CN110595388A - 一种基于双目视觉的高动态实时三维测量方法 - Google Patents

一种基于双目视觉的高动态实时三维测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于双目视觉的高动态实时三维测量方法，以离焦投影为基础，通过外部信号精确地控制相机和投影仪，在一个投影周期内获得两幅不同曝光值的图像；然后通过图像融合算法获得高动态图像；最后配合相位解算算法来计算得到三维数据。本发明在一个投影周期内采集两幅不同亮度的图像，避免了测量过程中人为调整相机曝光的操作，提高了测量效率；三维重构方法简单，易于实现和移植。

Description

一种基于双目视觉的高动态实时三维测量方法
技术领域
本发明属于光学测量技术领域，特别是一种基于双目视觉的高动态实时三维测量方法。
背景技术
条纹投影轮廓术是一种成熟的三维测量技术，由于其高精度、非接触等优点，被广泛应用于制造业、计算机视觉、数字娱乐等各个领域。一个典型的条纹投影系统通常由投影仪和相机组成：投影仪将编码图案投射到被测物体上；摄像机用于采集由被测物体反射后的图像。由于相机的动态范围有限，在测量高动态范围的物体时会出现以下两种情况：高反射率区域会造成图像饱和；低反射率区域会导致图像信噪比过低。以上两种情况都会造成非常大的测量误差。目前，针对由高动态范围引起的测量误差有两种解决方法，分别是基于设备的方法和基于算法的方法。
基于设备来解决高光动态范围的方法主要依赖于调节相机的曝光值(Zhang S,Yau S T.High dynamic range scanning technique[J].Proc Spie,2009,7066(3):033604.)或者投影仪的投影光强(Waddington C,Kofman J.Saturation avoidance byadaptive fringe projection in phase-shifting 3D surface-shape measurement[C]International Symposium on Optomechatronic Technologies.IEEE,2010.)。当测量高反射率区域的时候，可以缩短相机曝光或者降低投影仪投影光强；反之，在测量低反射率区域时，可以延长相机曝光或者提高投影仪光强。这种方法可以在很好地解决高动态问题，但是由于该方法需要在测量过程中多次调整系统硬件参数，无法对高动态的物体进行实时测量。
基于算法来解决高动态的方法主要依赖于数学计算。若采用相移轮廓术进行测量，根据相移算法原理，对于图像上的一个像素点，只要其对应的不饱和图像大于等于三幅时，就可以求得其精确的相位值(Hu,Eryi,Yuming He,andWeiping Wu."Further study ofthe phase-recovering algorithm for saturated fringe patterns with a largersaturation coefficient in the projection grating phase-shiftingprofilometry."Optik-International Journal for Light and Electron Optics121.14(2010):1290-1294.)。这种方法可以有效地抑制图像饱和引起的相位误差，但是在测量反射率比较高的物体时往往需要很大的相移步数才能满足计算条件。因此在实际测量中，该方法不得不投影很多光栅图像来保证测量的准确性，这就极大地限制了测量速度。此外，该方法的相位计算非常复杂，不利于实时测量。
综上，现有的基于条纹投影轮廓术的高动态方法很难做到实时测量，而基于条纹投影轮廓术的实时测量方法的动态范围往往又很低。因此，在低硬件成本的条件下实现高动态范围物体的实时测量成为条纹投影轮廓术的一个技术难题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于双目系统的高动态实时三维测量方法，实现高动态范围物体的实时三维测量。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于双目视觉的高动态实时三维测量方法，步骤如下：
步骤一，搭建高动态三维实时测量系统，对系统中的相机和投影仪进行标定；
步骤二，利用FPGA开发板给出的触发信号控制投影仪和相机工作，使相机在一个投影周期内采集两幅不同亮度的光栅条纹图像；
步骤三，将步骤二中采集的不同亮度的光栅条纹图像进行图像融合，得到高动态光栅条纹图像；
步骤四，根据步骤三中融合得到的高动态光栅条纹图像计算绝对相位；
步骤五，根据步骤一的标定系数和步骤四的绝对相位计算得到被测物体的三维数据。
本发明与现有技术相比，其显著优点：(1)由于使用了双目系统，相比于单目系统，无需投影基频条纹图像，减少了投影图像数目，结合离焦投影技术可以极大地提高测量速度；(2)在测量过程中无需调整相机曝光时间就能获得高动态条纹图像，在减小了测量过程中的人工干预同时，避免了图像数据冗余，提高了测量效率；(3)利用提出的新混合包裹解相位方法，提高了绝对相位计算的可靠性和精度，相比于传统双目算法，本发明的三维重构方法计算简单、易于实现和移植等优点。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1为本发明基于双目系统的高动态实时三维测量方法流程示意图。
图2为本发明专利的系统结构示意图。
图3为本发明实施例中相机和投影仪工作的时序图。
图4为本发明实施例中立体相位解包裹的示意图。
图5为本发明实施例中使用的测量对象及其场景图像，测量对象为图像中的具有局部高光的金属工件。
图6为本发明实施例中对图3所示的测量对象拍摄的高频光栅图像。
图7为本发明实施例获得的三维重建图像对比图。
具体实施方式
结合图1，本发明基于光强响应函数的高动态实时三维测量方法，步骤如下。
步骤一，搭建测量系统，整个测量系统包含两台黑白相机，型号为Basler acA640-750um；一台彩色投影仪，型号为TI LightCrafter 4500；一块FPGA开发板，型号为ZirconA4。搭建系统时，两个黑白相机架被分别架设在投影仪的两侧。这样的位置关系可以使双相机有较大的视差，易于计算相机间的立体匹配关系。FPGA开发板在投影仪和相机的后面，提供触发信号，控制投影仪投影光栅条纹图像和相机进行图像采集，三片线性偏振片以及一台台式计算机。其中三片偏振片分别架设在两个黑白相机和投影仪镜头前，主要是为了消除被测物体的镜面反射。为了提高测量速度，使用离焦投影技术(S.Lei,and S.Zhang."Flexible 3-D shape measurement using projector defocusing."OpticsLetters34.20(2009):3080-3082.)使一位条纹图像达到八位条纹图像的效果。将投影仪离焦后，需要对整个系统进行标定：对于两个黑白相机，采用张正友标定算法(Z.Zhang,“Aflexible new technique for camera calibration.”IEEE Transactions on patternanalysis andmachine intelligence.22(11),1330-1334(2000).)来进行标定；对于投影仪，其本质是一个逆相机，可以使用张松的方法(S.Zhang,and Peisen S.Huang."Novelmethod for structured light system calibration."Optical Engineering45.8(2006):083601-083601.)来进行标定。
步骤二，利用现场可编程门阵列(FPGA)开发板控制相机和投影仪，使得相机在一个投影周期内采集两幅不同亮度的图像。投影仪和相机都是根据触发信号来工作的，FPGA开发板给投影仪投影触发信号来控制投影仪投影光栅条纹图像。投影仪投影一幅投影光栅条纹图像的时间被称为一个投影周期。在一个投影周期内，FPGA开发板先后给相机两个触发信号，来控制相机进行两次图像采集。第一次采集的图像对应的相机曝光在投影仪曝光时间内；第二次采集的图像对应的相机曝光一半在投影仪曝光时间内，另一半在投影仪消隐时间内。由于图像亮度正比于曝光时间，因此第一次采集的图像亮度是第二次采集的图像亮度的两倍。在测量低反射率区域的时候用第一次采集的图像保证信噪比，在测量高反射率区域的时候用第二次采集的图像避免图像饱和。具体过程如下：首先利用Verilog语言编程控制FPGA开发板，令FPGA开发板给出两个触发信号：其中一个触发信号T1控制投影仪投影图像；另一个触发信号T4控制两个相机采图。具体的时序图如图3所示。投影仪由上升沿信号T1触发，由于投影仪没有触发延迟，因此投影周期T2就等于T1。为了保证投影仪的稳定工作，投影仪的消隐时间T3取值为T2的三分之一。不同于投影仪，相机由下降沿信号T4触发，T4的下降沿到来时间和T2的上升沿到来时间重合。在一个投影周期(T2+T3)内，FPGA开发板先后给出两个相机触发信号，相机相应地采集两次图像。左相机第一次采集图像的相机曝光时间T5在投影仪的曝光时间T2内；第二次采集图像的相机曝光时间T6一半在投影仪的曝光时间T2内，另一半曝光时间T7在投影仪的消隐时间T3内。同样地，右相机第一次采集图像的相机曝光时间T8在投影仪的曝光时间T2内；第二次采集图像的相机曝光时间T9一半在投影仪的曝光时间T2内，另一半曝光时间T10在投影仪的消隐时间T3内。由于相机采集的图像亮度正比于其对应的投影仪曝光时间，因此可以在一个投影周期内分别获得左、右相机的两幅不同亮度图像。
步骤三，采集光栅条纹图像进行图像融合，得到高动态光栅条纹图像。具体如下：一共需要投影三幅不同的图像，分别是两幅高频正弦光栅条纹图像I1、I3和一幅白图像I2，表示为：
I1(x,y)＝A+Bcos[φ1(x,y)],
I2(x,y)＝A+B,
I3(x,y)＝A+Bcos[φ2(x,y)],
A＝B,
其中(x,y)为相机像素坐标，A为背景图像，B为调制度图像，φ1和φ2为待计算的相位(φ1＞φ2)。根据步骤二，对左、右任一相机均可以得到两组不同亮度的图像。第一组图像的相机曝光时间为T5，图像亮度比较大，表示为IH1、IH2和IH3；第二组图像的相机曝光时间为T6和T7，图像亮度比较小，表示为IL1、IL2和IL3。当被测物体的反射率比较低时，用第一组图像IH1、IH2和IH3来提高信噪比；当被测物体的反射率比较高时，用第二组图像IL1、IL2和IL3来避免图像饱和。关于反射率的高、低解释如下：投影仪将灰度值为254的图像投影到被测物体上，相机同步拍摄得到一幅图像。图像灰度值等于254所对应的被测物体的反射率f即认为是1(254*1＝254)；图像灰度值大于254(过曝)所对应的被测物体的反射率f即认为是大于1(254*f>254)；图像灰度值小于254所对应的被测物体的反射率f即认为是小于1(254*f<254)。对于反射率大于1的物体，使用第二次采集的图像来避免过曝现象的发生；对于反射率小于等于1的物体，则使用第一次采集的图像来提高信噪比，保证测量的精度。用IH1-IH3和IL1-IL3融合得到的高动态融合图像If1、If2和If3可表示为：
其中IH1-IH3是高亮度图像，IL1-IL3是低亮度图像，max()为找出最大数值的函数。
步骤四，根据融合得到的高动态光栅条纹图像计算绝对相位。由于采用了离焦投影的技术，导致所用的光栅条纹频率必须要很高。而过高的条纹频率使双目立体解包裹结果带来误差。为了避免这一情况，本发明方法提出一种新混合相位解包裹方法。混合相位解包裹法包含了改进的傅里叶法、外差法和立体法。由于傅里叶法需要的条纹图像张数最小，首先使用它来获得高频包裹相位。得到的包裹相位由于频率过高，对双目系统来说会出现相位歧义，造成一定的计算误差，因此需要利用外差法降低频率，得到高精度的低频包裹相位。在得到低频包裹相位后，结合立体法中的深度约束和左右一致性检验计算得到绝对相位。具体如下：先使用傅里叶变换轮廓术来获得步骤三中得到的If1和If3的包裹相位。由于傅里叶变换在测量表面有突变的物体时会造成零频和高频的频谱混叠，因此在傅立叶变换前要先减去步骤二中的白图像If2，得到去除零频和高频噪声的图像Id1和Id2：
对Id1和Id2进行傅里叶变换，带通滤波之后可以得到傅里叶变换后的图像IF1和IF2：
其中B为步骤三中的调制度图像，是对应于IF1的实部和虚部，是对应于IF2的实部和虚部。然后可以求得步骤三中待计算的相位φ1和φ2
其中arctan()是反正切函数，Im()是求实部的函数，Re()是求虚部的函数。由于离焦技术所需的正弦光栅频率比较高，在双目系统中直接用来计算的话会造成相位误差。因此需要先使用外差法降低包裹相位频率(Y.Cheng,and J.C.Wyant."Two-wavelengthphase shifting interferometry."Applied Optics 23.24(1985):4539.)。经由外差法获得的合成相位φsyn(x,y)及合成波长λsyn可以表示为
φsyn(x,y)＝φ1(x,y)-φ2(x,y)，
其中λ1和λ2分别对应于步骤三中高动态图像If1和If3的正弦光栅波长。由于合成相位φsyn(x,y)的信噪比比较低，因此只把φsyn(x,y)用作参考相位，真正用于计算三维形貌的相位φ(x,y)可用双频法(J.M Huntley and H.Saldner."Temporal phase-unwrappingalgorithm for automated interferogram analysis."Applied Optics32.17(1993):3047.)来求得：
其中Round()为求取最近整数。
由于使用了两个黑白相机，分别可以得到左相机包裹相位φL和右相机包裹相位φR。选择左相机作为三维计算的主相机，将右相机作为求解绝对相位的辅助相机，左相机的绝对相位ΦL可表示为
其中(xL,yL)是左相机的相机坐标，φL(xL,yL)是利用双频法求得的左相机的包裹相位，kL是左相机的条纹级次，R是投影仪的横向分辨率，λsynL是左相机融合图像的合成波长。由于不知道确切的条纹级次，需要将所有可能的kL均带入到上式中，然后可以得到个绝对相位ΦL(xL,yL)。根据步骤一得到的标定参数，可以得到左相机对应的世界坐标系下的个候选点Zwk(xL,yL)。如图4所示，由于被测物体的活动范围有限，可以估计出被测物体的世界坐标下的最小深度Zmin和最大深度Zmax。由于只需要计算(Zmin,Zmax)范围内的候选点，相比于单目系统，双目系统可以极大地减小计算量。考虑到系统误差，需要用左右一致性检验进一步消除错误点。然后根据步骤一中右相机和投影仪的标定参数，将剩下的候选点映射到右相机平面上，得到个右相机像素坐标(xRk,yRk)。将每个(xRk,yRk)所对应的右相机包裹相位φR(xRk,yRk)和左相机的包裹相位φL(xL,yL)相减，如下式所示：
Δφk＝φL(xL,yL)-φR(xRk,yRk),
最小的Δφk所对应的k就是所需求的左相机的条纹级次，据此可以求得左相机的绝对相位：
ΦL(xL,yL)＝φL(xL,yL)+k·2π。
步骤五，根据步骤一的标定系数和步骤四的绝对相位计算得到被测物体的三维数据，具体如下：
Xw(xL,yL)＝EX(xL,yL)Zw(xL,yL)+FX(xL,yL),
Yw(xL,yL)＝EY(xL,yL)Zw(xL,yL)+FY(xL,yL),
其中xP(xL,yL)是左相机对应的投影仪横坐标，ΦL(xL,yL)是步骤四中求得的左相机的绝对相位，R是投影仪的横向分辨率，N是步骤三中高动态图像If1的条纹个数，MZ(xL,yL)、NZ(xL,yL)、C(xL,yL)、EX(xL,yL)、FX(xL,yL)、EY(xL,yL)、FY(xL,yL)是步骤一得到的标定参数；[Xw(xL,yL),Yw(xL,yL),Zw(xL,yL)]就是所求的世界坐标。最后使用刘凯的方法(K.Liu,“Dual-frequency pattern scheme for high-speed 3-D shape measurement.”Opticsexpress.18(5):5229-5244(2010).)来恢复被测物体的三维形貌。
本实施例中，被测对象如图5所示为一个表面有高光反射的金属工件。本实施例中：T1＝T2＝9000μs，T3＝3000μs，T4＝20.5μs，T5＝4000μs，T6＝T7＝2000μs。因此，重构速度为
这个速度基本满足了实时测量的要求。
在图6中，(a)为传统方法得到的第一幅高频光栅图像，(b)为传统方法得到的白图像，(c)为传统方法得到的第二幅高频光栅图像，(d)为本方法的第一幅高频光栅图像，(e)为本方法的白图像，(f)为本方法的第二幅高频光栅图像。使用传统方法采集得到的高频相移光栅如图6中(a)-(c)所示，可以看出存在很多的饱和像素点。在图7中，(a)为使用传统方法重建获得的三维图像，(b)为(a)的局部放大图像，其中(c)为使用本发明方法重建获得的三维图像，(d)为(c)的局部放大图像。这导致重构的三维结果有很大的误差，如图7中(a)-(b)所示。如图6中(d)-(f)所示，使用本发明方法得到的高频相移光栅图不仅消除了饱和像素点，而且保证了暗区域的信噪比。从图7中(c)-(d)可以看出，利用本发明方法能够正确测量出高动态范围物体的三维形貌。

Claims (7)

1.一种基于双目视觉的高动态实时三维测量方法，其特征在于步骤如下：
步骤一，搭建高动态三维实时测量系统，对系统中的相机和投影仪进行标定；
步骤二，利用FPGA开发板给出的触发信号控制投影仪和相机工作，使相机在一个投影周期内采集两幅不同亮度的光栅条纹图像；
步骤三，将步骤二中采集的不同亮度的光栅条纹图像进行图像融合，得到高动态光栅条纹图像；
步骤四，根据步骤三中融合得到的高动态光栅条纹图像计算绝对相位；
步骤五，根据步骤一的标定系数和步骤四的绝对相位计算得到被测物体的三维数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于高动态三维实时测量系统包含两台黑白相机、一台投影仪、一块FPGA开发板、三片偏振片和一台计算机，搭建系统时，两个黑白相机架被分别架设在投影仪的两侧；FPGA开发板在投影仪和相机的后面，提供触发信号，控制投影仪投影光栅条纹图像和相机进行图像采集，三片偏振片分别架设在投影仪和双相机的镜头前方；系统搭建完毕后，将投影仪进行离焦，离焦后使一位光栅图像达到八位光栅图像的效果；相机的标定采用张正友的标定方法，投影仪的标定采用张松的标定方法。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤二中，投影仪和相机都是根据触发信号来工作的，FPGA开发板给投影仪投影触发信号来控制投影仪投影光栅条纹图像，投影仪投影一幅投影光栅条纹图像的时间被称为一个投影周期；在一个投影周期内，FPGA开发板先后给相机两个触发信号，来控制相机进行两次图像采集：第一次采集的图像对应的相机曝光在投影仪曝光时间内；第二次采集的图像对应的相机曝光一半在投影仪曝光时间内，另一半在投影仪消隐时间内；在测量低反射率区域的时候用第一次采集的图像保证信噪比，在测量高反射率区域的时候用第二次采集的图像避免图像饱和。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于具体步骤为：首先利用Verilog语言编程控制FPGA开发板，令FPGA开发板给出两个触发信号：其中一个触发信号T1控制投影仪投影图像；另一个触发信号T4控制两个相机采图；投影仪由上升沿信号T1触发，由于投影仪没有触发延迟，因此投影周期T2就等于T1；为了保证投影仪的稳定工作，投影仪的消隐时间T3取值为T2的三分之一；不同于投影仪，相机由下降沿信号T4触发，T4的下降沿到来时间和T2的上升沿到来时间重合；在一个投影周期(T2+T3)内，FPGA开发板先后给出两个相机触发信号，相机相应地采集两次图像；左相机第一次采集图像的相机曝光时间T5在投影仪的曝光时间T2内；第二次采集图像的相机曝光时间T6一半在投影仪的曝光时间T2内，另一半曝光时间T7在投影仪的消隐时间T3内；同样地，右相机第一次采集图像的相机曝光时间T8在投影仪的曝光时间T2内；第二次采集图像的相机曝光时间T9一半在投影仪的曝光时间T2内，另一半曝光时间T10在投影仪的消隐时间T3内。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤三中，一共需要投影三幅不同的图像，两幅高频光栅条纹图像I1、I3和一幅白图像I2，分别表示为：
I1(x,y)＝A+B cos[φ1(x,y)],
I2(x,y)＝A+B,
I3(x,y)＝A+B cos[φ2(x,y)],
A＝B,
其中(x,y)为相机像素坐标，A为背景图像，B为调制度图像，φ1和φ2为待计算的相位(φ1＞φ2)，高动态融合图像If1-If3表示为：
其中IH1-IH3是高亮度图像，IL1-IL3是低亮度图像，max()为找出最大数值的函数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤四中，先使用傅里叶变换轮廓术来获得步骤三中得到的If1和If3的包裹相位，在傅立叶变换前要先减去步骤二中的白图像If2，得到去除零频和高频噪声的图像Id1和Id2：
对Id1和Id2进行傅里叶变换，带通滤波之后得到傅里叶变换后的图像IF1和IF2：
其中B为步骤三中的调制度图像，是对应于IF1的实部和虚部，是对应于IF2的实部和虚部，然后求得步骤三中待计算的相位φ1和φ2
其中arctan()是反正切函数，Im()是求实部的函数，Re()是求虚部的函数；经由外差法获得的合成相位φsyn(x,y)及合成波长λsyn表示为
φsyn(x,y)＝φ1(x,y)-φ2(x,y)，
其中λ1和λ2分别对应于步骤三中高动态图像If1和If3的正弦光栅波长，用双频法计算三维形貌的相位φ(x,y)，求得：
其中Round()为求取最近整数；
由于使用了两个黑白相机，分别得到左相机包裹相位φL和右相机包裹相位φR，选择左相机作为三维计算的主相机，将右相机作为求解绝对相位的辅助相机，左相机的绝对相位ΦL表示为
其中(xL,yL)是左相机的相机坐标，φL(xL,yL)是利用双频法求得的左相机的包裹相位，kL是左相机的条纹级次，R是投影仪的横向分辨率，λsynL是左相机融合图像的合成波长；将所有可能的kL均带入到上式中，然后可以得到个绝对相位ΦL(xL,yL)；根据步骤一得到的标定参数，得到左相机对应的世界坐标系下的个候选点Zwk(xL,yL)；然后根据步骤一中右相机和投影仪的标定参数，将剩下的候选点映射到右相机平面上，得到个右相机像素坐标(xRk,yRk)；将每个(xRk,yRk)所对应的右相机包裹相位φR(xRk,yRk)和左相机的包裹相位φL(xL,yL)相减，如下式所示：
Δφk＝φL(xL,yL)-φR(xRk,yRk)
最小的Δφk所对应的k就是所需求的左相机的条纹级次，据此求得左相机的绝对相位：
ΦL(xL,yL)＝φL(xL,yL)+k·2π。
7.根据权利要求1所述的一种基于光强响应函数的高动态范围三维测量方法其特征在于步骤五中，根据步骤一的标定系数和步骤四的绝对相位计算得到被测物体的三维数据，具体如下：
Xw(xL,yL)＝EX(xL,yL)Zw(xL,yL)+FX(xL,yL),
Yw(xL,yL)＝EY(xL,yL)Zw(xL,yL)+FY(xL,yL),
其中xP(xL,yL)是左相机对应的投影仪横坐标，ΦL(xL,yL)是步骤四中求得的左相机的绝对相位，R是投影仪的横向分辨率，N是步骤三中高动态图像If1的条纹个数，MZ(xL,yL)、NZ(xL,yL)、C(xL,yL)、EX(xL,yL)、FX(xL,yL)、EY(xL,yL)、FY(xL,yL)是步骤一得到的标定参数；[Xw(xL,yL),Yw(xL,yL),Zw(xL,yL)]就是所求的世界坐标，最后使用刘凯的方法来恢复被测物体的三维形貌。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111879257A (zh) * 2020-07-21 2020-11-03 南昌航空大学 一种基于傅里叶变换轮廓术的高动态范围实时三维测量方法
CN113551617A (zh) * 2021-06-30 2021-10-26 南京理工大学 基于条纹投影的双目双频互补三维面型测量方法
WO2021238214A1 (zh) * 2020-05-24 2021-12-02 奥比中光科技集团股份有限公司 一种三维测量系统、方法及计算机设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070023716A1 (en) * 2005-07-26 2007-02-01 Icos Vision Systems N.V. Apparatus for three dimensional measuring on an electronic component
CN103985157A (zh) * 2014-05-30 2014-08-13 深圳先进技术研究院 一种结构光三维扫描方法及系统
CN107976157A (zh) * 2017-12-26 2018-05-01 天远三维（天津）科技有限公司 一种于获取物体表面三维形貌的无线手持式三维扫描设备
CN108195313A (zh) * 2017-12-29 2018-06-22 南京理工大学 一种基于光强响应函数的高动态范围三维测量方法
CN110146036A (zh) * 2019-06-05 2019-08-20 深度计算(长沙)信息技术有限公司 一种基于光栅投影和双目偏振相机的三维测量方法与系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070023716A1 (en) * 2005-07-26 2007-02-01 Icos Vision Systems N.V. Apparatus for three dimensional measuring on an electronic component
CN103985157A (zh) * 2014-05-30 2014-08-13 深圳先进技术研究院 一种结构光三维扫描方法及系统
CN107976157A (zh) * 2017-12-26 2018-05-01 天远三维（天津）科技有限公司 一种于获取物体表面三维形貌的无线手持式三维扫描设备
CN108195313A (zh) * 2017-12-29 2018-06-22 南京理工大学 一种基于光强响应函数的高动态范围三维测量方法
CN110146036A (zh) * 2019-06-05 2019-08-20 深度计算(长沙)信息技术有限公司 一种基于光栅投影和双目偏振相机的三维测量方法与系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
林义闽: "用于弱纹理场景三维重建的机器人视觉系统", 《光学精密工程》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021238214A1 (zh) * 2020-05-24 2021-12-02 奥比中光科技集团股份有限公司 一种三维测量系统、方法及计算机设备
CN111879257A (zh) * 2020-07-21 2020-11-03 南昌航空大学 一种基于傅里叶变换轮廓术的高动态范围实时三维测量方法
CN113551617A (zh) * 2021-06-30 2021-10-26 南京理工大学 基于条纹投影的双目双频互补三维面型测量方法
CN113551617B (zh) * 2021-06-30 2023-03-31 南京理工大学 基于条纹投影的双目双频互补三维面型测量方法

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