CN115839677A - 高动态范围物体表面三维形貌测量方法及系统 - Google Patents
高动态范围物体表面三维形貌测量方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115839677A CN115839677A CN202211326371.XA CN202211326371A CN115839677A CN 115839677 A CN115839677 A CN 115839677A CN 202211326371 A CN202211326371 A CN 202211326371A CN 115839677 A CN115839677 A CN 115839677A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- blue
- image
- deformed
- stripe
- channel
- 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.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种高动态范围物体表面三维形貌测量方法及系统。本方法首先搭建测量系统和标定系统参数，然后应用投影仪投射蓝色条纹图像和蓝色均匀图像到被测物体的表面，彩色相机采集经被物体表面形状调制的变形蓝色条纹图像和变形蓝色均匀图像；再利用彩色相机对单色条纹投影的不同颜色通道响应和彩色图像颜色通道分离技术，从变形蓝色条纹图像中分离蓝、绿通道对应的条纹图像，同时利用变形蓝色均匀图像对蓝绿通道掩膜进行赋值，进而合成高动态条纹图像；然后应用相位解算方法，实现高动态范围物体表面的测量。本发明减少了投影图像的数量，提高了测量效率，能够更有效的提高动态物体三维测量系统的测量速度。
Description
技术领域
本发明涉及光学非接触式高动态范围物体三维形貌测量领域，具体为一种高动态范围物体表面三维形貌测量方法及系统。
背景技术
条纹投影轮廓术因测量速度快、精度高、鲁棒性强等优点，广泛应用于工业制造、文物保护、生物识别等领域。条纹投影轮廓术期望被测物体有一个均匀的反射率，然而许多物体表面的反射率不均匀，如高动态范围物体。此类物体的表面反射率某些地方较小，而某些位置非常大。传统相机的有限动态范围难以从光学反射率变化很大的物体获得正确条纹图像的相位分布。忽略物体表面大范围反射率的影响会导致明亮区域的像素饱和，从而导致测量误差。因此，高动态范围物体表面三维形貌数据的精确获取一直是研究的热点和难点。
高动态范围物体的测量是光学领域面临的重大挑战之一。为克服这个问题，近年来许多国内外学者进行了大量的研究，具体如下所示：
文献《Zhang S,Yau S T.High dynamic range scanning technique[J].OpticalEngineering,2009，48(3)：033604.》利用一种高动态扫描技术，拍摄不同曝光时间的条纹图序列，选取原始条纹图序列中具有最高灰度级(未饱和)的相应像素，可以得到高质量的条纹图。高反射率的区域从短曝光图像中提取条纹图像，而从高曝光时间图像中提取低反射率区域的图像。该方法有效地提高了测量的动态范围。不过，由于曝光时间的效果不能量化，这就需要在测量复杂HDR时不同的曝光时间产生大量的图像，存在着耗时、图像数据存在冗余的缺点。
文献《Yoshinori Y,Hiroyuki M,Osamu N,et al.Shape measurement of glossyobjects by range finder with polarization optical system[C].Reports of theTechnical Conference of the Institute of Image Electronics Engineers ofJapan,2003,200：43-50.》使用偏振光法，文献《Feng S J,Chen Q,Zuo C,et al.Fastthree-dimensional measurements for dynamic scenes with shiny surfaces[J].Optics Communications,2017,382：18-27.》使用多个摄像头等实现高动态范围物体测量。然而，这些方法都需要额外的硬件来提高系统性能，可能导致成本增加或计算复杂。
通过上述文献可以看出，高动态范围物体表面三维形貌测量方法得到了广泛的研究，但仍然存在许多问题，或是需要大量的图像、测量时间长，或是硬件成本大、计算复杂，因此亟需发展一种方法简便且所需图像较少的高动态范围物体三维形貌测量方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明拟解决的技术问题是，提供一种高动态范围物体表面三维形貌测量方法及系统。
本发明解决所述方法技术问题的技术方案是，提供一种高动态范围物体表面三维形貌测量方法，其特征在于，该测量方法包括以下步骤：
(1)搭建测量系统：计算机分别与投影仪和彩色相机通讯连接；调整投影仪和彩色相机的位置关系，使投影仪、彩色相机和被测物体在空间上呈三角测量关系，且被测物体位于投影仪和彩色相机的景深范围内成清晰像的测量场内；
(2)标定系统参数；
(3)用被测物体替换标定板，计算机编码产生亮度值均为最大值的蓝色均匀图像和最大亮度值为最大值的蓝色条纹图像，经投影仪投影到被测物体的表面，彩色相机采集经被测物体的表面形状调制产生的变形蓝色均匀图像和变形蓝色条纹图像；被测物体采用高动态范围物体；
(4)利用彩色图像的颜色通道分离技术，提取变形蓝色均匀图像蓝通道的亮度值
和变形蓝色均匀图像绿通道的亮度值/>
再由式(1)生成变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)，由式(2)生成变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)；
利用彩色图像的颜色通道分离技术，提取变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像；
(5)根据变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)、变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)、变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像，利用式(3)合成高动态条纹图像；
式(3)中，If(x,y)表示高动态条纹图像的亮度值；
分别表示变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像的亮度值/>
和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像的亮度值/>
(6)将高动态条纹图像作为相位解算图像，求解绝对相位；
(7)根据步骤(2)标定的系统参数和步骤(6)得到的高动态条纹图像的绝对相位，恢复被测物体表面的三维数据。
本发明解决所述系统技术问题的技术方案是，提供一种高动态范围物体表面三维形貌测量方法采用的测量系统，其特征在于，该测量系统包括计算机、投影仪和彩色相机；
计算机分别与投影仪和彩色相机通讯连接，用来控制投影仪投射图像和彩色相机采集图像，并存储、显示和处理所采集的图像；投影仪用来投射图像；彩色相机用来采集由物体反射的图像；投影仪、彩色相机和被测物体在空间上呈三角测量关系，且被测物体位于投影仪和彩色相机的景深范围内成清晰像的测量场内。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
(1)本方法首先搭建测量系统和标定系统参数，然后应用投影仪投射蓝色条纹图像和蓝色均匀图像到被测物体的表面，彩色相机采集经被物体表面形状调制的变形蓝色条纹图像和变形蓝色均匀图像；再利用彩色相机对单色条纹投影的不同颜色通道响应和彩色图像颜色通道分离技术，从变形蓝色条纹图像中分离蓝、绿通道对应的条纹图像，同时利用变形蓝色均匀图像对蓝绿通道掩膜进行赋值，进而合成高动态条纹图像；然后应用相位解算方法，实现高动态范围物体表面的测量。
(2)本方法利用彩色相机对单色条纹投影的不同颜色通道响应，应用蓝绿通道的掩膜合成高动态条纹图像，减少了投影图像的数量，提高了测量效率，能够更有效的提高动态物体三维测量系统的测量速度。
(3)本发明算法简便、操作和装置结构简单，不需要额外的硬件设施，易于实现，在实际应用中，对航空航天、汽车工业等领域中高动态范围物体的精确测量发挥重要的应用价值。
附图说明
图1为本发明的测量系统结构示意图；
图2为本发明编码产生的蓝色均匀图像；
图3为本发明编码产生的蓝色条纹图像；
图4为本发明采集的变形蓝色均匀图像；
图5为本发明采集的变形蓝色条纹图像；
图6为本发明生成的变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜；
图7为本发明生成的变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜；
图8为本发明提取的变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像；
图9为本发明提取的变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像；
图10为本发明合成的高动态条纹图像；
图11为本发明实施例1的被测物体的三维形貌测量结果图。
图中，计算机1、投影仪2、彩色相机3、被测物体4。
具体实施方式
下面给出本发明的具体实施例。具体实施例仅用于进一步详细说明本发明，不限制本申请权利要求的保护范围。
本发明提供了一种高动态范围物体表面三维形貌测量方法(简称测量方法)，其特征在于，该测量方法包括以下步骤：
(1)搭建测量系统：计算机1分别与投影仪2和彩色相机3通讯连接；调整投影仪2和彩色相机3的位置关系，使投影仪2、彩色相机3和被测物体4在空间上呈三角测量关系，且被测物体4位于投影仪2和彩色相机3的景深范围内成清晰像的测量场内；
优选地，步骤(1)中，投影仪2和彩色相机3的光轴夹角为25～30°。
(2)标定系统参数：
(2.1)将具有圆环标识的标定板置于测量场的不同位置处；在每个位置，投影仪2投射正弦条纹图到标定板表面，求解折叠相位，再求解每个像素的绝对相位；同时，在每个位置采集一幅标定板纹理图像，提取标定板的圆环标识的中心像素坐标；
标定彩色相机3，利用标定的彩色相机3的相机参数和标定板的圆环标识的中心像素坐标，求出标定板上每个像素点在相机坐标系中的空间位置，包括深度Z和XY坐标；
(2.2)建立每个像素点的绝对相位与深度Z的关系，建立每个像素点像素坐标与XY坐标之间的关系，获得系统标定参数，完成系统的三维标定；
优选地，步骤(2)中，标定板的平面精度为1μm。
优选地，步骤(2)中，求解折叠相位采用相移法，更优选四步相移法；求解绝对相位采用最佳三条纹选择法，三组条纹图像的条纹个数分别为64、63和56。
(3)用被测物体4替换标定板，计算机1编码产生亮度值均为最大值的蓝色均匀图像(图2)和最大亮度值为最大值的蓝色条纹图像(图3)，经投影仪2投影到被测物体4的表面，彩色相机3采集经被测物体4的表面形状调制产生的变形蓝色均匀图像(图4)和变形蓝色条纹图像(图5)；被测物体4采用高动态范围物体；
(4)利用彩色图像的颜色通道分离技术，提取变形蓝色均匀图像蓝通道的亮度值
和变形蓝色均匀图像绿通道的亮度值/>
再由式(1)生成变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)(图6)，由式(2)生成变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)(图7)；
式(1)和式(2)中，maskb(x,y)表示变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜，maskg(x,y)表示变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜，
表示变形蓝色均匀图像蓝通道的亮度值，
表示变形蓝色均匀图像绿通道的亮度值；
利用彩色图像的颜色通道分离技术，提取变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像(图8)和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像(图9)；
优选地，步骤(4)中，步骤(4)中，变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)的生成过程是：根据变形蓝色均匀图像大小生成蓝通道的初始掩膜；在蓝通道的初始掩膜中，将变形蓝色均匀图像蓝通道的亮度值Ibu(x,y)小于最大值的区域赋值为1、等于最大值的区域赋值为0。
优选地，步骤(4)中，变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)的生成过程是：根据变形蓝色均匀图像大小生成绿通道的初始掩膜；在绿通道的初始掩膜中，将变形蓝色均匀图像蓝通道的亮度值
等于最大值且变形蓝色均匀图像绿通道的亮度值/>
小于最大值的区域赋值为1，变形蓝色均匀图像绿通道的剩余区域赋值为0。
(5)根据变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)、变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)、变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像，利用式(3)合成高动态条纹图像(图10)；
式(3)中，If(x,y)表示高动态条纹图像的亮度值；maski(x,y)，i＝b,g分别表示变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)和变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)；
分别表示变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像的亮度值/>
和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像的亮度值/>
优选地，步骤(5)中，合成高动态条纹图像的具体过程是：将变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像中每个像素点的亮度值
分别与变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)中各自对应的像素点的掩膜值相乘；同理，将变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像中每个像素点的亮度值/>
分别与变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)中各自对应的像素点的掩膜值相乘；然后将完成相乘运算后的变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像的亮度值和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像的亮度值相加，得到高动态条纹图像的亮度值。
(6)高动态条纹图像的相位解算：将高动态条纹图像作为最终的相位解算图像，求解折叠相位，再求解绝对相位；
优选地，步骤(6)中，求解折叠相位采用相移法，更优选三步相移法；求解绝对相位采用最佳三条纹选择法，三组条纹图像的条纹个数分别为64、63和56，每组相移为2π/3，共需要9幅图像解算相位。
(7)根据步骤(2)标定的系统参数和步骤(6)得到的高动态条纹图像的绝对相位，恢复被测物体4表面的三维数据。
本发明同时提供了一种高动态范围物体表面三维形貌测量系统(简称测量系统)，其特征在于，该测量系统包括计算机1、投影仪2和彩色相机3；
计算机1分别与投影仪2和彩色相机3通讯连接，用来控制投影仪2投射图像和彩色相机3采集图像，并存储、显示和处理所采集的图像；投影仪2用来投射图像；彩色相机3用来采集由物体反射的图像；调整投影仪2和彩色相机3的位置关系，使投影仪2、彩色相机3和被测物体4在空间上呈三角测量关系，且被测物体4位于投影仪2和彩色相机3的景深范围内成清晰像的测量场内。
实施例1
本实施例中所投影的三组条纹图像的条纹个数分别是64、63和56。
步骤(1)中，投影仪2采用型号为lightcrafter4500的DLP数字投影仪，分辨率为912×1140，与计算机1通过HDMI线通讯连接。彩色相机3采用型号为AD-080GE的CCD相机，其分辨率为1024×768像素，与计算机1的千兆网接口通讯连接。
步骤(2)中，标定板为深圳凯林博光学科技有限公司生产的陶瓷标定板，表面带有9行12列的圆环标识，相邻标识在水平和垂直方向上的间距为15mm，其平面精度为1μm。求解折叠相位采用三步相移法；求解绝对相位采用最佳三条纹选择法，三组条纹图像的条纹个数分别为64、63和56。
步骤(3)中，被测物体4采用金属球面零件。蓝色均匀图像的亮度值均为255，蓝色条纹图像的最大亮度值为255。
步骤(6)中，求解折叠相位采用三步相移法；求解绝对相位采用最佳三条纹选择法，三组条纹图像的条纹个数分别为64、63和56，每组相移为2π/3。
步骤(7)中，恢复的金属球面零件表面三维形貌测量数据如图11所示。
本发明未述及之处适用于现有技术。
Claims (7)
1.一种高动态范围物体表面三维形貌测量方法，其特征在于，该测量方法包括以下步骤：
(1)搭建测量系统：计算机分别与投影仪和彩色相机通讯连接；调整投影仪和彩色相机的位置关系，使投影仪、彩色相机和被测物体在空间上呈三角测量关系，且被测物体位于投影仪和彩色相机的景深范围内成清晰像的测量场内；
(2)标定系统参数；
(3)用被测物体替换标定板，计算机编码产生亮度值均为最大值的蓝色均匀图像和最大亮度值为最大值的蓝色条纹图像，经投影仪投影到被测物体的表面，彩色相机采集经被测物体的表面形状调制产生的变形蓝色均匀图像和变形蓝色条纹图像；被测物体采用高动态范围物体；
(4)利用彩色图像的颜色通道分离技术，提取变形蓝色均匀图像蓝通道的亮度值
和变形蓝色均匀图像绿通道的亮度值
再由式(1)生成变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)，由式(2)生成变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)；
利用彩色图像的颜色通道分离技术，提取变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像；
(5)根据变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)、变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)、变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像，利用式(3)合成高动态条纹图像；
式(3)中，If(x,y)表示高动态条纹图像的亮度值；
分别表示变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像的亮度值
和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像的亮度值
(6)将高动态条纹图像作为相位解算图像，求解绝对相位；
(7)根据步骤(2)标定的系统参数和步骤(6)得到的高动态条纹图像的绝对相位，恢复被测物体表面的三维数据。
2.根据权利要求1所述的高动态范围物体表面三维形貌测量方法，其特征在于，步骤(1)中，投影仪和彩色相机的光轴夹角为25～30°。
3.根据权利要求1所述的高动态范围物体表面三维形貌测量方法，其特征在于，步骤(2)具体是：
(2.1)将具有圆环标识的标定板置于测量场的不同位置处；在每个位置，投影仪投射正弦条纹图到标定板表面，求解折叠相位，再求解每个像素的绝对相位；同时，在每个位置采集一幅标定板纹理图像，提取标定板的圆环标识的中心像素坐标；
标定彩色相机，利用标定的彩色相机的相机参数和标定板的圆环标识的中心像素坐标，求出标定板上每个像素点在相机坐标系中的空间位置，包括深度Z和XY坐标；
(2.2)建立每个像素点的绝对相位与深度Z的关系，建立每个像素点像素坐标与XY坐标之间的关系，获得系统标定参数，完成系统的三维标定。
4.根据权利要求1所述的高动态范围物体表面三维形貌测量方法，其特征在于，步骤(4)中，变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)的生成过程是：根据变形蓝色均匀图像大小生成蓝通道的初始掩膜；在蓝通道的初始掩膜中，将变形蓝色均匀图像蓝通道的亮度值
小于最大值的区域赋值为1、等于最大值的区域赋值为0。
5.根据权利要求1所述的高动态范围物体表面三维形貌测量方法，其特征在于，步骤(4)中，变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)的生成过程是：根据变形蓝色均匀图像大小生成绿通道的初始掩膜；在绿通道的初始掩膜中，将变形蓝色均匀图像蓝通道的亮度值
等于最大值且变形蓝色均匀图像绿通道的亮度值
小于最大值的区域赋值为1、剩余区域赋值为0。
6.根据权利要求1所述的高动态范围物体表面三维形貌测量方法，其特征在于，步骤(5)中，合成高动态条纹图像的具体过程是：将变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像中每个像素点的亮度值
分别与变形蓝色均匀图像蓝通道的掩膜maskb(x,y)中各自对应的像素点的掩膜值相乘；将变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像中每个像素点的亮度值
分别与变形蓝色均匀图像绿通道的掩膜maskg(x,y)中各自对应的像素点的掩膜值相乘；然后将完成相乘运算后的变形蓝色条纹图像蓝通道的条纹图像的亮度值和变形蓝色条纹图像绿通道的条纹图像的亮度值相加，得到高动态条纹图像的亮度值。
7.一种权利要求1-6任一所述的高动态范围物体表面三维形貌测量方法采用的测量系统，其特征在于，该测量系统包括计算机、投影仪和彩色相机；
计算机分别与投影仪和彩色相机通讯连接，用来控制投影仪投射图像和彩色相机采集图像，并存储、显示和处理所采集的图像；投影仪用来投射图像；彩色相机用来采集由物体反射的图像；投影仪、彩色相机和被测物体在空间上呈三角测量关系，且被测物体位于投影仪和彩色相机的景深范围内成清晰像的测量场内。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211326371.XA CN115839677A (zh) | 2022-10-27 | 2022-10-27 | 高动态范围物体表面三维形貌测量方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211326371.XA CN115839677A (zh) | 2022-10-27 | 2022-10-27 | 高动态范围物体表面三维形貌测量方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115839677A true CN115839677A (zh) | 2023-03-24 |
Family
ID=85576610
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211326371.XA Pending CN115839677A (zh) | 2022-10-27 | 2022-10-27 | 高动态范围物体表面三维形貌测量方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115839677A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116608794A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-18 | 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 |
-
2022
- 2022-10-27 CN CN202211326371.XA patent/CN115839677A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116608794A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-18 | 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 |
| 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 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102096806B1 (ko) | 3차원 센서 시스템 및 3차원 데이터 획득방법 | |
| CN109919911B (zh) | 基于多视角光度立体的移动三维重建方法 | |
| CN110728671B (zh) | 基于视觉的无纹理场景的稠密重建方法 | |
| CN110207614B (zh) | 一种基于双远心相机匹配的高分辨高精度测量系统及方法 | |
| CN110793464B (zh) | 大视场条纹投影视觉三维测量系统和方法 | |
| CN112815843B (zh) | 一种3d打印过程中工件表面打印偏差的在线监测方法 | |
| CN111028295A (zh) | 一种基于编码结构光和双目的3d成像方法 | |
| CN112525107B (zh) | 一种基于事件相机的结构光三维测量方法 | |
| CN110209997A (zh) | 基于三维特征点的深度相机自动标定算法 | |
| CN110942506B (zh) | 一种物体表面纹理重建方法、终端设备及系统 | |
| CN109373912A (zh) | 一种基于双目视觉的非接触式六自由度位移测量方法 | |
| CN106500626A (zh) | 一种手机立体成像方法及三维成像手机 | |
| CN112598747A (zh) | 一种单目相机与投影仪的联合标定方法 | |
| CN115839677A (zh) | 高动态范围物体表面三维形貌测量方法及系统 | |
| CN113048888A (zh) | 基于双目视觉的远距离三维位移测量方法及系统 | |
| CN114820817A (zh) | 基于高精度线激光3d相机的标定方法和三维重建方法 | |
| CN112179292B (zh) | 一种基于投影仪的线结构光视觉传感器标定方法 | |
| Yu et al. | An improved projector calibration method for structured-light 3D measurement systems | |
| CN112050752B (zh) | 一种基于二次投影的投影仪标定方法 | |
| CN113624159A (zh) | 微型激光三维模型重建系统及方法 | |
| CN111023999B (zh) | 一种基于空间编码结构光的稠密点云生成方法 | |
| CN115082538A (zh) | 基于线结构光投影的多目视觉平衡环零件表面三维重建系统及方法 | |
| CN113865514B (zh) | 一种线结构光三维测量系统标定方法 | |
| CN110796708B (zh) | 基于Gold矩阵投影的投影仪的标定方法 | |
| CN110375672B (zh) | 基于模拟退火算法的实时相位测量轮廓术 |
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 |