CN115727784A - 一种基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法 - Google Patents

一种基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法 Download PDF

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张明德
陈晨
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Abstract

本发明公开了一种基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其包括如下步骤：1，确定饱和区域，投影少量灰度序列图像，标记饱和区域并以像素级建立对应饱和像素的表面系数查找表；步骤2，生成低强度正弦条纹，根据灰度序列图像，标记灰度序列中灰度值变化最大的点，插值拟合生成低强度正交条纹图案并投影；步骤3，生成自适应条纹，根据低强度正交条纹建立相机与投影仪之间的像`素坐标对应关系，建立相机和投影仪的坐标映射，查找表面系数表获得饱和像素的最佳投影强度，生成自适应条纹并投影；步骤4，三维重建。其能够有效确定高反光部件点云缺失区域，有效解决高反光区域三维重建困难的问题。

Description

一种基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法
技术领域
本发明涉及高反光工件的单次三维点云获取，具体涉及基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法。
背景技术
现有的三维形貌测量方法主要有两大类：一是以三坐标测量机为典型代表的接触式测量，该测量方式精度高，但非常耗时，测量大型零件要几个小时甚至一天。二是以条纹投影技术为代表的非接触式测量，其精度较高，测量速度快，适合在线测量。然而，条纹投影技术测量表面反射率变化很大的物体鲁棒性较差，例如，同时测量表面较暗和较亮的物体或者具有高反射率表面的复杂曲面，在保证较暗区域调制度信噪比较高的情况下，高反射率表面容易造成相机响应值超出传感器的范围，造成图像饱和，导致部分点云数据缺失，高反光区域的三维重建将会直接影响到最终测量精度。高反光表面元件的三维形貌测量是光学三维测量领域的难题之一。因此，本文基于自适应条纹算法针对高反光工件的三维重建进行研究分析。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其能够有效确定高反光部件点云缺失区域，有效解决高反光区域三维重建困难的问题。
本发明所述的基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其包括如下步骤：
步骤1，确定被测元件饱和区域，包括：
步骤1.1，投影并采集的均匀灰度值为255的图像M255(x,y)；
步骤1.2，将投影并采集的均匀灰度值为255的图像M255(x,y)二值化，记饱和区域掩膜矩阵记为QC(x,y)；
步骤1.3，针对饱和区域的像素，针对单个像素建立表面系数查找表。
步骤2生成低强度正交条纹，包括：
步骤2.1，标记相机采集的灰度图像序列Ick中灰度值变化最大的点，记作(xg,yg)；
步骤2.2，根据灰度序列插值预测拟合点(xg,yg)的最佳投影强度
Figure BDA0003963374130000011
步骤2.3，生成低强度正交映射条纹；
步骤3生成自适应条纹，包括：
步骤3.1，根据低强度正交映射条纹建立相机和投影仪坐标映射；
步骤3.2，查找表面系数表求解饱和区域像素最佳投影强度；
步骤3.3，生成自适应条纹；
步骤4，三维重建:根据采集的自适应条纹，结合相机-投影仪联合标定结果，进行三维重建。
进一步，步骤1.2具体为：将投影并采集的均匀灰度值为255的图像M255(x,y)二值化，确定当前系统位姿下高反光工件的饱和区域，灰度值M255(x,y)大于250标记为1，其余为0，记掩膜矩阵为QC(x,y)，其计算式为：
Figure BDA0003963374130000021
进一步，步骤1.3具体为：根据步骤1.2标记的饱和区域，基于计算式
Figure BDA0003963374130000022
计算得到饱和区域每个像素点的ktr(xc,yc)，式中，Ic(xc,yc)为相机采集图像上某一像素点(xc,yc)的灰度值，Ip(xp,yp)为投影均匀灰度图像上与像素点(xc,yc)对应的像素点(xp,yp)的灰度值；
定义表面系数α(xc,yc)，令ktr(xc,yc)＝α(xc,yc)，并建立对应的表面系数查找表。
进一步，步骤2.1具体为：首先根据饱和区域掩膜矩阵QC(x,y)找到对应饱和的像素区域，按灰度值递减的顺序依次遍历采集的灰度序列Ick中饱和像素区域，k为采集图像序列编号，若某幅灰度图像Ick中掩膜矩阵Qk(x,y)区域仍有饱和，而Ic(k-1)中饱和区域掩膜矩阵Qk(x,y)无饱和像素，标记其灰度值变化最大的点，记作(xg,yg)。
进一步，步骤2.2具体为：根据灰度值变化最大的点(xg,yg)，取灰度图像序列Ick中坐标(xg,yg)对应的灰度值Ic(xg,yg)，查找步骤1.3得到的表面系数表，获取点(xg,yg)的表面系数α(xg,yg)，计算得到低强度条纹的最佳投影强度
Figure BDA0003963374130000023
进一步，步骤2.3具体为：计算机生成条纹周期为90、99、100的低强度正交条纹图像，竖直条纹和水平条纹各十二幅，其公式为：
Figure BDA0003963374130000024
式中：(xp,yp)表示投影仪像平面的像素坐标，
Figure BDA0003963374130000025
表示点(xg,yg)的最佳投影强度，
Figure BDA0003963374130000026
表示点(xg,yg)像素位置处的编码相位值；N表示正弦条纹图像的相移步数；Ip表示(x,y)位置处的灰度值。
进一步，步骤3.2具体为：根据步骤1.3建立的表面系数查找表，通过掩膜矩阵Mc(xc,yc)获取饱和像素(xc,yc)处灰度序列对应的灰度值，根据公式
Figure BDA0003963374130000027
和
Figure BDA0003963374130000031
根据采集的灰度图像序列Ick，考虑到相机的和投影仪的非线性响应，采用三次B样条插值计算出饱和像素区域每个像素的最佳投影强度(MIGL(xp,yp))。
进一步，步骤3.3具体为：根据步骤3.2获取的饱和区域单个像素的最佳投影强度(MIGL(xp,yp))，通过低强度正交条纹建立的相机和投影仪坐标映射以及掩膜矩阵Mc(xc,yc)确定需要调整的投影仪像素Mp(xp,yp)，按以下公式生成自适应条纹：
Figure BDA0003963374130000032
式中：(xp,yp)表示投影仪像平面的像素坐标，A表示背景灰度值，B表示正弦条纹图像的调制度，
Figure BDA0003963374130000033
表示该像素位置处的编码相位值；N表示条纹图案的相移步数；MIGL(xp,yp)是点(xp,yp)像素位置处的最佳投影强度，
Figure BDA0003963374130000034
表示生成的自适应条纹强度。
本发明与现有技术相比具有如下有益效果：
1、本发明通过均匀灰度序列图像自适应确定低强度的正交正弦条纹图案，无需靠经验值或者人工设定，也不需要复杂的二分法迭代，同时考虑了环境光、噪声的影响，建立饱和区域更为精确的投影强度模型，保证了被测元件饱和区域相机像素和投影仪像素映射的精度。
2、本发明通过投射一幅255灰度图确定饱和区域，通过均匀灰度序列图像建立饱和区域单个像素的精确表面系数模型，将每个像素点的表面系数储存进表面系数查找表，投影较少的图像即可以较高精度完成高反光区域的三维重建。
3、本发明通过查找饱和区域每个像素点的表面系数，考虑到相机和投影仪的非线性响应曲线，采用三次B样条插值的方式计算更为精确的确保饱和区域像素不过曝的最佳投影强度，获得精确的饱和区域不过曝的最佳投影强度值。
附图说明
图1为本发明所述基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，所示的基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其包括如下步骤：
步骤1，确定被测元件饱和区域，包括：
步骤1.1，投影均匀灰度图像序列Ipi；首先投射一幅Imax＝255的均匀灰度图像，然后投影均匀灰度图像序列，Ipi＝240-G×(i-1)，相机采集的灰度图像序列为Ick＝(xc,yc)，其中i是灰度图像序列编号，i＝1，2，…，N；G为相邻灰度图像序列的灰度差值；k为采集图像序列编号，k＝1，2，…，N，N+1；当k＝1时，采集图像为Imax，(xc,yc)是相机像平面的图像坐标。
步骤1.2，将投影并采集的均匀灰度值为255的图像M255(x,y)二值化，确定当前系统位姿下高反光工件的饱和区域，灰度值M255(x,y)大于250标记为1，其余为0，记掩膜矩阵为QC(x,y)，其计算式为：
Figure BDA0003963374130000041
步骤1.3，针对饱和区域的像素，针对单个像素建立表面系数查找表，具体为：根据步骤1.2标记的饱和区域，基于计算式
Figure BDA0003963374130000042
计算得到饱和区域每个像素点的ktr(xc,yc)，式中，Ic(xc,yc)为相机采集图像上某一像素点(xc,yc)的灰度值，Ip(xp,yp)为投影均匀灰度图像上与像素点(xc,yc)对应的像素点(xp,yp)的灰度值；定义表面系数α(xc,yc)，令ktr(xc,yc)＝α(xc,yc)，并建立对应的表面系数查找表。
步骤2生成低强度正交条纹，包括：
步骤2.1，标记相机采集的灰度图像序列Ick中灰度值变化最大的点，记作(xg,yg)。具体为：首先根据饱和区域掩膜矩阵QC(x,y)找到对应饱和的像素区域，按灰度值递减的顺序依次遍历采集的灰度序列Ick中饱和像素区域，k为采集图像序列编号，若某幅灰度图像Ick中掩膜矩阵Qk(x,y)区域仍有饱和，而Ic(k-1)中饱和区域掩膜矩阵Qk(x,y)无饱和像素，标记其灰度值变化最大的点，记作(xg,yg)。
步骤2.2，根据灰度序列插值预测拟合点(xg,yg)的最佳投影强度
Figure BDA0003963374130000043
具体为：根据灰度值变化最大的点(xg,yg)，取灰度图像序列Ick中坐标(xg,yg)对应的灰度值Ic(xg,yg)，查找步骤1.3得到的表面系数表，获取点(xg,yg)的表面系数α(xg,yg)，计算得到低强度条纹的最佳投影强度
Figure BDA0003963374130000044
步骤2.3，生成低强度正交映射条纹，具体为：计算机生成条纹周期为90、99、100的低强度正交条纹图像，竖直条纹和水平条纹各十二幅，其公式为：
Figure BDA0003963374130000045
式中：(xp,yp)表示投影仪像平面的像素坐标，
Figure BDA0003963374130000051
表示点(xg,yg)的最佳投影强度，
Figure BDA0003963374130000052
表示点(xg,yg)像素位置处的编码相位值；N表示正弦条纹图像的相移步数；Ip表示(x,y)位置处的灰度值。
步骤3生成自适应条纹，包括：
步骤3.1，根据低强度正交映射条纹建立相机和投影仪坐标映射，具体为：利用多频外差算法获得被测物的绝对相位图，根据绝对相位图找到投影仪视场中的过曝区域像素的坐标，投影仪对应相机饱和区域像素的掩膜矩阵为Mp(xc,yc)，其计算式为：
Figure BDA0003963374130000053
Figure BDA0003963374130000054
式中：
Figure BDA0003963374130000055
是水平方向的绝对相位和
Figure BDA0003963374130000056
是垂直方向的绝对相位，f是正弦光栅条纹的周期数；W和H分别是正弦条纹图像分辨率的宽和高，u和v分别是相机像平面点(xc,yc)对应投影仪像平面的列坐标和行坐标。
步骤3.2，查找表面系数表求解饱和区域像素最佳投影强度，具体为：根据步骤1.3建立的表面系数查找表，通过掩膜矩阵Mc(xc,yc)获取饱和像素(xc,yc)处灰度序列对应的灰度值，根据公式
Figure BDA0003963374130000057
和
Figure BDA0003963374130000058
根据采集的灰度图像序列Ick，考虑到相机的和投影仪的非线性响应，采用三次B样条插值计算出饱和像素区域每个像素的最佳投影强度(MIGL(xp,yp))。
步骤3.3，生成自适应条纹，具体为：根据步骤3.2获取的饱和区域单个像素的最佳投影强度(MIGL(xp,yp))，通过低强度正交条纹建立的相机和投影仪坐标映射以及掩膜矩阵Mc(xc,yc)确定需要调整的投影仪像素Mp(xp,yp)，按以下公式生成自适应条纹：
Figure BDA0003963374130000059
式中：(xp,yp)表示投影仪像平面的像素坐标，A表示背景灰度值，B表示正弦条纹图像的调制度，
Figure BDA0003963374130000061
表示该像素位置处的编码相位值；N表示条纹图案的相移步数；MIGL(xp,yp)是点(xp,yp)像素位置处的最佳投影强度，
Figure BDA0003963374130000062
表示生成的自适应条纹强度。
步骤4，三维重建：根据采集的自适应条纹，结合相机-投影仪联合标定结果，进行三维重建。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，确定被测元件饱和区域，包括：
步骤1.1，投影并采集的均匀灰度值为255的图像M255(x,y)；
步骤1.2，将投影并采集的均匀灰度值为255的图像M255(x,y)二值化，记饱和区域掩膜矩阵记为QC(x,y)；
步骤1.3，针对饱和区域的像素，针对单个像素建立表面系数查找表；
步骤2生成低强度正交条纹，包括：
步骤2.1，标记相机采集的灰度图像序列Ick中灰度值变化最大的点，记作(xg,yg)；
步骤2.2，根据灰度序列插值预测拟合点(xg,yg)的最佳投影强度
Figure QLYQS_1
步骤2.3，生成低强度正交映射条纹；
步骤3生成自适应条纹，包括：
步骤3.1，根据低强度正交映射条纹建立相机和投影仪坐标映射；
步骤3.2，查找表面系数表求解饱和区域像素最佳投影强度；
步骤3.3，生成自适应条纹；
步骤4，三维重建，根据采集的自适应条纹，结合相机-投影仪联合标定结果，进行三维重建。
2.根据权利要求1所述的基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其特征在于，步骤1.2具体为：将投影并采集的均匀灰度值为255的图像M255(x,y)二值化，确定当前系统位姿下高反光工件的饱和区域，灰度值M255(x,y)大于250标记为1，其余为0，记掩膜矩阵为QC(x,y)，其计算式为：
Figure QLYQS_2
3.根据权利要求1或2所述的基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其特征在于，步骤1.3具体为：根据步骤1.2标记的饱和区域，基于计算式
Figure QLYQS_3
计算得到饱和区域每个像素点的ktr(xc,yc)，式中，Ic(xc,yc)为相机采集图像上某一像素点(xc,yc)的灰度值，Ip(xp,yp)为投影均匀灰度图像上与像素点(xc,yc)对应的像素点(xp,yp)的灰度值；
定义表面系数α(xc,yc)，令ktr(xc,yc)＝α(xc,yc)，并建立对应的表面系数查找表。
4.根据权利要求1或2所述的基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其特征在于，步骤2.1具体为：首先根据饱和区域掩膜矩阵QC(x,y)找到对应饱和的像素区域，按灰度值递减的顺序依次遍历采集的灰度序列Ick中饱和像素区域，k为采集图像序列编号，若某幅灰度图像Ick中掩膜矩阵Qk(x,y)区域仍有饱和，而Ic(k-1)中饱和区域掩膜矩阵Qk(x,y)无饱和像素，标记其灰度值变化最大的点，记作(xg,yg)。
5.根据权利要求4所述的基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其特征在于，步骤2.2具体为：根据灰度值变化最大的点(xg,yg)，取灰度图像序列Ick中坐标(xg,yg)对应的灰度值Ic(xg,yg)，查找步骤1.3得到的表面系数表，获取点(xg,yg)的表面系数α(xg,yg)，计算得到低强度条纹的最佳投影强度
Figure QLYQS_4
6.根据权利要求1或2所述的基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其特征在于，步骤2.3具体为：计算机生成条纹周期为90、99、100的低强度正交条纹图像，竖直条纹和水平条纹各十二幅，其公式为：
Figure QLYQS_5
式中：(xp,yp)表示投影仪像平面的像素坐标，
Figure QLYQS_6
表示点(xg,yg)的最佳投影强度，
Figure QLYQS_7
表示点(xg,yg)像素位置处的编码相位值；N表示正弦条纹图像的相移步数；Ip表示(x,y)位置处的灰度值。
7.根据权利要求6所述的基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其特征在于，步骤3.2具体为：根据步骤1.3建立的表面系数查找表，通过掩膜矩阵Mc(xc,yc)获取饱和像素(xc,yc)处灰度序列对应的灰度值，根据公式
Figure QLYQS_8
和
Figure QLYQS_9
根据采集的灰度图像序列Ick，考虑到相机的和投影仪的非线性响应，采用三次B样条插值计算出饱和像素区域每个像素的最佳投影强度(MIGL(xp,yp))。
8.根据权利要求7所述的基于自适应条纹的高反光工件三维点云获取方法，其特征在于，步骤3.3具体为：根据步骤3.2获取的饱和区域单个像素的最佳投影强度(MIGL(xp,yp))，通过低强度正交条纹建立的相机和投影仪坐标映射以及掩膜矩阵Mc(xc,yc)确定需要调整的投影仪像素Mp(xp,yp)，按以下公式生成自适应条纹：
Figure QLYQS_10
n＝1,2…,N-1,N；
式中：(xp,yp)表示投影仪像平面的像素坐标，A表示背景灰度值，B表示正弦条纹图像的调制度，
Figure QLYQS_11
表示该像素位置处的编码相位值；N表示条纹图案的相移步数；MIGL(xp,yp)是点(xp,yp)像素位置处的最佳投影强度，
Figure QLYQS_12
表示生成的自适应条纹强度。
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