范围更广，效率更高，且实现方法简便，应用成本低廉的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法。

Description

基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法
技术领域
本发明涉及光学技术领域，特别涉及与工业可视化相关的光学成像技术领域，具体是指一种基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法。
背景技术
材料表面视觉信息的用途相当广泛，主要应用在工业可视化材质制作，虚拟现实材质制作，工业、服装、家具、装潢等数字材质制作，游戏材质制作，影视材质制作，CG材质制作等方面。
现有的材质视觉扫描方案多基于两种采集模式，扫描仪或照相机。其重要问题有两点，一是采集信息不全面，仅能采集色彩信息。二是质量不稳定，无法广泛应用于多种材质视觉信息采集。
针对上述问题，现有技术中也可将扫描仪或照相机获取的图像通过Photoshop、CrazyBump、Do2等软件转化生成法线、高光、透明等信息。但转化结果均存在非常严重的错误，很难用于高质量材质应用。而且转化后的数据类型无法规范统一，很难符合工业应用标准。
发明内容
本发明的目的是克服了上述现有技术中的缺点，提供一种能够简单、准确、快速地一次性获得色彩、法线、高光、透明等材料表面视觉信息，信息范围更广，效率更高，且实现方法简便，应用成本低廉的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法。
为了实现上述的目的，本发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法包括以下步骤：
(1)采集被摄物体的多方位影像信息；
(2)根据所述的多方位影像信息进行颜色、法线、高光及透明通道处理，生成相应的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息；
(3)根据所述的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息生成所述被摄物体的材料表面视觉信息。
该基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中，所述的多方位影像信息包括被摄物体的东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息、底部影像信息、顶部影像信息，全影像信息。
该基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：
(21)根据所述的顶部影像信息和全影像信息计算获得所述的颜色信息；
(22)根据所述的东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息和顶部影像信息计算获得所述的法线信息；
(23)根据所述的东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息、顶部影像信息和全影像信息计算获得所述的高光信息；
(24)根据所述的底部影像信息计算获得所述的表面视觉信息中的透明信息。
该基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中，所述的步骤(21)具体为：
根据下式确定颜色信息DiffuseData，
DiffuseData＝TopData/α+AllData（1-α）；
其中，TopData为顶部影像信息，AllData为全影像信息，α为加权值。
该基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中，所述的步骤(22)具体包括以下步骤：
(22-1)将东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息和顶部影像信息均转化为32位浮点色深、HSL色彩空间；
(22-2)将转化后的东影像信息、南影像信息、西影像信息和北影像信息分别与转化后的顶部影像信息相减，得到东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差；
(22-3)将东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差的负数最低值的平均值相加；
(22-4)将(22-3)的结果乘以衰减系数进行补偿；
(22-5)将补偿后的西影像对应数据的灰度值作为数据A的R通道，将补偿后的北影像对应数据的灰度值作为数据A的G通道，使用纯白作为数据A的B通道，并将数据A的输出色阶调整为1～127；
(22-6)将补偿后的东影像对应数据的灰度值作为数据B的R通道，将补偿后的南影像对应数据的灰度值作为数据B的G通道，使用纯白作为数据B的B通道，并将数据B的输出色阶调整为128～255；
(22-7)将数据A与数据B使用叠加方式进行融合，最终归一化生成法线信息。
该基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中，所述的步骤(23)具体包括以下步骤：
(23-1)将东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息和顶部影像信息均转化为32位浮点色深、HSL色彩空间；
(23-2)将转化后的东影像信息、南影像信息、西影像信息和北影像信息分别与转化后的顶部影像信息相减，得到东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差；
(23-3)将东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差相加，取得亮度和；
(23-4)将亮度和与顶部影像信息比较，减去基本亮度，生成高光信息。
该基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中，所述的步骤(24)具体为：根据下式确定透明信息AlphaData，
AlphaData＝BottomData*α
其中，BottomData为底部影像信息，AllData为全影像信息，α为色阶修正值。
该基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中，所述的步骤(3)具体为，根据所述的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息进行封装，生成单一的被摄物体材料表面视觉信息文件。
该基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中，所述的方法在所述的步骤(1)之前还包括以下步骤：
(0)根据标准材料获取校正参数；
在所述的步骤(2)与步骤(3)之间还包括以下步骤：
(2a)根据所述的校正参数校准所述的颜色信息、法线信息、高光信息和透明信息。
该基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中，所述的步骤(0)包括以下步骤：
(01)利用标准网格获取采集设备畸变参数；
(02)利用标准色板获取采集设备色彩及明度修正曲线。
采用了该发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，能够根据多方位影像信息进行颜色、法线、高光及透明通道处理，生成相应的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息，并进一步生成所述被摄物体的材料表面视觉信息。从而能够简单、准确、快速地一次性获得色彩、法线、高光、透明等材料表面视觉信息，信息范围更广，效率更高，且实现方法简便，应用成本低廉的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法。
附图说明
图1为本发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法的流程示意图。
图2为本发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中的颜色信息计算流程示意图。
图3为本发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中的法线信息计算流程示意图。
图4为本发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中的高光信息计算流程示意图。
图5为本发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中的透明信息计算流程示意图。
图6为本发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中的文件封装流程示意图。
图7为本发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法中的校正计算流程示意图。
图8为在本发明的实际应用中被摄物体多方位影像信息采集设备的结构示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的技术内容，特举以下实施例详细说明。
请参阅图1所示，为本发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法的流程示意图。
在一种实施方式中，该基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法包括以下步骤：
(1)采集被摄物体的多方位影像信息；
(2)根据所述的多方位影像信息进行颜色、法线、高光及透明通道处理，生成相应的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息；
(3)根据所述的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息生成所述被摄物体的材料表面视觉信息。
其中，所述的多方位影像信息包括被摄物体的东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息、底部影像信息、顶部影像信息，全影像信息。
在一种较优选的实施方式中，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：
(21)根据所述的顶部影像信息和全影像信息计算获得所述的颜色信息；
(22)根据所述的东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息和顶部影像信息计算获得所述的法线信息；
(23)根据所述的东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息、顶部影像信息和全影像信息计算获得所述的高光信息；
(24)根据所述的底部影像信息计算获得所述的表面视觉信息中的透明信息。
在一种进一步优选的实施方式中，所述的步骤(21)，如图2所示，具体为：
根据下式确定颜色信息DiffuseData，
DiffuseData＝TopData/α+AllData(1-α)；
其中，TopData为顶部影像信息，AllData为全影像信息，α为加权值。
所述的步骤(22)，如图3所示，具体包括以下步骤：
(22-1)将东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息和顶部影像信息均转化为32位浮点色深、HSL色彩空间；
(22-2)将转化后的东影像信息、南影像信息、西影像信息和北影像信息分别与转化后的顶部影像信息相减，得到东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差；
(22-3)将东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差的负数最低值的平均值相加；
(22-4)将(22-3)的结果乘以衰减系数进行补偿；
(22-5)将补偿后的西影像对应数据的灰度值作为数据A的R通道，将补偿后的北影像对应数据的灰度值作为数据A的G通道，使用纯白作为数据A的B通道，并将数据A的输出色阶调整为1～127；
(22-6)将补偿后的东影像对应数据的灰度值作为数据B的R通道，将补偿后的南影像对应数据的灰度值作为数据B的G通道，使用纯白作为数据B的B通道，并将数据B的输出色阶调整为128～255；
(22-7)将数据A与数据B使用叠加方式进行融合，最终归一化生成法线信息。
所述的步骤(23)，如图4所示，具体包括以下步骤：
(23-1)将东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息和顶部影像信息均转化为32位浮点色深、HSL色彩空间；
(23-2)将转化后的东影像信息、南影像信息、西影像信息和北影像信息分别与转化后的顶部影像信息相减，得到东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差；
(23-3)将东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差相加，取得亮度和；
(23-4)将亮度和与顶部影像信息比较，减去基本亮度，生成高光信息。
且所述的步骤(24)，如图5所示，具体为：
根据下式确定透明信息AlphaData，
AlphaData＝BottomData*α
其中，BottomData为底部影像信息，AllData为全影像信息，α为色阶修正值。
在另一种进一步优选的实施方式中，所述的步骤(3)，如图6所示，具体为，
根据所述的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息进行封装，生成单一的被摄物体材料表面视觉信息文件。
在更进一步优选的实施方式中，所述的方法在所述的步骤(1)之前还包括以下步骤：
(0)根据标准材料获取校正参数；
在所述的步骤(2)与步骤(3)之间还包括以下步骤：
(2a)根据所述的校正参数校准所述的颜色信息、法线信息、高光信息和透明信息。
在更优选的实施方式中，如图7所示，所述的步骤(0)包括以下步骤：
(01)利用标准网格获取采集设备畸变参数；
(02)利用标准色板获取采集设备色彩及明度修正曲线。
在实际应用中，本发明大体可分为硬件部分和软件控制部分。硬件部分，即被摄物体多方位影像信息采集设备，主要由照相机、高显色光源、偏振滤镜、半透明透台、密封箱体构成有简单机械装置。将待采集样本放置于半透明透台之上，高显色光源进行不同角度的照射，相机配合拍摄，采集不同光照条件下的图片，通过USB数据线回传给软件，偏振滤镜用于图像呈现校正。软件部分通过USB数据线与硬件相连，读取所有拍摄结果后，对每张图像进行色彩格式、数据类型转换，去除颜色及灯光的负面影响。逐一进行交叉对比分析，对比及运算结果最终单独或结合生成颜色、法线、高光、透明等贴图。最终封装并储存在用户指定位置。
具体而言，被摄物体多方位影像信息采集设备如图8所示，包括遮光拍摄箱、相机B、多方位灯组、拍摄控制模块和视觉信息生成模块。其中，遮光拍摄箱用于放置被摄物体；相机B用于拍摄所述的被摄物体；多方位灯组置于所述的遮光箱内，用于从多个不同方向及角度照射所述的被摄物体；拍摄控制模块用以控制所述的多方位灯组，并控制所述的相机拍摄在多个不同方向及角度光照下的被摄物体，获取多个与不同方向及角度光照相对应的被摄物体影像信息；视觉信息生成模块用以根据所述的多个与不同方向及角度光照相对应的被摄物体影像信息生成该被摄物体的表面视觉信息，该表面视觉信息包括颜色信息、法线信息、高光信息和透明信息。
进一步的，如图8所示，所述的遮光拍摄箱包括：遮光外壳A、托架K和透台I。托架K设置于所述的遮光外壳A内靠近底部的位置；透台I为半透明或透明，设置于所述的托架K上，用于放置所述的被摄物体。所述的相机B设置于所述的遮光外壳A内顶部的位置。所述的多方位灯组包括：分别设置于所述透台上方四周的东灯组G(East)、南灯组H(South)、西灯组E(West)和北灯组F(North)；设置于所述的透台I下方的底部灯组J(Bottom)；以及设置于所述的透台I上方靠近所述遮光外壳A顶部的位置的顶部灯组D(Top)。
箱体内部采用高显色光源，显色指数应保持在80以上，照明光度稳定在640Lux，即8EV值，任意图像曝光均保持此曝光强度。
为保证采集结果符合工业要求及标准，必须对采集设备进行标准化校正。校正流程如图12所示，先将标网格放置于半透明透台中央部分，以标准形式固定。运行校准程序，相机会捕捉当前标准网格图像。捕捉的网格图像会与预置的网格图像进行比较，得出相机畸变的准确参数。运用逆向补偿的原理，软件会自动修正畸变部分画面。保证后面所有捕获结果都会按照基本修正的参数进行修正后使用。
将标准色板放置于半透明透台中央部分，以标准形式固定。运行校准程序，相机会捕捉当前标准色板图像。捕捉的色板图像会与预置的色板图像进行比较，得出相机色彩及明度修正的准确参数。根据修正曲线，软件会自动修正色彩及明度。保证后面所有捕获结果都会按照基本修正的参数进行修正后使用。
将目标采集样本平整放置于半透明透台中央部分，以标准形式固定。运行软件采集功能，软件控制不同灯光组照射和相机进行拍摄。步骤如下：
(1)Top灯组亮起，相机进行拍摄，经过校正，储存为TopData。
(2)Top、North、West、South、East五组灯光同时亮起，相机进行拍摄，经过校正，储存为AllData。
(3)North灯组亮起，相机进行拍摄，经过校正，储存为NorthData。
(4)West灯组亮起，相机进行拍摄，经过校正，储存为WestData。
(5)South灯组亮起，相机进行拍摄，经过校正，储存为SouthData。
(6)East灯组亮起，相机进行拍摄，经过校正，储存为EastData。
(7)Bottom灯组亮起，相机进行拍摄，经过校正，储存为BottomData。
计算中使用的数据每图像分为R、G、B三个通道，所表示为有数据TopRGB、AllRGB、NorthRGB、WeastRGB、SouthRGB、EastRGB，每通道分量表示为TopR、TopG、TopB、AllR、AllG、AllB、NorthR、NorthG、NorthB、WestR、WestG、WestB、SouthR、SouthG、SouthB、EastR、EastG、EastB。其余数据均以此形式表示。
颜色信息计算流程如图2所示，以TopData为基础，结合加权值α，AllData求得平均值。生成DiffuseData，公式如下：
DiffuseRGB＝TopRGB/α+AllRGB(1-α)；
法线信息计算流程如图3所示，将NorthData、WestData、SouthData、EastData、TopData五组数据转化为32位浮点色深、HSL色彩空间。NorthData、WestData、SouthData、EastData四组转化后的数据分别与TopData转化后数据相减。得到四组光照数据与TopData的差，取四组数据的负数最低值的平均值，将整个图像与取得的最低值的平均值相加。将结果数据乘以衰减系数进行补偿(衰减系数与实际使用LED具体参数有关)由最接近光源位置向远离光源方向参数逐渐递增。将WestData完成补偿后的灰度值作为数据A的R通道，将NorthData完成补偿后的灰度值作为数据A的G通道，使用纯白作为B通道。将数据A的输出色阶调整为1～127。将EastData完成补偿后的灰度值作为数据A的R通道，将SouthData完成补偿后的灰度值作为数据A的G通道，使用纯白作为B通道。将数据A的输出色阶调整为128～255。将数据A与数据B使用叠加方式进行融合，最终归一化。生成NormalData。
以North为例，转为32位浮点并取得明度值
NorthL＝(max(NorthR*1000,NorthG*1000,NorthB*1000)+min(NorthR*1000,NorthG*1000,NorthB*1000))/2
去除色彩影响,α为校正衰减值,β为法线归一化校正。
Normal1RGB＝(((NorthL-TopL)*α)，((WestL-TopL)*α),0)
Normal2RGB＝(((SouthL-TopL)*α)，((EastL-TopL)*α),0)
if(Normal1RGB≤128000)
NormalRGB＝(Normal1RGB*Normal2RGB)/128000
if(Normal1RGB＞128000)
NormalRGB＝(25000-(25000-Normal1RGB)*(25000-Normal2RGB)/128000)β
该算法通过对色彩信息的有效去除，以及对线性及环形衰减的校正，极大的提高了生成法线的准确性，有效剔除了环境、衰减等对光线信息的影响。结合高低两组灯位，最终得到细节丰富的法线信息。暂未发现同类型算法应用。
高光信息计算流程如图4所示，将NorthData、WestData、SouthData、EastData、TopData五组数据转化为32位浮点色深、HSL色彩空间。NorthData、WestData、SouthData、EastData四组转化后的数据分别与TopData转化后数据相减。得到四组光照数据与TopData的差，将四组数据相加，取得亮度和。将亮度和与TopData比较，减去基本亮度。与TopData对比后进行微调。生成SpecularData。
去除色彩影响，α为衰减修正，β为输出色阶修正。
SpecularRGB＝(((NorthL-TopL)*α)+((WestL-TopL)*α)+((SouthL-TopL)*α)+((WestL-TopL)*α))-AllL
if(SpecularRGB≥0)
SpecularRGB＝SpecularRGB*β
if(SpecularRGB＜0)
SpecularRGB＝0
该算法通过对色彩信息的有效去除，以及对线性及环形衰减的校正，极大的提高了生成高光的准确性，有效剔除了环境、衰减等对光线信息的影响。结合高低两组灯位，以及偏光镜最终得到细节丰富的高光信息。
透明信息计算流程如图5所示，BottomData根据LED光照强度微调亮部及暗部曲线。生成AlphaData。α为色阶修正值。
AlphaRGB＝BottomRGB*α
封装部分流程如图6所示，DiffuseData、NormalData、SpecularData、AlphaData四组数据进行封装，输出为单一文件。包含DiffuseData预览图，并可导入Maya、Max、C4D、DetalGen、Vred等软件。
上述方法突破了现有技术中使用软件转化取得法线、高光、透明等信息的方式。从数据源头保证了采集数据的正确性。并极大减少了人工参与，节约了人力成本。在密闭环境下，标准化采集环境，减少干扰及影响，更易于用于高标准应用。
采用了该发明的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，能够根据多方位影像信息进行颜色、法线、高光及透明通道处理，生成相应的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息，并进一步生成所述被摄物体的材料表面视觉信息。从而能够简单、准确、快速地一次性获得色彩、法线、高光、透明等材料表面视觉信息，信息范围更广，效率更高，且实现方法简便，应用成本低廉的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法。
在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。

Claims (10)

1.一种基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集被摄物体的多方位影像信息；
(2)根据所述的多方位影像信息进行颜色、法线、高光及透明通道处理，生成相应的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息；
(3)根据所述的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息生成所述被摄物体的材料表面视觉信息。
2.根据权利要求1所述的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，其特征在于，所述的多方位影像信息包括被摄物体的东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息、底部影像信息、顶部影像信息，全影像信息。
3.根据权利要求2所述的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，其特征在于，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：
(21)根据所述的顶部影像信息和全影像信息计算获得所述的颜色信息；
(22)根据所述的东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息和顶部影像信息计算获得所述的法线信息；
(23)根据所述的东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息、顶部影像信息和全影像信息计算获得所述的高光信息；
(24)根据所述的底部影像信息计算获得所述的表面视觉信息中的透明信息。
4.根据权利要求3所述的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，其特征在于，所述的步骤(21)具体为：
根据下式确定颜色信息DiffuseData，
DiffuseData＝TopData/α+AllData(1-α)；
其中，TopData为顶部影像信息，AllData为全影像信息，α为加权值。
5.根据权利要求3所述的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，其特征在于，所述的步骤(22)具体包括以下步骤：
(22-1)将东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息和顶部影像信息均转化为32位浮点色深、HSL色彩空间；
(22-2)将转化后的东影像信息、南影像信息、西影像信息和北影像信息分别与转化后的顶部影像信息相减，得到东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差；
(22-3)将东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差的负数最低值的平均值相加；
(22-4)将(22-3)的结果乘以衰减系数进行补偿；
(22-5)将补偿后的西影像对应数据的灰度值作为数据A的R通道，将补偿后的北影像对应数据的灰度值作为数据A的G通道，使用纯白作为数据A的B通道，并将数据A的输出色阶调整为1～127；
(22-6)将补偿后的东影像对应数据的灰度值作为数据B的R通道，将补偿后的南影像对应数据的灰度值作为数据B的G通道，使用纯白作为数据B的B通道，并将数据B的输出色阶调整为128～255；
(22-7)将数据A与数据B使用叠加方式进行融合，最终归一化生成法线信息。
6.根据权利要求3所述的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，其特征在于，所述的步骤(23)具体包括以下步骤：
(23-1)将东影像信息、南影像信息、西影像信息、北影像信息和顶部影像信息均转化为32位浮点色深、HSL色彩空间；
(23-2)将转化后的东影像信息、南影像信息、西影像信息和北影像信息分别与转化后的顶部影像信息相减，得到东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差；
(23-3)将东南西北四组影像信息与顶部影像信息之差相加，取得亮度和；
(23-4)将亮度和与顶部影像信息比较，减去基本亮度，生成高光信息。
7.根据权利要求3所述的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，其特征在于，所述的步骤(24)具体为：
根据下式确定透明信息AlphaData，
AlphaData＝BottomData*α
其中，BottomData为底部影像信息，AllData为全影像信息，α为色阶修正值。
8.根据权利要求1所述的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，其特征在于，所述的步骤(3)具体为，
根据所述的颜色信息、法线信息、高光信息及透明信息进行封装，生成单一的被摄物体材料表面视觉信息文件。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，其特征在于，所述的方法在所述的步骤(1)之前还包括以下步骤：
(0)根据标准材料获取校正参数；
在所述的步骤(2)与步骤(3)之间还包括以下步骤：
(2a)根据所述的校正参数校准所述的颜色信息、法线信息、高光信息和透明信息。
10.根据权利要求9所述的基于多通道的材料表面视觉信息数字化采集方法，其特征在于，所述的步骤(0)包括以下步骤：
(01)利用标准网格获取采集设备畸变参数；
(02)利用标准色板获取采集设备色彩及明度修正曲线。
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