CN113358063B - 一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法及系统,基于多重曝光时间下所获取的不同相位图像,构建相位加权融合模型,基于多重曝光时间下的相位值计算出准确的相位值,结合邻域相位分布,得到均匀的相位分布图,相对于传统的在灰度图上进行像素级的替换以实现高动态范围图像合成的方法,从而能够减小相机噪声、局部反射等因素的带来的误差影响,获取更加准确的相位图,实现左右相机相位点的精确匹配,保证重建点云的准确性与平滑性。
Description
技术领域
本发明属于三维测量领域,更具体地,涉及一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法及系统。
背景技术
目前在工业零件测量领域,基于面结构光的三维测量技术具备测量速度快、数据量大的优势,得到了广泛的应用。然而,工业金属零件往往表面存在锈迹、油污和加工反光面等多反射区域,造成弱反射、强反射、多次反射、散射等现象,导致图像中可能存在信噪比过低和饱和失真等现象,致使产生较大的相位计算误差和三维计算误差。
针对这一问题,现有的解决方法主要分为单次最佳图像获取和多重图像融合两种。其中,单次最佳图像获取主要包括调整相机最佳曝光时间、调整投影仪投影图案强度、深度学习、偏振滤光、颜色不变性的HDR等,试图通过一次测量实现重建,花费时间较少,但需根据实际测量场景不断调整设备及参数,应用局限较大,难以满足工业测量的需求;多重图像融合主要包括多重曝光图像融合、多重投影亮度图像融合、光度立体法等,通过图像合成技术,获取不同系统配置下的灰度图像,进行像素级替换,从而保证低反射区域和高反射区域的图像像素灰度值能够非饱和且调制度达到一定强度,最终实现稳定的三维测量。其中,多重曝光融合方法操作简单,无需添加其他设备,通用性强,是目前的主流方法之一。
多重曝光融合方法主要通过获取不同曝光时间下的条纹图像,进行合成,从而避免图像的过饱和。理想情况下可以获取精确的相位,但由于相机噪声、局部反射等因素影响,同一像素在不同曝光时间下计算出来的相位之间存在一定偏差,直接采用像素级的替换会导致合成图像本身存在区域分块的现象,计算出来的相位图分布不均匀,进而导致相位点匹配发生偏差,重建的点云不平滑,表面存在大量凹凸不平的区域。
为此,亟需一种能保证高动态范围物体表面的相位图计算准确的方法,使得相位分布均匀,保证重建点云的准确性与平滑性。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法及系统,由此解决现有的多重曝光融合方法对相位图的计算精度不高引起的重建点云不平滑的技术问题。
为实现上述目的,按照本发明的第一方面,提供了一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法,包括:
S1,向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过左右相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图;
S2,基于所述条纹投影图分别获取各频率下左右相机的相对相位图及任一频率下左右相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
S3,根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图;
S4,对所述相位加权后的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
优选地,所述基于调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数,具体为:
其中,Wx,y,k、Cx,y,k、Mx,y,k和Maskx,y,k分别表示第k次曝光的像素点(x,y)的加权系数、相位对比度、调制度和过饱和系数;ωc、ωM分别表示Cx,y,k、Maskx,y,k的权重指数;当第k次曝光的像素点(x,y)的灰度值小于255时,过饱和系数Maskx,y,k为1,否则为0。
优选地,所述相位对比度的计算公式为:
优选地,所述对任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图,具体为:
根据多频外差原理,对任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图。
按照本发明的第二方面,提供了一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法,包括:
S1,向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过单目相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图;
S2,基于所述条纹投影图分别获取各频率下单目相机的相对相位图及任一频率下单目相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
S3,根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图;
S4,对所述相位加权后的绝对相位图和所述光栅条纹图像的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
按照本发明的第三方面,提供了一种基于相位加权融合的面结构光三维测量系统,包括:
投影模块,用于向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过左右相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图;
处理模块,用于基于所述条纹投影图分别获取各频率下左右相机的相对相位图及任一频率下左右相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
加权模块,用于根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图;
匹配模块,用对所述相位加权后的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
按照本发明的第四方面,提供了一种基于相位加权融合的面结构光三维测量系统,包括:
投影模块,用于向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过单目相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图;
处理模块,用于基于所述条纹投影图分别获取各频率下单目相机的相对相位图及任一频率下单目相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
加权模块,用于根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图;
匹配模块,用于对所述相位加权后的绝对相位图和所述光栅条纹图像的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:
1、考虑到相机成像时受到相机噪声和局部反射等影响,导致相位计算发生误差,本发明基于多重曝光时间下所获取的不同相位图像,构建相位加权融合模型,基于多重曝光时间下的相位值计算出准确的相位值,相对于传统的在灰度图上进行像素级的替换以实现高动态范围图像合成的方法,从而能够减小相机噪声、局部反射等因素的带来的误差影响,获取更加准确的相位图,实现左右相机相位点的精确匹配,保证重建点云的准确性与平滑性。
2、本发明计算各像素点的相位对比度时,考虑到噪声的影响,先对各像素点的绝对相位值进行拉普拉斯滤波计算相位梯度,再进行高斯滤波以去除噪声计算相位对比度,结合邻域相位分布,得到均匀的相位分布图,从而进一步减小相机噪声、局部反射等因素的带来的误差影响,提高左右相机相位点的匹配精度。
3、本发明基于多频外差原理对相对相位图进行解相,获得绝对相位图,相位展开过程主要依靠不同频率光栅图像的相位主值,计算过程更稳定,且可对任一频率的光栅图像均进行相位展开,后续三维重建时刻同时使用三个连续的相位值进行计算,从而提高立体重建的精度。
附图说明
图1为本发明提供的基于相位加权融合的面结构光三维测量方法流程示意图之一;
图2为本发明提供的基于相位加权融合的面结构光三维测量方法流程示意图之二;
图3为本发明提供的结构光成像示意图之一;
图4为本发明提供的相位加权流程示意图;
图5(a)为未投影光栅时左相机获取的待测工件的均匀光照图,图5(b)为未投影光栅时右相机获取的待测工件的均匀光照图;
图6(a)为采用传统的多重曝光融合方法对待测工件进行测量的测量结果,图6(b)为采用本发明提供的基于相位加权融合的面结构光三维测量方法对待测工件进行测量的测量结果;
图7为本发明提供的结构光成像示意图之二。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明实施例提供一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法,如图1-2所示,包括:
S1,向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过左右相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图。
具体地,如图3所示,采用投影仪将光栅条纹图像投影到待测工件表面,所述光栅条纹图像受到待测工件表面高低的调制产生变形,左右相机同步获取在待测工件表面形成的含有待测工件表面深度特征的条纹投影图。
进一步地,所述多频光栅条纹图像具有不同的相位移,步长相同。例如:所述多频光栅条纹图像可以为三频四步光栅条纹图像,共12幅图像,三种频率可分别设置为114,108,103,四副光栅图像相位移依次为0,π,
S2,基于所述条纹投影图分别获取各频率下左右相机的相对相位图及任一频率下左右相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图。
可以理解的是,可以先基于所述条纹投影图获取任一频率下左右相机的调制度图,再基于所述条纹投影图分别获取各频率下左右相机的相对相位图,利用各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;也可以是先基于所述条纹投影图分别获取各频率下左右相机的相对相位图,利用所述各频率下的相对相位图,对任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图,再获取所述任一频率下左右相机的调制度图。
根据结构光相机成像模型计算不同曝光时间下左相机和右相机的相对相位图。
所述结构光相机成像模型为:
其中,α为相机的感光系数,t为相机的曝光时间,β为被测物体的反射系数,为照到被测物体上的环境光,Ip为投影仪光强,为直接进入相机的环境光,μ为相机的噪声误差。考虑到投影图像为正弦条纹图像,将上式简化更改后可得到图像灰度分布为:
In(x,y)=A(x,y)+B(x,y)cos(φ(x,y)+δn) n=1,2,...,N (2)
其中,A(x,y)=α·t(βIa+I0)+μ为无光栅投影时图像的平均灰度分布,B(x,y)=α·t(βIp)为图像的灰度调制,即投影光栅图像对相机图像的灰度影响,φ(x,y)为相对相位值,δn为相位移。
相对相位值φ(x,y)的计算公式为:
其中,N为相位移数,n为当前相位移数。
获取每一频率下左右相机的相对相位图后,根据相位展开算法对任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图。
优选地,所述相位展开算法可以为多频外差原理或Gary编码加相移算法等。
进一步地,所述任一频率下左右相机的调制度图的计算公式为:
可以理解的是,所述多频光栅条纹图像为三频四步光栅条纹图像时,则相机所获取的灰度图像为:
其中,Ii(x,y)为像素点(x,y)的灰度值,A为像素点(x,y)的平均灰度,B为像素点(x,y)的灰度调制,φ(x,y)为像素点(x,y)的相对相位值。
根据投影的任一频率的四步相移图像计算出左右相机的调制度图。
因为采用三频四步相移法计算相对相位,优选地,采用第一个频率114的四步相移图像计算出对应的调制度,即:
S3,根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的左右相机的绝对相位图。
具体地,如图4所示,构建相位加权融合模型,根据像素点是否过曝计算出过饱和系数生成掩模矩阵以去除过曝的像素点,再结合S2求得的绝对相位图及调制度图计算出相位融合加权系数矩阵,进而分别计算出左右相机的融合相位图,即相位加权后的左右相机的绝对相位图。
所述相位加权融合模型为:
其中,Px,y表示像素点(x,y)的相位加权融合值,Wx,y,k表示第k次曝光的像素点(x,y)的加权系数,Px,y,k表示第k次曝光的像素点(x,y)的相位,K表示曝光总次数。
进一步地,所述基于调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数,具体为:
其中,Wx,y,k、Cx,y,k、Mx,y,k和Maskx,y,k分别表示第k次曝光的像素点(x,y)的加权系数、相位对比度、调制度和过饱和系数;ωc、ωM分别表示Cx,y,k、Maskx,y,k的权重指数,可根据经验确定,优选地,ωc、ωM可设置为1;当第k次曝光的像素点(x,y)的灰度值小于255时,过饱和系数Maskx,y,k为1,否则为0。
可以理解的是,所述多频光栅条纹图像为三频四步光栅条纹图像时Maskx,y,k的定义为:
通过对相位梯度图、重建的三维点云进行对比发现,在相位梯度分布不均匀的区域,重建点云质量较差,甚至无法重建。因此,可采用相位梯度作为判断相位质量的因子,即,优选地,将相位梯度作为相位对比度。
但是,若直接将像素点的相位梯度作为相位对比度计算该像素点的加权系数,由于该像素点周围的像素点可能由于噪声等因素存在计算错误,从而进一步导致该像素点的相位梯度计算不准确,因此,优选地,先对像素点(x,y)的绝对相位值进行Laplace变换得到相位梯度,在计算相位梯度时考虑了该像素点周围局部区域的多个像素点的绝对相位值,从而能够提高相位梯度的精度;再采用高斯滤波对相位梯度进行处理以去除噪声得到相位对比度,即,所述相位对比度的计算公式为:
优选地,L采用5阶Laplace算子对,则:
σ为高斯滤波标准差,设置为1,则式(10)可以写成高斯滤波模板进行计算,即:
S4,对所述相位加权后的左右相机的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
具体地,根据预标定的相机内外参数,即预标定的相机参数和投影仪参数对所述相位加权后的左相机的绝对相位图和右相机的绝对相位图进行畸变校正和极线校正,寻找被测物体在相位加权后的左相机的绝对相位图和右相机的绝对相位图上的对应点,实现相位点匹配,根据三角测量原理重建出三维点云。
为进一步说明本发明提供的基于相位加权融合的面结构光三维测量方法的优点,分别采用传统的多重曝光融合方法和本发明提供的基于相位加权融合的面结构光三维测量方法对待测工件进行测量,图5(a)为未投影光栅时左相机获取的待测工件的均匀光照图,图5(b)为未投影光栅时右相机获取的待测工件的均匀光照图;图6(a)为采用传统的多重曝光融合方法对待测工件进行测量的测量结果,图6(b)本发明提供的基于相位加权融合的面结构光三维测量方法对待测工件进行测量的测量结果。如图6(a)、图6(b)所示,与传统的多重曝光融合方法相比,本发明提供的基于相位加权融合的面结构光三维测量方法的测量结果中,整体点云分布更加均匀,能够更好地重建强反光区域的点云,且强反光区域没有波纹噪声。
下面对本发明提供的基于相位加权融合的面结构光三维测量系统进行描述,下文描述的基于相位加权融合的面结构光三维测量系统与上文描述的基于相位加权融合的面结构光三维测量方法可相互对应参照。
本发明实施例提供一种基于相位加权融合的面结构光三维测量系统,包括:
投影模块,用于向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过左右相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图;
处理模块,用于基于所述条纹投影图分别获取各频率下左右相机的相对相位图及任一频率下左右相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
加权模块,用于根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图;
匹配模块,用对所述相位加权后的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
本发明实施例提供一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法,包括:
S1,向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过单目相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图。
具体地,如图7所示,采用投影仪将光栅条纹图像投影到待测工件表面,所述光栅条纹图像受到待测工件表面高低的调制产生变形,单目相机同步获取在待测工件表面形成的含有待测工件表面深度特征的条纹投影图。
S2,基于所述条纹投影图分别获取各频率下单目相机的相对相位图及任一频率下单目相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
具体地,根据结构光相机成像模型计算不同曝光时间下单目相机的相对相位图。
获取每一频率下单目相机的相对相位图后,根据相位展开算法对任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图。
S3,根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图。
具体地,根据式(7)所示的相位加权融合模型,根据S2求得的绝对相位图及调制度图计算出相位融合加权矩阵,进而计算出单目相机的融合相位图,即相位加权后的单目相机的绝对相位图。
S4,对所述相位加权后的单目相机的绝对相位图和所述光栅条纹图像的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
具体地,所述光栅条纹图像的绝对相位图根据所生成的投影光栅条纹图像直接进行计算,计算方法与上述所述解相方法一致。
进一步地,根据预标定的相机内外参数,即预标定的相机参数和投影仪参数对所述相位加权后的单目相机的绝对相位图和光栅条纹图像的绝对相位图进行畸变校正和极线校正,寻找被测物体在相位加权后的单目相机的绝对相位图和光栅条纹图像的绝对相位图上的对应点,实现相位点匹配,根据三角测量原理重建出三维点云。
下面对本发明提供的基于相位加权融合的面结构光三维测量系统进行描述,下文描述的基于相位加权融合的面结构光三维测量系统与上文描述的基于相位加权融合的面结构光三维测量方法可相互对应参照。
本发明实施例提供一种基于相位加权融合的面结构光三维测量系统,包括:
投影模块,用于向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过单目相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图;
处理模块,用于基于所述条纹投影图分别获取各频率下单目相机的相对相位图及任一频率下单目相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
加权模块,用于根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图;
匹配模块,用于对所述相位加权后的绝对相位图和所述光栅条纹图像的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法,其特征在于,包括:
S1,向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过左右相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图;
S2,基于所述条纹投影图分别获取各频率下左右相机的相对相位图及任一频率下左右相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
S3,根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图;
S4,对所述相位加权后的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
4.如权利要求1所述的基于相位加权融合的面结构光三维测量方法,其特征在于,所述对任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图,具体为:
根据多频外差原理,对任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图。
5.一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法,其特征在于,包括:
S1,向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过单目相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图;
S2,基于所述条纹投影图分别获取各频率下单目相机的相对相位图及任一频率下单目相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
S3,根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图;
S4,对所述相位加权后的绝对相位图和所述光栅条纹图像的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
6.一种基于相位加权融合的面结构光三维测量系统,其特征在于,包括:
投影模块,用于向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过左右相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图;
处理模块,用于基于所述条纹投影图分别获取各频率下左右相机的相对相位图及任一频率下左右相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
加权模块,用于根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图;
匹配模块,用对所述相位加权后的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
7.一种基于相位加权融合的面结构光三维测量系统,其特征在于,包括:
投影模块,用于向待测工件表面投射一组多频光栅条纹图像,通过单目相机同步获取在待测工件表面形成的条纹投影图;
处理模块,用于基于所述条纹投影图分别获取各频率下单目相机的相对相位图及任一频率下单目相机的调制度图;利用所述各频率下的相对相位图,对所述任一频率下的相对相位图进行解相,获取绝对相位图;
加权模块,用于根据所述调制度图中各像素点的调制度、相位对比度及过饱和系数,计算各像素点的加权系数;基于所述加权系数和所述绝对相位图中各像素点的绝对相位值,对各像素点进行相位加权,得到相位加权后的绝对相位图;
匹配模块,用于对所述相位加权后的绝对相位图和所述光栅条纹图像的绝对相位图进行相位点匹配,重建三维点云。
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Citations (6)
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---|---|---|---|---|
KR100950590B1 (ko) * | 2009-07-07 | 2010-04-01 | 에이티아이 주식회사 | 집광 조명을 이용한 스캐닝 모아레 측정방법 |
CN103226005A (zh) * | 2013-03-22 | 2013-07-31 | 中国计量学院 | 一种采用网状面结构光测量堆放物重量的系统及方法 |
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JP2015152535A (ja) * | 2014-02-18 | 2015-08-24 | 藤垣 元治 | 重み付けを用いた格子画像の位相解析方法 |
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---|---|---|---|---|
CN104034280A (zh) * | 2009-05-21 | 2014-09-10 | 株式会社高永科技 | 形状测量设备和形状测量方法 |
KR100950590B1 (ko) * | 2009-07-07 | 2010-04-01 | 에이티아이 주식회사 | 집광 조명을 이용한 스캐닝 모아레 측정방법 |
CN103226005A (zh) * | 2013-03-22 | 2013-07-31 | 中国计量学院 | 一种采用网状面结构光测量堆放物重量的系统及方法 |
JP2015152535A (ja) * | 2014-02-18 | 2015-08-24 | 藤垣 元治 | 重み付けを用いた格子画像の位相解析方法 |
CN104713497A (zh) * | 2015-03-13 | 2015-06-17 | 香港应用科技研究院有限公司 | 相位偏移校准方法、3d形状检测的方法、系统及投影系统 |
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Non-Patent Citations (2)
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《Fast phase measurement profilometry for arbitrary shape objects without phase unwrapping》;Kai Zhong;《Optics and Lasers in Engineering》;20131231;全文 * |
《结构光投影面部三维测量系统的精度研究》;熊耀阳;《上海交通大学学报》;20100131;全文 * |
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