CN113834444A - 一种适用于暗光环境的多维测量方法 - Google Patents
一种适用于暗光环境的多维测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113834444A CN113834444A CN202111122762.5A CN202111122762A CN113834444A CN 113834444 A CN113834444 A CN 113834444A CN 202111122762 A CN202111122762 A CN 202111122762A CN 113834444 A CN113834444 A CN 113834444A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- virtual
- measured
- measurement
- target
- point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
为解决现有技术存在的问题,本发明提供了一种适用于暗光环境的多维测量方法,包括:S1.通过快速测距装置得到虚拟背景测量空间,通过红外投影仪和红外摄像机得到背景点云图。S2.在虚拟背景测量空间中选定虚拟测量面,形成矫正参数。S3.通过快速测距装置得到待测量目标的虚拟测量形态,并以待测量目标的图像轮廓对虚拟测量形态进行补全。S4.得到待测量目标的在虚拟背景测量空间中,位于虚拟测量面上的虚拟形态。S5.根据虚拟形态输出需要的待测量目标的测量数据。本发明实现在暗光环境中的准确测量,测量精度误差为0.04‑0.7cm,测量分析的时间提高至0.01‑0.001秒。
Description
技术领域
本发明涉及智能测量领域,具体为一种适用于暗光环境的多维测量方法。
背景技术
测量是按照某种规律,用数据来描述观察到的现象,即对事物作出量化描述。传统的测量是采用测量装置对测量目标进行物理性的测量,测量效率较低。近年来由于计算机计算能力和虚拟模型分析技术的不断进步,基于摄像头获取的影像数据对测量目标进行智能测量成为运用更多的测量方法。但是现有智能测量在单一摄像装置下只能进行距离和二维面积测量,当需要输出物体形态数据或三维数据时,都需要至少3台摄像装置从不同角度对测量目标进行测量,经过虚拟建模后才能形成需要的物体形态数据或三维数据。尤其是现有技术在获取物体形态数据时,往往需要借助3D点云技术和3D建模技术,这两个技术的采点量和计算量均非常庞大,一般需要高性能计算机才能完成,装置复杂且成本较高的同时,由于计算时间较长,难以实现在即时测量领域的运用。
此外,现有光学智能技术,以普通相机作为摄像基础的技术,在自然光条件下可以很好的起到测量作用,但是在暗光环境或者无光环境下基本无法工作,或测量数据误差极大。以红外结构光作为测量基础的技术,虽然可以有效解决暗光环境或者无光环境下的工作状态问题,但是,结构光测量技术在暗光环境中进行目标测量,存在以下问题:1.现有红外结构光技术需要进行的数据运算量很大,一般响应时间都在0.5-1秒,且对测量装置的硬件设备,尤其是处理器及处理器散热功能的要求很高。如为外置的处理系统,则对数据传输的带宽要求较高。2.现有结构光对于测量色彩与结构光色差异较大的测量目标时,精度较高,但是在测量色彩与结构光色差异很小或一致的测量目标时,会出现显著的测量误差。3.现有结构光对测量目标与设备的角度和距离有比较严格的要求,因为现有结构光技术对于测量目标的被遮挡面缺乏有效识别和补充的技术。4.现有结构光测量技术一般要求测量目标是单一目标,否则当多目标的光条二维畸变图像出现交叉、重合等现象时,输出的目标三维轮廓就是多目标连接后的轮廓,必然导致输出的形态数据和测量数据存在巨大的误差。5.现有结构光测量技术要求测量面必须是光滑、颜色单一、无复杂结构的测量面,否则会极大干扰结构光测量的分析准确度和数据分析、输出的速度。
发明内容
本发明针对现有技术存在的问题,提供一种适用于暗光环境的多维测量方法,包括:
S1.通过具有点阵投射和/或扫描测距功能的快速测距装置对待测量目标所在承载面进行矩阵式测量,根据转换模型A将待测量目标所在承载面转换形成虚拟背景测量空间。通过红外投影仪和红外摄像机,在待测量目标所在承载面上形成矩阵点云、随机点云、光栅点云中的一种点云图,得到背景点云图。所述快速测距装置和红外投影仪相对红外摄像机非同侧设置。
S2.在虚拟背景测量空间中选定虚拟测量面,形成待测量目标所在承载面各点阵相对虚拟测量面的矫正参数。
S3.当红外摄像机应当识别到待测量目标所在承载面上出现待测量目标时,通过快速测距装置对待测量目标及待测量目标所在承载面进行矩阵式测量,根据S1所述转换模型A和步骤S2所得矫正参数,将待测量目标及待测量目标所在承载面转换形成虚拟目标测量空间。获得待测量目标在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态。并以红外摄像机获取的待测量目标的红外图像轮廓对待测量目标在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全。
当红外摄像机应当识别到待测量目标所在承载面上出现待测量目标,但是红外摄像机没有检测到待测量目标或检测得到待测量目标的外形轮廓与虚拟测量形态差异巨大时,启动红外投影仪,在待测量目标及待测量目标所在承载面上形成对应步骤S1的矩阵点云、随机点云、光栅点云中的一种点云图,得到测量点云图。对比测量点云图和背景点云图中对应位置的点云的位移,基于结构光相关换算公式,得到待测量目标的三维形态。以三维形态的轮廓对待测量目标在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全。
S4.对比虚拟背景测量空间和补全了待测量目标虚拟测量形态的虚拟目标测量空间,得到待测量目标的在虚拟背景测量空间中,位于虚拟测量面上的虚拟形态。所述虚拟形态由矩阵排列的待测量目标的虚拟测量点构建而成。所述虚拟测量点包含点位数据信息,所述点位数据信息中至少包括该虚拟测量点相对虚拟测量面预设标定点的三维距离数据。
S5.根据需要,以虚拟形态数据为基础,输出待测量目标的测量数据。
进一步的,步骤S1所述根据转换模型形成各点阵的转换参数,将待测量目标所在承载面转换形成虚拟背景测量空间的方法为:首先,快速测距装置对待测量目标所在承载面进行矩阵式测量,获得当前测量矩阵点相对快速测距装置的距离L-n,n为当前测量矩阵点的矩阵点编号。然后记录矩阵点n相对快速测距装置的角度J-n和对应的L-n。之后通过虚拟角度赋予的方式,根据函数计算,获得矩阵点n垂直上方预设范围和/或垂直下方预设范围内虚拟矩阵点n-N的角度J-(n-N)和对应的L-(n-N)。最后将全部矩阵点n的J-n、L-n、J-(n-N)、L-(n-N)整合,形成基于待测量目标所在承载面的虚拟背景测量空间,该虚拟背景测量空间为矩阵点n和虚拟矩阵点n-N共同构成的立体空间。
进一步的,步骤S1所述矫正参数为:首先计算矩阵点n与所选定的测量参考面上的矩阵点n或虚拟矩阵点n-N的距离差LC-n。然后通过函数计算式,将L-n和LC-n形成计算转换关系,该计算转换关系即为矫正参数。
进一步的,步骤S3所述根据S1所述转换模型和步骤S2所得矫正参数,将待测量目标及待测量目标所在承载面转换形成虚拟目标测量空间的方法为:首先,快速测距装置对待测量目标所在承载面进行矩阵式测量,获得当前测量矩阵点相对快速测距装置的距离L-cn,cn为具有测量目标时当前测量矩阵点的矩阵点编号。然后根据L-cn对应的测量矩阵点cn所占据虚拟矩阵点n-N的位置,采用虚拟矩阵点n-N对应的矩阵点n的矫正参数矫正后得到该测量点的虚拟测量矩阵点。最后整合全部虚拟测量矩阵点形成虚拟目标测量空间。
进一步的,步骤S3所述红外摄像机应当识别到待测量目标所在承载面上出现待测量目标的方法为:首先,红外摄像机在启动时对待测量目标所在承载面进行摄影,并将当前红外辐射图作为背景辐射。然后当红外摄像机检测到有手臂型辐射图进入待测量目标所在承载面,或系统接收到外部装置传递的在待测量目标所在承载面上放入待测量目标的信息后,判定待测量目标所在承载面上出现待测量目标。
进一步的,当步骤S4对比虚拟背景测量空间和补全了待测量目标虚拟测量形态的虚拟目标测量空间,得到虚拟背景测量空间与虚拟目标测量空间相似度超过预设阈值时,或系统接收到外部装置传递的在待测量目标所在承载面上取走全部待测量目标的信息后,判定待测量目标所在承载面上已经没有待测量目标。此时红外摄像机拍摄的当前红外辐射图作为新的背景辐射,并替换上一次得到的背景辐射。
进一步的,步骤S4所述对比虚拟背景测量空间和补全了待测量目标虚拟测量形态的虚拟目标测量空间,得到待测量目标的在虚拟背景测量空间中,位于虚拟测量面上的虚拟形态的方法为:以虚拟目标测量空间与虚拟背景测量空间中,原测量点距离和角度重合的部分为锚点,将虚拟目标测量空间锚定为与虚拟背景测量空间各虚拟点阵重合的虚拟空间,从而得到在虚拟背景测量空间中,位于虚拟测量面上的测量目标的虚拟形态。
进一步的,在进行将虚拟目标测量空间锚定为与虚拟背景测量空间各虚拟点阵重合的虚拟空间时,首先以虚拟目标测量空间与虚拟背景测量空间中,原测量点距离和角度重合的部分为锚点,将虚拟目标测量空间中的虚拟测量矩阵点与虚拟背景测量空间中对应位置的虚拟矩阵点进行对比,出现位置误差的点位,基于虚拟矩阵点位置数据对虚拟测量矩阵点位置数据进行点位位置数据矫正。待全部虚拟测量矩阵点的位置数据矫正完成后,判定该动作完成。
进一步的,步骤S3所述以红外摄像机获取的待测量目标的红外图像轮廓对待测量目标在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全的方法为:首先在虚拟背景测量空间中,根据已获取的虚拟测量矩阵点数据形成测量目标面向快速测距装置的虚拟形态模型-测量面。然后根据红外摄像机获取的待测量目标的红外图像轮廓与快速测距装置的相对位置关系,判断待测量目标相对快速测距装置的测量面-非测量面的对称关系:
如果是对称结构,则根据对称结构关系,以虚拟形态模型-测量面为基准进行对称填补,完成补全动作。
如果是非对称结构,则首先根据红外摄像机获取的待测量目标的红外图像轮廓,将该红外图像轮廓调整为虚拟形态模型-测量面拟合的位置处,使得红外图像轮廓与虚拟形态模型-测量面最大限度重合。之后以拟合态下的红外图像轮廓边界为补充点进行数据点补充,完成补全动作。
进一步的,步骤S3所述以三维形态的轮廓对待测量目标在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全的方法为:首先将三维形态的轮廓调整为虚拟形态模型-测量面拟合的位置处,使得三维形态的轮廓与虚拟形态模型-测量面最大限度重合。之后以拟合态下虚拟形态模型-测量面边界为修正点对三维形态的轮廓进行第一次修正。而后根据红外摄像机获取的待测量目标的红外图像轮廓与快速测距装置的相对位置关系,判断待测量目标相对快速测距装置的测量面-非测量面的对称关系:
如果是对称结构,则根据对称结构关系,以虚拟形态模型-测量面为基准对三维形态的轮廓的非测量面进行二次修正,完成补全动作。如果是非对称结构,则不进行二次修正。
本发明所述快速测距装置根据需要可以是红外快速测距装置、微波快速测距装置等现有的,测距响应时间低于0.001秒的测距装置。
本发明至少具有以下有益效果之一:
1.本发明采用特有的测量方法结合相应的虚拟模型分析方法,可以实现在暗光环境中的准确测量。
2.本发明通过红外投影仪和特殊分析方法的联合运用,显著提高了测量精度,输出的测量目标形态数据精度误差为0.04-0.7cm。
3.本发明特有的虚拟模型分析方法,可显著降低分析过程的运算量和计算难度,将测量分析的时间提高至0.01-0.001秒。
4.本发明需要的物理硬件复杂程度较低,且测量过程产生的通讯数据量较小,用交底带宽的通讯方法或者通讯线路即可实现测量数据的实时传递。因此可显著降低装置的制造成本,提高装置的运用范围。
5.本发明在特定情况下采用红外投影仪和红外摄像机的联动,实现红外结构光得到三维形态的轮廓的方法对测量目标的虚拟形态进行修正和补充,有效降低了特殊情况下测量的误差值。
附图说明
图1为本发明形成虚拟背景测量空间的过程示意图。
图2为本发明测量目标测量物时的快速测距装置测量场结构示意图。
图3为本发明补充数据点的过程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例1
一种适用于暗光环境的多维测量方法,如图1-3所示,包括:
S1.通过具有点阵投射和/或扫描测距功能的快速测距装置2对待测量目标所在承载面1进行矩阵式测量,根据转换模型A将待测量目标所在承载面1转换形成虚拟背景测量空间5。通过红外投影仪4和红外摄像机3,在待测量目标所在承载面1上形成矩阵点云、随机点云、光栅点云中的一种点云图,得到背景点云图。所述快速测距装置2和红外投影仪4相对红外摄像机3非同侧设置。
步骤S1所述根据转换模型形成各点阵的转换参数,将待测量目标所在承载面1转换形成虚拟背景测量空间的方法为:首先,快速测距装置2对待测量目标所在承载面1进行矩阵式测量,获得当前测量矩阵点相对快速测距装置2的距离L-n,n为当前测量矩阵点的矩阵点编号。然后记录矩阵点n相对快速测距装置2的角度J-n和对应的L-n。之后通过虚拟角度赋予的方式,根据函数计算,获得矩阵点n垂直上方预设范围和/或垂直下方预设范围内虚拟矩阵点n-N的角度J-(n-N)和对应的L-(n-N)。最后将全部矩阵点n的J-n、L-n、J-(n-N)、L-(n-N)整合,形成基于待测量目标所在承载面的虚拟背景测量空间,该虚拟背景测量空间为矩阵点n和虚拟矩阵点n-N共同构成的立体空间。
S2.在虚拟背景测量空间5中选定虚拟测量面,形成待测量目标所在承载面各点阵相对虚拟测量面的矫正参数。步骤S2所述矫正参数为:首先计算矩阵点n与所选定的测量参考面上的矩阵点n或虚拟矩阵点n-N的距离差LC-n。然后通过函数计算式,将L-n和LC-n形成计算转换关系,该计算转换关系即为矫正参数。
S3.当红外摄像机3应当识别到待测量目标所在承载面上出现待测量目标6时,通过快速测距装置2对待测量目标及待测量目标所在承载面1进行矩阵式测量,根据S1所述转换模型A和步骤S2所得矫正参数,将待测量目标6及待测量目标所在承载面1转换形成虚拟目标测量空间。获得待测量目标6在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态。并以红外摄像机3获取的待测量目标6的红外图像轮廓对待测量目标6在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全。
当红外摄像机3应当识别到待测量目标所在承载面1上出现待测量目标6,但是红外摄像机3没有检测到待测量目标6或检测得到待测量目标6的外形轮廓与虚拟测量形态差异巨大时,启动红外投影仪4,在待测量目标6及待测量目标所在承载面1上形成对应步骤S1的矩阵点云、随机点云、光栅点云中的一种点云图,得到测量点云图。对比测量点云图和背景点云图中对应位置的点云的位移,基于结构光相关换算公式,得到待测量目标6的三维形态。以三维形态的轮廓对待测量目标6在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全。由于本发明对虚拟模型的补全主要基于红外摄像机3获取的待测量目标6的红外图像轮廓,一般而言待测量目标6只要温度与待测量目标所在承载面1不同,红外摄像机3就能准确获取待测量目标6的红外图像轮廓。但是当出现特殊情况,如待测量目标6的构成材料与待测量目标所在承载面1近似,且长期与待测量目标所在承载面1处于同一环境中,导致待测量目标6的整体温度与待测量目标所在承载面1高度近似,此时红外摄像机3难以准确获取和识别待测量目标6的红外图像轮廓。此时,本发明借助结构光设备对待测量目标6及待测量目标所在承载面1进行扫描,获取待测量目标6的三维形态。以三维形态的轮廓对待测量目标6在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全,以避免在这种特殊情况下不能获得测量数据的问题。当然,采用结构光技术获得待测量目标6的三维形态,必然会导致测量相应速度出现不同程度的下降,这是由于结构光技术需要分析和计算的数据量较大导致的。
步骤S3所述根据S1所述转换模型和步骤S2所得矫正参数,将待测量目标6及待测量目标所在承载面1转换形成虚拟目标测量空间的方法为:首先,快速测距装置2对待测量目标所在承载面1进行矩阵式测量,获得当前测量矩阵点相对快速测距装置2的距离L-cn,cn为具有测量目标时当前测量矩阵点的矩阵点编号。然后根据L-cn对应的测量矩阵点cn所占据虚拟矩阵点n-N的位置,采用虚拟矩阵点n-N对应的矩阵点n的矫正参数矫正后得到该测量点的虚拟测量矩阵点。最后整合全部虚拟测量矩阵点形成虚拟目标测量空间。
S4.对比虚拟背景测量空间5和补全了待测量目标6虚拟测量形态的虚拟目标测量空间,得到待测量目标6的在虚拟背景测量空间5中,位于虚拟测量面上的虚拟形态。所述虚拟形态由矩阵排列的待测量目标6的虚拟测量点构建而成。所述虚拟测量点包含点位数据信息,所述点位数据信息中至少包括该虚拟测量点相对虚拟测量面预设标定点的三维距离数据。
S5.根据需要,以虚拟形态数据为基础,输出待测量目标的测量数据。
现有结构光测量技术是基于光学三角法测量原理,特定的结构光通过投影设备投射到被测物体上,在被测物体表面形成相同形状的光条三维图像,该光条三维图像被另一台摄像机探测,进而获得光条二维畸变图像。光条的畸变程度取决于结构光投射器与摄像机之间的相对位置和物体的形状和大小。一般情况下沿光条显示出的位移与物体表面高度成比例,扭结(类似于平面地图上等高线的形状)表示了平面的变化,不连续表示了表面的物理间隙。当结构光投射器与摄像机之间的位置一定时,由畸变的二维光条图像坐标便可重现物体表面三维轮廓,根据物体表面三维轮廓输出测量数据或物体形态数据。
相比较现有技术,本发明基于快速测距装置2和本发明所述方法在虚拟背景测量空间的虚拟测量面上构建测量目标的虚拟形态,构建过程仅需要获得待测量目标的距离数据和红外图形轮廓数据,因此数据获取的过程非常迅速,数据传输需要的带宽也小得多,即使采用USB、蓝牙等短距离传输技术或2G以上移动网络均可满足本发明实时数据传输的需要。而本发明虚拟模型构建过程涉及的运算函数主要为三角函数和比例转换函数,计算量远远现有结构光测量和建模技术,因此对处理器装置的计算性能要求也比采用现有结构光测量和建模技术的处理器计算性能低很多。因此,基于本发明测量技术和现有中低性能硬件,如:Acconeer的A111-001-TR红外测距传感器、世国(SHIGUO)的SGMC-EX-W/WS-I微型防爆红外摄像机、DLP红外投影仪和中低性能处理器,如:Intel奔腾G2020的基础上,测量目标形态数据精度误差为0.5-0.7cm,测量分析的时间提高至0.005-0.01秒。如采用与上述设备相同或近似功能的设备,在基本水平的光滑、单一色彩测量面上测量单一目标时,以现有结构光技术进行目标测量,误差约为0.8-1.0cm,测量时间根据目标结构复杂程度约为0.5-3秒不等。
此外,本发明的虚拟模型的建立,主要依靠红外摄像机3获取的待测量目标6的红外图像轮廓以及快速测距装置2扫描得到的虚拟目标测量空间。因此本发明对于待测量目标所在承载面1和待测量目标6自身颜色的复杂程度要求很低,尤其是采用微波快速测距装置,对待测量目标所在承载面1和待测量目标6自身颜色无任何要求,有效解决了现有结构光对于测量色彩与结构光色差异很小或一致的测量目标时,会出现显著的测量误差的问题。
同时,由于本发明结合了测量建模和模型补全技术,因此对于测量目标与设备的角度和距离相对现有结构光技术的要求低很多,只要能获取目标的红外图像轮廓及较全测量面虚拟模型,对于快速测距装置2和红外摄像机3的具体要求位置,并无明确要求。相比之下现有结构光对测量目标与设备的角度和距离有比较严格的要求,否侧无法形成准确的三维虚拟模型,会严重降低测量的准确度。同理,由于本发明对测量目标虚拟模型的构建采用的是测量建模和模型补全技术,因此在进行多目标测量时,只要测量目标之间的遮挡没有严重到从快速测距装置2的角度出发,一个测量目标将另一个测量目标完全或大部分结构遮挡,就可以实现多目标的准确测量。但是现有结构光测量技术是基于测量目标的光条二维畸变图像为测量和识别基础的,当多目标的光条二维畸变图像出现交叉、重合等现象时,输出的目标三维轮廓就是多目标连接后的轮廓,必然导致输出的形态数据和测量数据存在巨大的误差。
另外,本发明虚拟建模过程中具有矫正参数的设置,该设置将待测量目标虚拟后置于绝对平面的虚拟测量面上进行分析获取形态数据,有效避免了由于待测量目标所在承载面1为倾斜、坑洼、复杂结构等问题导致的测量数据误差过大的问题。
可见,本发明相比现有技术在硬件要求、测量速度、测量精度、测量环境要求、测量数量等方面均具有了极为显著的进步,且由于本发明对硬件要求和待测量目标所在承载面1的要求较低,只要能放置待测量目标6,即使是斜面、凹凸面等测量面,均为实现快速、准确的测量,因此可在多种场合进行组合运用,而不存在固定的装置结构限制。当选用更高级的硬件和处理器时,虽然成本会有所上升,但是测量目标形态数据精度误差可提高至为0.04cm左右,测量分析的时间提高至0.001秒。理论上随着硬件性能的继续提高,测量精度和测量时间还能进一步改善。
实施例2
基于实施例1所述适用于暗光环境的多维测量方法,步骤S3所述红外摄像机3应当识别到待测量目标所在承载面1上出现待测量目标6的方法为:首先,红外摄像机3在启动时对待测量目标所在承载面1进行摄影,并将当前红外辐射图作为背景辐射。然后当红外摄像机3检测到有手臂型辐射图进入待测量目标所在承载面1,或系统接收到外部装置传递的在待测量目标所在承载面1上放入待测量目标6的信息后,判定待测量目标所在承载面1上出现待测量目标6。
当步骤S4对比虚拟背景测量空间5和补全了待测量目标6虚拟测量形态的虚拟目标测量空间,得到虚拟背景测量空间5与虚拟目标测量空间相似度超过预设阈值时,或系统接收到外部装置传递的在待测量目标所在承载面1上取走全部待测量目标6的信息后,判定待测量目标所在承载面1上已经没有待测量目标6。此时红外摄像机3拍摄的当前红外辐射图作为新的背景辐射,并替换上一次得到的背景辐射。
一般而言,测量目标6只要温度与待测量目标所在承载面1不同,红外摄像机3就能准确获取待测量目标6的红外图像轮廓,从而识别出待测量目标所在承载面1上是否出现待测量目标6。但是当出现特殊情况,如待测量目标6的构成材料与待测量目标所在承载面1近似,且长期与待测量目标所在承载面1处于同一环境中,导致待测量目标6的整体温度与待测量目标所在承载面1高度近似,此时红外摄像机3难以准确获取和识别待测量目标6的红外图像轮廓。因此,本发明以必然会产生显著区别与待测量目标所在承载面1的人体手臂型辐射图或系统接收到外部装置传递的信息作为判定待测量目标所在承载面1上是否具有待测量目标6的判断方法,可以准确的在每一次待测量目标6放置于待测量目标所在承载面1上时,控制快速测距装置2启动,并根据需要判断是否启动红外投影仪4,有效提高了相应的准确度。
实施例3
基于实施例1所述适用于暗光环境的多维测量方法,步骤S4所述对比虚拟背景测量空间5和补全了待测量目标6虚拟测量形态的虚拟目标测量空间,得到待测量目标6的在虚拟背景测量空间5中,位于虚拟测量面上的虚拟形态的方法为:以虚拟目标测量空间与虚拟背景测量空间5中,原测量点距离和角度重合的部分为锚点,将虚拟目标测量空间锚定为与虚拟背景测量空间5各虚拟点阵重合的虚拟空间,从而得到在虚拟背景测量空间5中,位于虚拟测量面上的测量目标的虚拟形态。
在进行将虚拟目标测量空间锚定为与虚拟背景测量空间各虚拟点阵重合的虚拟空间时,首先以虚拟目标测量空间与虚拟背景测量空间5中,原测量点距离和角度重合的部分为锚点,将虚拟目标测量空间中的虚拟测量矩阵点与虚拟背景测量空间5中对应位置的虚拟矩阵点进行对比,出现位置误差的点位,基于虚拟矩阵点位置数据对虚拟测量矩阵点位置数据进行点位位置数据矫正。待全部虚拟测量矩阵点的位置数据矫正完成后,判定该动作完成。
该方法是对虚拟测量矩阵点位置数据信息的进一步修正,由于快速扫描装置2的扫描精度误差,有时会出现系统性或部分点位的数据误差,采用该方法修正后可显著降低由于扫描误差导致的虚拟测量矩阵点的位置数据误差,从而进一步提高输出时的测量数据精度,在采用现有中低性能硬件,如:Acconeer的A111-001-TR红外测距传感器、世国(SHIGUO)的SGMC-EX-W/WS-I微型防爆红外摄像机、DLP红外投影仪和中低性能处理器,如:Intel奔腾G2020的基础上,相比实施例1可将测量精度误差降低至0.3cm左右。
实施例4
基于实施例1所述适用于暗光环境的多维测量方法,步骤S3所述以红外摄像机3获取的待测量目标6的红外图像轮廓对待测量目标6在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全的方法为:首先在虚拟背景测量空间中,根据已获取的虚拟测量矩阵点数据形成测量目标面向快速测距装置的虚拟形态模型-测量面。然后根据红外摄像机3获取的待测量目标6的红外图像轮廓与快速测距装置2的相对位置关系,判断待测量目标6相对快速测距装置2的测量面-非测量面的对称关系:
如果是对称结构,则根据对称结构关系,以虚拟形态模型-测量面为基准进行对称填补,完成补全动作。
如果是非对称结构,则首先根据红外摄像机3获取的待测量目标6的红外图像轮廓,将该红外图像轮廓调整为虚拟形态模型-测量面拟合的位置处,使得红外图像轮廓与虚拟形态模型-测量面最大限度重合。之后以拟合态下的红外图像轮廓边界为补充点进行数据点补充,完成补全动作。
如图2所示,当待测量目标6出现在待测量目标所在承载面1上时,由于待测量目标6的遮挡作用,快速测距装置2形成的扫描场会在待测量目标6上形成扫描面601和遮挡面602,同时会在待测量目标所在承载面1与待测量目标6之间形成遮挡空间7。如果不进行数据补充而直接建立虚拟模型,则虚拟模型最终展示的形态要么仅有扫描面601,要么是待测量目标6和遮挡空间7的累加,均会导致测量数据出现巨大误差。因此本发明采用了如图3所示的数据补充方法,即:首先如图3中A所示,基于快速测距装置2的扫描数据,在虚拟测量面上构建扫描面601的虚拟模型。然后如图3中B所示,将红外图像轮廓603与扫描面601的虚拟模型拟合,形成矫正基础。最后如图3中C所示,将遮挡面602的虚拟模型补充至扫描面601的虚拟模型中,形成最终的待测量目标的虚拟模型。
申请人研究发现,尤其是在进行多目标测量时,现有结构光测量技术,由于测量目标之间的相互遮挡,很可能输出的虚拟模型是多个目标相互连接构成的,与实际待测量目标会形成显著差异,从而导致输出的目标形态和测量数据均出现巨大误差。因此结构光测量技术一般都要求一次测量一个目标,杜绝多目标同时测量。然而,采用本实施例上述方法可有效解决上述问题。一方面采用本实施例技术,可以解决由于虚拟模型构建不充分或加载了遮挡空间7或由于多目标之间的相互遮挡导致的测量错误问题。另一方面本实施例技术可以解决多目标测量问题,这是由于本发明基于红外图像轮廓603区分与补全扫描形成的目标虚拟模型,而不完全依赖扫描测量形成虚拟模型。这就有效解决了多目标同时测量时,将个目标有效区分的问题。当然出现严重的多目标相互遮挡情况时,也在一定程度上也会降低本发明的测量精度,这是由于被遮挡目标大部分形态被遮挡后,快速测距装置2难以获得被遮挡目标的大部分形态数据,在根据投影结构进行虚拟模型补全的过程中可能会造成虚拟模型的形态错误。但是相比现有技术,本发明可以实现对多目标的同时测量,当多目标之间相互遮挡不严重时,可以精确输出测量目标数据,当多目标之间相互遮挡严重时,可以精确输出未遮挡或遮挡面较小的目标的测量数据,仅在被遮挡严重的目标测量时存在超出预设误差范围的误差值。相比现有技术无法对多目标测量,或一但多目标之间由相互遮挡就会形成连体虚拟模型从而导致无法识别目标及测量误差的极大误差相比,本发明实现了技术上的显著突破。
实施例5
基于实施例1所述适用于暗光环境的多维测量方法,步骤S3所述以三维形态的轮廓对待测量目标6在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全的方法为:首先将三维形态的轮廓调整为虚拟形态模型-测量面拟合的位置处,使得三维形态的轮廓与虚拟形态模型-测量面最大限度重合。之后以拟合态下虚拟形态模型-测量面边界为修正点对三维形态的轮廓进行第一次修正。而后根据红外摄像机3获取的待测量目标6的红外图像轮廓与快速测距装置2的相对位置关系,判断待测量目标6相对快速测距装置2的测量面-非测量面的对称关系:
如果是对称结构,则根据对称结构关系,以虚拟形态模型-测量面为基准对三维形态的轮廓的非测量面进行二次修正,完成补全动作。如果是非对称结构,则不进行二次修正。
当启动红外投影仪4,并基于结构光技术和本发明数据矫正技术获得了待测量目标6的三维形态的轮廓时,由于结构光技术获得的三维形态的轮廓一般比较完整,此时以本发明获得的虚拟形态模型-测量面模型,对三维形态的轮廓进行二次修正,由于快速测距装置2和红外投影仪4相对红外摄像机3非同侧设置,因此三维形态的轮廓和虚拟形态模型-测量面模型是从不同视角获得的虚拟模型,两者相互叠加修正可以有效弥补结构光未能扫描得到的部分的目标形态,从而形成更加完整和准确的待测量目标6的虚拟模型,一方面解决特殊情况下红外摄像机3难以识别得到目标红外图像轮廓,从而导致测量不准确的问题。另一方面也提高了启动结构光技术后,获得的待测量目标6虚拟模型的完整性和准确性,从而提高测量精度。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种适用于暗光环境的多维测量方法,其特征在于,包括:
S1.通过具有点阵投射和/或扫描测距功能的快速测距装置(2)对待测量目标所在承载面(1)进行矩阵式测量,根据转换模型A将待测量目标所在承载面(1)转换形成虚拟背景测量空间(5);通过红外投影仪(4)和红外摄像机(3),在待测量目标所在承载面(1)上形成矩阵点云、随机点云、光栅点云中的一种点云图,得到背景点云图;所述快速测距装置(2)和红外投影仪(4)相对红外摄像机(3)非同侧设置;
S2.在虚拟背景测量空间(5)中选定虚拟测量面,形成待测量目标所在承载面各点阵相对虚拟测量面的矫正参数;
S3.当红外摄像机(3)应当识别到待测量目标所在承载面上出现待测量目标(6)时,通过快速测距装置(2)对待测量目标及待测量目标所在承载面(1)进行矩阵式测量,根据S1所述转换模型A和步骤S2所得矫正参数,将待测量目标(6)及待测量目标所在承载面(1)转换形成虚拟目标测量空间;获得待测量目标(6)在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态;并以红外摄像机(3)获取的待测量目标(6)的红外图像轮廓对待测量目标(6)在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全;
当红外摄像机(3)应当识别到待测量目标所在承载面(1)上出现待测量目标(6),但是红外摄像机(3)没有检测到待测量目标(6)或检测得到待测量目标(6)的外形轮廓与虚拟测量形态差异巨大时,启动红外投影仪(4),在待测量目标(6)及待测量目标所在承载面(1)上形成对应步骤S1的矩阵点云、随机点云、光栅点云中的一种点云图,得到测量点云图;对比测量点云图和背景点云图中对应位置的点云的位移,基于结构光相关换算公式,得到待测量目标(6)的三维形态;以三维形态的轮廓对待测量目标(6)在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全;
S4.对比虚拟背景测量空间(5)和补全了待测量目标(6)虚拟测量形态的虚拟目标测量空间,得到待测量目标(6)的在虚拟背景测量空间(5)中,位于虚拟测量面上的虚拟形态;所述虚拟形态由矩阵排列的待测量目标(6)的虚拟测量点构建而成;所述虚拟测量点包含点位数据信息,所述点位数据信息中至少包括该虚拟测量点相对虚拟测量面预设标定点的三维距离数据;
S5.根据需要,以虚拟形态数据为基础,输出待测量目标的测量数据。
2.根据权利要求1所述适用于暗光环境的多维测量方法,其特征在于,步骤S1所述根据转换模型形成各点阵的转换参数,将待测量目标所在承载面(1)转换形成虚拟背景测量空间的方法为:首先,快速测距装置(2)对待测量目标所在承载面(1)进行矩阵式测量,获得当前测量矩阵点相对快速测距装置(2)的距离L-n,n为当前测量矩阵点的矩阵点编号;然后记录矩阵点n相对快速测距装置(2)的角度J-n和对应的L-n;之后通过虚拟角度赋予的方式,根据函数计算,获得矩阵点n垂直上方预设范围和/或垂直下方预设范围内虚拟矩阵点n-N的角度J-(n-N)和对应的L-(n-N);最后将全部矩阵点n的J-n、L-n、J-(n-N)、L-(n-N)整合,形成基于待测量目标所在承载面的虚拟背景测量空间,该虚拟背景测量空间为矩阵点n和虚拟矩阵点n-N共同构成的立体空间。
3.根据权利要求2所述适用于暗光环境的多维测量方法,其特征在于,步骤S1所述矫正参数为:首先计算矩阵点n与所选定的测量参考面上的矩阵点n或虚拟矩阵点n-N的距离差LC-n;然后通过函数计算式,将L-n和LC-n形成计算转换关系,该计算转换关系即为矫正参数。
4.根据权利要求3所述适用于暗光环境的多维测量方法,其特征在于,步骤S3所述根据S1所述转换模型和步骤S2所得矫正参数,将待测量目标(6)及待测量目标所在承载面(1)转换形成虚拟目标测量空间的方法为:首先,快速测距装置(2)对待测量目标所在承载面(1)进行矩阵式测量,获得当前测量矩阵点相对快速测距装置(2)的距离L-cn,cn为具有测量目标时当前测量矩阵点的矩阵点编号;然后根据L-cn对应的测量矩阵点cn所占据虚拟矩阵点n-N的位置,采用虚拟矩阵点n-N对应的矩阵点n的矫正参数矫正后得到该测量点的虚拟测量矩阵点;最后整合全部虚拟测量矩阵点形成虚拟目标测量空间。
5.根据权利要求1所述适用于暗光环境的多维测量方法,其特征在于,步骤S3所述红外摄像机(3)应当识别到待测量目标所在承载面(1)上出现待测量目标(6)的方法为:首先,红外摄像机(3)在启动时对待测量目标所在承载面(1)进行摄影,并将当前红外辐射图作为背景辐射;然后当红外摄像机(3)检测到有手臂型辐射图进入待测量目标所在承载面(1),或系统接收到外部装置传递的在待测量目标所在承载面(1)上放入待测量目标(6)的信息后,判定待测量目标所在承载面(1)上出现待测量目标(6)。
6.根据权利要求5所述适用于暗光环境的多维测量方法,其特征在于,当步骤S4对比虚拟背景测量空间(5)和补全了待测量目标(6)虚拟测量形态的虚拟目标测量空间,得到虚拟背景测量空间(5)与虚拟目标测量空间相似度超过预设阈值时,或系统接收到外部装置传递的在待测量目标所在承载面(1)上取走全部待测量目标(6)的信息后,判定待测量目标所在承载面(1)上已经没有待测量目标(6);此时红外摄像机(3)拍摄的当前红外辐射图作为新的背景辐射,并替换上一次得到的背景辐射。
7.根据权利要求1所述适用于暗光环境的多维测量方法,其特征在于,步骤S4所述对比虚拟背景测量空间(5)和补全了待测量目标(6)虚拟测量形态的虚拟目标测量空间,得到待测量目标(6)的在虚拟背景测量空间(5)中,位于虚拟测量面上的虚拟形态的方法为:以虚拟目标测量空间与虚拟背景测量空间(5)中,原测量点距离和角度重合的部分为锚点,将虚拟目标测量空间锚定为与虚拟背景测量空间(5)各虚拟点阵重合的虚拟空间,从而得到在虚拟背景测量空间(5)中,位于虚拟测量面上的测量目标的虚拟形态。
8.根据权利要求7所述适用于暗光环境的多维测量方法,其特征在于,在进行将虚拟目标测量空间锚定为与虚拟背景测量空间各虚拟点阵重合的虚拟空间时,首先以虚拟目标测量空间与虚拟背景测量空间(5)中,原测量点距离和角度重合的部分为锚点,将虚拟目标测量空间中的虚拟测量矩阵点与虚拟背景测量空间(5)中对应位置的虚拟矩阵点进行对比,出现位置误差的点位,基于虚拟矩阵点位置数据对虚拟测量矩阵点位置数据进行点位位置数据矫正;待全部虚拟测量矩阵点的位置数据矫正完成后,判定该动作完成。
9.根据权利要求1所述适用于暗光环境的多维测量方法,其特征在于,步骤S3所述以红外摄像机(3)获取的待测量目标(6)的红外图像轮廓对待测量目标(6)在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全的方法为:首先在虚拟背景测量空间中,根据已获取的虚拟测量矩阵点数据形成测量目标面向快速测距装置的虚拟形态模型-测量面;然后根据红外摄像机(3)获取的待测量目标(6)的红外图像轮廓与快速测距装置(2)的相对位置关系,判断待测量目标(6)相对快速测距装置(2)的测量面-非测量面的对称关系:
如果是对称结构,则根据对称结构关系,以虚拟形态模型-测量面为基准进行对称填补,完成补全动作;
如果是非对称结构,则首先根据红外摄像机(3)获取的待测量目标(6)的红外图像轮廓,将该红外图像轮廓调整为虚拟形态模型-测量面拟合的位置处,使得红外图像轮廓与虚拟形态模型-测量面最大限度重合;之后以拟合态下的红外图像轮廓边界为补充点进行数据点补充,完成补全动作。
10.根据权利要求1所述适用于暗光环境的多维测量方法,其特征在于,步骤S3所述以三维形态的轮廓对待测量目标(6)在虚拟目标测量空间内的虚拟测量形态进行补全的方法为:首先将三维形态的轮廓调整为虚拟形态模型-测量面拟合的位置处,使得三维形态的轮廓与虚拟形态模型-测量面最大限度重合;之后以拟合态下虚拟形态模型-测量面边界为修正点对三维形态的轮廓进行第一次修正;而后根据红外摄像机(3)获取的待测量目标(6)的红外图像轮廓与快速测距装置(2)的相对位置关系,判断待测量目标(6)相对快速测距装置(2)的测量面-非测量面的对称关系:
如果是对称结构,则根据对称结构关系,以虚拟形态模型-测量面为基准对三维形态的轮廓的非测量面进行二次修正,完成补全动作;如果是非对称结构,则不进行二次修正。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111122762.5A CN113834444B (zh) | 2021-09-24 | 2021-09-24 | 一种适用于暗光环境的多维测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111122762.5A CN113834444B (zh) | 2021-09-24 | 2021-09-24 | 一种适用于暗光环境的多维测量方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113834444A true CN113834444A (zh) | 2021-12-24 |
CN113834444B CN113834444B (zh) | 2022-09-23 |
Family
ID=78969994
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111122762.5A Active CN113834444B (zh) | 2021-09-24 | 2021-09-24 | 一种适用于暗光环境的多维测量方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113834444B (zh) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100290665A1 (en) * | 2009-05-13 | 2010-11-18 | Applied Vision Company, Llc | System and method for dimensioning objects using stereoscopic imaging |
JP2015075429A (ja) * | 2013-10-10 | 2015-04-20 | 国立大学法人 筑波大学 | マーカ、マーカの評価方法、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
US20160048727A1 (en) * | 2014-08-15 | 2016-02-18 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Method and system for recognizing an object |
CN109341527A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-02-15 | 广东工业大学 | 一种自动阴影补偿的结构光投影三维测量系统及方法 |
JP2019060709A (ja) * | 2017-09-26 | 2019-04-18 | 株式会社フリックフィット | 三次元形状測定装置 |
CN210199780U (zh) * | 2019-07-30 | 2020-03-27 | 广西师范大学 | 一种基于红外结构光的三维人脸重建装置以及系统 |
CN111083453A (zh) * | 2018-10-18 | 2020-04-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种投影装置、方法及计算机可读存储介质 |
CN111444811A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-07-24 | 复旦大学 | 一种三维点云目标检测的方法 |
CN113096039A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-07-09 | 西安交通大学 | 一种基于红外图和深度图的深度信息补全方法 |
-
2021
- 2021-09-24 CN CN202111122762.5A patent/CN113834444B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100290665A1 (en) * | 2009-05-13 | 2010-11-18 | Applied Vision Company, Llc | System and method for dimensioning objects using stereoscopic imaging |
JP2015075429A (ja) * | 2013-10-10 | 2015-04-20 | 国立大学法人 筑波大学 | マーカ、マーカの評価方法、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
US20160048727A1 (en) * | 2014-08-15 | 2016-02-18 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Method and system for recognizing an object |
JP2019060709A (ja) * | 2017-09-26 | 2019-04-18 | 株式会社フリックフィット | 三次元形状測定装置 |
CN111083453A (zh) * | 2018-10-18 | 2020-04-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种投影装置、方法及计算机可读存储介质 |
CN109341527A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-02-15 | 广东工业大学 | 一种自动阴影补偿的结构光投影三维测量系统及方法 |
CN210199780U (zh) * | 2019-07-30 | 2020-03-27 | 广西师范大学 | 一种基于红外结构光的三维人脸重建装置以及系统 |
CN111444811A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-07-24 | 复旦大学 | 一种三维点云目标检测的方法 |
CN113096039A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-07-09 | 西安交通大学 | 一种基于红外图和深度图的深度信息补全方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113834444B (zh) | 2022-09-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106548489B (zh) | 一种深度图像与彩色图像的配准方法、三维图像采集装置 | |
US10288418B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and storage medium | |
KR102559661B1 (ko) | 부피 측량 방법, 시스템, 설비 및 컴퓨터 판독이 가능한 저장매체 | |
US20200293763A1 (en) | Three-Dimensional Real Face Modeling Method and Three-Dimensional Real Face Camera System | |
CN110230998B (zh) | 基于线激光和双目相机的快速精密三维测量方法和装置 | |
JP4986679B2 (ja) | 非静止物体の三次元画像計測装置、三次元画像計測方法および三次元画像計測プログラム | |
CN104990515B (zh) | 大型物体三维形状测量系统及其测量方法 | |
CN111473739A (zh) | 一种基于视频监控的隧道塌方区围岩变形实时监测方法 | |
CN107860337B (zh) | 基于阵列相机的结构光三维重建方法与装置 | |
CN110390719A (zh) | 基于飞行时间点云重建设备 | |
EP3115741B1 (en) | Position measurement device and position measurement method | |
CN107967697B (zh) | 基于彩色随机二元编码结构照明的三维测量方法和系统 | |
CN104596439A (zh) | 一种基于相位信息辅助的散斑匹配三维测量方法 | |
JP5633058B1 (ja) | 3次元計測装置及び3次元計測方法 | |
CN110940295B (zh) | 基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法及系统 | |
CN107610183B (zh) | 一种条纹投影相位高度转换映射模型的标定方法 | |
JP2012215394A (ja) | 三次元計測装置および三次元計測方法 | |
US11259000B2 (en) | Spatiotemporal calibration of RGB-D and displacement sensors | |
CN114396875B (zh) | 一种基于深度相机垂直拍摄的长方形包裹体积测量方法 | |
CN111256628A (zh) | 墙面平整度检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
JP6282377B2 (ja) | 3次元形状計測システムおよびその計測方法 | |
CN109272572A (zh) | 一种基于双Kinect相机的建模方法及装置 | |
Yuan et al. | 3D foot scanning using multiple RealSense cameras | |
CN114140534A (zh) | 一种用于激光雷达与相机的联合标定方法 | |
CN113834444B (zh) | 一种适用于暗光环境的多维测量方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |