一种新的截断线及标志点处缺失相位插补方法

在基于相位信息的三维面形测量中,为了得到正确的相位展开而引入的截断线和为了便于三维拼接而附加在物体表面的标志点都会造成其覆盖区域的相位缺失,需要进行人为地插补修复。一种新的缺失相位插补方法——八方向梯度估算法,通过计算待插补点周围八方向梯度和其八邻域内的相位平均值,可估算出缺失的相位。与其它常用缺失相位插补方法相比,该方法运算速度快、插补效果好,运算过程无需人为参与,便于计算机自动实现,尤其适合于插补倾斜相位面上的较大标志点,有助于提高相位重建质量和在此基础上的三维面形重建质量。     

基于从运动中恢复结构的三维点云孔洞修补算法研究

通过光栅投影法可以获取物体的三维点云数据,但是对于形貌复杂的被测物体,由于测量方式本身含有的一定缺陷,会导致所获取的点云数据出现孔洞区域,从而对后续处理造成影响。结合已有的从运动中恢复结构(SFM)算法,提出一种新的点云孔洞修补方法。首先,利用光栅投影法中得到的二维相位信息来提取三维点云孔洞区域的边界点;接着,将SFM获取的点云数据集与光栅投影法所采集的点云数据集进行配准,并提取出信息补充点;最后,在添加了补充点的点云数据集上,利用径向基函数计算曲面方程,修补孔洞。实验结果证明了该算法的稳健性,能较为有效地恢复复杂物体的表面信息。     

基于多视方程的高反光物体表面三维形貌测量

双目结构光三维形貌测量技术在测量高反光物体的过程中,左右图像中对应物体表面的不同位置处出现过度曝光的现象,致使对应区域的相位数据无效.首先将投影系统作为反向相机并与双目系统共同组成多视系统,然后对物体表面的每一点进行多视系统匹配,接着通过调制度来判断每一像素对应相位的有效性,舍弃过曝光图像区域的像素以获得双视共线方程,最后由整体多视方程同时实现三维点云重建.该方法能够有效解决坐标系转换、多系统重建结果的数据冗余和融合误差等问题.实验结果表明,所提方法在500 mm×700 mm大小的视场范围内能够很好地对高反光物体进行完整的三维形貌测量.     

基于聚焦形貌测量的铝合金电弧增材制造件表面三维形貌重建

针对聚焦形貌测量提出了一种组合式的像素点清晰度评价算法。对于有序点云缺失点的插补,使用基于三次B样条的方法,来进行插补,通过实验证明该方法能够有效的补齐缺失点,以得到完整的点云数据。根据聚焦形貌恢复技术原理,搭建了一套完整的硬件,通过精度验证实验,测量设备在10X倍率下的测量精度在742.9nm。并对铝合金电弧增材制造件进行了表面形貌测量,可清晰观察其表面形貌,检测其缺陷。实验结果表明提出的方法兼具恢复的高精度性及有效性,应用此方法可以完成微观形貌的表面三维参数的测量分析。     

一种单双目视觉系统结合的三维测量方法

在投影栅相位法的单日和双目三维测量结构的基础上,提出了一种单双目结合的三维测量方法.采用双目测量系统的架构,对两相机的公共区域使用双目的方法进行复现,同时分别将两个相机与投影仪组成两个单目测量系统,通过标定的统一可以将两者的世界坐标系统一到一个共同的基准上,利用单目的测量结果对双目测量的哪缺失区域进行填补.在对石膏头像的测量中,利用该方法避免了双目测量中在鼻梁附近出现的数据丢失.在保证双目复现区域精度的基础上,该方法有效地改进了测量结果的完整性.     

三维面形测量中基于模版匹配的变形条纹修复

在基于条纹投影和相位分析的三维面形测量中,由于被测物体表面标志点或复杂面形的阴影遮挡存在,会造成变形条纹局部区域的条纹数据缺失,影响相位和高度信息的最终重建,需要人为地对缺失图像信息进行修复。提出了一种新的缺失条纹数据修复方法——基于模版匹配的图像修复算法,通过图像中已有条纹信息(特别是与待修复区域周围相位信息相似度较高的已知条纹信息)对缺失的变形条纹信息进行估算,实现数据修复。该方法修复效果好,运算过程无需人为参与,便于计算机自动实现,尤其适合于待修复图像整体结构明显、纹理清晰图像的数据修复,有助于提高被测物体相位计算质量和在此基础上的三维面形重建质量。     

面向结构光三维测量的高稳定映射拼接方法

基于自由视角测量的三维拼接大大提高了测量的便捷性,为了提高视角间三维映射的稳健性,提出了一种改进的高稳定映射拼接方法。根据图像间匹配的特征点实现视角重合,利用结构光相位信息完成特征点三维映射和空间定位。针对特征点相位缺失无法重建的普遍问题,提出利用邻域点插值恢复特征点方法,虚拟重建视角间有效映射点,通过四元数法实现视角间点云的刚性变换和拼接。实验表明,相较传统的方法,该方法平均能将有效特征点数量提升20%,有效提高了映射拼接的稳定性。     

基于双目光栅重建和纹理映射的缺陷三维测量方法

针对工业检测中对表面缺陷的高精度检测和定位需求,提出了一种缺陷特征重建方法。通过在基于双目光栅投影的三维重构系统上附加纹理相机,实现对于重构点云模型的纹理映射,并结合纹理相机图像中提取到的特征区域,完成表面特征的三维重构。针对待测物体需要进行多视角重建的情况,引入精密转台,利用旋转轴标定方法获取不同旋转位置下纹理图像与点云数据的映射关系,并利用基于距离判据的判断方法实现了对遮挡部分点云的剔除。采用四象限临近点搜索和基于距离加权平均的线性插值方法对纹理图像中像素坐标进行三维测量。实验完成了对于图像中标注缺陷轮廓内像素点的重建,实现了对于表面特征的精确尺寸计算和定位,通过对重建的缺陷尺寸和位置进行计算并与影像测量仪测得结果进行对比,可得本文方案对缺陷三维尺寸和位置的测量误差不超过0.2 mm,且能更准确地计算缺陷面积。     

一种极线近似的双目结构光相位立体匹配方法北大核心CSCD

针对双目结构光三维重建中的相位立体匹配效率较低问题,提出了一种极线近似的快速匹配方法。首先依据两相机光心与左像素形成平面与右成像平面交线对极线进行描述;对每行像素中部分区域的对应极线进行近似,结合立体视觉的连续性约束,使得孤立的沿各自极线搜索匹配相位改为区域内沿近似极线连续搜索匹配相位;同时结合双目相机位姿特性,实现全局均匀分区,避免针对每行数据重复分区;计算过程中采用查表法辅助计算。实验结果表明,立体匹配后获得点云平均误差为0.436 mm,属可接受误差范围内,立体匹配计算速度平均提升10.18倍,对640×480尺寸图像可在17 ms内完成立体匹配,可应用于结构光实时三维重建。     

高光弱纹理物体表面鲁棒重建方法

为解决高光弱纹理物体表面重建时,存在的孔洞和噪声,及信息缺失等问题,提出了光照补偿结合深度图像的重建方法。结合光照方向和光照强度的参数估计,确定高光区域并均匀光照,再以激光点的变化轨迹修正均值漂移算法的漂移区域,建立改进的均值漂移中心描述子,对深度图像的噪声和孔洞进行判定并修复,实现物体表面重建。结果表明,该方法既可以保持不同种类对象重建完整,避免信息缺失,还可减少外界环境和对象自身特征的负面影响。通过高光弱纹理标准图片和实拍物体重建实验,以及使用均方根误差、峰值信噪比和结构相似性等性能指标进行评价,验证了该方法的鲁棒性和有效性。     

多视高分辨率纹理图像与双目三维点云的映射方法

针对双目立体视觉重建点云模型与高分辨率纹理图像的融合问题,本文提出了一种新的纹理映射方法。在双目立体视觉系统上增设长焦纹理相机拍摄高分辨率纹理图像,利用高分辨率纹理图像与双目图像的二维特征匹配,以双目图像为桥梁,得到纹理图像与三维点云模型的匹配关系,进而实现高分辨率纹理图像到三维点云模型的映射。同时,针对映射过程中多视纹理图像重叠部分的数据冗余,提出一种引导线点云数据分区方法,有效解决了多视纹理图像重叠部分的映射问题。通过实验验证,所提方法能够方便准确地实现多视纹理图像与双目三维点云模型的纹理映射。在本文实验条件下,三维模型的纹理可分辨原始线宽为0.157 mm的线对,与双目系统直接产生的三维模型相比,其纹理分辨率提高了1倍,验证了所提出的多视高分辨率纹理映射方法的有效性。     

基于光学三维形貌数字重建的不规则表面的参数测量

针对不规则形状物体表面参数测量困难的问题,提出了一种利用光学三维形貌数字重建技术来获取待测物体表面三维数字信息的方法。首先利用傅里叶变换得到反映三维物体表面高度的相位数据,在计算机中重建三维待测物体,然后再利用Matlab软件编写面向用户的人机交互界面,通过计算机鼠标指定待测量的表面区域,最后运用Matlab软件对鼠标所指定区域的三维数字信息进行处理,根据几何关系计算出指定区域的表面积、两点间的曲线长度等参数,实现人机交互式的非接触测量。     

一种新的360°三维轮廓术

提出了运用相移技术的光刀投影式测量３６０°回转物体三维轮廓的新方法。该方法对投影光刀引入正弦分布光场,利用相移技术对光刀投影狭缝进行相位计算,可得出各点的包裹相位分布,然后再利用光刀投影测量原理得到的高度信息对相位进行去包裹处理,从而得到具有较高精度的相位测量结果。最后根据相位与物体高度的几何关系,得到物体的三维轮廓数据。文中详细介绍了这一技术的原理及实验结果     

一种散乱点云的均匀精简算法

针对散乱点云数据密度大、重建时间长、效率低等问题,提出了一种散乱点云的均匀精简算法。该算法基于开源C++编程库点云库(PCL),利用PCL的体素化栅格类创建一个K邻域三维体素栅格,结合包围盒法对输入的点云数据进行K邻域距离计算和法线估计,确定每个小立方栅格的重心,并以其来近似显示这个小立方栅格内所有的数据点,达到精简点云的目的,最后利用贪婪三角投影类对精简后的点云实现三角网格面重建并显示其效果。实验结果表明,该算法在充分保留点云数据几何特征的前提下,能有效滤除部分点云数据冗余量,且精简结果比较均匀,避免了大规模精简所出现的空白区域,提高了重建效率。     

利用散斑嵌入条纹和查找表进行三维面形测量

为了快速、准确地重建复杂场景的三维面形,提出了一种利用散斑嵌入相移条纹图案和截断相位-高度查找表的三维面形测量方法。将散斑作为辅助信号嵌入到四步相移条纹图案的相位分布中,得到待投影的复合条纹图案。利用相移算法解调出被测物体的截断相位和额外的散斑信息。利用查找表得到截断相位对应的多个候选高度,再利用散斑对条纹周期进行标记以解决高度歧义问题,唯一确定截断相位所对应的正确高度,以实现被测物体三维面形的快速重建。该方法直接从截断相位信息中重建三维面形,无需投影任何附加图案,也无需进行相位展开。理论分析和实验结果表明,该方法可以实现动、静态复杂场景三维形貌的高精度测量且鲁棒性好。     

基于三维点云匹配的手掌静脉识别

针对现有手掌静脉认证系统误拒率较高以及不支持大数据集匹配的问题,设计了基于透射式光源的双目视觉静脉三维点云重建装置,提出了基于三维点云匹配的手掌静脉认证算法。系统使用850 nm透射式发光二极管(LED)光源作为照明装置,由双目摄像机拍摄静脉视差图像进行三维重建。选择手掌静脉作为特征点描述其空间三维结构,提出了一种改进的内核相关性分析方法匹配三维点云。针对200组点云数据的实验结果验证了该方法的可行性和有效性,识别率达到了98%,误拒率2%,误识率0%,总特征维数约8000至12000维,高于尺度不变特征变换(SIFT),支持对大数据集的认证识别。     

利用结构特征的点云快速配准算法

为提高三维激光扫描点云的配准精度以及效率,解决数据点缺失、点云散乱时的配准问题,结合点云的全局和局部结构特征的不变特性,提出基于全局结构特征的初始配准算法和利用局部结构特征的快速精确配准算法。首先,给出全局结构特征的定义,并阐明初始配准方法,证明在点云样本集缺失数据时初始配准算法的有效性;然后,给定一种空间区域的划分方式,并找出划分的空间区域中两个点云的对应点;最后,通过找出的有限个对应点实现点云的精确配准。在仿真和实验数据处理时,该精确配准算法能够有效地完成缺失、散乱点云的精确、快速配准,且在效率和精度上比其他几种算法具有明显优势。     

基于多频外差原理的相位校正及匹配方法研究

利用多频外差原理推导四频光栅条纹相位解包裹过程,同时,为了减小相位解包裹误差,提出一种相位校正的方法,并分析了相位校正对匹配结果的影响;通过将校正后的绝对相位值作为匹配的依据,利用极线对上基于相位的亚像素匹配方法;利用三维重建技术获取物体的三维点云数据。实验结果表明:平面测量的匹配率提高了4.97%,测量精度达到0.189 5 mm。     

一种基于双目视觉技术的运动线缆空间位姿测量方法

为了测量柔性运动线缆的空间位姿,提出了一种基于双目视觉的中心线匹配法,可以对长径比较大的柔性线缆类零件的空间位姿进行光学测量。通过运动估计方法提取ROI(感兴趣区域),对ROI进行二值化处理,再通过细化算法提取区域的骨架作为中心线,结合极线约束寻找中心线上的匹配点对,重建中心线上点列并拟合空间中心线。建立了实验系统,通过实验测试表明,该方法平均测量误差为0.09mm,证明了实验方法的正确性和可行性。     

基于宏微复合标定的跨尺度零件测量方法

为了实现对跨尺度零件微小结构的尺寸精度和定位精度的同时测量,提出一种基于宏微复合标定的测量方法。建立不同尺度传感器组合式测量的标定模型,利用变焦扫描显微系统测量零件微尺度特征,利用双目系统测量定位显微设备,从控制坐标转换精度的角度设计加工特殊的标定块,将其作为跨尺度中转坐标系,标定变焦扫描显微重建点云坐标系与测头坐标系的空间转换关系,从而将局部测量点云统一至一个数据集中以完成所有局部区域的整体拼接。与理论模型对比分析,所提测量方法的各孔圆心坐标分布圆度误差为0.0438 mm,平面度误差为0.0252 mm,对喷注器各孔位姿的点误差值小于0.029 mm,孔轴向误差小于0.1140°。与面结构光传感器重建结果对比分析,所提模型能够在保证高精度重建三维形貌的情况下,更加正确地获取跨尺度零件的尺寸和位置。