CN114440794B - 一种高动态表面的高精度三维测量方法 - Google Patents

一种高动态表面的高精度三维测量方法 Download PDF

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Abstract

一种高动态表面的高精度三维测量方法，先采用1个投影仪与2个相机组成的三维视觉测量系统，依据多频外差的测量原理，向被测物体投射一组不同频率下编码的正弦图案条纹，生成多频外差投影图像，再修改相机的曝光时间获取被测物体的多曝光序列图片，然后通过给定的过曝光和曝光不足的灰度强度阈值，生成掩膜图片序列；将多曝光图片序列与掩膜图片序列相乘进行融合，从而获得一组高动态范围图片，最终利用生成的高动态范围图片，通过三维重建算法来获取高动态表面的三维信息；本发明综合考虑了多频外差法与多重曝光法，可以最大限度的保留三维视觉测量系统的原始测量精度，可以有效的实现高动态表面的高精度测量。

Description

一种高动态表面的高精度三维测量方法
技术领域
本发明属于机器视觉三维测量技术领域，特别涉及一种高动态表面的高精度三维测量方法。
背景技术
随着三维视觉技术的不断发展，光学三维测量方法已经广泛应用于工业检测、逆向工程、文物保护，医疗美容等多个领域。三维形貌在实际测量过程中，会受到物体表面光学反射率的影响。当物体表面的反射率变化范围较大时，这些物体的反射光场存在局部过曝光或者曝光不足的区域，导致传统的结构光三维测量技术无法准确地重建出这些区域的三维形貌。针对这一问题，有学者提出了高动态范围测量技术(High Dynamic Range,HDR)技术，常见的基于多重曝光的方法，通过调整光圈大小或通过调整曝光时间来改变相机感光元件的光照面积或光照时间，从而保证相机拍摄的曝光序列图片具有完整的表面三维信息，通过融合曝光序列图片来获得含有被测物体表面完整信息的高动态图片。
但多重曝光的方法在融合图片序列时由于修改了原始图片的灰度强度，在采用相移法进行相位解调时，每个点的相位信息由多步相移投影中的对应像素点的灰度信息共同确定，因此，会直接影响最终的重建精度，甚至造成最终的解相错误。因此，亟待提出一种高精度的多重曝光方法，来提高多重曝光方法的测量精度。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供了一种高动态表面的高精度三维测量方法，将相移法和多频外差解相位的方法应用到多重曝光技术，不仅考虑单一像素点，还考虑用于相位解调的相关像素点的灰度信息，提高多重曝光技术的精度。
为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种高动态表面的高精度三维测量方法，包括以下步骤：
步骤1，采用1个投影仪与2个相机组成的三维视觉测量系统，生成多频外差投影图像：依据多频外差的测量原理，设置相移图像的投影周期Tf的值，Tf<投影仪分辨率，其中f∈[2,F]，F表示采用的投影周期的个数，根据式(1)生成用于投影的时域正弦信号，通过投影仪向待测物体投射相移光场序列
Figure GDA0003807397690000021
Figure GDA0003807397690000022
式中，Ip表示投影的灰度强度，(xp,yp)为投影仪平面的像素坐标，a和b分别表示图像的平均强度和调制强度，
Figure GDA0003807397690000023
为相位信息，δ表示相移量：δn＝2π(n-1)/N，N为相移步数，n∈[1,N]；
步骤2，利用步骤1获取被测物体的多曝光序列：投影仪向物体表面投射步骤1生成的正弦条纹；通过改变相机的曝光时间，调整相机感光元件的感光时间；依据不同曝光时间下被测物体表面的过曝光区域和曝光不足区域的大小，按照递增或者递减的方式调整相机曝光时间进行拍照，从而获得一系列被测物体的灰度强度为
Figure GDA0003807397690000024
的图片，c表示相机，K表示曝光次数，k∈[1,K]；
步骤3，确定像素灰度的选取范围：依据步骤2相机拍摄到的图片序列，确定需要修改的像素的灰度强度；相机拍摄到的高动态表面的图片同时存在过曝光和曝光不足两种区域，设置最小灰度强度阈值thrmin，最大灰度强度阈值thrmax，来确定像素灰度强度的选取范围；
步骤4，利用步骤2和步骤3生成每幅图片的掩膜：将拍摄的K×N×F张图片按照曝光时间、投影周期以及相移步数分为F组灰度强度为
Figure GDA0003807397690000031
的图片，每组包含当前投影周期Tf下N步相移和K次曝光时间的所有图片即：
Figure GDA0003807397690000032
式中(xc,yc)表示相机平面的像素坐标；
对每组的图片进行逐像素遍历，生成对应的掩膜序列
Figure GDA0003807397690000033
统计
Figure GDA0003807397690000034
中每行图片序列中满足
Figure GDA0003807397690000035
的数量pixelk(xc,yc)：
Figure GDA0003807397690000036
根据pixelk(xc,yc)依据式(4)确定图片的掩膜序列
Figure GDA0003807397690000037
Figure GDA0003807397690000038
若pixelk(xc,yc)的值在k取1....K时均相等，则选择曝光时间最长的一组图片的对应像素点作为最终融合的像素点、从而保证合成图片的信噪比；每组具有相同曝光时间，相同投影周期Tf，N步相移的图片采用同一掩膜图片，最终生成掩膜图片序列；
步骤5，多曝光序列图片融合：将步骤4中掩膜图片序列
Figure GDA0003807397690000041
通过式(5)与多曝光序列图片相乘进行融合获得一组高动态范围图片：
Figure GDA0003807397690000042
式中K表示曝光次数，Tf表示不同的投影周期，n表示不同的相移步数；
通过三维重建算法来获取被测高动态表面的三维信息。
所述的三维重建算法为：利用步骤5合成的高动态图片序列，采用相移法求得图片的包裹相位，再利用多频外差法求解图片的绝对相位，最后通过极线矫正，利用求解得到的绝对相位、相机和投影仪的三角位置关系、标定得到的相机和投影仪的位置矩阵以及相机的内外参数矩阵进行三维重建。
本发明的有益效果是：
本发明综合考虑用于相位解调的同一投影周期下的不同相移量的像素点的灰度强度，可以最大限度的保存三维视觉测量系统的原始测量精度，即可以实现高精度的测量。具体为：
(1)本发明依托于多重曝光技术的框架，在三维视觉测量系统中无需新增其它设备，适应性强，能够很好的契合不同环境下的三维视觉测量系统；
(2)由于本发明考虑多个像素灰度强度的影响，具有比考虑单一像素点灰度强度融合的方法更高的精度，能够获得更加完整的三维测量数据；
(3)本发明对相机拍摄到的原始图片的处理更为简单，避免了基于曝光评价的多曝光图片加权融合的复杂计算，具有更快的速度，确保测量效率；
(4)本发明由于设计了两个阈值处理高动态表面，因此不仅可以针对被测物体的高反光表面进行修改，也可以针对被测物体的低反射率表面进行修正，适用范围更广。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明投影条纹时相机拍摄图片中的过曝光区域和曝光不足区域。
图3为本发明实施例所设计的生成掩膜序列流程图(三频四步，曝光时间随曝光次数依次增加)。
图4为本发明实施例生成的掩膜图片序列(曝光时间递增)；其中图(a)周期T1＝64的不同曝光时间下的掩膜图片序列；图(b)周期T2＝58的不同曝光时间下的掩膜图片序列；图(c)周期T3＝53的不同曝光时间下的掩膜图片序列。
图5为本发明采用的三维重建算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
如图1所示，一种高动态表面的高精度三维测量方法，包括以下步骤：
步骤1，采用1个投影仪与2个相机组成的三维视觉测量系统，生成多频外差投影图像：多频外差的测量原理是向被测物体投射至少两种周期的编码条纹图案，每种周期的编码条纹均需要经过一定步数的相移；经过相移法对拍摄的图片进行相位解调，通过两种周期的相位函数，可以叠加出一种周期更长的波形，从而合成周期为1的合成波长，保证每个像素相位的独一性，从而提取图片包含的三维信息；本实施例以三频四步相移为例，设置相移图像的投射周期T1、T2、T3的值(T3<投影仪分辨率)，根据式(1)生成用于投影的时域正弦信号，通过投影仪向待测物体投射相移光场序列
Figure GDA0003807397690000061
选取T1＝64、T2＝58、T3＝53、a＝b＝110生成正弦条纹：
Figure GDA0003807397690000062
式中，
Figure GDA0003807397690000063
表示投影的灰度强度，(xp,yp)为投影仪平面的像素坐标，a和b分别表示图像的平均强度和调制强度，
Figure GDA0003807397690000064
为相位信息，δ表示相移量：δn＝2π(n-1)/N，N为相移步数，第n次相移n∈[1,4]；
步骤2，利用步骤1获取被测物体的多曝光序列：投影仪向物体表面投射步骤1生成的正弦条纹；通过改变相机的曝光时间，调整相机感光元件的感光时间；依据不同曝光时间下被测物体表面的过曝光区域和曝光不足区域的大小，按照递增或者递减的方式调整相机曝光时间进行拍照，从而获得一系列被测物体的灰度强度为
Figure GDA0003807397690000065
的图片，c表示相机，K表示曝光次数，k∈[1,K]；Tf表示投影周期，f∈[2,F]，F表示采用的投影周期的个数；经过试验得曝光次数k取3时可以获得比较理想的测量精度和测量速度，因此，本实施例中k＝3，即获取三组不同曝光时间下的图片序列；
步骤3：确定像素灰度的选取范围：依据步骤2相机拍摄到的图片序列，确定需要修改的像素灰度强度；相机拍摄到的高动态表面的图片同时存在曝光过度(如图2矩形框中所示)和曝光不足(如图2圆形框中所示)两种区域，因此，设置最小灰度强度阈值thrmin，最大灰度强度阈值thrmax，来确定像素灰度强度的选取范围；8bit相机情况下灰度最大值为255，考虑噪声的影响，设置thrmax＜255；通过实验可知thrmin、thrmax受噪声影响较大，若被测物体反光过强，则需要根据拍摄物体动态调整，本实施例中取thrmin＝2、thrmax＝248；
步骤4，利用步骤2和步骤3生成每幅图片的掩膜：将拍摄的图片按照曝光时间、投影周期以及相移步数进行分类，将拍摄的36(3*3*4)张图片分为3组灰度强度为
Figure GDA0003807397690000071
的图片，每组包含当前投影周期f下N步相移和K次曝光时间的所有图片即：
Figure GDA0003807397690000072
式中f∈[1,3]；
对每组的图片进行逐像素遍历，生成对应的掩膜序列
Figure GDA0003807397690000073
统计
Figure GDA0003807397690000074
中每行图片序列中满足
Figure GDA0003807397690000075
的数量pixelk(xc,yc)：
Figure GDA0003807397690000076
根据pixelk(xc,yc)依据式(4)确定图片的掩膜序列
Figure GDA0003807397690000077
Figure GDA0003807397690000081
若pixelk(xc,yc)的值在k取1....K时均相等，则选择曝光时间最长的一组图片的对应像素点作为最终融合的像素点，从而保证合成图片的信噪比；每组具有相同曝光时间，相同投影周期Tf，N步相移的图片采用同一掩膜图片，这样可以充分保证选择的像素解相位的精度与原始图片精度相同，可以有效提高三维重建的精度，采用的掩膜生成算法流程如图3所示，最终生成的掩膜图片序列如图4所示；
步骤5：多曝光序列图片融合：在步骤4中已经生成了不同曝光时间下的掩膜图片序列，将该掩膜图片序列
Figure GDA0003807397690000082
通过式(5)与多曝光图片相乘进行融合获得一组高动态范围图片：
Figure GDA0003807397690000083
式中K表示曝光次数，Tf表示不同的投影周期，n表示不同的相移步数；
如图5所示，通过三维重建算法来获取被测高动态表面的三维信息：利用步骤5合成的高动态图片序列，采用相移法求得图片的包裹相位，再利用多频外差法求解图片的绝对相位，最后通过极线矫正，利用求解得到的绝对相位、相机和投影仪的三角位置关系、标定得到的相机和投影仪的位置矩阵以及相机的内外参数矩阵进行三维重建。
以上所述实施步骤和方法仅仅表达了本发明的一种实施方式，在不脱离本发明专利构思的前提下所做的变形和改进应当都属于本发明专利的保护范围。

Claims (2)

1.一种高动态表面的高精度三维测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，采用1个投影仪与2个相机组成的三维视觉测量系统，生成多频外差投影图像：依据多频外差的测量原理，设置相移图像的投影周期Tf的值，Tf<投影仪分辨率，其中f∈[2,F]，F表示采用的投影周期的个数，根据式(1)生成用于投影的时域正弦信号，通过投影仪向待测物体投射相移光场序列
Figure FDA0003807397680000014
Figure FDA0003807397680000011
式中，Ip表示投影的灰度强度，(xp,yp)为投影仪平面的像素坐标，a和b分别表示图像的平均强度和调制强度，
Figure FDA0003807397680000012
为相位信息，δ表示相移量：δn＝2π(n-1)/N，N为相移步数，n∈[1,N]；
步骤2，利用步骤1获取被测物体的多曝光序列：投影仪向物体表面投射步骤1生成的正弦条纹；通过改变相机的曝光时间，调整相机感光元件的感光时间；依据不同曝光时间下被测物体表面的过曝光区域和曝光不足区域的大小，按照递增或者递减的方式调整相机曝光时间进行拍照，从而获得一系列被测物体的灰度强度为
Figure FDA0003807397680000013
的图片，c表示相机，K表示曝光次数，k∈[1,K]；
步骤3，确定像素灰度的选取范围：依据步骤2相机拍摄到的图片序列，确定需要修改的像素的灰度强度；相机拍摄到的高动态表面的图片同时存在过曝光和曝光不足两种区域，设置最小灰度强度阈值thrmin，最大灰度强度阈值thrmax，来确定像素灰度强度的选取范围；
步骤4，利用步骤2和步骤3生成每幅图片的掩膜：将拍摄的K×N×F张图片按照曝光时间、投影周期以及相移步数分为F组灰度强度为
Figure FDA0003807397680000021
的图片，每组包含当前投影周期Tf下N步相移和K次曝光时间的所有图片即：
Figure FDA0003807397680000022
式中(xc,yc)表示相机平面的像素坐标；
对每组的图片进行逐像素遍历，生成对应的掩膜序列
Figure FDA0003807397680000023
统计
Figure FDA0003807397680000024
中每行图片序列中满足
Figure FDA0003807397680000025
的数量pixelk(xc,yc)：
Figure FDA0003807397680000026
根据pixelk(xc,yc)依据式(4)确定图片的掩膜序列
Figure FDA0003807397680000027
Figure FDA0003807397680000028
若pixelk(xc,yc)的值在k取1....K时均相等，则选择曝光时间最长的一组图片的对应像素点作为最终融合的像素点、从而保证合成图片的信噪比；每组具有相同曝光时间，相同投影周期Tf，N步相移的图片采用同一掩膜图片，最终生成掩膜图片序列；
步骤5，多曝光序列图片融合：将步骤4中掩膜图片序列
Figure FDA0003807397680000029
通过式(5)与多曝光序列图片相乘进行融合获得一组高动态范围图片：
Figure FDA0003807397680000031
式中K表示曝光次数，Tf表示不同的投影周期，n表示不同的相移步数；
通过三维重建算法来获取被测高动态表面的三维信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的三维重建算法为：利用步骤5合成的高动态图片序列，采用相移法求得图片的包裹相位，再利用多频外差法求解图片的绝对相位，最后通过极线矫正，利用求解得到的绝对相位、相机和投影仪的三角位置关系、标定得到的相机和投影仪的位置矩阵以及相机的内外参数矩阵进行三维重建。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116608794B (zh) * 2023-07-17 2023-10-03 山东科技大学 一种抗纹理3d结构光成像方法、系统、装置及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009010566A (ja) * 2007-06-27 2009-01-15 Yamaguchi Univ 写真画像のダイナミックレンジを拡大する方法及び撮像装置
CN101694375A (zh) * 2009-10-23 2010-04-14 北京航空航天大学 一种用于强反射表面三维形貌测量的立体视觉检测方法
CN105651203A (zh) * 2016-03-16 2016-06-08 广东工业大学 一种自适应条纹亮度的高动态范围三维形貌测量方法
CN107894215A (zh) * 2017-12-26 2018-04-10 东南大学 基于全自动曝光的高动态范围光栅投影三维测量方法
CN110411374A (zh) * 2019-08-26 2019-11-05 湖北工业大学 一种动态三维面形测量方法及系统
CN113237435A (zh) * 2021-05-08 2021-08-10 北京航空航天大学 一种高反光表面三维视觉测量系统及方法
CN113340236A (zh) * 2021-06-28 2021-09-03 四川大学 一种高动态表面形貌测量方法
CN113358063A (zh) * 2021-06-04 2021-09-07 华中科技大学 一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法及系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009010566A (ja) * 2007-06-27 2009-01-15 Yamaguchi Univ 写真画像のダイナミックレンジを拡大する方法及び撮像装置
CN101694375A (zh) * 2009-10-23 2010-04-14 北京航空航天大学 一种用于强反射表面三维形貌测量的立体视觉检测方法
CN105651203A (zh) * 2016-03-16 2016-06-08 广东工业大学 一种自适应条纹亮度的高动态范围三维形貌测量方法
CN107894215A (zh) * 2017-12-26 2018-04-10 东南大学 基于全自动曝光的高动态范围光栅投影三维测量方法
CN110411374A (zh) * 2019-08-26 2019-11-05 湖北工业大学 一种动态三维面形测量方法及系统
CN113237435A (zh) * 2021-05-08 2021-08-10 北京航空航天大学 一种高反光表面三维视觉测量系统及方法
CN113358063A (zh) * 2021-06-04 2021-09-07 华中科技大学 一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法及系统
CN113340236A (zh) * 2021-06-28 2021-09-03 四川大学 一种高动态表面形貌测量方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A novel high dynamic range 3D measurement method based on adaptive fringe projection technique;Yanzhao Liu等;《Optics and Lasers in Engineering》;20200430;全文 *
High dynamic range real-time 3Dmeasurement based on Fourier transform profilometry;Yanzhao Liu等;《Optics and Laser Technology》;20210112;全文 *
基于多频外差相移结构光的三维测量系统;郭进等;《工业仪表与自动化装置》;20160430;全文 *
基于阈值优化抖动算法的高质量三维形貌测量;孟森森等;《光子学报》;20190831;全文 *
芯片封装立针微孔加工视觉定位技术研究;毕逸飞等;《西安交通大学学报》;20210831;全文 *
高动态范围表面自适应条纹投影测量方法;汪锦航等;《光学学报》;20211031;全文 *

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