CN110379013A - 一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统。本发明在单线激光扫描的基础上采用了三个线激光发射器,并分别相隔120°放置于被测物体周围,并使激光发射器和图像采集设备的位置相对固定,使用升降器来带动被测物体做上下运动,进而完成线激光对物体轮廓的全面扫描,通过对摄像机拍摄到的图片进行处理,进而完成对被测物体表面轮廓模型的重建。本发明系统包括驱动位移模块、激光扫描模块、图像采集模块和中央处理模块。本发明可以实现对被测物体的全方位扫描,进而获得被测物体表面的全部轮廓信息,可以有效地对不规则的物体进行重构,并极大的提高了被测物体的重构精度。
Description
技术领域
本发明属于三维重构技术领域,具体地说,涉及一种基于多角度激光线扫描物体的三维重构系统。
背景技术
激光扫描多用于获取被测物体的深度数据,进而完成对场景的三维重建,鉴于激光扫描的此功能,其在考古、建模等许多领域都具有非常广泛的应用。由于最近几年激光扫描技术的逐渐成熟,激光扫描仪的成本逐渐降低,因此,以激光扫描技术为基础对物体进行建模的方法逐渐吸引了越来越多的研究者。通过扫描获得空间几何物体表面轮廓的深度信息,进而能够实现对几何物体表面轮廓的三维重建。
近些年来,由于被测物体的距离和不破坏物体表面信息的要求越来越多,而且随着科技的发展,现代光学、图像识别和计算机等技术的应用领域越来越多,因此非接触式三维测量方法迎来了极好的发展机会。与接触式三维测量方法相比,其优点有:不与被测物体表面接触,对被测物体表面保护性好、速度快、效率高、测量距离可变、受外界影响因素小。非接触式三维测量方法可大致分为光学方法和非光学方法。相比于非光学方法,光学测量方法以其速度快、精度高、应用场合广泛、易于集成化等优势成为目前三维测量研究和应用的热点之一。
激光三维扫描在医学、仿生学以及刑事案件侦破等方面都有着广泛的应用,例如医学方面的美容、整形、牙齿矫正等,案件侦破方面的作案工具对比、弹痕采集、面部识别等,而在仿生学方面的应用主要是对人体参数进行测量来完成服装的设计与制造。除此之外,激光三维扫描技术也广泛的应用于工业领域及产品的逆向工程,主要是完成对各种工件及模型的检测,例如产品的尺寸、形状及瑕疵等。
发明内容
本发明以直射式三角测距法理论为基础,设计了一个基于线激光扫描的三维重构系统。该系统采用多角度的线激光对物体进行扫描,可以实现对更加不规则物体的三维重构。
一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统,该系统在单线激光扫描的基础上采用了三个线激光发射器,并分别相隔120°放置于被测物体周围,并使激光发射器和图像采集设备的位置相对固定,使用升降器来带动被测物体做上下运动,进而完成线激光对物体轮廓的全面扫描,通过对摄像机拍摄到的图片进行处理,进而完成对被测物体表面轮廓模型的重建。
本发明系统包括驱动位移模块、激光扫描模块、图像采集模块和中央处理模块,其中:
驱动位移模块由升降台组成,升降台设置在载物台下面,被测物体放置于载物台上,随升降台做上下运动;
激光扫描模块置于被测物体周围,由三个激光线发射器组成,且激光线发射器沿周向均匀分布,激光面垂直于升降台移动轴,用来对被测物体表面进行扫描;
图像采集模块置于被测物体上方,包括图像采集器和弧形滑动导轨;其中图像采集器与滑动导轨通过滑轮连接;
中央处理模块为多接口计算机,对采集到的图像进行处理运算,以完成物体的三维重构。
所述的图像采集器能够沿着弧形滑动导轨自由运动滑动,且图像采集器与计算机相连,能够在计算机端实时查看图像采集结果,因此当图像采集器在滑动导轨上滑动时,通过实时查看到的图像采集结果选取最优位置进行图像采集。
一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统的实现方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1:硬件设备调整;
1-1.对激光线发射器进行调整,以确保三个激光线发射器处于同一水平面且垂直于升降台移动轴;
1-2.对升降台进行调整,在确保升降台移动轴垂直于激光面的前提下,调整升降台的高度,使激光面的初始位置位于载物台的上表面,即被测物体底端;
1-3.对图像采集模块进行调整,图像采集器能够沿着弧形滑动导轨自由运动滑动,且图像采集器与计算机相连,能够在计算机端实时查看图像采集结果,因此当图像采集器在滑动导轨上滑动时,通过实时查看到的图像采集结果选取最优位置进行图像采集;
步骤2:对被测物体表面轮廓进行图像采集;
在硬件调整完成后,通过计算机来控制图像采集器进行图像拍摄;首先,对被测物体的初始状态进行图像采集,之后控制升降台向下移动,每移动一个固定距离,图像采集器便进行一次图像采集,直至对被测物体从下到上完成一次全采集;
步骤3:图像处理;
步骤4:图像特征点提取;
步骤5:由中央处理模块进行数据计算与三维重构。
所述的步骤3具体实现如下:
3-1.图像灰度处理:对拍摄所得的图片,设定一个灰度阈值,对低于灰度阈值的灰度值置零,而高于灰度阈值的灰度值保持不变;
3-2.拍摄的物体轮廓图像为一个闭环曲线,将闭环曲线进行左右分割,对分割后的曲线段分别进行特征点提取。
所述的灰度阈值的确定取决于灰度图像中激光线条纹所在处像素的灰度值。
所述的闭环曲线的分割具体如下:
①对整幅灰度图像从上到下进行扫描,当第一次出现图像灰度值为非零时停止扫描并记录其坐标;如果该像素行只有一个灰度值非零的像素点,则该坐标为最终结果,若当前像素行有多个灰度值非零的像素点,则取其横坐标中点为最终结果;
②继续对灰度图像进行扫描,当最后一次出现图像灰度值非零时停止扫描并记录其坐标;如果该像素行只有一个灰度值非零的像素点,则该坐标为最终结果,若当前像素行有多个灰度值非零的像素点,则取其横坐标中点为最终结果;
③以所得两点的横坐标为分界点,将灰度图像进行分割;
④将分得的两张图片进行灰度填充,即在没有像素点的地方全部填充灰度值为零的像素点。
所述的步骤4所述的图像特征点提取,具体实现如下:
4-1.获取激光线条纹各像素点灰度值;
4-2.对每一行像素点灰度值进行加权以获得灰度值加权分布的中心点,即为最终确定的特征点。
所述的步骤5所述的由中央处理模块进行数据计算与三维重构,具体实现如下:
5-1.对标定板进行标定,以计算坐标变换中的必要参数,包括:旋转矩阵R,平移矩阵T,图像采集器的有效焦距f以及透镜的畸变系数K1;
5-2.由步骤4得到的特征点坐标(u,v)以及计算出的必要参数R、T、f和K1计算每个特征点所对应的世界坐标(XW,YW,ZW),其计算公式如下:
式中s为一比例因子,ax=f/dX为u轴上尺度因子,或称为u轴上归一化焦距;ay=f/dY,为v轴上尺度因子,或称为v轴上归一化焦距;
5-3.对得到的每一个特征点的三维坐标进行组合,便可计算出每条激光线条纹所对应的世界坐标,将拍摄的所有激光线条纹图按照实验时升降台的运动方式进行拼接,即可得到被测物体整体的三维坐标信息。
本发明有益效果如下:
本发明以三角测距法理论为基础,设计了一个线激光扫描的三维重构系统,系统中在传统的单线激光扫描的基础上采用三个线激光发射器,并将其分别相隔120°放置于被测物体周围。该方法可以实现对被测物体的全方位扫描,进而获得被测物体表面的全部轮廓信息,可以有效地对不规则的物体进行重构,并极大的提高了被测物体的重构精度。
附图说明
图1是本发明的硬件系统;
图2是图像采集模块采集到的图像,并经过了左右分割的结果;
图3是特征点提取示意图;
图4是图像坐标系与世界坐标系转换示意图;
图5是三维重构示意图;
图6是系统重构结果;
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行详细说明。
步骤1:硬件系统搭建;
图1是本发明的硬件系统,图中:1:图像采集器;2:图像采集器滑动导轨;3:驱动位移模块;4、5、6:激光线发射器;7:被测物体。在进行硬件调节的时候,要确保由三个激光线发射器组成的平面重合于载物台的上表面,并固定好激光面保持不动。将被测物体放置于载物台上方,对图像采集器进行调整,选取最合适的位置进行拍摄。控制升降台向下移动,每移动一个固定距离,图像采集器便进行一次采集。
步骤2:图像预处理;
对图像采集器得到的图像,我们先进行灰度处理,之后设定一个合适的灰度阈值,阈值的确定取决于灰度图像中激光线条纹所在处像素的灰度值。我们使低于阈值的灰度值置零,高于阈值的灰度值保持不变,其结果如图2(a)所示。这样可以有效地保留激光线条纹的原始信息。
为了使图像特征点提取更加方便,我们对图2(a)进行分割,其分割方法如下:
(1)对整幅灰度图像从上到下进行扫描,当第一次出现图像灰度值为非零时停止扫描并记录其坐标。如果该像素行只有一个灰度值非零的像素点,则该坐标为最终结果,若当前像素行有多个灰度值非零的像素点,则取其横坐标中点为最终结果;
(2)继续对图像进行扫描,当最后一次出现图像灰度值非零时停止扫描并记录其坐标。其最终结果确定同上一步;
(3)以所得两点的横坐标为分界点,将灰度图像进行分割;
(4)将分得的两张图片进行灰度填充,即在没有像素点的地方全部填充灰度值为零的像素点。
分割后的图像如图2(b)和2(c)所示。
步骤3:特征点提取;
由相机拍摄得到的激光线图像中,通常一条激光线条纹在一行像素中要占几个甚至几十个像素。而激光线条纹的宽度将直接影响三维坐标计算的精度,我们希望线激光条纹在每行像素中只占一个像素的宽度,因此,需要对线激光条纹进行特征点提取。
首先对每行像素点的灰度值进行读取,并求取激光线条纹所在处灰度值的加权平均点,以该点作为该行像素点的特征点,其结果如图3所示。
步骤4:参数计算;
1)调用MATLAB自带的标定工具箱——TOOLBOX_calib对标定板进行标定。
2)用RAC两步标定法计算必要参数:旋转矩阵R、平移矩阵T、图像采集器的有效焦距f和透镜的畸变系数K1;
步骤5:计算特征点所对应的世界坐标;
1)图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系的转换:
被测物体经摄像机采集后的图像经图像采集系统转换为数字图像,将转换后的图像输入计算机并以M×N的数组表示,数组的行和列分别对应于图像的行像素点和列像素点。数组中的数值代表对应像素点处的亮度(或灰度)。如图4(a)所示,u,v为摄像机采集到的图像上的直角坐标系,数字图像数组的行数与列数即为各个像素点的坐标(u,v),即(u,v)是以像素为单位对图像建立的坐标系。
由于(u,v)是以图像的像素来对图像进行定位,而不是用物理单位来对图像进行定位。因此,为了更好的描述图像中的每个像素,我们需对图像以物理单位(如mm)再建立一个坐标系。在图像中任选某一点O1作为物理单位坐标系的原点,两个坐标系的横轴与纵轴分别平行。如图4(a)所示,其中,(u,v)是图像的像素单位坐标系,(X,Y)是图像的物理单位(mm)坐标系。在X,Y坐标系中,原点O1定义在摄像机光轴与图像平面的交点,该点一般位于图像中心处,但由于某些原因,也会有一些偏离,假设原点O1在u,v坐标系中的坐标为(u0,v0),每一个像素在X轴与Y轴方向上的物理尺寸为dX,dY,则图像中任意一个像素点在两个坐标系下的坐标有如下关系:
用齐次坐标与矩阵形式将上式表示为:
上式的逆关系可写成:
摄像机成像几何关系如图4(b)所示。图中O点为摄像机光心,z轴为摄像机光轴,与图像平面垂直。x轴和y轴与图像的X轴、Y轴平行。z轴与图像平面的交点为图像坐标系的原点O1。图中,x,y,z为摄像机坐标系。OO1为摄像机焦距。
由于在物理世界中,摄像机可放置在任意位置,因此需要在物理世界中用一个坐标系来标定摄像机所处的位置,而且该坐标系可对物理世界中的任何物体进行标定,该坐标系即为世界坐标系。
在图4(b)中,XW,YW,ZW轴即为世界坐标系。一个物体在摄像机坐标系下的坐标与在世界坐标系下的坐标可以用旋转矩阵R和平移向量t来转换。假设一个物体在世界坐标系下的坐标为:
XW=(XW,YW,ZW,1)T,
在摄像机坐标系的齐次坐标为:x=(x,y,z,1)T,二者之间的转换关系如下:
式中,R为3×3正交单位矩阵;t为三维平移向量;
0T=(0,0,0);M1为4×4矩阵。
2)针孔成像模型;
针孔成像模型又称为线性摄像机模型。在图4(b)中,位于空间中的点P投影与图像上的位置p为线段OP与图像平面的交点。这种成像方法即为针孔成像模型。由比例关系可得如下关系式:
式中,(X,Y)为p点的图像坐标;(x,y,z)为空间点P在摄像机坐标下的坐标。用齐次坐标和矩阵表示上述透视投影关系为:
式中,s为一比例因子,P为透视投影矩阵。由以上公式可推导出空间点P与其在图像上的p之间的关系为:
式中s为一比例因子,ax=f/dX为u轴上尺度因子,或称为u轴上归一化焦距;ay=f/dY,为v轴上尺度因子,或称为v轴上归一化焦距。
步骤6:三维重构;
由上一步得到的公式便可计算出每一个特征点所对应的三维坐标,对计算出的三维坐标进行组合,便可计算出每条线激光条纹所对应的世界坐标,将拍摄的所有激光线条纹图按照实验时升降台的运动方式进行拼接,即可得到被测物体整体的三维坐标信息。其拼接示意图如图5所示。
此次实验中,我们一共进行了四组测试,其结果如图6所示。从结果可以看出,该系统可以实现对不规则物体的三维重构,并且还原度非常高。
Claims (9)
1.一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统,其特征在于该系统在单线激光扫描的基础上采用了三个线激光发射器,并分别相隔120°放置于被测物体周围,并使激光发射器和图像采集设备的位置相对固定,使用升降器来带动被测物体做上下运动,进而完成线激光对物体轮廓的全面扫描,通过对摄像机拍摄到的图片进行处理,进而完成对被测物体表面轮廓模型的重建。
2.根据权利要求1所述的一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统,其特征在于该系统包括驱动位移模块、激光扫描模块、图像采集模块和中央处理模块,其中:
驱动位移模块由升降台组成,升降台设置在载物台下面,被测物体放置于载物台上,随升降台做上下运动;
激光扫描模块置于被测物体周围,由三个激光线发射器组成,且激光线发射器沿周向均匀分布,激光面垂直于升降台移动轴,用来对被测物体表面进行扫描;
图像采集模块置于被测物体上方,包括图像采集器和弧形滑动导轨;其中图像采集器与滑动导轨通过滑轮连接;
中央处理模块为多接口计算机,对采集到的图像进行处理运算,以完成物体的三维重构。
3.根据权利要求1所述的一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统,其特征在于图像采集器能够沿着弧形滑动导轨自由运动滑动,且图像采集器与计算机相连,能够在计算机端实时查看图像采集结果,因此当图像采集器在滑动导轨上滑动时,通过实时查看到的图像采集结果选取最优位置进行图像采集。
4.根据权利要求1所述的一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统的实现方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1:硬件设备调整;
1-1.对激光线发射器进行调整,以确保三个激光线发射器处于同一水平面且垂直于升降台移动轴;
1-2.对升降台进行调整,在确保升降台移动轴垂直于激光面的前提下,调整升降台的高度,使激光面的初始位置位于载物台的上表面,即被测物体底端;
1-3.对图像采集模块进行调整,图像采集器能够沿着弧形滑动导轨自由运动滑动,且图像采集器与计算机相连,能够在计算机端实时查看图像采集结果,因此当图像采集器在滑动导轨上滑动时,通过实时查看到的图像采集结果选取最优位置进行图像采集;
步骤2:对被测物体表面轮廓进行图像采集;
在硬件调整完成后,通过计算机来控制图像采集器进行图像拍摄;首先,对被测物体的初始状态进行图像采集,之后控制升降台向下移动,每移动一个固定距离,图像采集器便进行一次图像采集,直至对被测物体从下到上完成一次全采集;
步骤3:图像处理;
步骤4:图像特征点提取;
步骤5:由中央处理模块进行数据计算与三维重构。
5.根据权利要求4所述的一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统的实现方法,其特征在于步骤3具体实现如下:
3-1.图像灰度处理:对拍摄所得的图片,设定一个灰度阈值,对低于灰度阈值的灰度值置零,而高于灰度阈值的灰度值保持不变;
3-2.拍摄的物体轮廓图像为一个闭环曲线,将闭环曲线进行左右分割,对分割后的曲线段分别进行特征点提取。
6.根据权利要求5所述的一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统的实现方法,其特征在于所述的灰度阈值的确定取决于灰度图像中激光线条纹所在处像素的灰度值。
7.根据权利要求5或6所述的一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统的实现方法,其特征在于闭环曲线的分割具体如下:
①对整幅灰度图像从上到下进行扫描,当第一次出现图像灰度值为非零时停止扫描并记录其坐标;如果该像素行只有一个灰度值非零的像素点,则该坐标为最终结果,若当前像素行有多个灰度值非零的像素点,则取其横坐标中点为最终结果;
②继续对灰度图像进行扫描,当最后一次出现图像灰度值非零时停止扫描并记录其坐标;如果该像素行只有一个灰度值非零的像素点,则该坐标为最终结果,若当前像素行有多个灰度值非零的像素点,则取其横坐标中点为最终结果;
③以所得两点的横坐标为分界点,将灰度图像进行分割;
④将分得的两张图片进行灰度填充,即在没有像素点的地方全部填充灰度值为零的像素点。
8.根据权利要求7所述的一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统的实现方法,其特征在于步骤4所述的图像特征点提取,具体实现如下:
4-1.获取激光线条纹各像素点灰度值;
4-2.对每一行像素点灰度值进行加权以获得灰度值加权分布的中心点,即为最终确定的特征点。
9.根据权利要求8所述的一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统的实现方法,其特征在于步骤5所述的由中央处理模块进行数据计算与三维重构,具体实现如下:
5-1.对标定板进行标定,以计算坐标变换中的必要参数,包括:旋转矩阵R,平移矩阵T,图像采集器的有效焦距f以及透镜的畸变系数K1;
5-2.由步骤4得到的特征点坐标(u,v)以及计算出的必要参数R、T、f和K1计算每个特征点所对应的世界坐标(XW,YW,ZW),其计算公式如下:
式中s为一比例因子,ax=f/dX为u轴上尺度因子,或称为u轴上归一化焦距;ay=f/dY,为v轴上尺度因子,或称为v轴上归一化焦距;
5-3.对得到的每一个特征点的三维坐标进行组合,便可计算出每条激光线条纹所对应的世界坐标,将拍摄的所有激光线条纹图按照实验时升降台的运动方式进行拼接,即可得到被测物体整体的三维坐标信息。
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