CN112697737B - 一种凝视型高光谱形貌四维系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种凝视型高光谱形貌四维系统，包括线性分光模组、凝视型高光谱分光模组、结构光三维重建模组、信号处理单元；线性分光模组将前置成像镜头中所成的像分为两个通道，分别进入凝视型高光谱分光模组和结构光三维成像模组，其中高光谱相机和结构光相机的像面共轭，共用线性分光模组的前置成像镜头；凝视型高光谱分光模组采集前置成像镜头视场的高光谱图像；结构光三维重建模组采集前置成像镜头视场下的三维形貌；待测物体的三维形貌和高光谱图像基于像面共轭通过信号处理单元数据融合为光谱形貌四维数据体。本发明具有深度分辨率高，光谱分辨率高，数据融合精度高等优良特性，对于分析待测物体形貌，色度差异及不同材料等具有重要意义。
Description
技术领域
本发明属于光学技术领域，具体涉及一种凝视型高光谱形貌四维系统。
背景技术
目前，成像光谱仪以多通道光谱技术为基础，集光学成像和光谱测量为一体，可以同时获取目标的图像信息和对应的光谱信息。成像光谱仪能够对物质的结构和成分进行分析、测量和处理，具有分析精度高、测量范围广等优点，广泛应用于石油、材料、农学、地质勘探、生物化学、医药卫生、环境保护、安全检测等领域。然而传统的高光谱成像技术只能获取待测物体的光谱信息，无法获得待测物体的三维形貌信息，对具有形貌和色度特征的物体无法还原其真实4维信息。目前三维重建技术主要有飞行时间法，基于三角测距的双目立体视觉和结构光三维测量。然而传统的三维重建技术无法采集物体的光谱信息。如何实现一体化采集待测物体的三维形貌和光谱信息是现在行业中的难点。
发明内容
为了克服现有技术中的问题，本发明公开了一种凝视型高光谱形貌四维系统，通过前置成像模组，实现了在凝视状态（无宏观运动部件）下的扫描。
一种凝视型高光谱形貌四维系统，包括线性分光模组、凝视型高光谱分光模组、结构光三维重建模组、信号处理单元；所述的线性分光模组将前置成像镜头中所成的像按照一定分光比分为两个通道，分别进入凝视型高光谱分光模组和结构光三维成像模组，其中凝视型高光谱分光模组的高光谱相机和结构光三维重建模组的结构光相机的像面共轭，共用线性分光模组的前置成像镜头；凝视型高光谱分光模组采集前置成像镜头视场的高光谱图像；结构光三维重建模组采集前置成像镜头视场下的三维形貌；待测物体的三维形貌和高光谱图像基于像面共轭通过信号处理单元数据融合为光谱形貌四维数据体。
所述的线性分光模组依次包括前置成像镜头、第一中继透镜和分束镜，入射到前置镜头像面的光被第一中继透镜准直为平行光，经过分束镜后按照一定比例分为两个通道。
所述的凝视型高光谱分光模组依次包括扫描振镜、第三中继透镜，狭缝、准直透镜、第一棱镜、光栅、第二棱镜、聚焦透镜、高光谱相机；
线性分光模组出射的信号光从其中一个通道被中继到狭缝位置，通过信号处理单元来改变扫描振镜的角度，实现狭缝上的中继像面上下挪动，最终达到高光谱相机的视场扫描高光谱成像。
所述的结构光三维重建模组依次包括光机投影元件、控制线、结构光相机、第二中继透镜；光机投影元件投射结构光条纹到待测物体表面上，结构光相机采集条纹图像序列，信息处理单元根据光机投影元件投影图像像素点和结构光相机采集图像像素点的位置关系来解算得到待测物体的三维点云数据。
所述的数据融合是基于凝视型高光谱分光模组中的高光谱相机和结构光三维重建模组中的结构光相机像面共轭，像素点存在空间映射的关系，基于像素点计算的三维点云数据和高光谱数据存在一一对应关系，通过信息处理单元融合形成光谱形貌四维数据体。
所述的结构光三维重建模组中的结构光相机为单目相机或者双目相机。
本发明的有益效果：一种凝视型高光谱形貌四维系统的结构光模组中光机投影元件和相机通过三角定位原理来待测物体的三维形貌信息。高光谱分光模组采集待测物体的光谱信息。本发明通过分束镜使结构光模组和高光谱分光模组成像的像面共轭。从而实现三维形貌信息和光谱信息的融合，系统具有深度分辨率高（深度分辨率26.9微米），光谱分辨率高（光谱分辨率3nm），数据融合精度等优良特性。新的光谱形貌数据体极大的提升了对物质监测、分析的准确率。
附图说明
图1是凝视型高光谱形貌四维系统的结构示意图。
图2是凝视型高光谱形貌四维系统采集人脸的数据。
图3是人脸三维点云。
图4是凝视型高光谱形貌四维系统扫描绿色植物数据图。
图5是绿色植物三维形貌的点云。
图6是凝视型高光谱形貌四维系统采集的汽车模型的三维形貌和光谱数据。
图7是汽车模型的三维光谱数据的侧视图，前视图和主视图以及3D点对应的高光谱数据。
图中，分束镜安装座1，透镜安装套管2，图谱仪机械外壳3，前置成像镜头4，第一中继透镜5，分束镜6，第二中继透镜7、结构光相机8，第三中继透镜9，狭缝10、准直透镜11、第一棱镜12、光栅13、第二棱镜14、聚焦透镜15、高光谱相机16、扫描振镜17、光机投影元件18、控制线19。
具体实施方式
下面结合附图以及实施例对本发明做进一步阐述。
如图1所示，一种凝视型高光谱形貌四维系统，包括线性分光模组、凝视型高光谱分光模组、结构光三维重建模组、信号处理单元（图1中未示出，可以是计算机或者嵌入式系统等）；所述的线性分光模组将前置成像镜头4中所成的像按照一定分光比分为两个通道，分别进入凝视型高光谱分光模组和结构光三维成像模组，其中凝视型高光谱分光模组的高光谱相机16和结构光三维重建模组的结构光相机8的像面共轭，共用线性分光模组的前置成像镜头4；凝视型高光谱分光模组采集前置成像镜头4视场的高光谱图像；结构光三维重建模组采集前置成像镜头4视场下的三维形貌；待测物体的三维形貌和高光谱图像基于像面共轭通过信号处理单元数据融合为光谱形貌四维数据体。
所述的线性分光模组依次包括前置成像镜头4、第一中继透镜5和分束镜6，入射到前置镜头像面的光被第一中继透镜5准直为平行光，经过分束镜6后按照一定比例分为两个通道。
所述的凝视型高光谱分光模组依次包括扫描振镜17、第三中继透镜9，狭缝10、准直透镜11、第一棱镜12、光栅13、第二棱镜14、聚焦透镜15、高光谱相机16；
线性分光模组出射的信号光从其中一个通道被中继到狭缝10位置，通过信号处理单元来改变扫描振镜17的角度，实现狭缝10上的中继像面上下挪动，最终达到高光谱相机16的视场扫描高光谱成像。
所述的结构光三维重建模组依次包括光机投影元件18、控制线19、结构光相机8、第二中继透镜7；光机投影元件18投射结构光条纹到待测物体表面上，结构光相机8采集条纹图像序列，信息处理单元根据光机投影元件18投影图像像素点和结构光相机8采集图像像素点的位置关系来解算得到待测物体的三维点云数据。
所述的数据融合是基于凝视型高光谱分光模组中的高光谱相机16和结构光三维重建模组中的结构光相机8像面共轭，像素点存在空间映射的关系，基于像素点计算的三维点云数据和高光谱数据存在一一对应关系，通过信息处理单元融合形成光谱形貌四维数据体。
所述的结构光三维重建模组中的结构光相机8为单目相机或者双目相机。
为了进一步说明本发明，采用本系统采集了人脸、绿色植物和汽车模型的三维形貌和光谱信息。
实施例1
系统采用Labview编写了控制程序。高光谱分光模组中的扫描振镜17需要用电压控制，通过美国国家仪器公司的USB-6356数据采集卡进行输出电压的控制。结构光三维重建模组中的光机投影元件18和结构光相机8也采用Labview控制。光机投影元件18的三维位置可以通过五维调整架来调整。使得结构光三维重建模组的投影视场和相机视场重合，最大效率来重建待测物体的三维形貌。比如结构光三维重建模组中的光机投影元件18投影蓝色结构光条纹到待测物体上用于空间三维重建，当然本领域技术人员也可以采用其它颜色的光源。凝视型高光谱分光模组中的光源可采用白色LED光源。此例待测物体为汽车模型。
前置成像镜头4成像后将汽车模型的像面进行准直，将光线准直为平行光，分束镜6安装在分束镜6安装座1内，平行光经过分束镜6分光后出射为两个通道，其中一个通道入射到扫描振镜17上，并中继到凝视型高光谱分光模组的狭缝10上，狭缝10上的图像只经过一个直线区域，直线区域的光通过准直透镜11进行准直，并入射到第一棱镜12、光栅13、第二棱镜14上进行色散，上述元件安装在图谱仪机械外壳3中。色散后的光在光谱维度上扩展，并通过聚焦透镜15聚焦在高光谱相机16上。系统利用扫描振镜17连续改变入射光的角度，使图像在狭缝10（中继像面）上运动，这也相当于采集同一图像的不同线性区域，从而实现凝视状态下的扫描成像。
另外一个通道的光线经过第二中继透镜7进入高光谱相机16共轭的结构光相机8中形成图像，第二中继透镜7安装在透镜套管2中，观察结构光相机8上的图像，调整待测物体的位置，使其进入成像范围，调整前置成像镜头4成像距离，使成像清晰。通过控制程序不断改变电压并采集图像序列。结构光三维重建模组的光机投影元件18投射结构光条纹序列到待测物体表面，相机采集条纹图像，信息处理单元通过算法来重建待测物体表面的三维形貌。因为结构光模组与凝视型高光谱分光模组使用同一个前置成像镜头4，分束镜6使得结构光三维重建模组中得到的图像和凝视型高光谱分光模组中的图像像面共轭。通过该共轭关系来融合待测物体的三维形貌数据和高光谱数据。结构光三维重建模组中的单目相机结构，可以被替换为双目相机结，这在一定程度上可以提高系统三维重建的精度。
凝视型高光谱形貌四维系统采集的汽车模型的三维形貌和高光谱数据如图6、图7所示，汽车模型外覆盖件扫描的原始的汽车图像图6的（a）部分所示，其中外覆盖件的三维形貌如图6的（b）部分所示，通过旋转视图我们可以观察到汽车外覆盖件的正视图，侧视图，左视图。三维点A（黄色外覆盖件区域），B(白色车窗)的光谱数据曲线如图7的（d）部分所示，从高光谱曲线中可以明显的区分汽车外表面两种不同颜色的差异。
实施例2
凝视型高光谱形貌四维系统采集人脸的数据如图2所示，可以从不同的角度去观察不同波段的人脸的光谱形貌。人脸的三维点云数据都可以检索对应的高光谱数据。如图3所示，人脸三维点A（脸颊区域），B(嘴唇区域)的高光谱可以观察出人脸在420nm、540nm、576nm波段左右有吸收峰，这是由于血红蛋白的吸收造成的。为了更好的观察人脸面部血红蛋白的吸收情况，图3展示了血红蛋白吸光系数强度在人脸三维点云的分布。系数强度值越高，颜色越深。人脸三维点云若呈现深色外观，是血红蛋白的强吸收表现。图3中可知，嘴唇区域的颜色最深，其次是鼻子区域到脸颊两翼区域，表明血红蛋白主要分布在嘴唇区域，鼻子区域和脸颊两翼区域。这和人体面部血管实际分布相一致。血红蛋白在人脸三维形貌的分布对监测人体的情绪和健康状态具有重要意义。
实施例3
凝视型高光谱形貌四维系统扫描绿色植物数据图如图4所示，可以从不同的角度去观察不同波段的绿色植物的光谱形貌。绿色植物三维形貌的点云都可以检索对应的高光谱数据。如图5所示，绿色植物点云的三维点A的光谱曲线可以看出在450nm和670nm波段中具有吸收峰。这是由于叶绿素的吸收导致的。图5的c部分展示了叶绿素吸收系数在绿色植物三维点云中的分布。叶绿素吸收系数的强度与叶绿素的浓度直接相关。叶绿素含量越高，三维点云上的颜色越深。绿色植物上下叶片的吸收系数比两翼叶片的吸收系数强度高，表明上下叶片内的叶绿素浓度比左右两翼的叶绿素浓度要高。叶片边缘越向内吸光系数越高，表示叶绿素含量越高。叶片边缘的针刺不含叶绿素，吸收系数几乎为0。叶绿素在植物三维点云的浓度分布对监测植物生长态势具有重要意义。
通过本发明提出的凝视型高光谱形貌四维系统，克服了传统高光谱成像技术无法采集三维形貌数据的缺点，通过有机地融合凝 视型高光谱技术和结构光三维重建技术，形成非传统一体化4维高光谱形貌系统。根据结构光模组的相机和高光谱分光模组的成像像面共轭关系，可以点对点高精度来融合三维点云数据和光谱数据，从而实现凝视型4维形貌光谱成像，系统具有深度分辨率高（深度分辨率26.9微米），光谱分辨率高（光谱分辨率3nm），融合精度高等优良特性。
上述描述中的实施方案可以进一步组合或者替换，且实施方案仅仅是对本发明的优选实施例进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变化和改进，均属于本发明的保护范围。本发明的保护范围由所附权利要求及其任何等同物给出。
Claims (2)
1.一种凝视型高光谱形貌四维系统，其特征在于：包括线性分光模组、凝视型高光谱分光模组、结构光三维重建模组、信号处理单元；所述的线性分光模组将前置成像镜头中所成的像按照一定分光比分为两个通道，分别进入凝视型高光谱分光模组和结构光三维成像模组，其中凝视型高光谱分光模组的高光谱相机和结构光三维重建模组的结构光相机的像面共轭，共用线性分光模组的前置成像镜头；凝视型高光谱分光模组采集前置成像镜头视场的高光谱图像；结构光三维重建模组采集前置成像镜头视场下的三维形貌；待测物体的三维形貌和高光谱图像基于像面共轭通过信号处理单元数据融合为光谱形貌四维数据体；
所述的线性分光模组依次包括前置成像镜头、第一中继透镜和分束镜，入射到前置镜头像面的光被第一中继透镜准直为平行光，经过分束镜后按照一定比例分为两个通道；
所述的凝视型高光谱分光模组依次包括扫描振镜、第三中继透镜，狭缝、准直透镜、第一棱镜、光栅、第二棱镜、聚焦透镜、高光谱相机；
线性分光模组出射的信号光从其中一个通道被中继到狭缝位置，通过信号处理单元来改变扫描振镜的角度，实现狭缝上的中继像面上下挪动，最终达到高光谱相机的视场扫描高光谱成像；
所述的结构光三维重建模组依次包括光机投影元件、控制线、结构光相机、第二中继透镜；光机投影元件投射结构光条纹到待测物体表面上，结构光相机采集条纹图像序列，信息处理单元根据光机投影元件投影图像像素点和结构光相机采集图像像素点的位置关系来解算得到待测物体的三维点云数据；
所述的数据融合是基于凝视型高光谱分光模组中的高光谱相机和结构光三维重建模组中的结构光相机像面共轭，像素点存在空间映射的关系，基于像素点计算的三维点云数据和高光谱数据存在一一对应关系，通过信息处理单元融合形成光谱形貌四维数据体。
2.根据权利要求1所述的一种凝视型高光谱形貌四维系统，其特征在于，所述的结构光三维重建模组中的结构光相机为单目相机或者双目相机。
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