基于數(shù)字光柵投影的結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量技術(shù)與系統(tǒng)研究.pdf

1、相位測(cè)量輪廓術(shù)是目前使用最為廣泛的一種結(jié)構(gòu)光三維形貌測(cè)量技術(shù)，在工業(yè)檢測(cè)、質(zhì)量控制、逆向設(shè)計(jì)、醫(yī)學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)、文物數(shù)字化和人體測(cè)量等眾多領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景?，F(xiàn)有的商品化相位測(cè)量設(shè)備多使用物理光柵作為光柵圖像投射裝置，開(kāi)發(fā)和使用成本昂貴，限制了該技術(shù)在中小企業(yè)的推廣和應(yīng)用。為此，本文對(duì)基于數(shù)字光柵投影的相位測(cè)量輪廓術(shù)中的相位計(jì)算、相位誤差補(bǔ)償、系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定、相位-高度映射和彩色紋理獲取等關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行系統(tǒng)研究，力圖開(kāi)發(fā)出適合中小企業(yè)的低

2、成本、高精度、高穩(wěn)定性的，可同時(shí)獲取被測(cè)物體三維形貌和彩色紋理的結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量系統(tǒng)，并擴(kuò)展其應(yīng)用范圍。
　　 相位計(jì)算包括相位主值計(jì)算和相位展開(kāi)兩個(gè)過(guò)程，是相位測(cè)量輪廓術(shù)的基礎(chǔ)內(nèi)容。本文系統(tǒng)介紹了現(xiàn)有的相位移原理和相位展開(kāi)算法，并在對(duì)比各算法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，選擇使用四步相移算法和多頻外差原理進(jìn)行相位主值計(jì)算和相位展開(kāi)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文所選的算法能夠準(zhǔn)確的完成復(fù)雜物體和表面不連續(xù)物體的相位計(jì)算。
　　 在相位計(jì)算過(guò)程中

3、，光柵圖像非正弦化是相位誤差的主要來(lái)源。本文系統(tǒng)闡述了光柵圖像的非正弦化過(guò)程，通過(guò)理論分析、模擬實(shí)驗(yàn)和實(shí)際測(cè)量，分析了非正弦化引起的相位誤差的特征，并在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于相位誤差查找表的通用相位誤差補(bǔ)償算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法能夠有效減小相位誤差、提高測(cè)量精度。
　　 系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定是結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量技術(shù)中的關(guān)鍵問(wèn)題之一，其標(biāo)定精度直接決定后續(xù)三維重建的精度。為此，本文提出了一種簡(jiǎn)單、高精度的系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定算法。該算法通過(guò)建立

4、精確的相機(jī)圖像與投影儀圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系，賦予投影儀間接“拍攝”圓形標(biāo)定點(diǎn)圓心坐標(biāo)的能力，從而將復(fù)雜的投影儀參數(shù)標(biāo)定問(wèn)題轉(zhuǎn)化為成熟的攝像機(jī)參數(shù)標(biāo)定，并將整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的參數(shù)標(biāo)定轉(zhuǎn)換為成熟的雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)的參數(shù)標(biāo)定。此算法簡(jiǎn)單、有效，標(biāo)定精度高，標(biāo)定后系統(tǒng)的絕對(duì)測(cè)量精度可達(dá)0.05mm，相對(duì)測(cè)量精度可達(dá)1:5000。
　　 雖然上述系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定算法可以得到較高的測(cè)量精度，但是標(biāo)定過(guò)程中很難為系統(tǒng)（尤其是投影儀）找到一種完全合適的投影模

5、型，從而限制了測(cè)量精度的進(jìn)一步提高。為此，本文嘗試?yán)蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的函數(shù)逼近能力來(lái)建立系統(tǒng)的相位-高度映射關(guān)系。介紹了本算法所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練原理，并詳細(xì)說(shuō)明了樣本采集的過(guò)程。通過(guò)對(duì)比誤差補(bǔ)償前后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度和訓(xùn)練精度，證明了由光柵圖像非正弦化引起的相位誤差對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練精度有明顯影響，該對(duì)比實(shí)驗(yàn)同時(shí)也證明了本算法由于在樣本采集和后續(xù)測(cè)量過(guò)程中可以方便的對(duì)相位誤差進(jìn)行補(bǔ)償，不受光柵圖像非正弦化的影響，穩(wěn)定性強(qiáng)。最后通過(guò)測(cè)量

6、實(shí)驗(yàn)對(duì)比了本算法和系統(tǒng)標(biāo)定算法的測(cè)量精度，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相位-高度映射算法的測(cè)量精度更高。
　　 在文物復(fù)制、醫(yī)學(xué)圖像、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，彩色紋理也包含了非常重要的信息，因此在測(cè)量被測(cè)物體三維形貌的同時(shí)還要獲取物體表面的彩色紋理。本文在色彩空間定義的啟發(fā)下，使用三種顏色的圖像來(lái)合成被測(cè)物體的彩色紋理，賦予黑白相機(jī)獲取彩色紋理的能力，并提出了一種簡(jiǎn)單的彩色紋理優(yōu)化算法來(lái)改善彩色紋理的質(zhì)量。
　　 以上研究構(gòu)成了一