一种结构光测量中的阶梯边界补偿方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种结构光测量中的阶梯边界补偿方法及装置，属于三维测量领域。其中，所述方法包括：利用结构光测量设备中的投影仪对具有阶梯形状的待测对象投射多张相移编码条纹图像和一张白图像，相机采集图像后，得到相机像平面上每一点的初始相位；根据采集的白图像，在相机像平面上识别待测对象的阶梯边界；根据阶梯边界的光强变化计算阶梯边界中每个点的散焦核及边界法向；对阶梯边界各点的两侧邻域进行拟合以确定两侧光强均值、相位圆频率及两侧相位差，对阶梯边界的待修复区域每一点的初始相位进行修正，以实现对阶梯边界的补偿。本发明专利技术解算效率高，边界点云恢复效果好，能大幅改善基于结构光的阶差测量、阶梯件测量和边缘质量检测效果。边缘质量检测效果。边缘质量检测效果。

【技术实现步骤摘要】
一种结构光测量中的阶梯边界补偿方法及装置


[0001]本专利技术属于三维测量领域，特别提出一种结构光测量中的阶梯边界补偿方法及装置。

技术介绍

[0002]在结构光三维测量中，由于光学系统本身的成像特性，投影仪和相机成像时会产生散焦效应，造成某一像素点的信息与周边像素点发生耦合。当待测对象没有光学特性突变时，耦合引起的误差一般可以忽略。但在光学特性突变处，耦合会在边界处引起较大的误差。对于阶梯形待测对象，在阶梯两侧会出现相位的跃变或因投影仪被遮挡产生阴影。相位的跃变或阴影在耦合下都会引起误差，且二者的误差形式不完全相同。在阶差测量任务中，该误差会使得阶差的测量值不准而产生误差。常见的处理方法包括旋转视角测量，但旋转视角涉及到点云拼接问题，会引入新的误差；另一种常用方法是对散焦进行辨识后使用反卷积方法进行恢复，但反卷积方法属于高通滤波，容易产生伪影，引入新的误差。因此，对于阶差测量任务，需要一种不通过反卷积完成阶梯处信息重建的方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是克服已有技术的不足之处，提出一种结构光测量中的阶梯边界补偿方法及装置。本专利技术具有解算效率高，边界点云恢复效果好的特点，能大幅改善基于结构光的阶差测量、阶梯件测量和边缘质量检测效果。
[0004]本专利技术第一方面实施例提出一种结构光测量中的阶梯边界补偿方法，包括：
[0005]利用结构光测量设备中的投影仪对具有阶梯形状的待测对象投射多张相移编码条纹图像和一张白图像，利用所述结构光测量设备中相机采集所述图像，得到相机像平面上每一点的初始相位；
[0006]根据所述相机采集的所述白图像，在所述相机像平面上识别所述待测对象的阶梯边界；
[0007]根据所述阶梯边界的光强变化计算所述阶梯边界中每个点的散焦核及边界法向；
[0008]根据所述散焦核，对所述阶梯边界的各点的两侧邻域进行拟合以确定两侧光强均值、两侧相位圆频率及两侧相位差；
[0009]根据所述阶梯边界，确定待修复区域，利用所述边界法向、所述两侧光强均值、两侧相位圆频率及两侧相位差，对所述待修复区域每一点的初始相位进行修正，以实现对所述阶梯边界的补偿。
[0010]在本专利技术的一个具体实施例中，所述方法还包括：
[0011]根据相机像平面上每一点修正后的相位，使用结构光三维重建方法计算每个点对应的三维坐标，得到待测对象的三维点云；其中，所述待修复区域外的各点的修正后的相位与该点的所述初始相位一致。
[0012]在本专利技术的一个具体实施例中，所述通过结构光测量设备中的投影仪对具有阶梯
形状的待测对象投射多张相移编码条纹图像和一张白图像，利用所述结构光测量设备中相机采集所述图像，得到相机像平面上每一点的初始相位，包括：
[0013]1)通过投影仪对待测对象依次投射8张相移编码条纹图像以及1张白图像；
[0014]对于投影仪像平面上任一点(u
p
,v
p
)，设置第k张投影图像在该点的输出光强I
pk
(u
p
,v
p
)为：
[0015][0016][0017]I
p8
(u
p
,v
p
)＝255
[0018]其中，u
p
,v
p
分别为投影仪平面上任一点的像素横、纵坐标；I
′
p
为平均投影光强，I
″
p
为投影光强变化幅度，T
p
为多周期条纹波长，T0为单周期条纹波长；k＝0,1,2
…
7时投影为相移编码条纹图像，k＝8时投影为白图像；
[0019]2)利用相机依次捕获投影仪投射的8张相移编码条纹图像以及1张白图像；
[0020]对于相机像平面上任一点(u
c
,v
c
)，捕获该点对应第k张投影图像的光强记为I
ck
(u
c
,v
c
),k＝0,1,
…
,8，则该点初始相位计算表达式如下：
[0021][0022][0023][0024]其中，为多周期条纹中间参数为单周期条纹相位中间参数，round为四舍五入取整函数。
[0025]在本专利技术的一个具体实施例中，所述根据所述相机采集的所述白图像，在所述相机像平面上识别所述待测对象的阶梯边界，包括：
[0026]1)根据每个点的初始相位通过结构光三维重建方法计算该点对应的三维坐标(x(u
c
,v
c
),y(u
c
,v
c
),z(u
c
,v
c
))，其中x(u
c
,v
c
),y(u
c
,v
c
),z(u
c
,v
c
)分别为该点对应三维点云的x,y,z坐标；
[0027]2)根据每个点对应的三维坐标，识别构成待测对象阶梯边界的像素点；
[0028]其中，所述阶梯边界包括第一类边界和第二类边界；
[0029]构成第一类边界的像素点集合B1和构成第二类边界的像素点集合B2，表达式分别如下：
[0030][0031][0032]其中，p为相邻点连续性阈值。
[0033]在本专利技术的一个具体实施例中，所述根据所述阶梯边界的光强变化计算所述阶梯边界中每个点的散焦核及边界法向，包括：
[0034]对边界像素点集合B＝B1∪B2中任意一点(u
b
,v
b
)∈B，计算该点在对应所述白图像的光强图像中的光强梯度
▽
I
c8
(u
b
,v
b
)和边界法向n(u
b
,v
b
)＝(n
u
(u
b
,v
b
) n
v
(u
b
,v
b
))
T
：
[0035][0036][0037]其中，为I
c8
(u
c
,v
c
)关于u
c
的偏导数，为I
c8
(u
c
,v
c
)关于v
c
的偏导数；n
u
(u
b
,v
b
)和n
u
(u
b
,v
b
)为n(u
b
,v
b
)的两个坐标分量；
[0038]使用标准差为σ
g
的高斯滤波器对所述对应所述白图像的光强图像进行滤波获得滤波后的图像记为I...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结构光测量中的阶梯边界补偿方法，其特征在于，包括：利用结构光测量设备中的投影仪对具有阶梯形状的待测对象投射多张相移编码条纹图像和一张白图像，利用所述结构光测量设备中相机采集所述图像，得到相机像平面上每一点的初始相位；根据所述相机采集的所述白图像，在所述相机像平面上识别所述待测对象的阶梯边界；根据所述阶梯边界的光强变化计算所述阶梯边界中每个点的散焦核及边界法向；根据所述散焦核，对所述阶梯边界的各点的两侧邻域进行拟合以确定两侧光强均值、两侧相位圆频率及两侧相位差；根据所述阶梯边界，确定待修复区域，利用所述边界法向、所述两侧光强均值、两侧相位圆频率及两侧相位差，对所述待修复区域每一点的初始相位进行修正，以实现对所述阶梯边界的补偿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据相机像平面上每一点修正后的相位，使用结构光三维重建方法计算每个点对应的三维坐标，得到待测对象的三维点云；其中，所述待修复区域外的各点的修正后的相位与该点的所述初始相位一致。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过结构光测量设备中的投影仪对具有阶梯形状的待测对象投射多张相移编码条纹图像和一张白图像，利用所述结构光测量设备中相机采集所述图像，得到相机像平面上每一点的初始相位，包括：1)通过投影仪对待测对象依次投射8张相移编码条纹图像以及1张白图像；对于投影仪像平面上任一点(u
p
,v
p
)，设置第k张投影图像在该点的输出光强I
pk
(u
p
,v
p
)为：为：I
p8
(u
p
,v
p
)＝255其中，u
p
,v
p
分别为投影仪平面上任一点的像素横、纵坐标；I
′
p
为平均投影光强，I
″
p
为投影光强变化幅度，T
p
为多周期条纹波长，T0为单周期条纹波长；k＝0,1,2
…
7时投影为相移编码条纹图像，k＝8时投影为白图像；2)利用相机依次捕获投影仪投射的8张相移编码条纹图像以及1张白图像；对于相机像平面上任一点(u
c
,v
c
)，捕获该点对应第k张投影图像的光强记为I
ck
(u
c
,v
c
),k＝0,1,
…
,8，则该点初始相位计算表达式如下：计算表达式如下：
其中，为多周期条纹中间参数为单周期条纹相位中间参数，round为四舍五入取整函数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述相机采集的所述白图像，在所述相机像平面上识别所述待测对象的阶梯边界，包括：1)根据每个点的初始相位通过结构光三维重建方法计算该点对应的三维坐标(x(u
c
,v
c
),y(u
c
,v
c
),z(u
c
,v
c
))，其中x(u
c
,v
c
),y(u
c
,v
c
),z(u
c
,v
c
)分别为该点对应三维点云的x,y,z坐标；2)根据每个点对应的三维坐标，识别构成待测对象阶梯边界的像素点；其中，所述阶梯边界包括第一类边界和第二类边界；构成第一类边界的像素点集合B1和构成第二类边界的像素点集合B2，表达式分别如下：，表达式分别如下：其中，p为相邻点连续性阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述阶梯边界的光强变化计算所述阶梯边界中每个点的散焦核及边界法向，包括：对边界像素点集合B＝B1∪B2中任意一点(u
b
,v
b
)∈B，计算该点在对应所述白图像的光强图像中的光强梯度和边界法向n(u
b
,v
b
)＝(n
u
(u
b
,v
b
)n
v
(u
b
,v
b
))
T
：：其中，为I
c8
(u
c
,v
c
)关于u
c
的偏导数，为I
c8
(u
c
,v
c
)关于v
c
的偏导数；n
u
(u
b
,v
b
)和n
u
(u
b
,v
b
)为n(u
b
,v
b
)的两个坐标分量；使用标准差为σ
g
的高斯滤波器对所述对应所述白图像的光强图像进行滤波获得滤波后的图像记为I
cg
，计算集合B中任意一点(u
b
,v
b
)∈B在所述滤波后的图像I
...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐静，胡昌平，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：