CN110940295B - 基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法及*** - Google Patents

基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法及*** Download PDF

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Abstract

基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法及***，其只需要简单的激光发射和图像采集设备即可较精确的完成高反射物体的测量，结构简单，无需涂抹防反射材料或采取接触式测量，保证被测物体不受损害，并且对于工业生活中常见物体的测量，具有一定的通用性，有效降低高反射物体反射光线带来的影响，提高反射物体的三维测量精度。方法包括：(1)构建相机数学模型，获得相机的内参和外参；(2)在相机基线方向上向高反射物体表面投射条带状散斑，平移台驱动物体移动，相机采集多组图片；(3)采用Fusiello极限校正法进行校正；(4)进行立体匹配，求取左右图片的视差并得到视差图；(5)获取三维点云数据；(6)重构此物体的三维形貌。

Description

基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法及***
技术领域
本发明涉及光学三维测量的技术领域，尤其涉及基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，以及基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量***。
背景技术
在三维测量领域中，光学三维测量技术，具有非接触测量、速度快、准确度高、自动化程度高等优点，被广泛应用于机器视觉、逆向工程、医疗诊断和医学美容、人体测量、制造工业等领域，并取得了较大的进展。但是在工业与日常生活中，存在着大量的高反射物体，例如陶瓷用品、金属零件等，这类被测物体表面反射率变化范围较大，传统的光学三维测量方法难以测量。因此，寻找一种高精度、结构简单的高反射物体的测量方法，是现阶段三维测量领域迫切需要解决的问题。
在现有的光学三维测量研究方法中，位相测量轮廓术是测量漫反射物体三维形貌的重要方法之一，它的基本原理是：投影***向被测物体投射移相正弦条纹，相机获取经物体变形的正弦条纹，通过解包裹算法获得被测物体的三维形貌。该方法中，被测物体表面发生漫反射的造成的相位干扰在两个相机中是相同的，因此可以消除漫反射带来的误差，实现对表面存在漫反射物体的三维测量。但是，利用该方法对表面反射率较高或者表面内存在互相反射的物体进行测量时，反射后的光线会发生混叠，因此位相测量轮廓术难以实现对高反射物体的三维测量。
另外，文献《3D Shape and Indirect Appearance By Structured LightTransport》提出了一种结构光传输技术(SLT)，用以测量高反射物体三维形貌。该技术仅对光域进行处理，不需要后续的计算，是一种只输出实时采集图像的物理设备通过特殊设定好的硬件设备消除反射的方法，因此可以忽略被测物体表面发生的光传输的复杂性。使用此方法能够以几何方式分析光的传输过程，但这种方法需要保持投影仪和相机前的掩膜时空上的同步性，其硬件设备需要特殊调制，使得测量***变得十分复杂，较难实现。
高反射物体的测量难点在于接收器接收到的是高反射物体的表面产生光线混叠之后的信息，无法对高反射物体进行正确的三维测量，为了解决现有技术的不足，需要研究一种结构简单，精度较高，具有一定通用性，可以消除高反射物体表面折射光线混叠带来影响的设计***。
发明内容
为克服现有技术的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供了一种基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，其只需要简单的激光发射和图像采集设备即可较精确的完成高反射物体的测量，结构简单，无需涂抹防反射材料或采取接触式测量，保证被测物体不受损害，并且对于工业生活中常见物体的测量，具有一定的通用性，有效降低高反射物体反射光线带来的影响，提高反射物体的三维测量精度。
本发明的技术方案是：这种基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，其包括以下步骤：
(1)基于相机小孔成像原理，构建相机数学模型，使用数学软件计算获得相机的内部参数和外部参数；
(2)在相机基线方向上向高反射物体表面投射条带状散斑，平移台驱动高反射物体移动，相机采集多组图片；
(3)利用步骤(1)标定获得的相机参数，采用Fusiello极限校正法对步骤(2)采集的图片进行校正；
(4)使用编译软件和图像处理库对步骤(2)极限校正后的一组图片进行立体匹配，使用灰度区域相关算法，求取左右图片的视差并得到视差图；
(5)根据视差图、相机标定参数和极限校正参数获取一组图片的三维点云数据；
(6)将步骤(5)获取的多张图片的点云数据进行拼接，重构此高反射物体的三维形貌。
本发明通过构建相机数学模型，标定相机的参数，使投影***在两相机基线方向投影条带状散斑，位移台驱动被测物体沿相机基线垂直方向做直线移动，用相机拍摄多组带有散斑的物体图片，利用相机标定结果和理想成像模型对每组图片进行极限校正，并使用灰度区域相关法求校正后的左右图像的像差，得到像差图，根据相机标定后的参数和像差图获取图像条带处的点云信息并进行三维重构，因此只需要简单的激光发射和图像采集设备即可较精确的完成高反射物体的测量，结构简单，无需涂抹防反射材料或采取接触式测量，保证被测物体不受损害，并且对于工业生活中常见物体的测量，具有一定的通用性，有效降低高反射物体反射光线带来的影响，提高反射物体的三维测量精度。
还提供了一种基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量***，其包括：第一光学镜头(1)，第一CMOS相机(2)，线激光器(3)，第二CMOS相机(4)，第二光学镜头(5)，散射介质(6)，高反射物体(7)，平移台(8)；
第一CMOS相机(2)、第二CMOS相机(4)相对地设置在平移台的左右两侧，线激光器透过散射介质在两相机的基线方向上向高反射物体投射条带形状的散斑，平移台驱动高反射物体沿散斑条带的垂直方向做直线运动，由两个CMOS相机采集多组图片。
附图说明
图1是根据本发明的基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法的流程图。
图2是根据本发明的基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量***的结构示意图。
图3为相机小孔成像原理图。
具体实施方式
如图1所示，这种基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，其包括以下步骤：
(1)基于相机小孔成像原理，构建相机数学模型，使用数学软件计算获得相机的内部参数和外部参数；
(2)在相机基线方向上向高反射物体表面投射条带状散斑，平移台驱动高反射物体移动，相机采集多组图片；
(3)利用步骤(1)标定获得的相机参数，采用Fusiello极限校正法对步骤(2)采集的图片进行校正；
(4)使用编译软件和图像处理库对步骤(2)极限校正后的一组图片进行立体匹配，使用灰度区域相关算法，求取左右图片的视差并得到视差图；
(5)根据视差图、相机标定参数和极限校正参数获取一组图片的三维点云数据；
(6)将步骤(5)获取的多张图片的点云数据进行拼接，重构此高反射物体的三维形貌。
本发明通过构建相机数学模型，标定相机的参数，使投影***在两相机基线方向投影条带状散斑，位移台驱动被测物体沿相机基线垂直方向做直线移动，用相机拍摄多组带有散斑的物体图片，利用相机标定结果和理想成像模型对每组图片进行极限校正，并使用灰度区域相关法求校正后的左右图像的像差，得到像差图，根据相机标定后的参数和像差图获取图像条带处的点云信息并进行三维重构，因此只需要简单的激光发射和图像采集设备即可较精确的完成高反射物体的测量，结构简单，无需涂抹防反射材料或采取接触式测量，保证被测物体不受损害，并且对于工业生活中常见物体的测量，具有一定的通用性，有效降低高反射物体反射光线带来的影响，提高反射物体的三维测量精度。
相机小孔成像原理如图3所示，其中R是相机坐标系，S是像平面标系，T是世界坐标系。优选地，所述步骤(1)中，
m(u,v)是像平面坐标系下的点，M(X,Y,Z)是世界坐标系中点，其中m和M转换关系式为公式(1)：
Figure BDA0002296241580000051
其中，A表示相机内部参数，[R T]表示相机外部参数，s是世界坐标系到图像坐标系的比例因子；
使用单应性矩阵H表示相机参数：
H＝A[R T] (2)
公式(1)写为公式(3)：
Figure BDA0002296241580000052
优选地，所述步骤(2)中，线激光器透过散射介质在两相机的基线方向上向高反射物体投射条带形状的散斑，平移台驱动物体沿散斑条带的垂直方向做直线运动，由左右两个CMOS相机采集多组图片。
优选地，所述步骤(3)中，极线校正变换过程看作相机原始光心位置不变，通过旋转和投影变换获得理想成像关系的过程，变换前两成像***的单映性矩阵为Ho1，Ho2，变换后两成像***的单映性矩阵为Hn1，Hn2；所述步骤(3)包括以下分步骤：
(3.1)得到变换前两成像***的单映性矩阵Ho1，Ho2；
(3.2)由变换后两成像***单映性矩阵的性质得到变换后投影矩阵：Hn1，Hn2；
(3.3)由公式(1)得左相机校正前图像坐标点mo1和校正后图像坐标点mo2分别与世界坐标中的点M的转换关系式为公式(4)：
Figure BDA0002296241580000061
则
Figure BDA0002296241580000062
(3.4)图像坐标系极限校正前后的转换矩阵是公式(7)：
Q1＝Ho1Hn1 -1 (7)
同理，得右相机图像坐标系极限校正前后的转换矩阵Q2＝Ho2Hn2 -1；
(3.5)左右图像上的所有像素值乘以对应的转换矩阵Q1,Q2，得到理想情况下的成像图像。
优选地，所述步骤(4)中，在编译软件中，对步骤(3)得到的一组图片进行处理，首先在左图像上以(i,j)为坐标中心选取大小为(2n+1)×(2m+1)的像素窗口，然后在右图沿着极线的方向搜索相同大小的窗口计算其相关系数，计算得到相关系数最大的值的窗口为左图窗口的匹配窗口，最后将匹配的两匹配窗口的横轴值相减，储存在视差图的(i,j)中，循环计算，得到此图片条带区域的视差图；
相关系数通过公式(8)计算：
Figure BDA0002296241580000071
其中，C(m1,m2)表示两窗口的相关系数，I1(i,j)表示(i,j)坐标点的灰度值，
Figure BDA0002296241580000072
表示此窗口的灰度均值。
优选地，所述步骤(5)中，根据极限校正后的双目***，视差d与世界坐标点的深度信息Z的关系式为公式(9)：
Figure BDA0002296241580000073
由此获取此视差图对应的三维信息。
如图2所示，还提供了一种基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量***，其包括：第一光学镜头1，第一CMOS相机2，线激光器3，第二CMOS相机4，第二光学镜头5，散射介质6，高反射物体7，平移台8；
第一CMOS相机2、第二CMOS相机4相对地设置在平移台的左右两侧，线激光器透过散射介质在两相机的基线方向上向高反射物体投射条带形状的散斑，平移台驱动高反射物体沿散斑条带的垂直方向做直线运动，由两个CMOS相机采集多组图片。
以下详细说明本发明的一个具体实施例。本实施例测量的投影***及相机具体参数如下：
线激光器型号：3D PRO Laser，波长635nm，功率5W，工作距离300mm，发散角30°，单线。相机型号：CM3-U3-50S5C-CS，帧频35fps，像素尺寸4.8um，分辨率2448×2048，传感器件CMOS，芯片规格2/3”彩色相机。
如图1所示，本实施例公开的一种基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，具体实现步骤如下：
步骤1：基于相机小孔成像原理，构建相机数学模型，使用数学软件计算获得相机的内参和外参。
具体地，使用CMOS相机拍摄一张10行10列的棋盘格标定板，每格的尺寸为10mm×10mm，自由调节棋盘格的倾斜角度和位置，总共拍摄10张图片。本实施例，选择MATLAB作为数学软件提取拍棋盘格图片角点，棋盘格在世界坐标系中的坐标是已知的，根据公式(1)求解单应矩阵H，利用解析估算方法计算得到内部参数A和外部参数[R T]。
步骤2：在相机基线方向上向高反射物体表面投射上条带状散斑，平移台驱动高反射物体移动，相机采集多组图片。
具体地，线激光器透过散射介质(毛玻璃)在两相机的基线方向上向高反射物体投射条带形状的散斑，平移台驱动物体沿着散斑条带的垂直方向连续运动，由左右两个CMOS相机采集多组图片。
步骤3：利用步骤1标定获得的相机参数，采用Fusiello极限校正法对对步骤2采集的图片进行校正。
(1)由步骤1，得到变换前两成像***的单映性矩阵Ho1，Ho2。
(2)由变换后两成像***单映性矩阵的性质得到变换后投影矩阵：Hn1，Hn2。
(3)由公式(7)得图像坐标系极限校正前后的转换矩阵Q1，Q2。
(4)左右图像上的所有像素值乘以对应的转换矩阵Q1，Q2，得到成像***理想情况下的成像图片。
步骤4：使用编译软件和图像处理库，对步骤2的左右相机采集的一组图片进行立体匹配，使用灰度区域相关算法，求取左右图片的视差并得到视差图。
其中，选择Visual Studio和OpenCV作为编译软件和图像处理库对图片进行处理。在左图像上以(i,j)为坐标原点选取大小为(2n+1)×(2m+1)的像素窗口，在右图沿着极线的方向搜索相同大小的窗口并使用公式(8)计算其相关系数C，将相关系数做大的窗口认为是最佳匹配窗口。将两匹配窗口的横轴坐标值相减，储存在视差图的(i,j)中。在左图像上以(i+1,j)为坐标中心选取大小为(2n+1)×(2m+1)的像素窗口，按照上述方法依次计算，得到整张视差图。
步骤5：根据步骤4的视差图、步骤1的相机标定参数和步骤3的极限校正参数获取一组图片的三维点云数据。
根据公式(9)，得世界坐标点M的深度信息Z值：
Figure BDA0002296241580000091
根据极限校正参数，将视差图转换为世界坐标点M(X,Y,Z)。将视差图片上条带区域像素的视差转换为此区域的三维空间坐标点云。
步骤6：将步骤5获取的多张图片的点云数据进行拼接，重构此高反射物体的三维形貌。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案的保护范围。

Claims (7)

1.基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，其特征在于：其包括以下步骤：
(1)基于相机小孔成像原理，构建相机数学模型，使用数学软件计算获得相机的内部参数和外部参数；
(2)在相机基线方向上向高反射物体表面投射条带状散斑，平移台驱动高反射物体移动，相机采集多组图片；
(3)利用步骤(1)标定获得的相机参数，采用Fusiello极限校正法对步骤(2)采集的图片进行校正；
(4)使用编译软件和图像处理库对步骤(2)极限校正后的一组图片进行立体匹配，使用灰度区域相关算法，求取左右图片的视差并得到视差图；
(5)根据视差图、相机标定参数和极限校正参数获取一组图片的三维点云数据；
(6)将步骤(5)获取的多张图片的点云数据进行拼接，重构此高反射物体的三维形貌。
2.根据权利要求1所述的基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，其特征在于：所述步骤(1)中，
m(u,v)是像平面坐标系下的点，M(X,Y,Z)是世界坐标系中点，其中m和M转换关系式为公式(1)：
Figure FDA0002911968940000011
其中，A表示相机内部参数，[R T]表示相机外部参数，s是世界坐标系到图像坐标系的比例因子；
使用单应性矩阵H表示相机参数：
H＝A[R T] (2)
公式(1)写为公式(3)：
Figure FDA0002911968940000021
3.根据权利要求2所述的基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，其特征在于：所述步骤(2)中，线激光器透过散射介质在两相机的基线方向上向高反射物体投射条带形状的散斑，平移台驱动物体沿散斑条带的垂直方向做直线运动，由左右两个CMOS相机采集多组图片。
4.根据权利要求3所述的基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，其特征在于：所述步骤(3)中，极线校正变换过程看作相机原始光心位置不变，通过旋转和投影变换获得理想成像关系的过程，变换前两成像***的单映性矩阵为Ho1，Ho2，变换后两成像***的单映性矩阵为Hn1，Hn2；所述步骤(3)包括以下分步骤：
(3.1)得到变换前两成像***的单映性矩阵Ho1，Ho2；
(3.2)由变换后两成像***单映性矩阵的性质得到变换后投影矩阵：Hn1，Hn2；
(3.3)由公式(1)得左相机校正前图像坐标点mo1和校正后图像坐标点mn1分别与世界坐标中的点M的转换关系式为公式(4)：
Figure FDA0002911968940000022
则
Figure FDA0002911968940000023
(3.4)图像坐标系极限校正前后的转换矩阵是公式(7)：
Q1＝Ho1Hn1 -1 (7)
同理，得右相机图像坐标系极限校正前后的转换矩阵Q2＝Ho2Hn2 -1；
(3.5)左右图像上的所有像素值乘以对应的转换矩阵Q1,Q2，得到理想情况下的成像图像。
5.根据权利要求4所述的基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，其特征在于：所述步骤(4)中，在编译软件中，对步骤(3)得到的一组图片进行处理，首先在左图像上以(i,j)为坐标中心选取大小为(2n+1)×(2m+1)的像素窗口，然后在右图沿着极线的方向搜索相同大小的窗口计算其相关系数，计算得到相关系数最大的值的窗口为左图窗口的匹配窗口，最后将匹配的两匹配窗口的横轴值相减，储存在视差图的(i,j)中，循环计算，得到此图片条带区域的视差图；
相关系数通过公式(8)计算：
Figure FDA0002911968940000031
其中，C(m1,m2)表示两窗口的相关系数，I1(i,j)表示(i,j)坐标点的灰度值，
Figure FDA0002911968940000032
表示此窗口的灰度均值。
6.根据权利要求5所述的基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量方法，其特征在于：所述步骤(5)中，根据极限校正后的双目***，视差d与世界坐标点的深度信息Z的关系式为公式(9)：
Figure FDA0002911968940000033
由此获取此视差图对应的三维信息。
7.根据权利要求1所述方法的基于激光散斑极限约束投影的高反射物体测量***，其特征在于：其包括：第一光学镜头(1)，第一CMOS相机(2)，线激光器(3)，第二CMOS相机(4)，第二光学镜头(5)，散射介质(6)，高反射物体(7)，平移台(8)；
第一CMOS相机(2)、第二CMOS相机(4)相对地设置在平移台的左右两侧，线激光器透过散射介质在两相机的基线方向上向高反射物体投射条带形状的散斑，平移台驱动高反射物体沿散斑条带的垂直方向做直线运动，由两个CMOS相机采集多组图片。
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A compact algorithm for rectification of stereo pairs;Fusiello, A. et al.;《Machine Vision and Applications》;20001231(第12期);第12-16页 *

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