CN1483999A - 测量物体三维表面轮廊的方法及系统 - Google Patents
测量物体三维表面轮廊的方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN1483999A CN1483999A CNA031535046A CN03153504A CN1483999A CN 1483999 A CN1483999 A CN 1483999A CN A031535046 A CNA031535046 A CN A031535046A CN 03153504 A CN03153504 A CN 03153504A CN 1483999 A CN1483999 A CN 1483999A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- msub
- point
- mrow
- phase
- image
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 30
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 claims description 13
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 4
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 4
- 108091026890 Coding region Proteins 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 14
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 8
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012067 mathematical method Methods 0.000 description 1
- 235000001968 nicotinic acid Nutrition 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 238000004441 surface measurement Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
测量物体三维表面轮廓的方法及系统属于物体三维测量技术领域,其特征在于:它是一种利用相位和立体视觉技术的结合,在物体表面投射光栅,用两架摄像机拍摄发生畸变的光栅图像,利用编码光和相移方法获得左右摄像机拍摄图像上每一点的相位。利用相位和外极线实现两幅图像上的点的匹配,至此便可利用定标了的摄像机系统,计算点在三维空间的坐标,以实现物体表面三维轮廓的测量。它具有非接触、速度快、数据量大、精度高、操作简单、易于实现等优点。对物体的单面测量只要2秒钟便能得到极高密度的数据,达40万个点,测量的精度在0.05mm以上。
Description
技术领域
测量物体表面三维轮廓的方法及系统属于物体三维测量方法技术领域。
背景技术
物体的三维测量技术在产品设计与制造、质量检测与控制、机器人视觉等领域中应用很普遍。近些年来其应用也拓展到产品仿制、快速制造系统、产品反求设计、在线检测、服装制作、影视特技、虚拟现实、艺术雕塑等领域。
三维轮廓测量主要有两类方法即接触式和非接触式。接触式测量的主要方法为三坐标测量仪,其测量精度高,可达0.5μm。但这种方法不适合柔软实物的测量,测量速度慢,对工作环境要求很高,必须防震、防灰、恒温等,因此应用范围受到较大限制。从整体来看,机械式三坐标测量仪难以满足当今快速、高效率测量的需求。
非接触的三维测量方法有:光学传感器法、激光扫描法、立体视觉法、投影栅相位法等。
1.光学传感器法
该方法的工作原理类似于机械式三坐标测量仪,只不过采用专门的光学探头来检测物体表面形状。其光学探头能够直接得到被测点与探头之间的距离,由其工作位置得到其它两个方向上的坐标。日本Toshiba公司研制了一台用于大型高精度光学表面测量的非接触式光学探测仪,面形测量精度达到0.1μm,粗糙度到1nmRa,安装在超精CNC车床的工作台上使用。其关键技术在于光学探头的制造,属精密仪器设备,因此造价昂贵。
2.激光扫描法
该方法利用激光扫描物体表面,通过出射点、投影点和成像点三者之间的几何成像关系确定物体各点的三维坐标。根据工作激光光源的特点和性质可以分为点式激光扫描、线状激光扫描等。激光扫描的速度较块,但是扫描精度却受到工件的材质及表面特性等因素的影响。另外,激光扫描系统的价格十分昂贵,非一般用户所能承受。
3.立体视觉法
立体视觉法是根据人双眼视觉系统的仿生学原理建立起来的,该方法已经能够达到一定的测量精度。它根据三角测量原理,利用对应点的视差可以计算视野范围内的立体信息,用于双目和多目视觉。
这种方法对应用场合要求较宽松,一次能获得一块区域的三维信息,特别是具有不受物体表面反射特性影响的优点。但其中的对应点的匹配问题较难解决,算法复杂,耗时较长。在物体表面特征点较稀疏时,也很难获得精确的形状。
4.投影栅相位法
投影栅采用在物体表面投射栅线,利用调制栅线的相位畸变信息得到物体的三维信息,它采用数学的方法解调相位,并利用相位值计算每个相对于参考面的高度值。投影栅相位法存在的很大问题是其系统操作性不好,难以实现实用化。
发明内容
本方法的目的在于在于提供一种测量精确、便于操作且易于实用化的测量物体三维表面轮廓的方法及系统,为了达到这个目的本发明开创性的提出将利用相位和立体视觉技术的结合,在物体表面投射光栅,采用双摄像机拍摄图象,利用相位和极线实现匹配,从而达到对物体三维坐标的反求与重构,开发出了可操作性好、测量精度较高、速度快、适合于不同大小物体的新型的三维无接触测量系统。
具有某种特性的光(称为结构光)投射到物体上,物体上不同高度的点对光栅进行调制使光栅发生畸变。用两架摄像机拍摄发生畸变的光栅图像,利用编码光和相移方法获得左右摄像机拍摄图象上每一点的相位。利用相位和外极线几何实现两幅图像上的点的匹配。对定标了的摄像机系统,便可计算其在三维空间的坐标。
本发明提出的测量物体三维表面轮廓的方法,其特征在于它是一种利用相位和立体视觉技术的结合,在物体表面投射光栅,再采用双摄像机拍摄发生畸变的光栅图像,利用编码光和相移方法获得左右摄像机拍摄图像上每一点的相位。利用相位和外极线实现两幅图像上的点的匹配,从而达到对物体表面点三维坐标的反求的方法;它包括如下步骤:
(1)利用计算机生成虚拟光栅,其中包括编码光栅和相移光栅,利用投影仪将生成的光栅投射在物体上;相移光栅的光强如下式来表达:
Ii(u,v)=a(u,v)+b(u,v)cos(φ(u,v)+φi)其中:
(u,v)为某点的坐标;
Ii(u,v)为第i幅图像中(u,v)点的光强;
a(u,v)为背景光强函数;
b(u,v)为条纹对比度;
φ(u,v)表示每个点的相位,周期为T;φi为相移角;
编码光栅共有N幅,构造方法为第一幅为半黑半白,后面各幅逐渐细分,细分方法为上一幅的黑色部分,分为半黑半白,上一幅的白色分为半白半黑。对每一个点,根据在各幅图像中每一幅图像上为黑还是为白进行编码,为黑则编码为1,为白则编码为0,从而得到此点的编码序列;N幅编码光栅可有2N个编码序列,整个图象被分成2N个长条,每个长条的宽度为相移光栅的周期T;对第n个长条(n=1,2,...2N,又称周期数),按照这样的编码光构造方法对应一个唯一的编码序列,其十进制编码数为nc,建立周期数n和编码数nc之间的映射关系,可实现两者的互相转换;
(2)利用两台CCD摄像机采集投射的光栅图像,并保存在程序中分配的数组中;
(3)对每一个相机拍摄的各幅图像分别进行处理,得到每个点的相位值,相位值由相主值加上周期数乘以2π,即2nπ,由于两个摄像机拍摄的每个点的相位值应该是相等的,用两个摄像机拍摄得到的每个点相位值作为匹配的依据;
(4)对两个摄像机进行定标,得到摄像机的内参数及相对于世界坐标系的外参数:f(j),R(j),T(j),j=1,2
f(j):镜头焦距长度,j为摄像机编号;
R(j):旋转矩阵,
T(j):平移向量,T=[Tx Ty Tz]′;
先计算R,Tx,Ty;
(4.1)计算每个点的图像坐标
u=u0+x/dx
v=v0+y/dy
对空间一个点(Xw,Yw,Zw),经摄像机拍摄后,图像坐标(mm)为(x,y),象素坐标(象素)为(u,v),(u0,v0)为图像坐标系的原点在像素坐标系中的像素坐标,(dx,dy)为CCD相邻象素之间的x和y方向的距离,可由CCD厂家提供。
(4.2)计算五个未知量Ty-1r1,Ty-1r2,Ty-1Tx,Ty-1r4,Ty-1r5
对于每一个三维对象点(Xwk,Ywk,Zwk)(因为点共面,故将Z坐标取作0)以及相应的图像坐标(xk,yk),由共线方程:
将上面二式相除得到:利用最小二乘法求得上述5个未知量;
(4.3)计算r1,...,r9,Tx,Ty
(4.31)计算|Ty|
定义矩阵:
则有:
其中:
Sr=r1′2+r2′2+r5′2+r4′2,
如果矩阵C的某行或某列元素为全为0,按下式计算:
Ty2=(ri′2+rj′2)-1,其中ri′,rj′,是矩阵C剩余的另两个元素。
(4.32)决定Ty的符号
①假设Ty为正号;
②选择所拍摄图像中,离图像中心较远的一点。设其图像坐标为(xk,yk),在三维世界中的坐标为(Xwk,Ywk,Zwk)。
③由上面的结果计算下面各式的值:
r1=(Ty-1r1)*Ty,r2=(Ty-1r2)*Ty,r4=(Ty-1r4)*Ty
r5=(Ty-1r5)*Ty,Tx=(Ty-1Tx)*Ty,
xk′=r1Xwk+r2Ywk+Tx
yk′=r4Xwk+r5Ywk+Ty如果xk和xk′、yk和yk′都同号,那么sgn(Ty)=+1,否则sgn(Ty)=-1;(4.33)计算旋转矩阵R根据Ty的值,重新计算r1,r2,r4,r5,Tx。
其中s=sgn(r1r4+r2r5)
r7,r8,r9是由前两行的外积得到。如果按照这样的R计算下面的焦距f为负值,则:
接着计算焦距长度f和Tz的值
对每一个标定点,建立包含f和Tz作为未知参数的线性方程:
其中:
Yi=r4xwi+r5ywi+r6*0+Ty
wi=r7xwi+r8ywi+r9*0通过解方程,可求f和Tz;(5)根据相位和外极线几何对每点进行三维重构,得到物体表面点的三维坐标:(5.1)计算基础矩阵FF=A2 -TEA1 -1其中
其中f1,(u01,v01),dx1,dy1为第一个摄像机的内参数,
f2,(u02,v02),dx2,dy2为第二个摄像机的内参数; (称为本质矩阵,Essential Matrix)
把T表示为[Tx,Ty,Tz],则反对称矩阵为[T]x
其中:
是P点的像素坐标(u2,v2,1)T;
(5.3)找到Q点,则存储此匹配点,按照下述的三维空间点S(Xw,Yw,Zw)和两个摄像机拍摄图像的对应图像坐标的关系为:
j=1,2,为摄像机的编号。
所述相移光栅的相移角φi=i*90,i=1,...4,即相移光栅图像有4幅,其相主值计算公式为: 其中I1、I2、I3、I4,是点(u,v)在四幅相移光栅中的相位。
所述编码光栅共有7幅,每一点的二进制编码序列即可转化成该点在图像中的位置,即周期数。
本发明提出的测量物体三维表面轮廓的系统,其特征在于它含有计算机、投影仪、两台CCD摄像机。
实验证明本发明具有非接触、速度快、数据量大、精度高、操作简单、易于实现等优点。
附图说明
图1:本发明所述系统的示意图。
图2:摄像机定标用的标定块。
图3:两阶段法摄像机定标程序流程图。
图4:三维重构算法流程图。
图5:人手测量结果示意图。
具体实施方式
本发明提出的一种三维测量的方法和系统的实施例结合说明如下:
本实施例的测量系统如图1所示。本系统由CCD摄像机1,3,投影仪2,计算机4等组成。
计算机为PIII 1G带有1394图象卡,显卡支持双显示器输出。
系统采用的ASK C20+高清晰数字投影仪,其亮度为1500ANSI流明,分辨率为800×600。
CCD采用德国Basler公司的A302f数字摄像机,其分辨率达到了780×582,符合IEEE1394工业标准,配合Computar M1214-MP定焦镜头使用。方法采取的步骤如下,其中软件的实现采用Visual C++6.0平台进行开发:
1)利用计算机生成虚拟光栅,其中包括编码光栅和相移光栅,利用投影仪将生成的光栅投射在物体上;相移光栅的光强如下式来表达:
Ii(u,v)=a(u,v)+b(u,v)cos(φ(u,v)+φi) (1)其中:
(u,v)为某点的坐标;
Ii(u,v)为第i幅图像中(u,v)点的光强;
a(u,v)为背景光强函数;
b(u,v)为条纹对比度;
φ(u,v)表示每个点的相位,周期为T;对于每间隔90度的相移,φi=i*90,i=1,...4,
在构造相移光栅时,光栅图象大小为1024×768,光栅的周期大小为8即点的坐标x取值范围在(1,1024)之间的整数,y取值在(1,768)之间的整数。a(x,y)取0,b(x,y)取255。每个点相位值φ(x,y)设置为x除以8得到的余数除以8,再乘以2π。
编码光栅共有7幅,构造方法为第一幅为半黑半白,后面各幅逐渐细分,细分方法为上一幅的黑色部分,分为半黑半白,上一幅的白色分为半白半黑。对每一个点,根据在各幅图像中每一幅图像上为黑还是为白进行编码,为黑则编码为1,为白则编码为0,从而得到此点的编码序列;7幅编码光栅可有27个编码序列,整个图象被分成27个长条,每个长条的宽度为相移光栅的周期8;对第n个长条(n=1,2,...27),按照这样的编码光构造方法对应一个唯一的编码序列,其十进制编码数为nc,按照这样的方法建立每一个周期数n和编码数nc之间的映射关系,可实现两者的互相转换;
2)利用两台CCD摄像机采集投射的光栅图象,并保存在程序中分配的数组中。
3)对每一个相机拍摄的11幅图象分别进行处理,得到每个点的相位值,相位值由相主值加上周期数乘以2π。
相移法中相主值计算公式为:
其中I1、I2、I3、I4,是点(u,v)在四幅相移光栅中的光强。
对七幅编码光栅,通过图象处理技术,对图象进行二值化处理,可以对每个求得每个点在每幅图象中是黑点(编码为1)还是白点(编码为0),综合7幅图象,可得到编码序列,然后按照编码数与周期数之间的映射关系,将编码序列转化为周期数n。每个点的相位由相主值加上2nπ即可得到。
对同一个点来说,按照上面计算的相位是与摄像机拍摄的位置无关的,也就是说在对两个摄像机拍摄的每个点的应该是相等的。因而我们用两个摄像机拍摄的每个点的相位值作为匹配的依据。
4)对两个摄像机进行定标,定标中使用的标定块如图2所示。摄像机定标是求得摄像机的内参数及相对于世界坐标系的外参数的过程。对空间的一个点(Xw,Yw,Zw),经摄像机拍摄后,图象坐标(mm)为(x,y),象素坐标(象素)为(u,v):
u=u0+x/dx
(4)
v=v0+y/dy其中:
(u0,v0)为图像坐标系的原点在像素坐标系中的像素坐标,对我们的摄像机的分辨率是780*582,(u0,v0)取值为(390,291)。(dx,dy)为CCD相邻象素之间的x和y方向的距离,可由CCD厂家提供。
定标中的标定块是精密加工,每个点的三维坐标是精确知道,利用图象处理基数可以得到每个点的图象坐标。在本系统中采取Tsai的两阶段方法得到摄像机的旋转矩阵R,平移矩阵T,焦距f。具体流程如图3所示,其过程如下:
阶段1:计算旋转矩阵R,Tx,Ty(4.1)计算图像坐标
按照(4)式计算每个标志点的图象坐标(x,y)。(4.2)计算五个未知量Ty-1r1,Ty-1r2,Ty-1Tx,Ty-1r4,Ty-1r5
对于每一个三维对象点(Xwk,Ywk,Zwk)(因为点共面,故将Z坐标取作0)以及相应的图像坐标(xk,yk),由共线方程:
将上面二式相除得到:
[ykXwk ykYwk yk -xkXwk -xkYwk]L=xk (6)其中:
L=[Ty-1r1 Ty-1r2 Ty-1Tx Ty-1r4 Ty-1r5]T (7)
在上式中,有5个未知数,我们的点的个数一般很多,利用最小二乘法求得方程组的解。(4.3)计算r1,...,r9,Tx,Ty(4.31)计算|Ty|
定义矩阵:
则有:
其中:
Sr=r1′2+r2′2+r5′2+r4′2, (10)
如果矩阵C的某行或某列元素为全为0,按下式计算:
Ty2=(ri′2+rj′2)-1,其中ri′,rj′,是矩阵C剩余的另两个元素。
(4.32)决定Ty的符号
①假设Ty为正号;
②选择所拍摄图像中,离图像中心较远的一点。设其图像坐标为(xk,yk),在三维世界中的坐标为(Xwk,Ywk,Zwk)。
③由上面的结果计算下面各式的值:r1=(Ty-1r1)*Ty,r2=(Ty-1r2)*Ty,r4=(Ty-1r4)*Tyr5=(Ty-1r5)*Ty,Tx=(Ty-1Tx)*Ty, (11)xk′=r1Xwk+r2Ywk+Txyk′=r4Xwk+r5Ywk+Ty如果xk和xk′、yk和yk′都同号,那么sgn(Ty)=+1,否则sgn(Ty)=-1;(4.33)计算旋转矩阵R根据Ty的值,重新计算r1,r2,r4,r5,Tx。
其中s=sgn(r1r4+r2r5)
r7,r8,r9是由前两行的外积得到。如果按照这样的R计算下面的焦距f为负值,则:
接着计算焦距长度f和Tz的值
对每一个标定点,建立包含f和Tz作为未知参数的线性方程:
其中:
Yk=r4xwk+r5ywk+r6*0+Ty
(15)
wk=r7xwk+r8ywk+r9*0
通过解方程,可求f和Tz;
5)根据相位和外极线几何对每点进行三维重构,得到物体表面点的三维坐标。对两个摄像机拍摄的图象,三维空间点S(Xw,Yw,Zw)和对应图像坐标的关系为:
其中j=1,2表示两个摄像机拍摄的图像。
摄像机定标后,f(j),R(j),T(j)是已知的,对个摄像机拍摄的图像,共有四个方程,对标定好的摄像机,利用最小二乘法可以得到三维点的坐标。
这是立体视觉三维重建的基本原理,其中最大的问题是如何找到相匹配的两个点,也就是说如何实现三维空间中一个点在两幅图象上的对应关系。由计算机视觉中的外极线理论知道,对第一幅图像中的一个点,在第二幅图像中的对应点是在一条直线上。其关系可有如下方程表示:
其中,
是第一幅图像中某点的像素坐标(u1,v1,1)T,
是第二幅图像中某点的像素坐标(u2,v2,1)T,F为基础矩阵(Fundamental Matrix),其元素是摄像机内外参数。
F=A2 -TEA1 -1 (18)
其中
其中f1,(u01,v01),dx1,dy1为第一个摄像机的内参数,f2,(u02,v02),dx2,dy2为第二个摄像机的内参数,参数的意义同前面所述。
将T表示为[Tx,Ty,Tz],[T]x为反对称矩阵,定义为:
可以看出基础矩阵是由摄像机内外参数所决定的,通过摄像机标定,我们就能得到极线方程。
关键是在这条直线上的哪一个点呢?
在前面相位获取时,曾提到,同一个点在不同摄像机拍摄时相位值应该是相同的。而对每一个点的相位值,我们有相位获取是得到了的,我们正是利用这一点实现两幅图象上点的精确匹配。
算法流程图见附图4。找到匹配点后,利用式(16)可以计算点的三维坐标。按照上述过程对人手进行三维测量,测量得到的点如图5所示。
本发明所构成的三维测量系统具有非接触、速度快、数据量大、精度高、操作简单等特点。对物体的单面测量只要2秒钟能得到极高密度的数据(40万个点),测量的精度在0.05mm以上。
Claims (4)
1.测量物体表面三维轮廓的方法,其特征在于:它是一种利用相位和立体视觉技术的结合,在物体表面投射光栅,再采用双摄像机拍摄发生畸变的光栅图像,利用编码光和相移方法获得左右摄像机拍摄图像上每一点的相位;利用相位和外极线实现两幅图像上的点的匹配,从而达到对物体表面点三维坐标的反求的方法;它包括如下步骤:
(1)利用计算机生成虚拟光栅,其中包括编码光栅和相移光栅,利用投影仪将生成的光栅投射在物体上;
相移光栅的光强如下式来表达:
Ii(u,v)=a(u,v)+b(u,v)cos(φ(u,v)+φi)其中:
(u,v)为某点的坐标;
Ii(u,v)为第i幅图像中(u,v)点的光强;
a(u,v)为背景光强函数;
b(u,v)为条纹对比度;
φ(u,v)表示每个点的相位,周期为T;
φi为相移角;
编码光栅共有N幅,构造方法为第一幅为半黑半白,后面各幅逐渐细分,细分方法为上一幅的黑色部分,分为半黑半白,上一幅的白色分为半白半黑;对每一个点,根据在各幅图像中每一幅图像上为黑还是为白进行编码,为黑则编码为1,为白则编码为0,从而得到此点的编码序列;N幅编码光栅可有2N个编码序列,整个图象被分成2N个长条,每个长条的宽度为相移光栅的周期T;对第n个长条(n=1,2,...2N,又称周期数),按照这样的编码光构造方法对应一个唯一的编码序列,其十进制编码数为nc,建立周期数n和编码数nc之间的映射关系,可实现两者的互相转换;
(2)利用两台CCD摄像机采集投射的光栅图像,并保存在程序中分配的数组中;
(3)对每一个相机拍摄的各幅图像分别进行处理,得到每个点的相位值,相位值由相主值加上周期数乘以2π,即2nπ,由于两个摄像机拍摄的每个点的相位值应该是相等的,用两个摄像机拍摄得到的每个点相位值作为匹配的依据;
(4)对两个摄像机进行定标,得到摄像机的内参数及相对于世界坐标系的外参数:f(j),R(j),T(j),j=1,2
f(j):镜头焦距长度,j为摄像机编号;
R(j):旋转矩阵,
T(j):平移向量,T=[Tx Ty Tz]′;
先计算R,Tx,Ty;
(4.1)计算每个点的图像坐标
u=u0+x/dx
v=v0+y/dy
对空间一个点(Xw,Yw,Zw),经摄像机拍摄后,图像坐标(mm)为(x,y),象素坐标(象素)为(u,v),(u0,v0)为图像坐标系的原点在像素坐标系中的像素坐标,(dx,dy)为CCD相邻象素之间的x和y方向的距离,可由CCD厂家提供;
(4.2)计算五个未知量Ty-1r1,Ty-1r2,Ty-1Tx,Ty-1r4,Ty-1r5
对于每一个三维对象点(Xwk,Ywk,Zwk)(因为点共面,故将Z坐标取作0)以及相应的图像坐标(xk,yk),由共线方程:
将上面二式相除得到:利用最小二乘法求得上述5个未知量;
(4.3)计算r1,...,r9,Tx,Ty
(4.31)计算|Ty|
定义矩阵:
则有:
其中:
Sr=r1′2+r2′2+r5′2+r4′2,
如果矩阵C的某行或某列元素为全为0,按下式计算:
Ty2=(ri′2+rj′2)-1,其中ri′,rj′,是矩阵C剩余的另两个元素;
(4.32)决定Ty的符号
①假设Ty为正号;
②选择所拍摄图像中,离图像中心较远的一点;设其图像坐标为(xk,yk),在三维世界中的坐标为(Xwk,Ywk,Zwk);
③由上面的结果计算下面各式的值:r1=(Ty-1r1)*Ty,r2=(Ty-1r2)*Ty,r4=(Ty-1r4)*Tyr5=(Ty-1r5)*Ty,Tx=(Ty-1Tx)*Ty,xk′=r1Xwk+r2Ywk+Txyk′=r4Xwk+r5Ywk+Ty
如果xk和xk′、yk和yk′都同号,那么sgn(Ty)=+1,否则sgn(Ty)=-1;
(4.33)计算旋转矩阵R
根据Ty的值,重新计算r1,r2,r4,r5,Tx;
其中s=sgn(r1r4+r2r5)
r7,r8,r9是由前两行的外积得到;如果按照这样的R计算下面的焦距f为负值,则:
接着计算焦距长度f和Tz的值对每一个标定点,建立包含f和Tz作为未知参数的线性方程:
Yk=r4xwk+r5ywk+r6*0+Ty
wk=r7xwk+r8ywk+r9*0
通过解方程,可求f和Tz;
(5)根据相位和外极线几何对每点进行三维重构,得到物体表面点的三维坐标:
(5.1)计算基础矩阵F
F=A2 -TEA1 -1其中
其中f1,(u01,v01),dx1,dy1为第一个摄像机的内参数,
f2,(u02,v02),dx2,dy2为第二个摄像机的内参数; (称为本质矩阵,Essential Matrix)
把T表示为[Tx,Ty,Tz],则反对称矩阵为[T]x
其中:
是P点的像素坐标(u2,v2,1)T;
(5.3)找到Q点,则存储此匹配点,按照下述的三维空间点S(Xw,Yw,Zw)和两个摄像机拍摄图像的对应图像坐标的关系为:
j=1,2,为摄像机的编号。
2.根据权利要求1所述的测量表面三维轮廓的方法,其特征在于所述相移光栅的相移角φi=i*90,i=1,...4,即相移光栅图像有4幅,其相主值计算公式为:
其中I1、I2、I3、I4,是点(u,v)在四幅相移光栅中的光强。
3.根据权利要求1所述的测量物体三维表面轮廓的方法,其特征在于所述编码光栅共有7幅,每一点的二进制编码序列即可转化成该点在图像中的位置,即周期数。
4.根据权利要求1所述的测量物体三维表面轮廓的方法而提出的系统,其特征在于:它含有计算机、投影仪、两台CCD摄像机。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CNB031535046A CN1203292C (zh) | 2003-08-15 | 2003-08-15 | 测量物体三维表面轮廊的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CNB031535046A CN1203292C (zh) | 2003-08-15 | 2003-08-15 | 测量物体三维表面轮廊的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN1483999A true CN1483999A (zh) | 2004-03-24 |
CN1203292C CN1203292C (zh) | 2005-05-25 |
Family
ID=34156701
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CNB031535046A Expired - Fee Related CN1203292C (zh) | 2003-08-15 | 2003-08-15 | 测量物体三维表面轮廊的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN1203292C (zh) |
Cited By (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1308652C (zh) * | 2004-12-09 | 2007-04-04 | 武汉大学 | 利用单台非量测数码相机进行钣金件三维量测的方法 |
CN1312461C (zh) * | 2004-06-23 | 2007-04-25 | 香港理工大学 | 薄片型柔性体表面三维重建的系统和方法 |
CN1312633C (zh) * | 2004-04-13 | 2007-04-25 | 清华大学 | 大规模三维场景多视点激光扫描数据自动配准方法 |
CN100368767C (zh) * | 2006-03-29 | 2008-02-13 | 东南大学 | 基于光栅投影的二维图像区域定位方法 |
CN100449571C (zh) * | 2006-09-15 | 2009-01-07 | 东南大学 | 三维扫描系统中基于单像素的阈值分割方法 |
CN100458358C (zh) * | 2007-07-10 | 2009-02-04 | 浙江大学 | 一种基于轴向立体视觉的逆向测量方法与装置 |
CN101893766A (zh) * | 2010-06-23 | 2010-11-24 | 北京航空航天大学 | 一种变入射光角度实现相移的方法及其装置 |
CN101900534A (zh) * | 2009-05-27 | 2010-12-01 | 株式会社高永科技 | 三维形状测量设备和三维形状测量方法 |
CN101963494A (zh) * | 2010-08-20 | 2011-02-02 | 沈阳建筑大学 | 一种石材大板表面廓形尺寸测量装置及其测量方法 |
CN101482398B (zh) * | 2009-03-06 | 2011-03-30 | 北京大学 | 一种快速三维形貌测量的方法及装置 |
CN102032878A (zh) * | 2009-09-24 | 2011-04-27 | 甄海涛 | 基于双目立体视觉测量系统的精确在线测量方法 |
WO2011137596A1 (zh) * | 2010-05-07 | 2011-11-10 | 深圳泰山在线科技有限公司 | 结构光测量方法以及系统 |
CN102261896A (zh) * | 2011-04-19 | 2011-11-30 | 长春东瑞科技发展有限公司 | 一种基于相位测量的物体三维形貌测量方法及系统 |
CN102859319A (zh) * | 2011-04-19 | 2013-01-02 | 三洋电机株式会社 | 信息获取装置以及物体检测装置 |
CN103047944A (zh) * | 2013-01-22 | 2013-04-17 | 廖怀宝 | 三维物体测量方法及其测量装置 |
CN103753585A (zh) * | 2014-01-10 | 2014-04-30 | 南通大学 | 一种基于视觉图像分析的机械手及抓紧力智能调节方法 |
CN103994732A (zh) * | 2014-05-29 | 2014-08-20 | 南京理工大学 | 一种基于条纹投影的三维测量方法 |
CN104183010A (zh) * | 2013-05-22 | 2014-12-03 | 上海迪谱工业检测技术有限公司 | 多视角三维在线重建的方法 |
CN104296681A (zh) * | 2014-10-16 | 2015-01-21 | 浙江大学 | 基于激光点阵标识的三维地形传感装置及方法 |
CN104390608A (zh) * | 2014-11-27 | 2015-03-04 | 上海江南长兴造船有限责任公司 | 基于投影栅相位法的结构光三维形状构建方法 |
CN104713576A (zh) * | 2015-03-25 | 2015-06-17 | 中测高科(北京)测绘工程技术有限责任公司 | 基于多张相片的相机自标定方法及其装置 |
CN105444691A (zh) * | 2014-09-18 | 2016-03-30 | 发那科株式会社 | 轮廓线测量装置以及机器人系统 |
CN104482921B (zh) * | 2014-12-23 | 2016-09-07 | 河北工业大学 | 一种水面目标的测量方法 |
CN106413621A (zh) * | 2013-09-18 | 2017-02-15 | 伊美格医药公司 | 光学靶向和轨迹可视化 |
WO2017041419A1 (zh) * | 2015-09-10 | 2017-03-16 | 天远三维(天津)科技有限公司 | 多线阵列激光三维扫描系统及多线阵列激光三维扫描方法 |
CN106840037A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-06-13 | 黑龙江科技大学 | 一种用于逆向工程的三维形貌数字化测量系统及方法 |
WO2017173744A1 (zh) | 2016-04-08 | 2017-10-12 | 杭州先临三维科技股份有限公司 | 一种多测量模式的三维测量系统及测量方法 |
CN109141302A (zh) * | 2018-07-25 | 2019-01-04 | 沈阳工学院 | 一种基于最小二乘法的叶轮检测方法 |
CN109544500A (zh) * | 2017-09-20 | 2019-03-29 | 诚锋兴业股份有限公司 | 鞋面组装操作的辨识装置及辨识方法 |
CN109829948A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-05-31 | 昂纳自动化技术(深圳)有限公司 | 摄像机标定板、标定方法以及摄像机 |
US10317199B2 (en) | 2016-04-08 | 2019-06-11 | Shining 3D Tech Co., Ltd. | Three-dimensional measuring system and measuring method with multiple measuring modes |
CN110966937A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-07 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于激光视觉传感的大型构件三维构形拼接方法 |
CN111473756A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-31 | 上海嘉奥信息科技发展有限公司 | 基于Unity3D模型表面曲线测量方法、系统及介质 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100443854C (zh) * | 2006-09-15 | 2008-12-17 | 东南大学 | 三维扫描系统中基于格雷码的相位展开方法 |
CN102175206B (zh) * | 2011-02-21 | 2013-01-09 | 合肥工业大学 | 一种基于三维表面形貌仪的谷的连通性测量方法 |
-
2003
- 2003-08-15 CN CNB031535046A patent/CN1203292C/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (48)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1312633C (zh) * | 2004-04-13 | 2007-04-25 | 清华大学 | 大规模三维场景多视点激光扫描数据自动配准方法 |
CN1312461C (zh) * | 2004-06-23 | 2007-04-25 | 香港理工大学 | 薄片型柔性体表面三维重建的系统和方法 |
CN1308652C (zh) * | 2004-12-09 | 2007-04-04 | 武汉大学 | 利用单台非量测数码相机进行钣金件三维量测的方法 |
CN100368767C (zh) * | 2006-03-29 | 2008-02-13 | 东南大学 | 基于光栅投影的二维图像区域定位方法 |
CN100449571C (zh) * | 2006-09-15 | 2009-01-07 | 东南大学 | 三维扫描系统中基于单像素的阈值分割方法 |
CN100458358C (zh) * | 2007-07-10 | 2009-02-04 | 浙江大学 | 一种基于轴向立体视觉的逆向测量方法与装置 |
CN101482398B (zh) * | 2009-03-06 | 2011-03-30 | 北京大学 | 一种快速三维形貌测量的方法及装置 |
CN101900534B (zh) * | 2009-05-27 | 2013-07-31 | 株式会社高永科技 | 三维形状测量设备和三维形状测量方法 |
CN101900534A (zh) * | 2009-05-27 | 2010-12-01 | 株式会社高永科技 | 三维形状测量设备和三维形状测量方法 |
CN102032878B (zh) * | 2009-09-24 | 2014-06-18 | 黑龙江省科学院自动化研究所 | 基于双目立体视觉测量系统的精确在线测量方法 |
CN102032878A (zh) * | 2009-09-24 | 2011-04-27 | 甄海涛 | 基于双目立体视觉测量系统的精确在线测量方法 |
WO2011137596A1 (zh) * | 2010-05-07 | 2011-11-10 | 深圳泰山在线科技有限公司 | 结构光测量方法以及系统 |
CN102884397B (zh) * | 2010-05-07 | 2015-07-15 | 深圳泰山在线科技有限公司 | 结构光测量方法以及系统 |
CN102884397A (zh) * | 2010-05-07 | 2013-01-16 | 深圳泰山在线科技有限公司 | 结构光测量方法以及系统 |
US9360307B2 (en) | 2010-05-07 | 2016-06-07 | Shenzhen Taishan Online Technology Co., Ltd | Structured-light based measuring method and system |
CN101893766A (zh) * | 2010-06-23 | 2010-11-24 | 北京航空航天大学 | 一种变入射光角度实现相移的方法及其装置 |
CN101963494A (zh) * | 2010-08-20 | 2011-02-02 | 沈阳建筑大学 | 一种石材大板表面廓形尺寸测量装置及其测量方法 |
CN102261896A (zh) * | 2011-04-19 | 2011-11-30 | 长春东瑞科技发展有限公司 | 一种基于相位测量的物体三维形貌测量方法及系统 |
CN102859319A (zh) * | 2011-04-19 | 2013-01-02 | 三洋电机株式会社 | 信息获取装置以及物体检测装置 |
CN103047944B (zh) * | 2013-01-22 | 2014-04-02 | 廖怀宝 | 三维物体测量方法及其测量装置 |
CN103047944A (zh) * | 2013-01-22 | 2013-04-17 | 廖怀宝 | 三维物体测量方法及其测量装置 |
CN104183010A (zh) * | 2013-05-22 | 2014-12-03 | 上海迪谱工业检测技术有限公司 | 多视角三维在线重建的方法 |
CN106413621A (zh) * | 2013-09-18 | 2017-02-15 | 伊美格医药公司 | 光学靶向和轨迹可视化 |
CN103753585A (zh) * | 2014-01-10 | 2014-04-30 | 南通大学 | 一种基于视觉图像分析的机械手及抓紧力智能调节方法 |
CN103994732A (zh) * | 2014-05-29 | 2014-08-20 | 南京理工大学 | 一种基于条纹投影的三维测量方法 |
CN103994732B (zh) * | 2014-05-29 | 2016-08-17 | 南京理工大学 | 一种基于条纹投影的三维测量方法 |
CN105444691A (zh) * | 2014-09-18 | 2016-03-30 | 发那科株式会社 | 轮廓线测量装置以及机器人系统 |
CN105444691B (zh) * | 2014-09-18 | 2017-05-24 | 发那科株式会社 | 轮廓线测量装置以及机器人系统 |
US9672630B2 (en) | 2014-09-18 | 2017-06-06 | Fanuc Corporation | Contour line measurement apparatus and robot system |
CN104296681A (zh) * | 2014-10-16 | 2015-01-21 | 浙江大学 | 基于激光点阵标识的三维地形传感装置及方法 |
CN104296681B (zh) * | 2014-10-16 | 2016-12-07 | 浙江大学 | 基于激光点阵标识的三维地形传感方法 |
CN104390608A (zh) * | 2014-11-27 | 2015-03-04 | 上海江南长兴造船有限责任公司 | 基于投影栅相位法的结构光三维形状构建方法 |
CN104482921B (zh) * | 2014-12-23 | 2016-09-07 | 河北工业大学 | 一种水面目标的测量方法 |
CN104713576A (zh) * | 2015-03-25 | 2015-06-17 | 中测高科(北京)测绘工程技术有限责任公司 | 基于多张相片的相机自标定方法及其装置 |
CN104713576B (zh) * | 2015-03-25 | 2017-11-07 | 中测高科(北京)测绘工程技术有限责任公司 | 基于多张相片的相机自标定方法及其装置 |
US10267627B2 (en) | 2015-09-10 | 2019-04-23 | Tenyoun 3D (Tianjin) Technology Co., Ltd | Multi-line array laser three-dimensional scanning system, and multi-line array laser three-dimensional scanning method |
WO2017041419A1 (zh) * | 2015-09-10 | 2017-03-16 | 天远三维(天津)科技有限公司 | 多线阵列激光三维扫描系统及多线阵列激光三维扫描方法 |
WO2017173744A1 (zh) | 2016-04-08 | 2017-10-12 | 杭州先临三维科技股份有限公司 | 一种多测量模式的三维测量系统及测量方法 |
US10317199B2 (en) | 2016-04-08 | 2019-06-11 | Shining 3D Tech Co., Ltd. | Three-dimensional measuring system and measuring method with multiple measuring modes |
US11280605B2 (en) | 2016-04-08 | 2022-03-22 | Shining 3D Tech Co., Ltd. | Three-dimensional measuring system and measuring method with multiple measuring modes |
CN106840037A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-06-13 | 黑龙江科技大学 | 一种用于逆向工程的三维形貌数字化测量系统及方法 |
CN109544500A (zh) * | 2017-09-20 | 2019-03-29 | 诚锋兴业股份有限公司 | 鞋面组装操作的辨识装置及辨识方法 |
CN109141302A (zh) * | 2018-07-25 | 2019-01-04 | 沈阳工学院 | 一种基于最小二乘法的叶轮检测方法 |
CN109829948A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-05-31 | 昂纳自动化技术(深圳)有限公司 | 摄像机标定板、标定方法以及摄像机 |
CN110966937A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-07 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于激光视觉传感的大型构件三维构形拼接方法 |
CN110966937B (zh) * | 2019-12-18 | 2021-03-09 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于激光视觉传感的大型构件三维构形拼接方法 |
CN111473756A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-31 | 上海嘉奥信息科技发展有限公司 | 基于Unity3D模型表面曲线测量方法、系统及介质 |
CN111473756B (zh) * | 2020-04-03 | 2021-07-06 | 上海嘉奥信息科技发展有限公司 | 基于Unity3D模型表面曲线测量方法、系统及介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN1203292C (zh) | 2005-05-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN1483999A (zh) | 测量物体三维表面轮廊的方法及系统 | |
CN1268894C (zh) | 测量技术及计算机数控技术 | |
CN1181313C (zh) | 测量物体凸纹的方法和系统 | |
CN1534272A (zh) | 非接触三维形状测定方法及装置 | |
CN105157725B (zh) | 一种二维激光视觉传感器和机器人的手眼标定方法 | |
CN1864176A (zh) | 用于估计对象状态的估计系统、估计方法和估计程序 | |
KR102056076B1 (ko) | 용접비드 비전 검사 장치 및 용접 불량 검사방법 | |
JP6299111B2 (ja) | レーザ加工装置 | |
CN1975323A (zh) | 利用单数码相机自由拍摄进行物体三维测量的方法 | |
CN1823523A (zh) | 投影设备、倾斜角获取方法以及投影图像校正方法 | |
CN1826508A (zh) | 用于确定轮缘的空间位置的测量方法和测量装置,以及车轮定位测量系统 | |
CN1834582A (zh) | 图像处理方法、三维位置测量方法以及图像处理装置 | |
CN1231868C (zh) | 图案评价方法和图案评价装置 | |
CN1738441A (zh) | 使用屏幕的一部分的边的梯形失真校正 | |
CN109648202B (zh) | 非平整面自主识别机器人增材制造成形精度控制方法 | |
CN1628324A (zh) | 检测缺陷的方法和系统 | |
CN1758018A (zh) | 多视角激光测头及其标定方法 | |
CN1241255A (zh) | 三维形状测量装置及使用了该装置的三维雕刻装置 | |
JP2010032260A (ja) | 光学系歪補正方法および光学系歪補正装置 | |
CN101476882B (zh) | 基于单应性矩阵的结构光三维检测方法 | |
CN115661226A (zh) | 镜面物体的三维测量方法、计算机可读存储介质 | |
JP4189925B2 (ja) | 表面変位計測方法および表面変位計測装置 | |
KR20190124451A (ko) | 용접비드 비전 검사 장치 및 3d 캘리브레이션 방법 | |
Chen et al. | Field-of-view-enlarged single-camera 3-D shape reconstruction | |
JP2013124884A (ja) | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法、およびプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20050525 Termination date: 20170815 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |