CN112611320A - 一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法 - Google Patents

一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法 Download PDF

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CN112611320A CN202011313378.9A CN202011313378A CN112611320A CN 112611320 A CN112611320 A CN 112611320A CN 202011313378 A CN202011313378 A CN 202011313378A CN 112611320 A CN112611320 A CN 112611320A
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吴延雪
吴高旭
杨时超
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Abstract

本发明公开了一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法，步骤包括：1)搭建结构光测量系统；2)对整个结构光测量系统进行标定；3)确定m组待生成的结构光条纹图不同的频率；4)生成m组基于梯度光强的投射图像；5)将投射图像通过投射到被测物体表面，采集图像经过被测物体调制后总采集图像；6)计算出总采集图像
Figure DDA0002790545920000011
的梯度光强；7)计算每组采集图像的包裹相位，获得最高频率包裹相位；8)计算出最高频率采集图像的整数条纹级数；9)计算最高频率采集图像对应的绝对相位，进行三维重建；本发明具有简单易操作，实时性强的优点，适用于高速三维重建技术。

Description

一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法
技术领域
本发明属于面结构光三维测量领域，具体涉及一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法。
背景技术
随着现代科技的不断发展，三维测量方法中的重建技术的在各行各业的应用需求不断的增加。该技术的主要思想是通过一定的技术方法获得待测物体的三维形貌信息，重建物体三维模型。近年来三维重建技术在工业检测、医疗、文物恢复等领域得到越来越多的应用。
依据不同的实现形式，三维测量技术根据是否与被测物体接触主要可分为：接触式与非接触式。接触式三维测量技术具有较高精度，但因其需要和被测物体表面接触而具有破坏性。相比于接触式测量，非接触式测量有着无破坏性，高效率，工作距离大等优点。而在众多的非接触式三维测量技术中，基于面结构光的三维视觉重建拥有高精度、操作简单、实时性强等特点，其中多频外差相移技术(Multi-frequency Heterodyne Phase-shiftingTechnology)的面结构光三维重建技术更是受到许多研究者的重视，是视觉重建领域的研究热点。
对于三维测量技术中越来越高的速度要求，多频外差相移技术依然存在一些问题，为了从采集图像中获取被测物体的准确的相位信息，传统的多频外差相移技术通常需要投射一系列不同频率的相移图像计算包裹相位，利用多频外差原理进行相位展开计算，这导致投射的条纹图像增多，采集图像的时间增加，测量过程受到干扰的可能性加大，结构光三维重建的速度也随之降低。大量待投射图像限制了多频外差相移技术在高速、高精度实时结构光三维重建技术中的应用。
发明内容
为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法，包括如下步骤：
1)搭建结构光测量系统。所述结构光测量系统包括工业相机、投影仪、操作终端和被测物体。所述投影仪和工业相机可通信的连接于所述操作终端。所述工业相机和投影仪分别布置在被测物体的前侧。
2)调整工业相机和投影仪的位置，待位置调整完毕后，对整个结构光测量系统进行标定，保存标定参数。
3)在所述操作终端确定m组待生成的结构光条纹图不同的频率为fi，(i＝1,2,...,m)。
4)所述操作终端生成m组基于梯度光强的多频结构光条纹图像，并将m组多频结构光条纹图像记为投射图像
Figure BDA0002790545900000021
j＝1,2。
5)所述操作终端将投射图像
Figure BDA0002790545900000022
通过投影仪分别投射到被测物体表面，并通过工业相机采集图像，获得经过被测物体调制后的m组采集图像，并将m组采集图像记为总采集图像
Figure BDA0002790545900000023
并输出至操作终端。
6)所述操作终端计算出总采集图像
Figure BDA0002790545900000024
的梯度光强Iij'(x,y)。
7)所述操作终端基于总采集图像
Figure BDA0002790545900000025
的梯度光强Iij'(x,y)计算每组采集图像的包裹相位
Figure BDA0002790545900000026
获得最高频率包裹相位
Figure BDA0002790545900000027
8)所述操作终端基于多频外差相位展开方法与步骤7)中计算所得m组采集图像对应于不同频率下的包裹相位
Figure BDA0002790545900000028
计算出最高频率采集图像的整数条纹级数k1。
9)所述操作终端最高频率采集图像对应的整数条纹级数k1和最高频率包裹相位
Figure BDA0002790545900000029
计算最高频率采集图像对应的绝对相位φ1(x,y)，绝对相位φ1(x,y)的计算公式为：
Figure BDA00027905459000000210
10)所述操作终端根据最高频率采集图像的绝对相位φ1(x,y)与步骤2)获得的标定参数计算被测物体表面点的三维坐标数据，完成被测物体三维重建。
进一步，在步骤4)中，单个条纹频率fi对应一组结构光条纹图像。每组结构光条纹图像包含有两幅结构光条纹图像
Figure BDA00027905459000000211
和
Figure BDA00027905459000000212
共需投射2m幅结构光条纹图像，将2m幅结构光条纹图像记为投射图像
Figure BDA00027905459000000213
每一组结构光条纹图像具有如下表达形式：
Figure BDA00027905459000000214
Figure BDA0002790545900000031
式(2)至(3)中，
Figure BDA0002790545900000032
表示单个条纹频率对应的该组中第1幅投射图像中(x,y)点处的灰度值大小。
Figure BDA0002790545900000033
表示单个条纹频率对应的该组中第2幅投射图像中(x,y)点处的灰度值大小。Ap代表图像的直流分量，Bp代表图像的幅值。φi(x,y)为该幅图像中的绝对相位。
进一步，在步骤6)中，单个条纹频率fi所对应的一组采集图像的梯度光强具有如下表达形式：
Ii1'(x,y)＝-Bcsinφi(x,y)dφi (4)
Ii2'(x,y)＝Bccosφi(x,y)dφi (5)
式(4)至(5)中，Iij'(x,y)表示单个条纹频率对应的该组中第j幅采集图像中(x,y)点处的梯度光强值大小。Bc代表采集图像的灰度调制。dφi为采集图像中相位的微分。
进一步，在步骤7)中，单个条纹频率对应的每组采集图像包裹相位计算公式如下：
Figure BDA0002790545900000034
进一步，所述工业相机和投影仪的光轴相交，投影区域相互重叠，且被测物体正好位于工业相机和投影仪的公共视场内。
本发明的技术效果是毋庸置疑的，其相比传统多频外差相移技术的有益效果在于：
1、本发明方法不需要投射一系列不同频率的相移图像，仅有两幅采集图像就可计算得到包裹相位，大幅减少了投射图像数量，采集时间和计算速度都有大幅度提升，测量效率显著提高。
2、本发明方法提高了投射条纹图像的周期数，能够有效提高三维重建的精度，相比传统的多频外差相移方法，可靠性和精度均有所保证。
3、本发明方法在不改变硬件条件下，仅靠算法实现测量效率和测量精度，相比传统多频外差技术，该方法具有简单易操作，实时性强的优点，更适合高速三维重建技术。
附图说明
图1为本发明的基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法的测量系统示意图；
图2为本发明的基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法的流程示意图；
图3为本发明的该基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法所生成的条纹图像示意图。
图中：工业相机1、投影仪2、操作终端3和被测物体4。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
实施例1：
本实施例公开一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法，该方法适用于多种频率外差测量方法，参见图1和图2，具体实现步骤如下：
1)搭建结构光测量系统。所述结构光测量系统包括工业相机1、投影仪2、操作终端3和被测物体4。所述投影仪2和工业相机1可通信的连接于所述操作终端3。所述工业相机1和投影仪2分别布置在被测物体4的前侧。所述工业相机1和投影仪2的光轴相交，投影区域相互重叠，且被测物体4正好位于工业相机1和投影仪2的公共视场内。
2)调整工业相机1和投影仪2的位置，待位置调整完毕后，对整个结构光测量系统进行标定，获得投影仪2-工业相机1系统的三维坐标-相位关系，保存标定参数。
3)在所述操作终端3确定m组正弦光栅条纹图像不同的频率为fi，(i＝1,2,...,m)。在本实施例中选取传统三种条纹频率和基于摩尔序列的外差相位展开方法，确定条纹频率数m＝3。根据相关研究，优选三种不同的外差频率解包裹相位，频率为：f1＝70、f2＝64、f3＝59。则本实施例需采集三组不同频率下的图像，每组图像共有两幅竖直条纹光栅图像。设定每幅待投射图像的宽度为W＝1024，高度为H＝768。
4)依据本实施例设定生成的结构光条纹光栅表达式中的待定参数分别为：
A、B(1)
Figure BDA0002790545900000051
式(1)至(2)中，A为图像的直流分量，B为图像的幅值，φ(x,y)为图像中的绝对相位，p为节距，p＝W/f，代表一个条纹周期内像素点总数。则对应于pi(i＝1,2,...,m)，节距的一组竖直条纹光栅(x,y)处光强的表达式为：
Figure BDA0002790545900000052
Figure BDA0002790545900000053
根据上述步骤3)中预设f1＝70、f2＝64、f3＝59，可对应生成三组条纹光栅图像，每组均包含两幅竖直的条纹图像。对应于本实施例生成的六幅结构光条纹图像，如附图3所示。
5)投影仪2将步骤2中生成的六幅结构光条纹图像投射至被测物体4，同时通过该工业相机2同步采集经物体高度调制后的条纹图像，并将六幅采集图像存储于该控制终端3。
6)计算步骤5)中被采集图像的梯度光强。对应于fi，(i＝1,2,3)频率的一组竖直采集图像(x,y)处梯度光强的表达式为：
I1'(x,y)＝-Bcsinφi(x,y)dφi (5)
I2'(x,y)＝Bccosφi(x,y)dφi (6)
式(5)至(6)中，Bc代表竖直采集图像的灰度调制，dφi为竖直采集图像中相位的微分。根据上述该步骤3中预设的三种条纹频率，共得到三组采集图像的梯度光强值。
7)计算步骤6)中每组竖直采集图像的梯度光强对应的包裹相位。本实施例所得各组采集图像的梯度光强值为：
对应f1的一组竖直采集图像的梯度光强值：I11'、I12'；对应f2的一组竖直采集图像的梯度光强值：I21'、I22'；对应f2的一组竖直采集图像的梯度光强值：I31'、I32'；
根据上述假设可解出各组采集图像的包裹相位：
对应f1的一组竖直采集图像的包裹相位为：
Figure BDA0002790545900000061
对应f2的一组竖直采集图像的包裹相位为：
Figure BDA0002790545900000062
对应f2的一组竖直采集图像的包裹相位为：
Figure BDA0002790545900000063
8)依据步骤7)解出的各组竖直采集图像对应的包裹相位，通过基于摩尔序列的外差相位展开算法得到最高频率f1＝70对应的该组竖直采集图像的相位级数整数部分，即计算条纹级数k1；
9)依据步骤8)中获得的整数条纹级数k1和步骤7)中获得的最高频率包裹相位
Figure BDA0002790545900000064
计算最高频率对应的该组竖直采集图像的绝对相位φ1(x,y)，其对应的计算公式为：
Figure BDA0002790545900000065
10)根据步骤9)中获得的最高频率采集图像的绝对相位信息与预先标定得到的投影仪-相机系统的三维坐标-相位关系计算待测物体表面点的三维坐标数据，完成待测物体三维重建。
本实施例提供的一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法，通过生成一组基于梯度光强的多频面结构光条纹图像，用投影仪2将不同频率的投射图像投射到被测物体4上。首先计算被采集图像的梯度光强，接着通过梯度光强得到包裹相位信息。再根据多频外差的相位展开原理进行绝对相位的求解。减少了投射图像张数，增加了条纹图像的周期数，提高了三维重建的速度和精度。
实施例2：
本实施例提供一种较为基础的实现方式，一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法，该方法适用于多种频率外差测量方法，参见图1和图2，包括如下步骤：
1)搭建结构光测量系统。所述结构光测量系统包括工业相机1、投影仪2、操作终端3和被测物体4。所述投影仪2和工业相机1可通信的连接于所述操作终端3。所述工业相机1和投影仪2分别布置在被测物体4的前侧。
2)调整工业相机1和投影仪2的位置，待位置调整完毕后，对整个结构光测量系统进行标定，获得投影仪2-工业相机1系统的三维坐标-相位关系，保存标定参数。
3)在所述操作终端3确定m组待生成的结构光条纹图不同的频率为fi，(i＝1,2,...,m)。
4)所述操作终端3根据步骤3)确定的m个条纹频率生成m组基于梯度光强的多频结构光条纹图像，并将m组多频结构光条纹图像记为投射图像
Figure BDA0002790545900000071
j＝1,2。
5)所述操作终端3将投射图像
Figure BDA0002790545900000072
通过投影仪2分别投射到被测物体4表面，并通过工业相机1采集图像，获得经过被测物体4调制后的m组采集图像，并将m组采集图像记为总采集图像
Figure BDA0002790545900000073
并输出至操作终端3，每组待投射结构光条纹图像对应的均与工业相机1采集的一组采集图像对应。
6)所述操作终端3计算出总采集图像
Figure BDA0002790545900000074
的梯度光强Iij'(x,y)。
7)所述操作终端3基于总采集图像
Figure BDA0002790545900000075
的梯度光强Iij'(x,y)计算每组采集图像的包裹相位
Figure BDA0002790545900000076
获得最高频率包裹相位
Figure BDA0002790545900000077
因此，对m组采集图像分别求解包裹相位，共得到m组对应于不同频率下的包裹相位计算结果。
8)所述操作终端3基于多频外差相位展开方法与步骤7)中计算所得m组采集图像对应于不同频率下的包裹相位
Figure BDA0002790545900000078
计算出最高频率采集图像的相位级数整数部分，即计算整数条纹级数k1。
根据外差原理，两个高频率的条纹图像可以合成低频率的外差条纹图像。m个不同频率的采集图像，经过多级外差运算合成的最后一级外差条纹图像的节距(一个条纹周期T包含的像素点的个数)覆盖图像全场，即最后一级合成外差条纹图像的频率为1。
9)所述操作终端3最高频率采集图像对应的整数条纹级数k1和最高频率包裹相位
Figure BDA0002790545900000081
计算最高频率采集图像对应的绝对相位φ1(x,y)，绝对相位φ1(x,y)的计算公式为：
Figure BDA0002790545900000082
10)所述操作终端3根据最高频率采集图像的绝对相位φ1(x,y)与步骤2)获得的标定参数，标定得到的投影仪-相机系统的三维坐标-相位关系计算被测物体4表面点的三维坐标数据，完成被测物体4三维重建。
实施例3：
本实施例主要步骤同实施例2，进一步，在步骤4)中，单个条纹频率fi对应一组结构光条纹图像。每组结构光条纹图像包含有两幅结构光条纹图像
Figure BDA0002790545900000083
和
Figure BDA0002790545900000084
共需投射2m幅结构光条纹图像，将2m幅结构光条纹图像记为投射图像
Figure BDA0002790545900000085
每一组结构光条纹图像具有如下表达形式：
Figure BDA0002790545900000086
Figure BDA0002790545900000087
式(2)至(3)中，
Figure BDA0002790545900000088
表示单个条纹频率对应的该组中第1幅投射图像中(x,y)点处的灰度值大小。
Figure BDA0002790545900000089
表示单个条纹频率对应的该组中第2幅投射图像中(x,y)点处的灰度值大小。Ap代表图像的直流分量，Bp代表图像的幅值。φi(x,y)为该幅图像中的绝对相位。
实施例4：
本实施例主要步骤同实施例3，进一步，在步骤6)中，单个条纹频率fi所对应的一组采集图像的梯度光强具有如下表达形式：
Ii1'(x,y)＝-Bcsinφi(x,y)dφi (4)
Ii2'(x,y)＝Bccosφi(x,y)dφi (5)
式(4)至(5)中，Iij'(x,y)表示单个条纹频率对应的该组中第j幅采集图像中(x,y)点处的梯度光强值大小。Bc代表采集图像的灰度调制。dφi为采集图像中相位的微分。
实施例5：
本实施例主要步骤同实施例4，进一步，在步骤7)中，单个条纹频率对应的每组采集图像包裹相位计算公式如下：
Figure BDA0002790545900000091
实施例6：
本实施例主要步骤同实施例2，进一步，所述工业相机1和投影仪2的光轴相交，投影区域相互重叠，且被测物体4正好位于工业相机1和投影仪2的公共视场内。

Claims (5)

1.一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)搭建结构光测量系统；所述结构光测量系统包括所述工业相机(1)、投影仪(2)、操作终端(3)和被测物体(4)；所述投影仪(2)和工业相机(1)可通信的连接于所述操作终端(3)；所述工业相机(1)和投影仪(2)分别布置在被测物体(4)的前侧；
2)调整工业相机(1)和投影仪(2)的位置，待位置调整完毕后，对整个结构光测量系统进行标定，保存标定参数；
3)在所述操作终端(3)确定m组待生成的结构光条纹图不同的频率为fi，(i＝1,2,...,m)；
4)所述操作终端(3)生成m组基于梯度光强的多频结构光条纹图像，并将m组多频结构光条纹图像记为投射图像
Figure FDA0002790545890000011
5)所述操作终端(3)将投射图像
Figure FDA0002790545890000012
通过投影仪(2)分别投射到被测物体(4)表面，并通过工业相机(1)采集图像，获得经过被测物体(4)调制后的m组采集图像，并将m组采集图像记为总采集图像
Figure FDA0002790545890000013
并输出至操作终端(3)；
6)所述操作终端(3)计算出总采集图像
Figure FDA0002790545890000014
的梯度光强Iij'(x,y)。
7)所述操作终端(3)基于总采集图像
Figure FDA0002790545890000015
的梯度光强Iij'(x,y)计算每组采集图像的包裹相位
Figure FDA0002790545890000016
获得最高频率包裹相位
Figure FDA0002790545890000017
8)所述操作终端(3)基于多频外差相位展开方法与步骤7)中计算所得m组采集图像对应于不同频率下的包裹相位
Figure FDA0002790545890000018
计算出最高频率采集图像的整数条纹级数k1；
9)所述操作终端(3)最高频率采集图像对应的整数条纹级数k1和最高频率包裹相位
Figure FDA0002790545890000019
计算最高频率采集图像对应的绝对相位φ1(x,y)，绝对相位φ1(x,y)的计算公式为：
Figure FDA00027905458900000110
10)所述操作终端(3)根据最高频率采集图像的绝对相位φ1(x,y)与步骤2)获得的标定参数计算被测物体(4)表面点的三维坐标数据，完成被测物体(4)三维重建。
2.根据权利要求2所述的一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法，其特征在于，在步骤4)中，单个条纹频率fi对应一组结构光条纹图像；每组结构光条纹图像包含有两幅结构光条纹图像
Figure FDA0002790545890000021
和
Figure FDA0002790545890000022
共需投射2m幅结构光条纹图像，将2m幅结构光条纹图像记为投射图像
Figure FDA0002790545890000023
每一组结构光条纹图像具有如下表达形式：
Figure FDA0002790545890000024
Figure FDA0002790545890000025
式(2)至(3)中，
Figure FDA0002790545890000026
表示单个条纹频率对应的该组中第1幅投射图像中(x,y)点处的灰度值大小；
Figure FDA0002790545890000027
表示单个条纹频率对应的该组中第2幅投射图像中(x,y)点处的灰度值大小；Ap代表图像的直流分量，Bp代表图像的幅值；φi(x,y)为该幅图像中的绝对相位。
3.根据权利要求2所述的一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法，其特征在于，在步骤6)中，单个条纹频率fi所对应的一组采集图像的梯度光强具有如下表达形式：
Ii1'(x,y)＝-Bcsinφi(x,y)dφi (4)
Ii2'(x,y)＝Bccosφi(x,y)dφi (5)
式(4)至(5)中，Iij'(x,y)表示单个条纹频率对应的该组中第j幅采集图像中(x,y)点处的梯度光强值大小；Bc代表采集图像的灰度调制；dφi为采集图像中相位的微分；。
4.根据权利要求3所述的一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法，其特征在于，在步骤7)中，单个条纹频率对应的每组采集图像包裹相位计算公式如下：
Figure FDA0002790545890000028
5.根据权利要求1所述的一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法，其特征在于：所述工业相机(1)和投影仪(2)的光轴相交，投影区域相互重叠，且被测物体(4)正好位于工业相机(1)和投影仪(2)的公共视场内。
CN202011313378.9A 2020-11-21 2020-11-21 一种基于梯度光强的多频外差面结构光三维重建方法 Pending CN112611320A (zh)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113658321A (zh) * 2021-07-26 2021-11-16 浙江大华技术股份有限公司 三维重建方法、系统及相关设备

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