CN111473745A - 一种基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法 - Google Patents

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CN111473745A CN202010577091.0A CN202010577091A CN111473745A CN 111473745 A CN111473745 A CN 111473745A CN 202010577091 A CN202010577091 A CN 202010577091A CN 111473745 A CN111473745 A CN 111473745A
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Abstract

本发明公开了一种基于多频相移技术的发光目标微观三维测量方法。本发明在没有饱和的情况下，使用标准相移算法来计算相位值；在饱和区域，使用广义相移算法来计算包裹相位；对于非饱和强度小于3的过饱和区域，利用低频条纹图像中可能提取的相位来填充最终相位图，以提高测量的完整性。经过相位展开和立体匹配后的双视远心测量***，实现高精度的发光表面的三维重建。本发明从不受光强饱和影响的相移条纹图像的子集计算突出显示区域的相位，提出了一种多频相移方案来提高发光表面最终相位图的完整性，并在此基础上结合显微远心立体视觉***，实现了完整、高精度的三维重建。

Description

一种基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法
技术领域
本发明属于光学测量技术领域，具体涉及一种基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法。
背景技术
结构光和三角测量原理在三维光学计量领域得到了广泛的应用。周期性的正弦条纹图案被投射到被检物体上，被检物体的调制使条纹发生畸变。为了定量地计算调制量并重建目标的三维结果，需要精确地检索在条纹图中编码的相位值。目前，两种常用的相位恢复算法是基于傅里叶变换的算法和基于相移的算法。基于傅里叶变换的动态测量算法是动态测量中常用的算法，而基于相移的动态测量算法由于其像素独立的数学运算特性，更适合于高精度测量。最近的工作表明，采用基于相位的立体匹配方法，可以忽略数字投影仪的本质非线性响应函数，因为不同视图中的相位误差是自动消除的。然而，基于相位的立体匹配方法在处理有光泽表面的物体时容易失败。重建模型的整体性受高光区域的影响，因为无法用密集的条纹图像计算这些区域的相位。
有光泽的表面具有很强的反射性，因此由于数码相机的动态范围有限，光线强度不能线性变换。针对这种情况，最先进的技术之一被称为高动态范围三维形状测量，可分为两类：基于设备的技术和基于算法的技术。对于这组基于设备的技术，设备的最佳参数，例如相机的曝光时间或投影仪的曝光时间是被需要的，以帮助在光亮和黑暗区域形成可见条纹。其他基于光学的方法，例如使用偏振器扫描发光物体，也已被研究，在此基础上可以有效地抑制偏振光强度。此外，也有通过修改相机曝光量的混合方法，但也考虑了引入额外设备、改变观看位置或调整投影仪参数以捕获高速动态范围图像的策略。基于最大强度调制，提出了一种采用高速投影仪的快速高速动态范围解决方案，在700Hz下对光强变化的条纹图像进行投影。
然而，对于有光泽的表面，有时仅仅通过减少曝光时间或投影光的强度，可能不容易解决饱和问题。因此，研究人员还开发了基于算法的技术，主要依靠精心设计的算法，在相机或投影仪曝光时间不允许自由变化或没有附加设备的情况下，从原始条纹图像中提取相位值。
然而，在显微成像中，由于显微投影***的景深较短，被黑色条纹照亮的发光部分不再是纯黑色的，而是会受到白色条纹的影响。在这种情况下，当使用更高频率的条纹时，会有更多的饱和区域。
发明内容
本发明提出了一种基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法。
本发明的具体技术方案如下：
一种基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法，其步骤如下：
步骤一．在发光表面未饱和区域，使用标准相移算法来计算相位值，在发光表面饱和区域，使用广义相移算法来计算包裹相位；
步骤二．对于非饱和强度小于3的过饱和区域，利用低频条纹图像中可能提取的相位来填充最终相位图，以提高测量的完整性；
步骤三．经过相位展开和立体匹配后的双视远心测量***，实现高精度的发光表面的三维重建。
优选的，在步骤一中，基于可控相移量，记录到的相移条纹图表示为式（1），
Figure 61306DEST_PATH_IMAGE001
（1），
其中
Figure 447288DEST_PATH_IMAGE002
是摄像机的像素坐标，
Figure 820501DEST_PATH_IMAGE003
是平均强度，
Figure 950131DEST_PATH_IMAGE004
是条纹对比度，
Figure 92399DEST_PATH_IMAGE005
是要测量的相位分布，
Figure 649282DEST_PATH_IMAGE006
是移位的参考相位，n=1,…,N；
包裹相位
Figure 385157DEST_PATH_IMAGE007
对应测量的相位分布
Figure 177533DEST_PATH_IMAGE005
, 表示为式（2），
Figure 580832DEST_PATH_IMAGE008
（2），
其中，
Figure 308617DEST_PATH_IMAGE009
（3），
系数
Figure 656421DEST_PATH_IMAGE010
，i=1,2,3，j=1,2,3，
Figure 127854DEST_PATH_IMAGE011
Figure 244715DEST_PATH_IMAGE012
（4），
由于
Figure 408980DEST_PATH_IMAGE006
是严格控制的，可以得到二维包裹相分布
Figure 119447DEST_PATH_IMAGE013
。
优选的，如果
Figure 253625DEST_PATH_IMAGE006
被
Figure 365937DEST_PATH_IMAGE014
范围内的整数
Figure 435525DEST_PATH_IMAGE015
等分，标准相移算法简化如式（5），
Figure 757922DEST_PATH_IMAGE016
（5）。
优选的，步骤二具体如下：
步骤2.1．考虑到不同条纹周期的饱和程度，在相位展开阶段将参考存储的信息，用于计算图像中每个像素的饱和强度；
步骤2.2．应用对应于方程的广义相移算法，通过一般相移来对部分饱和相移条纹图像的相位进行计算；
步骤2.3．自动融合，用于通过多频率高动态范围保证相位解包裹的正确性。
优选的，步骤三具体如下：
步骤3.1．从数字投影仪依次投影以水平增加的相位图编码的正弦曲线图，利用所提出的基于多频条纹的方法，可以得到两台摄像机的绝对相位值
Figure 571157DEST_PATH_IMAGE017
；
步骤3.2．对条纹图案进行远心极性校正，在不失一般性的前提下，将左摄像机作为主摄像机，对于左相机上具有相位值
Figure 397030DEST_PATH_IMAGE018
的像素
Figure 903098DEST_PATH_IMAGE019
，任务是在右图像的第
Figure 447212DEST_PATH_IMAGE020
行中找到对应的像素
Figure 64138DEST_PATH_IMAGE021
；
步骤3.3．获得积分像素
Figure 885463DEST_PATH_IMAGE022
，该像素在第
Figure 687066DEST_PATH_IMAGE023
行中的相位值最接近
Figure 593842DEST_PATH_IMAGE024
，相位为
Figure 748880DEST_PATH_IMAGE025
， 然后基于逆线性插值计算亚像素坐标
Figure 814925DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 662795DEST_PATH_IMAGE027
（6）；
步骤3.4．在立体匹配中完成左右一致性检查后，得到匹配的像素对，实现高精度的发光表面的三维重建。
本发明与现有技术相比，其显著优点：显微条纹投影轮廓术是一种强大的三维测量技术，理论测量精度优于一微米，然而密集条纹的散焦和复杂的表面反射特性通常会导致条纹的光强饱和和质量下降，这使得完整的三维重建变得困难。为了解决这一问题，本发明从不受光强饱和影响的相移条纹图像的子集计算突出显示区域的相位，提出了一种多频相移方案来提高发光表面最终相位图的完整性，并在此基础上结合显微远心立体视觉***，实现了完整、高精度的三维重建。
附图说明
图1为本发明实施例的三维测量方法的流程示意图。
图2为本发明实施例中不同频率条纹饱和度的比较；(a)和(b)未经处理的条纹图像；(c)和(d)放大饱和部分的细节；(e)和(f)显示非饱和状态小于3的区域的指数。
图3为本发明实施例中算法1流程图。
图4为本发明实施例中算法2流程图。
图5为本发明实施例中算法3流程图。
图6为本发明实施例处理部分饱和目标时与传统方法的比较。
图7为本发明实施例在机械表的镀镍板上进行的实验示意图。
图8为本发明实施例在机械表的镀镍板上进行实验的数据图。
图9为本发明实施例在机械表的镀镍板上进行实验的另一个数据图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
结合附图，本实施例中，基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法，其步骤如下。
步骤一．在发光表面未饱和区域，使用标准相移算法来计算相位值，在发光表面饱和区域，使用广义相移算法来计算包裹相位。
基于可控相移量，记录到的相移条纹图表示为式（1），
Figure 181501DEST_PATH_IMAGE001
（1），
其中
Figure 140230DEST_PATH_IMAGE002
是摄像机的像素坐标，
Figure 670569DEST_PATH_IMAGE003
是平均强度，
Figure 554254DEST_PATH_IMAGE004
是条纹对比度，
Figure 435623DEST_PATH_IMAGE005
是要测量的相位分布，
Figure 322676DEST_PATH_IMAGE006
是移位的参考相位，n=1,…,N；
包裹相位
Figure 973100DEST_PATH_IMAGE007
对应测量的相位分布
Figure 897194DEST_PATH_IMAGE005
, 表示为式（2），
Figure 390492DEST_PATH_IMAGE008
（2），
其中，
Figure 691023DEST_PATH_IMAGE028
（3），
系数
Figure 586167DEST_PATH_IMAGE010
，i=1,2,3，j=1,2,3，
Figure 681162DEST_PATH_IMAGE029
Figure 537123DEST_PATH_IMAGE012
（4）。
由于
Figure 765979DEST_PATH_IMAGE006
是严格控制的，可以得到二维包裹相分布
Figure 125416DEST_PATH_IMAGE013
。如果
Figure 656891DEST_PATH_IMAGE006
被
Figure 859202DEST_PATH_IMAGE014
范围内的整数
Figure 767116DEST_PATH_IMAGE015
等分，标准相移算法简化如式（5），
Figure 371272DEST_PATH_IMAGE016
（5）。
步骤二．对于非饱和强度小于3的过饱和区域，利用低频条纹图像中可能提取的相位来填充最终相位图，以提高测量的完整性。
在传统的多频相移方法中，利用较低频率的条纹图为相位展开提供参考相位图，使用最高频率的条纹图像决定最终的测量精度。实际上，在饱和区，最终的相位值可以用饱和强度较低的低密度条纹图像的相位值来代替。这样，就可以使三维重建尽可能完整。为此，提出了一种基于多频条纹的高速动态范围表面测量方案。通过图像数据预处理、饱和度检测与补偿算法、相位立体匹配等三个步骤，实现了对发光表面的高精度显微三维测量。
第一步是图像数据预处理阶段，包括图像采集、图像校正和根据条纹频率进行分类。条纹图案依次与触发信号一起投影，以实现相机同步。第二步是主要部分，对应于所提出的基于多频条纹的方案，即通过三种算法来计算展开的相位图，分别如附图3、4、5所示。
算法程序见3、4、5所示，算法1用于计算图像中每个像素的饱和强度。考虑到不同条纹周期的饱和程度，在相位展开阶段将参考存储的信息。算法2是通过一般相移来对部分饱和相移条纹图像的相位计算的算法。我们在每个像素处消除无效的强度，并应用对应于方程的广义相移算法。公式用于相位计算。算法3是一种自动融合方法，用于通过多频率高动态范围进行保证相位解包裹的正确性。
步骤三．经过相位展开和立体匹配后的双视远心测量***，实现高精度的发光表面的三维重建。
从数字投影仪依次投影以水平增加的相位图编码的正弦曲线图。利用所提出的基于多频条纹的方法，可以得到两台摄像机的绝对相位值
Figure 73649DEST_PATH_IMAGE030
，用于立体匹配。首先对条纹图像进行远心极性校正。在不失一般性的前提下，将左摄像机作为主摄像机。对于左相机上具有相位值
Figure 638623DEST_PATH_IMAGE031
的像素
Figure 209281DEST_PATH_IMAGE032
，任务是在右图像的第
Figure 543311DEST_PATH_IMAGE033
行中找到对应的像素
Figure 416589DEST_PATH_IMAGE034
。因为条纹方向是垂直的，所以展开的相位值沿水平方向增加。首先获得积分像素
Figure 593492DEST_PATH_IMAGE035
，该像素在第
Figure 577629DEST_PATH_IMAGE036
行中的相位值最接近
Figure 156377DEST_PATH_IMAGE037
，相位为
Figure 200557DEST_PATH_IMAGE038
。 然后，基于逆线性插值计算亚像素坐标
Figure 740123DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 652584DEST_PATH_IMAGE027
（6），
在立体匹配中完成左右一致性检查后，得到匹配的像素对，实现高精度的发光表面的三维重建。
图6、图7、图8及图9是本实施例的实验图表。具体的，图6为实施例处理部分饱和目标时与传统方法的比较，其中图（a）表示金属表带上的加盖徽标的边缘图像；（e）表示印刷电路板的边缘图像。图7为采用本实施例方法将机械表在镀镍板上进行的实验示意图，其中，图（a）为样品图片，图（b）为样品底面的条纹图像，图（c）为样品顶部的条纹图像，图（d）为底部的重建3D模型，图（e）为顶部的重建3D模型。图8、图9为采用本实施例方法将机械表在镀镍板上进行实验的数据图，其中，（
Figure 961205DEST_PATH_IMAGE040
）-（
Figure 35341DEST_PATH_IMAGE041
）数据的剖视图，用（d）中标记的线表示，（
Figure 796623DEST_PATH_IMAGE042
）-（
Figure 388142DEST_PATH_IMAGE043
）数据的剖视图，用（e）中标记的线表示。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (5)

1.一种基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法，其特征在步骤如下：
步骤一．在发光表面未饱和区域，使用标准相移算法来计算相位值，在发光表面饱和区域，使用广义相移算法来计算包裹相位；
步骤二．对于非饱和强度小于3的过饱和区域，利用低频条纹图像中可能提取的相位来填充最终相位图，以提高测量的完整性；
步骤三．经过相位展开和立体匹配后的双视远心测量***，实现高精度的发光表面的三维重建。
2.根据权利要求1所述的基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法，其特征在于：
在步骤一中，基于可控相移量，记录到的相移条纹图表示为式（1），
Figure 365751DEST_PATH_IMAGE001
（1），
其中
Figure 482698DEST_PATH_IMAGE002
是摄像机的像素坐标，
Figure 180396DEST_PATH_IMAGE003
是平均强度，
Figure 274254DEST_PATH_IMAGE004
是条纹对比度，
Figure 602467DEST_PATH_IMAGE005
是要测量的相位分布，
Figure 398254DEST_PATH_IMAGE006
是移位的参考相位，n=1，…，N；
包裹相位
Figure 571746DEST_PATH_IMAGE007
对应测量的相位分布
Figure 582427DEST_PATH_IMAGE005
, 表示为式（2），
Figure 956908DEST_PATH_IMAGE008
（2）,
其中，
Figure 53040DEST_PATH_IMAGE009
（3），
系数
Figure 30223DEST_PATH_IMAGE010
，i=1,2,3，j=1,2,3，
Figure 160990DEST_PATH_IMAGE011
Figure 955640DEST_PATH_IMAGE012
（4），
由于
Figure 539068DEST_PATH_IMAGE006
是严格控制的，可以得到二维包裹相分布
Figure 788784DEST_PATH_IMAGE013
。
3.根据权利要求2所述的基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法，其特征在于：如果
Figure 305216DEST_PATH_IMAGE006
被
Figure 614974DEST_PATH_IMAGE014
范围内的整数
Figure 92223DEST_PATH_IMAGE015
等分，标准相移算法简化如式（5），
Figure 145630DEST_PATH_IMAGE016
（5）。
4.根据权利要求1所述的基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法，，其特征在于，步骤二具体如下：
步骤2.1．考虑到不同条纹周期的饱和程度，在相位展开阶段将参考存储的信息，用于计算图像中每个像素的饱和强度；
步骤2.2．应用对应于方程的广义相移算法，通过一般相移来对部分饱和相移条纹图像的相位进行计算；
步骤2.3．自动融合，用于通过多频率高动态范围保证相位解包裹的正确性。
5.根据权利要求1所述的基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法，，其特征在于，步骤三具体如下：
步骤3.1．从数字投影仪依次投影以水平增加的相位图编码的正弦曲线图，利用所提出的基于多频条纹的方法，可以得到两台摄像机的绝对相位值
Figure 985410DEST_PATH_IMAGE005
；
步骤3.2．对条纹图案进行远心极性校正，在不失一般性的前提下，将左摄像机作为主摄像机，对于左相机上具有相位值
Figure 997228DEST_PATH_IMAGE005
（
Figure 289669DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 802559DEST_PATH_IMAGE018
）的像素（
Figure 496845DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 148407DEST_PATH_IMAGE018
），任务是在右图像的第
Figure 724881DEST_PATH_IMAGE018
行中找到对应的像素
Figure 120091DEST_PATH_IMAGE019
；
步骤3.3．获得积分像素
Figure 75408DEST_PATH_IMAGE020
，该像素在第
Figure 163450DEST_PATH_IMAGE018
行中的相位值最接近
Figure 961642DEST_PATH_IMAGE005
（
Figure 894963DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 219634DEST_PATH_IMAGE018
），相位为
Figure 478577DEST_PATH_IMAGE021
， 然后基于逆线性插值计算亚像素坐标
Figure 967327DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 501076DEST_PATH_IMAGE022
（6）；
步骤3.4．在立体匹配中完成左右一致性检查后，得到匹配的像素对，实现高精度的发光表面的三维重建。
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