基于隨機(jī)光照的雙目立體測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)及其系統(tǒng)研究.pdf

1、物體的三維外形輪廓測(cè)量技術(shù)是實(shí)施逆向工程、產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、虛擬現(xiàn)實(shí)等的前端基礎(chǔ)，在飛機(jī)、汽車、船舶、模具、娛樂、生物醫(yī)學(xué)等行業(yè)有廣泛的應(yīng)用需求。本文深入研究了基于隨機(jī)光場(chǎng)照射的雙目立體測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)，包括圖像處理技術(shù)、攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)、匹配重建技術(shù)、測(cè)量數(shù)據(jù)拼合技術(shù)和系統(tǒng)軟硬件實(shí)現(xiàn)技術(shù)等，自主研發(fā)了RIMS(Random Illumination Measurement System)三維點(diǎn)云測(cè)量原型系統(tǒng)。本文的主要研究?jī)?nèi)容和成果可以概括為：

2、
　　 1、提出了通過瞬時(shí)隨機(jī)光場(chǎng)照射結(jié)合雙CCD立體圖像進(jìn)行快速三維輪廓測(cè)量的總體方案。不同于大多數(shù)在一個(gè)時(shí)間序列上多次投射不同的結(jié)構(gòu)化光照模式到被測(cè)物體表面的方法，本文提出的方案只需要一個(gè)自然光照下的立體圖像對(duì)用于多視角測(cè)量數(shù)據(jù)拼合，以及一個(gè)瞬時(shí)隨機(jī)光場(chǎng)照射下的立體圖像對(duì)用于產(chǎn)生三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。其優(yōu)點(diǎn)是隨機(jī)光照立體圖像對(duì)在瞬間拍攝，因此不會(huì)由于單次測(cè)量過程中被測(cè)物體的不穩(wěn)定影響測(cè)量，非常適合現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量和對(duì)非靜態(tài)物體的測(cè)量。同時(shí)，

3、該方案對(duì)光場(chǎng)投射裝置沒有嚴(yán)格的畸變度限制，而且不需要光柵移動(dòng)(或轉(zhuǎn)動(dòng))的機(jī)械裝置，也無需散熱結(jié)構(gòu)，從而可以使投影器乃至整個(gè)三維測(cè)量系統(tǒng)緊湊小巧、成本降低。
　　 2、研究了圖像的輪廓提取和橢圓中心提取算法，針對(duì)研究中采用的圓形目標(biāo)點(diǎn)，改進(jìn)了一個(gè)基于亞像素邊緣的灰度矩最小二乘橢圓中心定位算法，與傳統(tǒng)的灰度矩算法相比，有效地提高了圓形目標(biāo)中心的圖像定位精度。同時(shí)，針對(duì)在實(shí)際測(cè)量圖像中可能存在的各種類型的偽橢圓目標(biāo)，提出了偽目標(biāo)的多準(zhǔn)

4、則過濾去除算法，能夠高效穩(wěn)健地識(shí)別出真實(shí)的特征橢圓，為系統(tǒng)標(biāo)定及多視角測(cè)量數(shù)據(jù)拼合奠定了基礎(chǔ)。
　　 3、深入研究了攝像機(jī)模型和雙目立體測(cè)量系統(tǒng)的標(biāo)定技術(shù)，通過實(shí)驗(yàn)，確定了RIMS測(cè)量系統(tǒng)的攝像機(jī)畸變模型，提出了一種簡(jiǎn)便易行的雙目立體測(cè)量系統(tǒng)三步優(yōu)化標(biāo)定方法。該方法將基于平面模板的標(biāo)定方法和自標(biāo)定方法相結(jié)合，在傳統(tǒng)兩步優(yōu)化法的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將標(biāo)定板上特征圓點(diǎn)中心的空間坐標(biāo)作為優(yōu)化變量進(jìn)行優(yōu)化求解，并用已知兩個(gè)點(diǎn)之間的實(shí)際距離精確

5、恢復(fù)由此帶來的系統(tǒng)絕對(duì)尺度變化。由于本文提出的三步優(yōu)化標(biāo)定方法考慮到了標(biāo)定板幾何誤差的影響，并通過算法優(yōu)化確定實(shí)際的標(biāo)定板幾何信息，從而降低了標(biāo)定板的制作和計(jì)量校準(zhǔn)要求，并且能夠獲得較高精度的標(biāo)定結(jié)果。
　　 4、提出并實(shí)現(xiàn)了面向表面點(diǎn)云測(cè)量的雙目立體圖像匹配和三維重建算法。該算法在綜合灰度信息約束和幾何信息約束的基礎(chǔ)上，利用最小二乘法，在同名像點(diǎn)匹配的同時(shí)得到相應(yīng)三維坐標(biāo)。提出了采用加權(quán)匹配窗口的方法，能夠一定程度上改善模型細(xì)

6、節(jié)部分的重建效果；采用獨(dú)立于最小二乘模型之外的灰度矯正策略，一方面提高了算法收斂的穩(wěn)定性，另一方面有助于提高算法效率；利用幾何一致性和連續(xù)性約束，提出了用于確定匹配初始值的生長(zhǎng)法，能夠明顯減少算法迭代次數(shù)，提高算法效率。實(shí)驗(yàn)證明，在輔以隨機(jī)光場(chǎng)照射的情況下，本文方法能夠根據(jù)一個(gè)立體圖像對(duì)獲得高質(zhì)量的物體表面點(diǎn)云數(shù)據(jù)。
　　 5、提出并實(shí)現(xiàn)了基于圓形標(biāo)記點(diǎn)的多視角測(cè)量數(shù)據(jù)拼合算法。首先研究了圓形標(biāo)記特征在立體圖像對(duì)之間的迭代松弛匹

7、配算法，提出了“自適應(yīng)部分贏者通吃”的更新策略；在多視角測(cè)量數(shù)據(jù)的拼合中，首先利用歐氏變換對(duì)長(zhǎng)度的不變性，進(jìn)行兩兩視圖拼合，然后再對(duì)多視角測(cè)量數(shù)據(jù)的整體拼合結(jié)果進(jìn)行全局優(yōu)化，有效地減小了全局拼合誤差。
　　 6、在基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵算法研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于隨機(jī)光場(chǎng)照射的雙目立體測(cè)量原型系統(tǒng)RIMS的硬件平臺(tái)，提出了軟件的總體架構(gòu)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)管理體系，用VC++實(shí)現(xiàn)了文中提出的所有算法，實(shí)現(xiàn)了標(biāo)定、測(cè)量、拼合等系統(tǒng)功能。