利用单数码相机自由拍摄进行物体三维测量的方法技术

一种利用单数码相机自由拍摄进行物体三维测量的方法，属测试技术。该方法包括测量准备、图像摄取、编码点的识别与定位、相机位姿确定、目标曲线提取、同名曲线的自动匹配优化、目标曲线的三维重建七个步骤。其特征在于：三维测量用一个数码相机、一台电脑、一组编码点和一把标尺，测量时先对被测物体上需要测量的目标曲线进行标记，以利于图像识别；在被测物体周围放置标尺和一组编码点；再手持一个数码相机以自由拍摄方式获得被测物体的一组图像；根据这组图像，自动精确计算各次拍摄时的相机位置与姿态；提供使用者方便的交互手段，实现对标识曲线的半自动提取和不同图像中同名曲线的优化匹配，从而自动计算出所标识曲线结构上的三维点列信息。

【技术实现步骤摘要】

三维物体测量属于测量、测试
在国际分类表中的相应代码为G01B。
技术介绍
三维测量技术在逆向工程、工业检测、质量控制等领域日益广泛的应用需求极大地推动了三维测量技术的迅速发展，出现了基于光学、声学、电磁学以及机械接触原理的各种测量方法，如三坐标测量机、激光扫描仪、结构光测量仪等。其中，三坐标测量机采用机械接触式传感，测量精度高，但一般需要专门的测量室和专用测量台，对测量环境要求很高，测量范围有限，测量效率低，不适合软性物体的测量；激光线扫描测量和结构光照射测量是目前三维几何外形测量的主流方法，通过在物体表面进行激光或结构光照射，可以快速获取模型表面密集的点云数据，但都受扫描范围、物体表面高光反射等的限制，且激光扫描仪和结构光测量仪均价格昂贵。尤其是对于机械产品而言，由于通常含有明显的结构特征，常常需要重点获取对重建被测物体的数字化模型起关键作用的角点、棱边以及模型表面的某些控制线等数据，结构光照射测量法、激光线扫描测量法等获得的都是表面的整体点云或网格数据，一方面输出的数据量十分庞大，另一方面却不能直接显式地获取所需的棱边特征及某些关键截面控制线数据。而且，这些方法输出的测量数据通常在模型的光滑平坦区域的效果比较好，而恰恰在关键的角点和棱边处的测量效果较差。为了以更加简单的硬件条件和更加灵活方便的方式实现三维几何信息的测量，根据一个数码相机拍摄的多幅图像精确重建物体的位置和形状成为近年来的一个研究热点。其中，德国Gom公司的TriTop系统，已经能够用单数码相机自由拍摄方式进行较高精度的三维坐标定位。该系统通过在场景中放置一组编码点和长度标尺，并在感兴趣的部位粘贴易于识别的标记点，然后使用者手持一个数码相机自由拍摄多幅图像，要求各幅图像相互之间有一定的重叠，所有图像输入相应的软件系统后，系统一次性自动计算各次拍摄时的相机位置、姿态以及所有标记点的空间坐标。该系统已经商品化并在我国进行销售，但是，该系统目前只能进行特定标记点目标(由一个黑色圆环围绕一个白色圆点构成)的空间坐标定位，一般用于配合其它测量方法进行多视角测量数据的拼合，而不能进行曲线目标的三维测量，不能用于具有复杂几何外形产品的三维数字化模型重建。
技术实现思路
本专利技术旨在用简单的硬件条件，实现一种面向工业产品测量建模的便于实施、精度较高、成本较低的实用测量方法。为此，本专利技术通过对被测物体的特征线和进行数字化模型重建所需要的物体表面的某些关键截面控制线进行标记，使其在颜色亮度上明显区别于被测物体本身的颜色，以利于图像识别；在被测物体周围放置一把标尺和一组经特殊设计的编码点；然后手持一个数码相机以自由拍摄方式获得被测物体的一组图像；根据这组图像，自动精确计算各次拍摄时的相机位置与姿态，同时，提供使用者方便的交互手段，实现对标识曲线的半自动提取和不同图像中同名曲线的优化匹配，进而自动计算出所标识曲线结构的三维点列信息。根据上述方案开发出了使用灵活方便、适用于不同大小物体上三维曲线结构测量的实用系统，可以很好地用于基于实物的机械产品三维数字化模型建立。本专利技术提出的物体三维测量方法，其特征在于测量只用一个数码相机、一台普通个人电脑，辅以一组编码点和一把标尺，无需复杂的测量硬件系统，也不需要对测量系统进行繁琐的标定；直接显式地产生对物体进行数字化模型重建所需的曲线数据，避免数据冗余，且便于进行高效率模型重建；全部测量数据自动位于一个世界坐标系下，避免了其他测量方法中多次测量的数据需要拼合的难点问题，也避免了多个数据集拼合带来的累计误差。本专利技术包括测量准备、图像摄取、相机位姿确定、目标曲线提取、同名曲线的自动匹配优化、目标曲线的三维重建等主要步骤。测量准备与图像摄取测量准备主要包括三个方面的工作1)根据数字化模型重建的需要对目标曲线(一般是自然曲面片的边界线、关键的截面控制线等)进行标记，使其在颜色亮度上明显区别于被测物体，以利于图像识别；2)在测量区域内布置若干编码点。每个编码点具有唯一身份编码，易于在不同图像中进行快速可靠的识别。标记点和编码点均可简单地在计算机上产生相应的图案，然后打印生成。把编码点贴到硬纸板、木片等的上面，可以重复使用；3)在测量场景内放置一个有两个编码点的标尺，其上的两个编码点中心的间距已知。放置标尺的目的是获得被测物体的实际尺寸，否则只能得到相差一个比例系数的三维结构。上述准备工作完成后，就可手持数码相机对被测物体进行多角度拍摄。要求各幅图像间具有一定的重叠，即一幅图像至少要与另一幅图像之间有共同可见的5个以上编码点和某些目标曲线。编码点的识别与定位编码点的图案设计成由中心白色圆点、中间黑色圆环、外圈圆环组成，其中外圈圆环被分成15个等分，每个等分为黑色或白色，黑色表示二进制码“0”，白色表示二进制码“1”，称为“编码带”。一组编码点中每个点的编码均不相同。根据这种编码，可以在不同图像中可靠地识别其身份，自动建立同名编码点在各图像间的对应关系。正是根据这些同名编码点在图像中的位置和在多幅图像间的对应，才能实现自由拍摄时相机的各个位置和姿态的自动计算。由于编码点的中心圆形经CCD成像后呈椭圆状，因此，为了识别和定位图像中的编码点，本专利技术首先采用Canny算子进行图像分割，在图像中提取代表不同区域的轮廓信息，然后根据各轮廓的尺寸、形状、椭圆拟合残差、区域灰度的均值、区域灰度的方差等5个约束条件，对候选编码点目标进行逐步过滤，从而实现编码点目标的提取。锁定一个编码点目标后，要对其进行解码，即确定其具体是哪个编码点。解码的依据是编码带上各扇区的灰度。本专利技术采用拟合编码带中间椭圆并对其上的每一象素取线性窗口进行中值滤波的方法，综合考虑了编码带内大多数象素的灰度值，能够消除孤立噪声的影响。对大量的现场拍摄图像的处理结果表明，这一方法对提高编码点身份识别的鲁棒性十分有效。最后，根据识别出的编码点中心圆形区域内各象素点的灰度值，确定具有亚象素定位精度的编码点中心坐标。相机位置和姿态确定根据至少5个同名编码点中心在两幅图像中的象素坐标，首先计算两幅图像之间的基本矩阵。由相机内参数和基本矩阵，可进一步恢复两幅图像对应的相机姿态及这两幅图中共同可见的编码点中心的三维坐标。然后，根据所获得的三维空间点与第三幅图像上编码点之间的同名对应关系，求解第三幅图像对应的相机姿态，进而获得更多的编码点中心三维坐标，再求解下一幅图像对应的相机姿态，如此递增，直到获得所有相机姿态和编码点中心三维坐标。最后采用光束平差法同时对所有相机参数及编码点中心三维坐标进行整体优化，以进一步提高精度。这种递增式方法和全局优化方法相结合的策略，使算法既有较高的效率，又能使相机定位达到较高的精度。一次读入拍摄到的一组图像，测量系统即自动计算并记录各次拍摄时的相机位置与姿态。确定了各次拍摄时的相机位置和姿态，意味着确定了各幅图像在一个统一的世界坐标系下的位置和姿态，这使得后续算法根据不同图像对重建出的各目标曲线直接位于同一个坐标系中，无需数据拼合。目标曲线的半自动提取对于当前选中显示在两个图像窗口中的一个图像对，分别在两幅图像上用鼠标在共同可见的同一条标记曲线附近取点，使这些点的连线大致反映相应的图像曲线轮廓，然后测量系统根据能量优化的原理自动将这样的大致图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用单数码相机自由拍摄进行物体三维测量的方法，其特征在于，包括测量准备、图像摄取、编码点的识别与定位、相机位姿确定、目标曲线提取、同名曲线的自动匹配优化、目标曲线的三维重建七个步骤，具体方法在于：首先对被测物体的特征线和进行数字化模型重建所需要的物体表面的关键截面控制线进行标记，使其在颜色亮度上明显区别于被测物体本身的颜色，以利于图像识别；在被测物体周围放置一把标尺和一组编码点；然后手持一个数码相机以自由拍摄方式获得被测物体的一组图像；根据这组图像，自动精确计算各次拍摄时的相机位置与姿态，同时，提供使用者方便的交互手段，实现对标识曲线的半自动提取和不同图像中同名曲线的优化匹配，进而自动计算出所标识曲线结构的三维点列信息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张丽艳，郑建冬，张辉，卫炜，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]