基于图像处理的三维测量方法

三维测量通过对景物立体信息的获取可以精确地描述景物的几何形状，基于图像的三维测量是计算机立体视觉中的一项关键技术。本文介绍了利用图像进行三维测量的方法，分析了各种方法的基本原理，并说明了它们各自的特点。     

激光辅助的大型回转类零件直径实时测量方法

针对工业现场中需要对大型回转类零件直径实现实时、非接触测量的需求,提出了一种基于相交激光光条的双目视觉测量方法。结合双目立体视觉测量技术与直径测量的几何约束,采用强度高、方向性强的线型激光构造直径重建的特征信息;通过向待测零件表面投射相交的激光光条构造用于测量的特征点,提出了一种大型回转体表面激光光条交点的精确提取方法;利用摄像机标定结果重建激光光条交点的空间坐标,进而建立符合直径测量的椭圆模型并计算直径。在实验室环境下进行圆柱件直径测量实验,实验结果表明,待测物体的直径测量误差为0.5%,直径重建时间为1.026 s,所提出的测量方法为大型回转体直径的实时非接触测量提供可靠的技术手段。     

基于最大色差彩色组合编码的三维面形测量方法

为了克服光学三维传感中相位恢复困难的问题,提出了一种基于最大色差彩色组合编码的三维面形测量方法.这种方法的特点之一是使得垂直于条纹方向特定长度的颜色序列是唯一的,从而建立了空间位置与颜色的对应关系.特点之二是相邻条纹之间具有最大色差,因而具有最大可区分性.将得到的彩色组合条纹投影到物体表面得到变形条纹,通过计算各种颜色条纹相对参考平面上条纹移动的距离,可以恢复出物体的高度.实验证明,该方法需要获取的图像少、计算时间少、精度较高,具有很强的抗干扰能力.     

采用激光光刀的叶片三维面形测量方法

提出一种采用激光光刀的叶片三维面形测量方法。介绍了方法原理、系统结构、信息获取与处理方案,并给出了对实际飞机发动机叶片的面形测量结果。     

基于格雷码-相移的双目三维测量方法研究

本文采用格雷码-相移组合的结构光,结合双目立体视觉技术,研究了三维表面测量方法.三维测量精度主要取决于格雷码-相移的解码精度,由于物体表面反射率不一致,不同区域又会相互反射,一般的阈值分割无法得到准确的二值化条纹图.因此在投射格雷码条纹图案基础上,再投射一组格雷码反码条纹图案.针对格雷码-相移解码过程中的周期错位问题,提出一种新的校正方法.将文中三维测量方法应用在人眼石膏模型的表面测量实验中,重建结果验证该方法的准确性和可靠性.     

主动三维视觉传感技术的研究

主动三维视觉传感技术主要有飞行时间法、点结构光扫描法、线结构光扫描法和编码面结构光法、莫尔法、相位测量轮廓术、傅里叶变换轮廓术等.介绍了上述各种技术的基本原理和优缺点.提出了一种新的技术,即单幅二维图像不标定自适应三维场景重构技术,给出了它的原理并讨论了其特点.     

基于远心成像的高精度线激光三维测量方法

精密零部件的高精度三维成像是工业制造和检测的关键任务。针对现有的线激光测量系统效率慢、精度低等问题,提出了利用远心成像的线激光三维测量系统,研究了该系统的标定方法。首先,分别采集不同位置的靶标图像和激光线照射下相同位置的靶标图像,通过远心正交成像标定相机内参矩阵系数和外参位姿关系;然后,建立线激光投影平面与标定目标平面之间的几何关系,求解不同目标平面下的激光线方向矢量,进而通过最小二乘法获得光平面方程;最后,在极大似然准则下,利用Levenberg-Marquard非线性优化算法精确地计算标定参数最优解,搭建了测试系统,开发了专用标定程序。实验结果表明：在60 mm×48 mm的视场下,所设计的系统和方法可以实现优于18μm的测量误差,能够快速准确地重建出三维形貌。     

基于Radon变换的轴对称目标三维姿态测量方法

为测量轴对称目标的俯仰角和偏航角,提出了一种基于Radon变换的轴对称目标三维姿态测量新方法.首先分析了目标成像模型和三维姿态测量原理;其次采用Radon变换算法提取目标的初始中轴线,然后利用最小二乘拟合法优化得到更加精确的结果;最后,以投弃式温深仪探头为对象,设计了仿真及物理实验来验证所提方法.仿真及物理实验表明,该方法能精确地提取目标的中轴线,中轴线角度平均误差小于0.02°.搭建的双目视觉测量系统可以用于目标三维姿态测量,测量精度满足应用需求.     

面向复杂机械零件形貌测量的高精度三维重建方法

机械零件的精确测量可为零件的加工制造、虚拟仿真、缺陷检测等应用提供依据,基于条纹投影的双目视觉方法由于其高精度的特点广泛应用于机械零件的形貌测量中。在该方法中,绝对相位曲线的质量决定着三维重建的最终精度。由于环境噪声、场景不连续或零件表面复杂结构等的影响,绝对相位曲线往往存在着大量的噪声点和不同程度的形变。为了提高重建精度,针对绝对相位曲线存在的问题提出了相应的改进方法;针对难以去除的远离相位曲线的噪声点,提出逐区域相位校正方法,该方法将每一行的相位曲线分为若干区域,以区域内相位值的中位数为阈值,去除此类噪声点;针对相位曲线的形变区域,在基于点基元的立体匹配方法的基础上引入曲线拟合方法,并对匹配后得到的视差图进行精化,能够改善相位曲线形变区域立体匹配结果不佳的情况,提高了匹配方法的鲁棒性与精度。使用该方法对复杂零件FSW逆变器进行重建,标准偏差可降至0.1 mm以内。实验结果表明:所提方法重建精度更高,对于表面结构复杂的机械零件,能够实现精确测量。     

Optical 3D shape measurement for dynamic process

3D shape dynamic measurement is essential to the study of machine vision, hydromechanics, high-speed rotation, deformation of material, stress analysis, deformation in impact, explosion process and biomedicine, in recent years. In this paper, the results of our research, including the theoretical analysis, some feasible methods and relevant verifying experiment results, are compendiously reported. At present, these results have been used in our assembling instruments for 3D shape measurement of dynamic process.     

窗口傅里叶变换的三维面形测量

由于窗口傅里叶变换具布局部分析特性,且局部谱比全局的谱更简单、更不容易频谱混叠。本文提出在基于频谱分析的三维面形测量中,用窗口傅里叶变换（WFT）代替传统的快速傅里叶变换（FFT）去获取三维物体面形分布。理论分析和实验结果表明：窗口傅里叶变换不但可以减小频谱混叠对测量精度的影响,并且若在窗口傅里叶变换的处理过程中,设置合理的“门限”,还能够有效的抑制噪声。从而在一定程度上保证了基于频谱分析的三维面形测量的精度。     

GPU加速三维面形测量

随着通用计算和图形显示需求的不断增加,图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）在医学、科学计算、图像处理等领域得到了广泛的应用。但它在三维测量领域的应用还只是一个开始。文中基于傅里叶变换轮廓术（Fourier Transform Profilometry,FTP）和三频外差法设计了两套三维测量系统,并利用计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture,CUDA）方法,加速了静态或动态物体的三维重建。在三频外差测量系统中,需要利用高速数字投影模块和相机,同步触发采集小视场表面的12个变形条纹图,然后对图像数据进行处理。实验结果表明:对12幅1 360 pixel1 024 pixel大小的图像进行相位展开运算,GPU方法比CPU方法的效率提高了2 089倍。在基于FTP方法的测量系统中,摄像机只需记录一幅变形条纹图,然后拷贝到显存中,并用CUDA编程的算法进行处理,进而重建出物体的三维面形。基于GPU的FTP方法对一幅1 024 pixel1 280 pixel大小的图像进行计算,其计算时间比CPU方法缩短了27倍。     

用投影全息干涉条纹测量物体三维面形

在以往投影测量三维面形的装置中,其产生激光干涉投影条纹的装置较大,且干涉条纹较容易受外界的影响而漂移和抖动,影响测量结果精度的提高,本文提出用离轴全息干涉条纹替代投影法的激光干涉仪投影条纹,并将其用于实际测量中,实验结果表明：该方法产生干涉条纹的装置简单,且不受外界振动的影响,光能利用率高,易于移相和解调,这使得三维形貌检测精度高、速度快、实用性更强。     

基于格雷编码的彩色结构光快速三维测量技术

提出一种基于格雷编码原理的彩色结构光三维测量方法,通过向被测物体投影两幅彩色结构光栅,分析得到物体表面的三维信息,在保证测量精度和准确度的同时,提高了三维测量的速度。将格雷编码原则和容易辨别的颜色结合应用到彩色条纹编码中,得到序列周期唯一且编码周期起始位置任意的彩色条纹编码,克服了码间干扰,解码方法简单且精度高,适用范围广;利用三色相移法取代传统三幅相移法。实验结果表明,使用基于格雷编码原理的彩色结构光方法可以得到被测物体精确的表面高度信息。     

无相位去包裹的微分法三维形貌测量

提出了一种无需相位去包裹的微分算法,应用于 投影栅三维形貌测量。首先由计算机设计并生成 4幅四步相移正弦条纹图,利用DLP投影仪将其投影到待测物体上;然后由CCD相机采集受待 测物体面型调 制的变形光栅条纹图。再利用4幅四步相移变形条纹图,经数值运算求得沿水平和垂直方 向上待测物体 相位的偏导数,而相位偏导数的积分过程相当于求解泊松方程,于是利用离散余弦变换(DCT )求解泊松方程就可得 到待测物体三维形貌对应的相位数据,从而重构待测物体的三维形貌。测量结果表明,相位 解调的 标准差小于0.031rad,验证了本文方法的有 效性。     

改进的双频几何约束条纹投影三维测量方法

双频条纹投影已经广泛应用于三维形貌测量,然而其相位展开的准确性受噪声影响较大。文中提出了一种改进的双频几何约束条纹,通过提高低频相位的频率,有效地提升了相位展开的鲁棒性。在三维测量过程中,首先,利用五步相移算法计算出双频条纹的高频相位和低频相位。然后,利用几何约束方法展开低频相位。最后,采用双频算法展开高频相位,进而重建出物体的三维形貌。仿真和实验结果均表明,相对于传统双频条纹,改进的双频条纹具有更高的鲁棒性和适用性。     

三维形貌测量中基于错位条纹的解相位方法

针对光栅投影法三维测量中的相位展开问题,提出一种用四步相移法求取折叠相位的解决方案.在相移图中,提取带有90°相移的4个单周期正弦条纹,对4个单周期正弦条纹进行编码组合,生成错位条纹.测量中,摄像机获取的错位条纹图像和相移图像按灰度值相减,得到4幅条纹差图,提取各差图中灰度值为零的条纹,依此确定错位条纹图像中各个单周期...     

适用于快速三维形貌测量的二元结构光编码优化方法

基于计算机视觉的疲劳检测具有低侵入性、低成本 的优点,然而光照变化、面部表情、复杂背景等 仍然对检测率造成很大的影响。以卷积神经网络为代表的深度学习以其较强的特征提取能力 和鲁棒性在模 式识别领域取得了成功的应用。本文提出了一种基于级联卷积神经网络(CNN)结构的疲劳检 测算法。首先训练第 1级网络实现人眼与非人眼的分类,使网络充分学习人眼特征,当输入目标图像时,人眼区 域能快速从第 一级网络特征图中分离出来;然后将人眼图像传送给第2级网络检测眼部特征点位置,计算 眼睛张开度并 以此判断测试者眼睛状态,构造疲劳检测模型;最后根据连续多帧的眼睛状态序列,判断测 试者是否处于疲 劳状态。在检测误差为5%时,眼部4个特征点的平均检测正确率为93.10%,单点检测正确率 最高可达97.14%。 测试结果表明,在本文提出方法下眼睛的清醒和疲劳状态有明显的不同,证明本文提出的方 法有效可行,具有较好的应用前景。