JP2016109580A - 計測装置および計測方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】パターン投影法としての位相シフト法を用いて物体の形状を計測するに際し、計測精度の低下を抑えるのに有利な計測装置および計測方法を提供する。【解決手段】明度が正弦波状に変化する縞パターンを物体に投影する投影系と、縞パターンが投影された物体を撮像する撮像系と、撮像して得られた画像を用いて物体の形状を算出する制御部とを有し、S101で、投影系によって縞パターンの位相をそれぞれシフトさせて物体への投影を行い、縞パターンが投影された物体を撮像系で撮像し、制御部は、S102及びS103で、縞パターンが投影された物体の各画像と、予め設定された位相シフト量とを用いて、物体の概略形状または反射率分布を算出し、S104で、各画像と算出された概略形状または反射率分布とを用いて各画像の位相シフト量を算出し、S105で、各画像と算出された位相シフト量とを用いて物体の形状を算出する。【選択図】図2
Description
本発明は、計測装置および計測方法に関する。
従来、物体の3次元形状を計測する方法として、位相シフト法を利用したパターン投影法が用いられている。このパターン投影法では、投影系により、正弦波状に明度が変化した縞パターンを異なる位相で3回以上物体に投影し、撮像系により、物体の表面で散乱した投影像を投影系の投影光軸とは異なる方向から撮像する。そして、それらの位相シフト画像間の輝度差から、物体の表面形状に応じて変化した縞パターンの位相を算出し、その位相に基づいて物体の表面形状を求める。位相シフト法は、得られた画像の各点に対応する3次元座標を簡易的な計算処理で求め、かつ、高密度の3次元形状の計測データを最低3回の撮像により得ることができるので、他の計測方法に比べて数倍から数万倍の速度での計測が可能になる。
ここで、位相シフト法で計測精度を保証するためには、所定の位相量ずつ高精度に位相シフトさせた複数の正弦波パターンを投影し取得する必要がある。しかしながら、パターンの投影系として一般的に用いられている液晶プロジェクターでは、内部の冷却ファンの振動などに起因して、正弦波パターンが時間的に振動する場合がある。この場合、各位相シフト画像に与えた位相シフト量が所望の値からずれ、位相の検出精度が低下する可能性がある。そこで、特許文献1は、各位相シフト画像に対してフーリエ変換縞解析法を用いてそれぞれの位相を算出し、それらの差分位相から位相シフト量を算出することでPZT(ピエゾ素子)起因の位相シフト誤差による影響を低減させる方法を開示している。
ここで、パターン投影法による計測対象となる物体には、大きな段差や傾斜を有する複雑な形状のものや、計測表面が大きな反射率分布を有するものもある。このような物体の3次元形状の計測に、特許文献1に開示されている位相シフト干渉計を想定した方法を適用すると、フーリエ変換縞解析法による位相シフト量の検出精度が低下し、最終的に得られる3次元形状の計測精度も低下する可能性がある。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、例えば、パターン投影法としての位相シフト法を用いて物体の形状を計測するに際し、計測精度の低下を抑えるのに有利な計測装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明は、物体の形状を計測する計測装置であって、明度が正弦波状に変化する縞パターンを物体に投影する投影系と、縞パターンが投影された物体を撮像する撮像系と、撮像系で撮像して得られた画像を用いて物体の形状を算出する制御部と、を有し、投影系によって縞パターンの位相をそれぞれシフトさせて物体への縞パターンの投影を少なくとも3回行って、各回の縞パターンが投影された物体を撮像系で撮像し、制御部は、各回の縞パターンが投影された物体を撮像系で撮像して得られた各画像と、予め設定された位相シフト量と、を用いて、物体の概略形状または反射率分布を算出し、各画像と、算出された概略形状または反射率分布と、を用いて各画像の位相シフト量を算出し、各画像と算出された位相シフト量とを用いて物体の形状を算出することを特徴とする。
本発明によれば、例えば、パターン投影法としての位相シフト法を用いて物体の形状を計測するに際し、計測精度の低下を抑えるのに有利な計測装置を提供することができる。
以下、本発明を実施するための形態について図面などを参照して説明する。
(第1実施形態)
まず、本発明の第1実施形態に係る計測装置および計測方法について説明する。本実施形態に係る計測装置(計測方法)は、位相シフト法を利用したパターン投影法を採用して物体(計測対象物)の3次元形状を計測する。図1は、本実施形態に係る計測装置10の構成を示す概略図である。なお、図1では、物体4が載置された状態での平面内に互いに直交するX軸およびY軸を取り、XY平面に垂直(本実施形態では鉛直方向)にZ軸を取っている。計測装置10は、投影系1と、撮像系2と、制御部3とを備える。
まず、本発明の第1実施形態に係る計測装置および計測方法について説明する。本実施形態に係る計測装置(計測方法)は、位相シフト法を利用したパターン投影法を採用して物体(計測対象物)の3次元形状を計測する。図1は、本実施形態に係る計測装置10の構成を示す概略図である。なお、図1では、物体4が載置された状態での平面内に互いに直交するX軸およびY軸を取り、XY平面に垂直(本実施形態では鉛直方向)にZ軸を取っている。計測装置10は、投影系1と、撮像系2と、制御部3とを備える。
パターン投影法とは、投影系1を用いて、正弦波状に明度が変化した縞パターンを異なる位相で3回以上、物体4に投影し、撮像系2を用いて、物体4の表面で散乱した投影像を投影系1の投影光軸とは異なる方向から撮像する3次元計測方法である。以下、正弦波状の縞パターンを「正弦波パターン」と表記する。この計測方法によれば、位相シフト画像間の輝度差から、物体4の表面形状に応じて変化した正弦波パターンの位相を算出することで、その位相に基づいて物体4の表面形状(3次元形状)を計測することができる。以下、投影系1によって正弦波パターンの位相をそれぞれシフトさせて物体4への正弦波パターンの投影を少なくとも3回行い、各回の正弦波パターンが投影された物体4を撮像系1で撮像して得られた各画像を「位相シフト画像」と表記する。
投影系1は、所定の角度ずつ位相を順次シフトさせながら、正弦波パターンを物体4に投影する。投影系1は、例えば、白色光源と、白色光源の光をR,G,Bの単色光に分光する3つの液晶パネルと、各液晶パネルで分光されたR,G,Bの単色光の光路を一致させる光学系とを含む液晶プロジェクターである。
撮像系2は、正弦波パターンが投影されている物体4の画像を撮像する。撮像系2は、例えば、原色タイプのカラーフィルタを採用したCCD(撮像素子)と、被写体の像をCCDの撮像面に結像させる光学系と、CCDの出力を信号処理してR,G,Bの単色光ごとの画像データを得る信号処理回路とを含む単板式のCCDカメラである。
制御部3は、投影系1および撮像系2の動作を制御し、また、撮像系2で撮像された画像に対して画像処理を実行する。制御部3は、例えば、CPU、メモリ、ディスプレイ、ハードディスク等の記憶装置、入出力用の各種インターフェースなどを含むコンピュータである。また、制御部3は、本実施形態に係る計測方法をプログラム(3次元形状計測用プログラム)として実行し得る。制御部3と投影系1とは、例えばDVIなどのディスプレイ用インターフェースを介して接続されており、制御部3は、投影系1の動作(光源の点灯・消灯や光量調整など)を制御し得る。また、撮像系2は、各画素の画素値(明度)を量子化し、R,G,Bの各色ごとに出力する機能を有しており、制御部3は、撮像系2から出力されるR,G,Bのディジタル信号をディジタル信号入力用のインターフェースを介して取り込み得る。さらに、制御部3は、RS232CやIEEE488などの通信インターフェースを介して撮像系2の動作(撮像のタイミングなど)を制御し得る。
次に、計測装置10における計測工程(計測方法)について説明する。図2は、本実施形態における計測工程の流れを示すフローチャートである。制御部3は、計測工程を開始すると、まず、正弦波パターンの位相シフト画像を取得する(ステップS101)。なお、本実施形態における位相シフト法では、π/2ずつ位相をずらした(位相シフト量をπ/2と予め設定した)4つの画像(位相シフト画像)から位相を算出する、いわゆる4バケット法を採用するものとする。ただし、位相シフト法は、それぞれ異なる位相で最低3つ以上の画像を取得すれば位相計算が可能であるので、4バケット法に限定するものではない。ここで、制御部3内のCPUは、記憶装置に格納されている最初の正弦波パターンの画像(位相シフト量:0度)をメモリの作業領域に読み出す。読み出された画像は、ディスプレイ用インターフェースを介して投影系1に伝送され、投影系1は、その画像を物体4に投影する。次に、CPUは、物体4の画像を撮像するコマンドを、通信インターフェースを介して撮像系2に伝送する。そして、撮像系2は、上記コマンドを受け取ると、物体4の画像を撮像し、制御部3に伝送する。CPUは、伝送された画像(位相シフト画像)をメモリの作業領域に格納する。これにより、制御部3は、1つ目の正弦波パターンの位相シフト画像(A1)を取得したことになる。制御部3は、この手順と同様に、位相をπ/2、π、3π/2ずらした正弦波パターンを投影し、2〜4つ目の正弦波パターンの位相シフト画像(A2〜A4)を取得する。
次に、制御部3は、物体4の概略形状を算出する(ステップS102)。ここで、ステップS101で取得された4つの画像A1〜A4上の同じ位置P(x,y)での明度I0〜I3について、絶対的な明るさは、その位置での表面形状や色などにより変化する。これに対して、相対的な明度差は、必ず、投影された正弦波パターンの位相差分だけの変化を示す。そのため、式(1)より、位置P(x,y)における正弦波パターンの相対位相値φi(x,y)を求めることができる。
ここで、相対位相値φi(x,y)は、式(1)が逆正接関数からなることから明らかなように、正弦波パターンの1位相ごとの値、すなわち−π〜πの間の値となっているため、位相接続処理(アンラッピング処理)を行うことで、絶対位相値φaが算出される。この絶対位相値φaが等しい点を連結して得られる線が、光切断法における切断線と同様に物体4をある平面で切断した断面の形状を表すから、この絶対位相値φaに基づいて、三角測量の原理により物体4の3次元形状を算出することができる。
図5は、三角測量の原理を説明する図である。正弦波パターンの絶対位相値φa、すなわち縞パターンの投影に用いた投影系1の実体格子A上の位置δと、撮像系2の撮像素子B上の結像点位置P(x,y)とは、図5に示すような関係にある。そのため、投影系1と撮像系2との光学的な配置に基づいて、三角測量の原理を表す式(2)を用いて、画像上の点P(x,y)に対応する物体4上の投影点の3次元座標値(X,Y,Z)を求めれば、物体4の3次元形状を得ることができる。
なお、プロジェクターの振動などに起因して、画像A1に対する画像A2、A3、A4の位相シフト量が所望の値π/2、π、3π/2からずれている場合があるため、ステップS102で算出される3次元形状は、精度的に望ましくない。
次に、制御部3は、物体4の反射率分布を算出する(ステップS103)。物体4の反射率分布は、式(3)中に含まれる正弦波パターンの平均強度Iave(x,y)の分布に相当する。
ただし、γ(x,y)は、正弦波パターンのモジュレーションを表す。式(3)より、Iave(x,y)は、各画像の強度I0(x,y)〜I3(x,y)を用いて式(4)で表される。
次に、制御部3は、ステップS101で取得された各位相シフト画像A1〜A4の位相シフト量を算出する(ステップS104)。この工程では、制御部3内のCPUは、まず、ステップS102で算出された概略形状と、ステップS103で算出された反射率分布とについて、概略形状の平面度が所定の閾値を超えず、かつ、反射率分布も所定の閾値を超えない計測領域(解析領域)を決定する。なお、これらの閾値は、最終的に必要とされる3次元計測精度により予め決定される。次に、CPUは、ステップS101で取得された4つの位相シフト画像A1〜A4から、それぞれ決定された計測領域の画像を切り出し、4つの部分画像A1´〜A4´を取得する。次に、CPUは、切り出した4つの部分画像に対して、フーリエ変換縞解析法を用いてそれぞれ位相を算出する。
ここで、フーリエ変換縞解析法について略説する。フーリエ変換縞解析法とは、キャリア周波数(被観察体(物体4に相当)の表面と基準面との間の相対的傾斜による)を導入することにより、1つの縞画像から被観察体の位相を求める手法である。まず、キャリア周波数を導入した場合の干渉縞強度は、被観察体の初期位相を考えなければ、式(5)で表される。
ただし、a(x,y)は、干渉縞のバックグラウンド、b(x,y)は、縞のビジビリティ、φ(x,y)は、被観察体の位相、および、fx,fyは、x,y方向のキャリア周波数である。さらに、式(5)は、式(6)のように変形され得る。
ただし、c(x,y)は、干渉縞の複素振幅であり、式(7)で表される。また、c*(x,y)は、c(x,y)の共役である。
また、式(6)をフーリエ変換すると、式(8)が得られる。
ただし、A(η,ξ)は、a(x,y)のフーリエ変換であり、C(η−fx,ξ−fy)とC*(η−fx,ξ−fy)とは、それぞれ、c(x,y)とc*(x,y)とのフーリエ変換である。
次に、式(8)からフィルタリングによりC(η−fx,ξ−fy)を取り出し、座標(fx,fy)に位置するスペクトルのピークを周波数座標系の原点に移して、キャリア周波数を除去する。次に、逆フーリエ変換によりc(x,y)を求め、式(9)により、ラッピングされた位相φ(x,y)が得られる。そして、最後に位相接続処理(アンラッピング処理)を行うことで、被観察体の位相φ(x,y)が求められる。
上記の説明を踏まえ、以下、フーリエ変換縞解析法を本実施形態に適用する。まず、4つの部分画像A1´〜A4´は、空間キャリアが加わった状態となっているので、各部分画像の強度I0(x,y)〜I3(x,y)は、式(6)を参照すると、式(10)で表される。
ただし、ck(x,y)は、式(11)で表される。
ただし、δkは、各画像に与えた位相シフト量(k=0〜3)である。
次に、4つの部分画像A1´〜A4´に対してフーリエ変換を行うと、式(8)と同様に、式(12)で表されるフーリエ変換画像が得られる。
次に、式(12)から、上記説明のとおり、最終的に式(9)と同様に、式(13)で表される、−π〜πでラッピングされた相対位相値θk i(x,y)が得られる。
次に、式(13)で表される相対位相値θk i(x,y)に対して位相接続処理を行うことで、絶対位相値θk a(x,y)が求められる。そして、式(14)に示すとおり、2〜4つ目の絶対位相値θk a(x,y)(ただし、k=1〜3)のそれぞれと、1つ目の絶対位相値θ0 a(x,y)との差分から、1つ目の画像に対する位相シフト量δk ’(ただし、k=1〜3)が得られる。
ステップS104内のここまでの工程により、各部分画像すなわち部分計測領域における各画像の位相シフト量が算出される。引き続き、CPUは、全計測領域における各画像の位相シフト量を算出する。ここで、プロジェクターの振動などに起因して発生する可能性のある位相シフト量の誤差は、画面内で一様にオフセットしたピストン成分と、画面内で1次の傾斜を持ったチルト成分とで表現することができる。そこで、CPUは、部分計測領域で得られた位相シフト量の2次元マップに対して平面フィッティングを実行することで、ピストン成分とチルト成分とを算出する。そして、CPUは、この部分計測領域におけるピストン成分とチルト成分とを全計測領域に拡張することで、全計測領域の位相シフト量を算出することができる。
なお、ここでは、1つの画像から位相を算出する方法としてフーリエ変換縞解析法を用いるものとしたが、フーリエ変換縞解析法に換えて、例えば、位相をずらした複数の基準格子をそれぞれかけ合せることで位相を算出する電子モアレ法を用いてもよい。
次に、制御部3は、ステップS104で算出された位相シフト量を用いて、物体4の3次元形状を算出する(ステップS105)。ここで、制御部3は、物体4の3次元形状の算出に先立ち、物体4の位相を算出する。物体4の位相は、π/2ずつ位相シフトした4つの位相シフト画像からであれば、式(1)を用いることで容易に算出される。しかしながら、ステップS104で算出対象とされる位相シフト量は、実際には、プロジェクターの振動に起因して正確にπ/2ずつシフトされていない場合もあり得る。そこで、制御部3は、任意の位相シフト量を与えた位相シフト画像から物体4の位相を求めるために、以下のように最小二乗法を用いた位相計算を実行する。
まず、任意の位相シフト量δk(ただし、k=0〜3)を与えた場合の画像は、式(15)で表される。
ここで、c0(x,y)、c1(x,y)、c2(x,y)を、式(16)のようにそれぞれ定義する。
この場合、式(15)は、式(17)のように変形できる。
そして、位相φ(x,y)を求めるために、制御部3内のCPUは、式(18)に示すメリット関数M(x,y)を最小とするようなa0(x,y)、a1(x,y)、a2(x,y)を算出し、a1(x,y)、a2(x,y)からφ(x,y)を算出すればよい。
具体的には、式(19)に示す連立方程式を解くことにより、a0(x,y)、a1(x,y)、a2(x,y)が算出される。
次に、式(20)より、a1(x,y)、a2(x,y)を用いてφ(x,y)が算出される。
最終的に、上記で算出された位相は、−π〜πでラッピングされた相対位相値となっているので、CPUは、ステップS102で説明した手順と同様に、位相接続処理を行って絶対位相値を算出し、式(2)を用いて3次元形状の算出を行う。
このように、計測装置10では、位相シフト法を利用したパターン投影法において、物体4の概略形状や反射率分布を利用して、具体的には概略形状等が均一である領域を抽出してフーリエ変換縞解析法等を行うことで、各画像の位相シフト量を検出する。これにより、物体4が、大きな段差や傾斜を有する複雑形状であったり、計測表面が大きな反射率分布を有したりする場合でも、プロジェクターの振動などに起因して発生する位相シフト誤差の影響を低減することができる。したがって、計測装置10は、物体4の3次元形状を高精度に計測することができる。
以上のように、本実施形態によれば、パターン投影法としての位相シフト法を用いて物体の形状を計測するに際し、計測精度の低下を抑えるのに有利な計測装置および計測方法を提供することができる。
(第2実施形態)
次に、本発明の第2実施形態に係る計測装置および計測方法について説明する。本実施形態に係る計測装置等の特徴は、正弦波パターンの平均強度、具体的には図2のステップS101で取得された4つの位相シフト画像A1〜A4の各画素の平均強度が計測領域内で均一となるように強度を補正する工程を含む点にある。図3は、本実施形態における計測工程の流れを示すフローチャートである。本実施形態における計測工程は、第1実施形態における計測工程と比較すると、ステップS103とS104との間に以下の工程を含む点が異なる。
次に、本発明の第2実施形態に係る計測装置および計測方法について説明する。本実施形態に係る計測装置等の特徴は、正弦波パターンの平均強度、具体的には図2のステップS101で取得された4つの位相シフト画像A1〜A4の各画素の平均強度が計測領域内で均一となるように強度を補正する工程を含む点にある。図3は、本実施形態における計測工程の流れを示すフローチャートである。本実施形態における計測工程は、第1実施形態における計測工程と比較すると、ステップS103とS104との間に以下の工程を含む点が異なる。
制御部3は、ステップS203(図2のステップS103に対応)の後に、ステップS203で算出された物体4の反射率分布Iave(x,y)を用いて、4つの位相シフト画像A1〜A4の強度I0(x,y)〜I3(x,y)を補正する(ステップS204)。ここで、補正される強度Ik ’(x,y)は、式(21)で表される。
そして、制御部3は、ステップS204で算出された補正後の強度I0 ’(x,y)〜I3 ’(x,y)を用いて得られた4つの位相シフト画像A1´〜A4´から、図2のステップS104と同様に、位相シフト量を算出する(ステップS205)。以降、ステップS206は、ステップS105と同様である。
本実施形態によれば、画像の強度ムラを演算補正することで、物体4の反射率分布に起因して発生する可能性のある位相シフト量の演算誤差を低減することができるので、第1実施形態と比較して計測精度の低下をより抑えることができる。
(第3実施形態)
次に、本発明の第3実施形態に係る計測装置および計測方法について説明する。本実施形態に係る計測装置等の特徴は、図2に示す第1実施形態における計測工程のステップS103の後に、4つの位相シフト画像を再取得する工程を含む点にある。図4は、本実施形態における計測工程の流れを示すフローチャートである。本実施形態における計測工程は、第1実施形態における計測工程と比較すると、ステップS103とS104との間に以下の工程を含む点が異なる。
次に、本発明の第3実施形態に係る計測装置および計測方法について説明する。本実施形態に係る計測装置等の特徴は、図2に示す第1実施形態における計測工程のステップS103の後に、4つの位相シフト画像を再取得する工程を含む点にある。図4は、本実施形態における計測工程の流れを示すフローチャートである。本実施形態における計測工程は、第1実施形態における計測工程と比較すると、ステップS103とS104との間に以下の工程を含む点が異なる。
制御部3は、ステップS303(図2のステップS103に対応)の後に、4つの位相シフト画像A1”〜A4”を取得する(ステップS304)。ここでは、再度、ステップS301で取得された4つの位相シフト画像A1〜A4の各画素の平均強度が計測領域内で均一となるように調整された正弦波パターンをπ/2ずつ位相をシフトさせて物体4に投影し、4つの位相シフト画像を取得する。具体的には、制御部3内のCPUは、記憶装置に格納されている位相をπ/2ずつシフトした4つの正弦波パターンに対して、ステップS303で算出された物体4の反射率分布Iave(x,y)をそれぞれ除算し、新たに4つの正弦波パターンを生成する。そして、図2のステップS101で説明した方法と同様に、新たに生成した4つの正弦波パターンを物体4に投影し、4つの位相シフト画像A1”〜A4”を再取得する。
次に、制御部3は、ステップS304で再取得した各位相シフト画像A1”〜A4”の位相シフト量を算出する(ステップS305)。なお、具体的な算出方法は、図2のステップS104で説明した方法と同様である。そして、制御部3は、ステップS305で算出された位相シフト量を用いて、3次元形状を算出する(ステップS306)。なお、具体的な算出方法は、図2のステップS105で説明した方法と同様である。
本実施形態によれば、画像の強度ムラを補正した位相シフト画像を再取得することで、物体4の反射率分布に起因して発生する可能性のある位相シフト量の演算誤差を低減することができるので、第1実施形態と比較して計測精度の低下をより抑えることができる。
なお、上記の各実施形態では、概略形状の平面度および反射率分布の両方が予め設定された所定の閾値を超えない領域を抽出して位相シフト量の検出を行うことを前提とした。これに対して、本発明は、概略形状の平面度または反射率分布の一方が所定の閾値を超えない領域を抽出するものとしてもよい。具体的には、例えば、図2に示す計測工程のうちステップS102またはS103のどちらか一方の工程を省略して、ステップS104では、概略形状の平面度または反射率分布の一方が所定の閾値を超えない領域を抽出して位相シフト量を算出するものとしてもよい。この場合でも、物体4の概略形状または反射率分布の一方が起因して生じる可能性のある位相シフト量の演算誤差を低減し、高精度な位相シフト量の検出を可能とする。
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は、これらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形および変更が可能である。
1 投影系
2 撮像系
3 制御部
10 計測装置
2 撮像系
3 制御部
10 計測装置
Claims (6)
- 物体の形状を計測する計測装置であって、
明度が正弦波状に変化する縞パターンを前記物体に投影する投影系と、
前記縞パターンが投影された前記物体を撮像する撮像系と、
前記撮像系で撮像して得られた画像を用いて前記物体の形状を算出する制御部と、
を有し、
前記投影系によって前記縞パターンの位相をそれぞれシフトさせて前記物体への前記縞パターンの投影を少なくとも3回行って、各回の前記縞パターンが投影された前記物体を前記撮像系で撮像し、
前記制御部は、
前記各回の縞パターンが投影された前記物体を前記撮像系で撮像して得られた各画像と、予め設定された位相シフト量と、を用いて、前記物体の概略形状または反射率分布を算出し、
前記各画像と、前記算出された概略形状または反射率分布と、を用いて前記各画像の位相シフト量を算出し、
前記各画像と前記算出された位相シフト量とを用いて前記物体の形状を算出することを特徴とする計測装置。 - 前記制御部は、前記概略形状を算出し、
前記撮像系で撮像して得られた各画像から、前記概略形状の平面度が閾値を超えない領域を抽出し、
前記抽出された領域にてフーリエ変換縞解析法または電子モアレ法を用いて前記各画像の位相を算出し、
前記算出された位相に基づいて前記位相シフト量を算出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の計測装置。 - 前記制御部は、前記反射率分布を算出し、
前記撮像系で撮像して得られた各画像から、前記反射率分布が閾値を超えない領域を抽出し、
前記抽出された領域にてフーリエ変換縞解析法または電子モアレ法を用いて前記各画像の位相を算出し、
前記算出された位相に基づいて前記位相シフト量を算出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の計測装置。 - 前記制御部は、前記反射率分布を算出し、
前記算出した反射率分布を用いて前記縞パターンの平均強度が計測領域内で均一となるように、前記各画像の強度を補正し、
前記補正された各画像から前記領域を抽出する、
ことを特徴とする請求項2または3に記載の計測装置。 - 前記制御部は、前記反射率分布を算出し、
前記投影系に対して、前記反射率分布を用いて前記縞パターンの平均強度が計測領域内で均一となるように調整した前記縞パターンを、それぞれ異なる位相で3回以上、前記物体に投影させて、前記撮像系かで前記各画像を再取得し、
前記再取得された各画像から前記領域を抽出する、
ことを特徴とする請求項2または3に記載の計測装置。 - 物体の形状を計測する計測方法であって、
明度が正弦波状に変化する縞パターンの前記物体への投影を、前記縞パターンの位相をそれぞれシフトさせて少なくとも3回行って、各回の前記縞パターンが投影された前記物体を撮像することで各画像を取得する工程と、
前記取得した各画像と、予め設定された位相シフト量とを用いて、前記物体の概略形状または反射率分布を算出する工程と、
前記取得した各画像と、前記算出された概略形状または反射率分布とを用いて、前記各画像の位相シフト量を算出する工程と、
前記取得した各画像と、前記算出された位相シフト量とを用いて、前記物体の形状を算出する工程と、
を含むことを特徴とする計測方法。
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JP2014248061A JP2016109580A (ja) | 2014-12-08 | 2014-12-08 | 計測装置および計測方法 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109341589A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-02-15 | 深圳市华汉伟业科技有限公司 | 一种光栅图像投影方法、三维重建方法及三维重建*** |
CN114459382A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-05-10 | 嘉兴市像景智能装备有限公司 | 一种基于最小二乘法对psp中相移角度自校准的方法 |
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2014
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