1. 動態(tài)目標(biāo)實(shí)時三維重建-結(jié)構(gòu)光方案

動態(tài)目標(biāo) 三維重建

Stripe boundary codes for real-time structured-light range scanning of moving objects

我們提出了一種新的實(shí)時結(jié)構(gòu)光掃描方法。在分析現(xiàn)有結(jié)構(gòu)光技術(shù)的基本假設(shè)之后，我們基于編碼投影條紋之間的邊界，導(dǎo)出了一組新的照明模式。這些條紋邊界碼允許對移動物體的距離掃描，只對場景連續(xù)性和反射率有適度的假設(shè)。我們描述了一個實(shí)現(xiàn)，集成了這些新的代碼與實(shí)時算法跟蹤條紋邊界和確定深度。我們的系統(tǒng)使用一個標(biāo)準(zhǔn)的攝像機(jī)和DLP投影機(jī)，并產(chǎn)生密集的距離圖像在60赫茲與100？精度超過10厘米工作體積。作為一個應(yīng)用程序，我們演示了創(chuàng)建完整的剛性物體模型：物體在掃描器前面用手旋轉(zhuǎn)，連續(xù)的距離圖像會自動對齊。

采用結(jié)構(gòu)光方法實(shí)現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)的三維輪廓重構(gòu)

圖像記錄設(shè)備通常只能記錄客觀世界的二維信息,丟失了深度信息。在工業(yè)生產(chǎn)、逆向工程、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域中的很多情況下需要采集目標(biāo)物體的三維信息,三維輪廓重構(gòu)技術(shù)隨著實(shí)際應(yīng)用的需求而不斷發(fā)展。其中基于彩色編碼結(jié)構(gòu)光的三維重構(gòu)技術(shù)由于具有非接觸、精度高、易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)日益成為研究熱點(diǎn)。彩色編碼的方法有兩種：時序編碼法和空間編碼法。本文著重對空間編碼方法進(jìn)行了研究,最終構(gòu)造了一種彩色空間編碼法,實(shí)現(xiàn)了動態(tài)目標(biāo)的三維重構(gòu)。 論文的主要內(nèi)容包含以下幾個方面： 首先,分析了三維輪廓重構(gòu)技術(shù)的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀,比較了各類三維輪廓重構(gòu)方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),總結(jié)了彩色編碼結(jié)構(gòu)光在三維輪廓重構(gòu)技術(shù)中的優(yōu)勢。詳細(xì)介紹了彩色編碼結(jié)構(gòu)光法的原理,并完成了三維重構(gòu)過程的數(shù)學(xué)建模。 其次,研究了時序編碼法中編碼圖選用顏色種類的多少與投影圖數(shù)量的關(guān)系,得出了一種較好的組合方式,并完成了一套時序編碼方案,通過實(shí)際的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了此編碼方案的可行性,同時研究了解碼過程中對編碼圖像的處理方法,得到了很好的效果。 再次,本文的重點(diǎn)是構(gòu)造了一套彩色空間編碼方案完成了動態(tài)目標(biāo)的三維輪廓重構(gòu)。通過前兩部分內(nèi)容的分析與結(jié)論,研究了一種應(yīng)用顏色種類少、解碼精度高、以排列組合的方式生成空間編碼圖案的方法。編碼圖案中以四根彩色條紋為一個組合,同一個組合中不相鄰的條紋允許有相同顏色的重復(fù),這樣在測量相同面積的目標(biāo)物體時,能夠減少編碼所需顏色的種類,降低了解碼過程中顏色識別的難度。最終通過實(shí)驗(yàn)證明了此方法對動態(tài)目標(biāo)的三維重構(gòu)行之有效。 最后,對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了誤差分析。通過對標(biāo)定塊三維重構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)果的分析,得出了整個三維重構(gòu)系統(tǒng)的測量精度。

三維面型重構(gòu)中的分區(qū)正弦結(jié)構(gòu)光編碼算法

摘　要： 針對表面輪廓復(fù)雜度較高物體的三維面型重構(gòu)時,單一條紋頻率不能滿足高精度測量要求,提出一種基于區(qū)域分割的正弦結(jié)構(gòu)光編碼算法。該算法根據(jù)被測物體不同區(qū)域表面輪廓特征,設(shè)置不同頻率條紋,在圖像區(qū)域分割的基礎(chǔ)上編碼對應(yīng)光柵,根據(jù)相位調(diào)制方法,完成被測物體的三維面型重構(gòu)。本論文完成了結(jié)構(gòu)光的分區(qū)編碼,實(shí)現(xiàn)表面輪廓較復(fù)雜物體的三維面型重構(gòu),所提算法對今后三維重構(gòu)技術(shù)的進(jìn)一步研究具有理論指導(dǎo)意義和實(shí)際應(yīng)用價值。

復(fù)雜形體的三維視覺測量

摘要

結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)采用一個投影儀代替雙目視覺系統(tǒng)中的一臺攝像機(jī)，主動投射光模式，光模式經(jīng)過場景調(diào)制后，由攝像機(jī)捕獲場景調(diào)制圖，對捕獲的模式圖像進(jìn)行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應(yīng)點(diǎn)，利用三角原理，完成三維重構(gòu)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進(jìn)行解碼即可得到兩幅具有對應(yīng)關(guān)系的模式圖像，利用編碼的特征量可準(zhǔn)確找出對應(yīng)匹配點(diǎn)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量被認(rèn)為是最可靠的三維測量技術(shù)之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方… 展開 結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)采用一個投影儀代替雙目視覺系統(tǒng)中的一臺攝像機(jī)，主動投射光模式，光模式經(jīng)過場景調(diào)制后，由攝像機(jī)捕獲場景調(diào)制圖，對捕獲的模式圖像進(jìn)行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應(yīng)點(diǎn)，利用三角原理，完成三維重構(gòu)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進(jìn)行解碼即可得到兩幅具有對應(yīng)關(guān)系的模式圖像，利用編碼的特征量可準(zhǔn)確找出對應(yīng)匹配點(diǎn)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量被認(rèn)為是最可靠的三維測量技術(shù)之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方法，利用正弦光柵絕對相位作為特征量，編解碼該特征量，由于正弦光柵絕對相位具有唯一性，以該唯一性作為匹配的依據(jù)，尋找對應(yīng)點(diǎn)。采用三步相移光柵法投射物體，投射光柵分為水平和豎直兩個方向，捕獲場景調(diào)制后的圖像，求出包裹相位圖，對包裹相位圖進(jìn)行解纏，得到絕對相位圖，由絕對相位圖的相位特征尋找對應(yīng)點(diǎn)。 　　由于復(fù)雜形體表面深度信息更繁雜多變，相位解纏錯誤或誤差更易出現(xiàn)，解纏難度大。而相位解纏的精度和速度直接關(guān)系到最后測量的精度和速度，所以本文著重研究了相位解纏的算法。主要研究內(nèi)容包括： 　　首先，概述了三維視覺測量的常用方法與原理，進(jìn)而引申到相位測量中的相位解纏，對現(xiàn)有相位解纏算法進(jìn)行分類歸納。總結(jié)出這些算法各自的優(yōu)缺點(diǎn)，分析其理論依據(jù)與實(shí)踐中算法魯棒性和速度，為新算法的提出奠定基礎(chǔ)。 　　其次，研究了質(zhì)量圖引導(dǎo)解纏算法的優(yōu)化。質(zhì)量圖引導(dǎo)法是比較通用的高精度解纏算法，但其處理較大圖像十分費(fèi)時。采用優(yōu)先級隊(duì)列、索引鏈表等處理解纏次序，可有效降低算法的時間復(fù)雜度，減少處理時間。 　　再次，設(shè)計(jì)兩種新的相位解纏算法。一種是螺旋形由點(diǎn)到面解纏法；一種基于構(gòu)造邊解纏法，由相鄰兩像素質(zhì)量值構(gòu)造水平與豎直權(quán)值邊，根據(jù)邊權(quán)值的大小引導(dǎo)相位解纏。解纏過程以兩像素點(diǎn)所構(gòu)成邊為單位，逐次解纏所有像素點(diǎn)，有效解決了由于區(qū)域不連續(xù)、測量遮擋或環(huán)境噪聲對解纏精度的影響。 　　最后，利用絕對相位唯一性，確定點(diǎn)在投射模式中的位置，生成匹配點(diǎn)坐標(biāo)矩陣，進(jìn)行三維重構(gòu)。利用實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比驗(yàn)證上述算法的有效性。

基于投影結(jié)構(gòu)光法實(shí)現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)的三維重構(gòu)

摘要

近年來,三維重構(gòu)技術(shù)在逆向工程、機(jī)器人導(dǎo)航、醫(yī)學(xué)圖像處理、工業(yè)產(chǎn)品檢測等領(lǐng)域都有著非常廣泛的應(yīng)用。投影結(jié)構(gòu)光法三維重構(gòu)技術(shù)由于其具備非接觸、速度快、精度高、成本低等優(yōu)勢日益成為研究熱點(diǎn)。本文重點(diǎn)對基于投影單幅彩色條紋結(jié)構(gòu)光圖案的空間編碼三維重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行了研究,在此基礎(chǔ)上又提出了時空混合編碼方法,通過圖像處理等相關(guān)算法,最終實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)物體的三維重構(gòu)。 論文內(nèi)容主要包含以下幾個方面： 首先,分析了目前三維重構(gòu)技術(shù)的研究意義及發(fā)展趨勢,對多種三維重構(gòu)方法進(jìn)行了簡單的原理分析,并比較了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。對投影結(jié)構(gòu)光法三維重構(gòu)技術(shù)中的編碼方法進(jìn)行了分析討論,確定了本文所采用的編碼方法的理論基礎(chǔ)。 其次,研究了一種基于De Bruijn序列的空間編碼方法,這種編碼具有采用顏色少、空間周期長以及解碼精度高等優(yōu)勢。在此基礎(chǔ)上提出一種時空混合編碼方案,并分析了兩種編碼方法各自具備的優(yōu)勢以及適用場合。 再次,本文針對編碼條紋的特性,采用抗干擾能力強(qiáng)的條紋邊界提取算法、簡單且有效的顏色識別方法以及高效的De Bruijn序列的解碼算法,對采集到的圖像進(jìn)行處理,從而完成調(diào)制后的條紋圖像的解碼過程。 最后,搭建了三維重構(gòu)實(shí)驗(yàn)平臺,進(jìn)行系統(tǒng)標(biāo)定與設(shè)備標(biāo)定,對多個具有一定難度的目標(biāo)物體進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),通過對比分析多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果、計(jì)算測量誤差,驗(yàn)證了本文提出方案的可行性。

基于彩色編碼的結(jié)構(gòu)光動態(tài)三維測量及重構(gòu)技術(shù)研究

形體三維測量技術(shù)已廣泛應(yīng)用于反求工程、產(chǎn)品質(zhì)量檢測、物體識別等領(lǐng)域,但多為靜態(tài)測量,無法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動或者變形物體的三維測量和形面重構(gòu)。動態(tài)三維測量在高速檢測,物體變形分析,仿生學(xué),人體檢測等領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景。論文對結(jié)構(gòu)光動態(tài)三維測量系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究。 基于彩色編碼原理,將6色3次偽隨機(jī)條紋序列的色彩信息溶入亮度呈余弦周期變化的數(shù)字柵線圖中,構(gòu)成彩色柵線空域編碼的測量傳感圖案,在單幅圖案內(nèi)實(shí)現(xiàn)高分辨率的像素級唯一編碼,滿足動態(tài)三維測量要求。構(gòu)建了投影柵相位法和雙目立體視覺相結(jié)合的雙攝像機(jī)單投影儀動態(tài)三維測量系統(tǒng)。 提出了一種仿人類視覺由粗到細(xì)分析過程的彩色柵線圖像解碼技術(shù)。在直覺階段基于亮度峰值與色彩信息實(shí)現(xiàn)周期劃分相展開,在專注階段基于局部亮度變化關(guān)系進(jìn)行空域解相。解碼算法具有較高可靠性和抗噪能力,而且豐富色彩信息的引入解決了傳統(tǒng)相展開算法復(fù)雜耗時、無法測量不連續(xù)物體的缺點(diǎn)。使用單平面標(biāo)定塊,采用Tsai兩步法及非線性優(yōu)化方法完成攝像機(jī)標(biāo)定。 提出了基于特征點(diǎn)投影和基于虛擬攝像機(jī)標(biāo)志點(diǎn)反向成像的兩種投影儀標(biāo)定技術(shù),解決了投影儀標(biāo)定中輸入點(diǎn)三維坐標(biāo)及二維投影坐標(biāo)精確獲取的難題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,研究的標(biāo)定方法操作簡便、具有較高的標(biāo)定精度。 為了提高被測物體三維重構(gòu)精度,基于極線幾何約束,通過亞像素技術(shù)改善解碼信息的定位和匹配精度。針對相位粗匹配中的精度缺陷,采用自適應(yīng)調(diào)整的立體視覺窗口數(shù)字相關(guān)技術(shù)根據(jù)彩色柵線紋理在局域?qū)崿F(xiàn)更精確的匹配。 針對散亂無序測量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三角網(wǎng)格模型的重構(gòu),提出了控制合適生長條件的循環(huán)擴(kuò)展重構(gòu)算法,以及基于曲線曲面擬合的大面積復(fù)雜形面孔洞缺陷光順修補(bǔ)算法。實(shí)例表明算法能有效重構(gòu)各類復(fù)雜點(diǎn)云,并實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量修補(bǔ)。 論文在彩色編碼圖設(shè)計(jì)、單幅圖像解碼、投影儀標(biāo)定、自適應(yīng)相關(guān)精匹配以及點(diǎn)云三角網(wǎng)格重構(gòu)和修補(bǔ)部分作出了創(chuàng)新,所研究的動態(tài)三維測量系統(tǒng)具有較高測量精度與分辨率,可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜形面或不連續(xù)物體的動態(tài)三維測量和重構(gòu)。研究成果擴(kuò)大了結(jié)構(gòu)光三維測量技術(shù)的應(yīng)用范圍和實(shí)用性。

基于結(jié)構(gòu)光投影的運(yùn)動物體高速實(shí)時三維測量方法研究

作者姓名:劉永久

摘要 結(jié)構(gòu)光三維形態(tài)測量技術(shù)己廣泛應(yīng)用于工業(yè)檢測、模式識別以及逆向工程等領(lǐng)域，顯示出了廣泛的應(yīng)用前景。隨著工業(yè)生產(chǎn)自動化水平的提高，現(xiàn)有的基于標(biāo)準(zhǔn)幀率的三維形態(tài)測量技術(shù)己不能滿足快速運(yùn)動物體連續(xù)三維形態(tài)測量的需要，高速、實(shí)時三維測量正在成為三維測量技術(shù)的發(fā)展趨勢。針對目前結(jié)構(gòu)光三維測量方法無法兼顧運(yùn)動物體測量與測量效率難題，本文基于格雷碼編碼結(jié)構(gòu)光方法，對高速視覺三維測量、同步誤差補(bǔ)償算法、異構(gòu)并行運(yùn)算以及移動三維測量等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。以期實(shí)現(xiàn)運(yùn)動物體的高速實(shí)時三維測量，并將該技術(shù)擴(kuò)展至工業(yè)檢測領(lǐng)域。

本文的主要研究內(nèi)容及取得的成果如下:    1.采用了一種基于高速視覺的投影和同步圖像獲取方法，將格雷碼結(jié)構(gòu)光編碼方法應(yīng)用于運(yùn)動物體三維測量中，利用縮短幀間投影與圖像獲取時間方法

減小同步誤差。該方法可以突破了標(biāo)準(zhǔn)幀率的限制，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動物體的連續(xù)三維測量; 2.基于物體運(yùn)動信息估計(jì)方法，提出了一種“運(yùn)動補(bǔ)償算法”，利用物體本身的運(yùn)動速度信息補(bǔ)償同步誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可通過物體運(yùn)動速度信息預(yù)測幀間像素位置，實(shí)現(xiàn)同步誤差補(bǔ)償，進(jìn)而獲得更加準(zhǔn)確的三維形態(tài)測量結(jié)果; 3.針對高速視覺中的大量圖像數(shù)據(jù)處理問題，本文采用CPU+GPU異構(gòu)

并行計(jì)算模型，充分利用GPU的多核并行計(jì)算能力，加速三維形態(tài)測量算法。在當(dāng)前實(shí)驗(yàn)中，實(shí)現(xiàn)了512 x 512像素分辨率下500幀/秒的運(yùn)動物體實(shí)時三維形態(tài)測量; 4.對移動三維形態(tài)測量技術(shù)進(jìn)行了研究，開發(fā)了一種機(jī)器人搭載用的高集成度實(shí)時測量三維系統(tǒng)，利用機(jī)器人實(shí)時反饋的運(yùn)動信息補(bǔ)償同步誤差，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠克服基于質(zhì)心跟蹤方法中的估計(jì)盲區(qū)問題，進(jìn)一步擴(kuò)大了

三維形態(tài)測量范圍。 論文在運(yùn)動物體高速三維形態(tài)測量、同步誤差補(bǔ)償算法、異構(gòu)并行運(yùn)算以

及移動三維形態(tài)測量方面取得了一定的研究成果。研究成果擴(kuò)展了格雷碼編碼結(jié)構(gòu)光三維形態(tài)測量適用范圍。

關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)光投影，格雷碼編碼，運(yùn)動補(bǔ)償算法，高速視覺，GPU并行計(jì)算，

二、關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)：
1.檢測范圍；2.檢測精度；3.檢測角度；4.幀率；5.模塊大小；6.功耗
目前的主流攝像頭在檢測范圍、檢測精度和檢測角度等都相差不大，主要區(qū)別在于：
1、結(jié)構(gòu)光方案優(yōu)勢在于技術(shù)成熟，深度圖像分辨率可以做得比較高，但容易受光照影響，室外環(huán)境基本不能使用；
2、TOF方案抗干擾性能好，視角更寬，不足是深度圖像分辨率較低，做一些簡單避障和視覺導(dǎo)航可以用，不適合高精度場合。受環(huán)境影響小，傳感器芯片并不成熟，成本很高，實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)困難。
3、雙目方案，成本相對前面兩種方案最低，但是深度信息依賴純軟件算法得出，此算法復(fù)雜度高，難度很大，處理芯片需要很高的計(jì)算性能，同時它也繼承了普通RGB攝像頭的缺點(diǎn)：在昏暗環(huán)境下以及特征不明顯的情況下并不適用。

三種方案對比：

三、總結(jié)：
1.雙目方案：最大的問題在于實(shí)現(xiàn)算法需要很高的計(jì)算資源，導(dǎo)致實(shí)時性很差，而且基本跟分辨率，檢測精度掛鉤。也就是說，分辨率越高，要求精度越高，則計(jì)算越復(fù)雜，同時，純雙目方案受光照，物體紋理性質(zhì)影響。
2.結(jié)構(gòu)光方案：目的就是為了解決雙目中匹配算法的復(fù)雜度和魯棒性問題而提出，該方案解決了大多數(shù)環(huán)境下雙目的上述問題。但是，在強(qiáng)光下，結(jié)構(gòu)光核心技術(shù)激光散斑會被淹沒。因此，不合適室外。同時，在長時間監(jiān)控方面，激光發(fā)射設(shè)備容易壞，重新?lián)Q設(shè)備后，需要重新標(biāo)定。
3.TOF方案：傳感器技術(shù)不是很成熟，因此，分辨率較低，成本高，但由于其原理與另外兩種完全不同，實(shí)時性高，不需要額外增加計(jì)算資源，幾乎無算法開發(fā)工作量，是未來。

動態(tài)目標(biāo) 三維重建

Stripe boundary codes for real-time structured-light range scanning of moving objects

我們提出了一種新的實(shí)時結(jié)構(gòu)光掃描方法。在分析現(xiàn)有結(jié)構(gòu)光技術(shù)的基本假設(shè)之后，我們基于編碼投影條紋之間的邊界，導(dǎo)出了一組新的照明模式。這些條紋邊界碼允許對移動物體的距離掃描，只對場景連續(xù)性和反射率有適度的假設(shè)。我們描述了一個實(shí)現(xiàn)，集成了這些新的代碼與實(shí)時算法跟蹤條紋邊界和確定深度。我們的系統(tǒng)使用一個標(biāo)準(zhǔn)的攝像機(jī)和DLP投影機(jī)，并產(chǎn)生密集的距離圖像在60赫茲與100？精度超過10厘米工作體積。作為一個應(yīng)用程序，我們演示了創(chuàng)建完整的剛性物體模型：物體在掃描器前面用手旋轉(zhuǎn)，連續(xù)的距離圖像會自動對齊。

采用結(jié)構(gòu)光方法實(shí)現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)的三維輪廓重構(gòu)

圖像記錄設(shè)備通常只能記錄客觀世界的二維信息,丟失了深度信息。在工業(yè)生產(chǎn)、逆向工程、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域中的很多情況下需要采集目標(biāo)物體的三維信息,三維輪廓重構(gòu)技術(shù)隨著實(shí)際應(yīng)用的需求而不斷發(fā)展。其中基于彩色編碼結(jié)構(gòu)光的三維重構(gòu)技術(shù)由于具有非接觸、精度高、易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)日益成為研究熱點(diǎn)。彩色編碼的方法有兩種：時序編碼法和空間編碼法。本文著重對空間編碼方法進(jìn)行了研究,最終構(gòu)造了一種彩色空間編碼法,實(shí)現(xiàn)了動態(tài)目標(biāo)的三維重構(gòu)。 論文的主要內(nèi)容包含以下幾個方面： 首先,分析了三維輪廓重構(gòu)技術(shù)的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀,比較了各類三維輪廓重構(gòu)方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),總結(jié)了彩色編碼結(jié)構(gòu)光在三維輪廓重構(gòu)技術(shù)中的優(yōu)勢。詳細(xì)介紹了彩色編碼結(jié)構(gòu)光法的原理,并完成了三維重構(gòu)過程的數(shù)學(xué)建模。 其次,研究了時序編碼法中編碼圖選用顏色種類的多少與投影圖數(shù)量的關(guān)系,得出了一種較好的組合方式,并完成了一套時序編碼方案,通過實(shí)際的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了此編碼方案的可行性,同時研究了解碼過程中對編碼圖像的處理方法,得到了很好的效果。 再次,本文的重點(diǎn)是構(gòu)造了一套彩色空間編碼方案完成了動態(tài)目標(biāo)的三維輪廓重構(gòu)。通過前兩部分內(nèi)容的分析與結(jié)論,研究了一種應(yīng)用顏色種類少、解碼精度高、以排列組合的方式生成空間編碼圖案的方法。編碼圖案中以四根彩色條紋為一個組合,同一個組合中不相鄰的條紋允許有相同顏色的重復(fù),這樣在測量相同面積的目標(biāo)物體時,能夠減少編碼所需顏色的種類,降低了解碼過程中顏色識別的難度。最終通過實(shí)驗(yàn)證明了此方法對動態(tài)目標(biāo)的三維重構(gòu)行之有效。 最后,對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了誤差分析。通過對標(biāo)定塊三維重構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)果的分析,得出了整個三維重構(gòu)系統(tǒng)的測量精度。

三維面型重構(gòu)中的分區(qū)正弦結(jié)構(gòu)光編碼算法

摘　要： 針對表面輪廓復(fù)雜度較高物體的三維面型重構(gòu)時,單一條紋頻率不能滿足高精度測量要求,提出一種基于區(qū)域分割的正弦結(jié)構(gòu)光編碼算法。該算法根據(jù)被測物體不同區(qū)域表面輪廓特征,設(shè)置不同頻率條紋,在圖像區(qū)域分割的基礎(chǔ)上編碼對應(yīng)光柵,根據(jù)相位調(diào)制方法,完成被測物體的三維面型重構(gòu)。本論文完成了結(jié)構(gòu)光的分區(qū)編碼,實(shí)現(xiàn)表面輪廓較復(fù)雜物體的三維面型重構(gòu),所提算法對今后三維重構(gòu)技術(shù)的進(jìn)一步研究具有理論指導(dǎo)意義和實(shí)際應(yīng)用價值。

復(fù)雜形體的三維視覺測量

摘要

結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)采用一個投影儀代替雙目視覺系統(tǒng)中的一臺攝像機(jī)，主動投射光模式，光模式經(jīng)過場景調(diào)制后，由攝像機(jī)捕獲場景調(diào)制圖，對捕獲的模式圖像進(jìn)行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應(yīng)點(diǎn)，利用三角原理，完成三維重構(gòu)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進(jìn)行解碼即可得到兩幅具有對應(yīng)關(guān)系的模式圖像，利用編碼的特征量可準(zhǔn)確找出對應(yīng)匹配點(diǎn)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量被認(rèn)為是最可靠的三維測量技術(shù)之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方… 展開 結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)采用一個投影儀代替雙目視覺系統(tǒng)中的一臺攝像機(jī)，主動投射光模式，光模式經(jīng)過場景調(diào)制后，由攝像機(jī)捕獲場景調(diào)制圖，對捕獲的模式圖像進(jìn)行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應(yīng)點(diǎn)，利用三角原理，完成三維重構(gòu)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進(jìn)行解碼即可得到兩幅具有對應(yīng)關(guān)系的模式圖像，利用編碼的特征量可準(zhǔn)確找出對應(yīng)匹配點(diǎn)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量被認(rèn)為是最可靠的三維測量技術(shù)之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方法，利用正弦光柵絕對相位作為特征量，編解碼該特征量，由于正弦光柵絕對相位具有唯一性，以該唯一性作為匹配的依據(jù)，尋找對應(yīng)點(diǎn)。采用三步相移光柵法投射物體，投射光柵分為水平和豎直兩個方向，捕獲場景調(diào)制后的圖像，求出包裹相位圖，對包裹相位圖進(jìn)行解纏，得到絕對相位圖，由絕對相位圖的相位特征尋找對應(yīng)點(diǎn)。 　　由于復(fù)雜形體表面深度信息更繁雜多變，相位解纏錯誤或誤差更易出現(xiàn)，解纏難度大。而相位解纏的精度和速度直接關(guān)系到最后測量的精度和速度，所以本文著重研究了相位解纏的算法。主要研究內(nèi)容包括： 　　首先，概述了三維視覺測量的常用方法與原理，進(jìn)而引申到相位測量中的相位解纏，對現(xiàn)有相位解纏算法進(jìn)行分類歸納。總結(jié)出這些算法各自的優(yōu)缺點(diǎn)，分析其理論依據(jù)與實(shí)踐中算法魯棒性和速度，為新算法的提出奠定基礎(chǔ)。 　　其次，研究了質(zhì)量圖引導(dǎo)解纏算法的優(yōu)化。質(zhì)量圖引導(dǎo)法是比較通用的高精度解纏算法，但其處理較大圖像十分費(fèi)時。采用優(yōu)先級隊(duì)列、索引鏈表等處理解纏次序，可有效降低算法的時間復(fù)雜度，減少處理時間。 　　再次，設(shè)計(jì)兩種新的相位解纏算法。一種是螺旋形由點(diǎn)到面解纏法；一種基于構(gòu)造邊解纏法，由相鄰兩像素質(zhì)量值構(gòu)造水平與豎直權(quán)值邊，根據(jù)邊權(quán)值的大小引導(dǎo)相位解纏。解纏過程以兩像素點(diǎn)所構(gòu)成邊為單位，逐次解纏所有像素點(diǎn)，有效解決了由于區(qū)域不連續(xù)、測量遮擋或環(huán)境噪聲對解纏精度的影響。 　　最后，利用絕對相位唯一性，確定點(diǎn)在投射模式中的位置，生成匹配點(diǎn)坐標(biāo)矩陣，進(jìn)行三維重構(gòu)。利用實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比驗(yàn)證上述算法的有效性。

基于投影結(jié)構(gòu)光法實(shí)現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)的三維重構(gòu)

摘要

近年來,三維重構(gòu)技術(shù)在逆向工程、機(jī)器人導(dǎo)航、醫(yī)學(xué)圖像處理、工業(yè)產(chǎn)品檢測等領(lǐng)域都有著非常廣泛的應(yīng)用。投影結(jié)構(gòu)光法三維重構(gòu)技術(shù)由于其具備非接觸、速度快、精度高、成本低等優(yōu)勢日益成為研究熱點(diǎn)。本文重點(diǎn)對基于投影單幅彩色條紋結(jié)構(gòu)光圖案的空間編碼三維重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行了研究,在此基礎(chǔ)上又提出了時空混合編碼方法,通過圖像處理等相關(guān)算法,最終實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)物體的三維重構(gòu)。 論文內(nèi)容主要包含以下幾個方面： 首先,分析了目前三維重構(gòu)技術(shù)的研究意義及發(fā)展趨勢,對多種三維重構(gòu)方法進(jìn)行了簡單的原理分析,并比較了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。對投影結(jié)構(gòu)光法三維重構(gòu)技術(shù)中的編碼方法進(jìn)行了分析討論,確定了本文所采用的編碼方法的理論基礎(chǔ)。 其次,研究了一種基于De Bruijn序列的空間編碼方法,這種編碼具有采用顏色少、空間周期長以及解碼精度高等優(yōu)勢。在此基礎(chǔ)上提出一種時空混合編碼方案,并分析了兩種編碼方法各自具備的優(yōu)勢以及適用場合。 再次,本文針對編碼條紋的特性,采用抗干擾能力強(qiáng)的條紋邊界提取算法、簡單且有效的顏色識別方法以及高效的De Bruijn序列的解碼算法,對采集到的圖像進(jìn)行處理,從而完成調(diào)制后的條紋圖像的解碼過程。 最后,搭建了三維重構(gòu)實(shí)驗(yàn)平臺,進(jìn)行系統(tǒng)標(biāo)定與設(shè)備標(biāo)定,對多個具有一定難度的目標(biāo)物體進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),通過對比分析多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果、計(jì)算測量誤差,驗(yàn)證了本文提出方案的可行性。

基于彩色編碼的結(jié)構(gòu)光動態(tài)三維測量及重構(gòu)技術(shù)研究

形體三維測量技術(shù)已廣泛應(yīng)用于反求工程、產(chǎn)品質(zhì)量檢測、物體識別等領(lǐng)域,但多為靜態(tài)測量,無法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動或者變形物體的三維測量和形面重構(gòu)。動態(tài)三維測量在高速檢測,物體變形分析,仿生學(xué),人體檢測等領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景。論文對結(jié)構(gòu)光動態(tài)三維測量系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究。 基于彩色編碼原理,將6色3次偽隨機(jī)條紋序列的色彩信息溶入亮度呈余弦周期變化的數(shù)字柵線圖中,構(gòu)成彩色柵線空域編碼的測量傳感圖案,在單幅圖案內(nèi)實(shí)現(xiàn)高分辨率的像素級唯一編碼,滿足動態(tài)三維測量要求。構(gòu)建了投影柵相位法和雙目立體視覺相結(jié)合的雙攝像機(jī)單投影儀動態(tài)三維測量系統(tǒng)。 提出了一種仿人類視覺由粗到細(xì)分析過程的彩色柵線圖像解碼技術(shù)。在直覺階段基于亮度峰值與色彩信息實(shí)現(xiàn)周期劃分相展開,在專注階段基于局部亮度變化關(guān)系進(jìn)行空域解相。解碼算法具有較高可靠性和抗噪能力,而且豐富色彩信息的引入解決了傳統(tǒng)相展開算法復(fù)雜耗時、無法測量不連續(xù)物體的缺點(diǎn)。使用單平面標(biāo)定塊,采用Tsai兩步法及非線性優(yōu)化方法完成攝像機(jī)標(biāo)定。 提出了基于特征點(diǎn)投影和基于虛擬攝像機(jī)標(biāo)志點(diǎn)反向成像的兩種投影儀標(biāo)定技術(shù),解決了投影儀標(biāo)定中輸入點(diǎn)三維坐標(biāo)及二維投影坐標(biāo)精確獲取的難題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,研究的標(biāo)定方法操作簡便、具有較高的標(biāo)定精度。 為了提高被測物體三維重構(gòu)精度,基于極線幾何約束,通過亞像素技術(shù)改善解碼信息的定位和匹配精度。針對相位粗匹配中的精度缺陷,采用自適應(yīng)調(diào)整的立體視覺窗口數(shù)字相關(guān)技術(shù)根據(jù)彩色柵線紋理在局域?qū)崿F(xiàn)更精確的匹配。 針對散亂無序測量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三角網(wǎng)格模型的重構(gòu),提出了控制合適生長條件的循環(huán)擴(kuò)展重構(gòu)算法,以及基于曲線曲面擬合的大面積復(fù)雜形面孔洞缺陷光順修補(bǔ)算法。實(shí)例表明算法能有效重構(gòu)各類復(fù)雜點(diǎn)云,并實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量修補(bǔ)。 論文在彩色編碼圖設(shè)計(jì)、單幅圖像解碼、投影儀標(biāo)定、自適應(yīng)相關(guān)精匹配以及點(diǎn)云三角網(wǎng)格重構(gòu)和修補(bǔ)部分作出了創(chuàng)新,所研究的動態(tài)三維測量系統(tǒng)具有較高測量精度與分辨率,可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜形面或不連續(xù)物體的動態(tài)三維測量和重構(gòu)。研究成果擴(kuò)大了結(jié)構(gòu)光三維測量技術(shù)的應(yīng)用范圍和實(shí)用性。

基于結(jié)構(gòu)光投影的運(yùn)動物體高速實(shí)時三維測量方法研究

作者姓名:劉永久

摘要 結(jié)構(gòu)光三維形態(tài)測量技術(shù)己廣泛應(yīng)用于工業(yè)檢測、模式識別以及逆向工程等領(lǐng)域，顯示出了廣泛的應(yīng)用前景。隨著工業(yè)生產(chǎn)自動化水平的提高，現(xiàn)有的基于標(biāo)準(zhǔn)幀率的三維形態(tài)測量技術(shù)己不能滿足快速運(yùn)動物體連續(xù)三維形態(tài)測量的需要，高速、實(shí)時三維測量正在成為三維測量技術(shù)的發(fā)展趨勢。針對目前結(jié)構(gòu)光三維測量方法無法兼顧運(yùn)動物體測量與測量效率難題，本文基于格雷碼編碼結(jié)構(gòu)光方法，對高速視覺三維測量、同步誤差補(bǔ)償算法、異構(gòu)并行運(yùn)算以及移動三維測量等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。以期實(shí)現(xiàn)運(yùn)動物體的高速實(shí)時三維測量，并將該技術(shù)擴(kuò)展至工業(yè)檢測領(lǐng)域。

本文的主要研究內(nèi)容及取得的成果如下:    1.采用了一種基于高速視覺的投影和同步圖像獲取方法，將格雷碼結(jié)構(gòu)光編碼方法應(yīng)用于運(yùn)動物體三維測量中，利用縮短幀間投影與圖像獲取時間方法

減小同步誤差。該方法可以突破了標(biāo)準(zhǔn)幀率的限制，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動物體的連續(xù)三維測量; 2.基于物體運(yùn)動信息估計(jì)方法，提出了一種“運(yùn)動補(bǔ)償算法”，利用物體本身的運(yùn)動速度信息補(bǔ)償同步誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可通過物體運(yùn)動速度信息預(yù)測幀間像素位置，實(shí)現(xiàn)同步誤差補(bǔ)償，進(jìn)而獲得更加準(zhǔn)確的三維形態(tài)測量結(jié)果; 3.針對高速視覺中的大量圖像數(shù)據(jù)處理問題，本文采用CPU+GPU異構(gòu)

并行計(jì)算模型，充分利用GPU的多核并行計(jì)算能力，加速三維形態(tài)測量算法。在當(dāng)前實(shí)驗(yàn)中，實(shí)現(xiàn)了512 x 512像素分辨率下500幀/秒的運(yùn)動物體實(shí)時三維形態(tài)測量; 4.對移動三維形態(tài)測量技術(shù)進(jìn)行了研究，開發(fā)了一種機(jī)器人搭載用的高集成度實(shí)時測量三維系統(tǒng)，利用機(jī)器人實(shí)時反饋的運(yùn)動信息補(bǔ)償同步誤差，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠克服基于質(zhì)心跟蹤方法中的估計(jì)盲區(qū)問題，進(jìn)一步擴(kuò)大了

三維形態(tài)測量范圍。 論文在運(yùn)動物體高速三維形態(tài)測量、同步誤差補(bǔ)償算法、異構(gòu)并行運(yùn)算以

及移動三維形態(tài)測量方面取得了一定的研究成果。研究成果擴(kuò)展了格雷碼編碼結(jié)構(gòu)光三維形態(tài)測量適用范圍。

關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)光投影，格雷碼編碼，運(yùn)動補(bǔ)償算法，高速視覺，GPU并行計(jì)算，

二、關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)：
1.檢測范圍；2.檢測精度；3.檢測角度；4.幀率；5.模塊大小；6.功耗
目前的主流攝像頭在檢測范圍、檢測精度和檢測角度等都相差不大，主要區(qū)別在于：
1、結(jié)構(gòu)光方案優(yōu)勢在于技術(shù)成熟，深度圖像分辨率可以做得比較高，但容易受光照影響，室外環(huán)境基本不能使用；
2、TOF方案抗干擾性能好，視角更寬，不足是深度圖像分辨率較低，做一些簡單避障和視覺導(dǎo)航可以用，不適合高精度場合。受環(huán)境影響小，傳感器芯片并不成熟，成本很高，實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)困難。
3、雙目方案，成本相對前面兩種方案最低，但是深度信息依賴純軟件算法得出，此算法復(fù)雜度高，難度很大，處理芯片需要很高的計(jì)算性能，同時它也繼承了普通RGB攝像頭的缺點(diǎn)：在昏暗環(huán)境下以及特征不明顯的情況下并不適用。

三種方案對比：

三、總結(jié)：
1.雙目方案：最大的問題在于實(shí)現(xiàn)算法需要很高的計(jì)算資源，導(dǎo)致實(shí)時性很差，而且基本跟分辨率，檢測精度掛鉤。也就是說，分辨率越高，要求精度越高，則計(jì)算越復(fù)雜，同時，純雙目方案受光照，物體紋理性質(zhì)影響。
2.結(jié)構(gòu)光方案：目的就是為了解決雙目中匹配算法的復(fù)雜度和魯棒性問題而提出，該方案解決了大多數(shù)環(huán)境下雙目的上述問題。但是，在強(qiáng)光下，結(jié)構(gòu)光核心技術(shù)激光散斑會被淹沒。因此，不合適室外。同時，在長時間監(jiān)控方面，激光發(fā)射設(shè)備容易壞，重新?lián)Q設(shè)備后，需要重新標(biāo)定。
3.TOF方案：傳感器技術(shù)不是很成熟，因此，分辨率較低，成本高，但由于其原理與另外兩種完全不同，實(shí)時性高，不需要額外增加計(jì)算資源，幾乎無算法開發(fā)工作量，是未來。

動態(tài)目標(biāo)實(shí)時三維重建-結(jié)構(gòu)光方案
動態(tài)目標(biāo) 三維重建

Stripe boundary codes for real-time structured-light range scanning of moving objects

我們提出了一種新的實(shí)時結(jié)構(gòu)光掃描方法。在分析現(xiàn)有結(jié)構(gòu)光技術(shù)的基本假設(shè)之后，我們基于編碼投影條紋之間的邊界，導(dǎo)出了一組新的照明模式。這些條紋邊界碼允許對移動物體的距離掃描，只對場景連續(xù)性和反射率有適度的假設(shè)。我們描述了一個實(shí)現(xiàn)，集成了這些新的代碼與實(shí)時算法跟蹤條紋邊界和確定深度。我們的系統(tǒng)使用一個標(biāo)準(zhǔn)的攝像機(jī)和DLP投影機(jī)，并產(chǎn)生密集的距離圖像在60赫茲與100？精度超過10厘米工作體積。作為一個應(yīng)用程序，我們演示了創(chuàng)建完整的剛性物體模型：物體在掃描器前面用手旋轉(zhuǎn)，連續(xù)的距離圖像會自動對齊。

采用結(jié)構(gòu)光方法實(shí)現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)的三維輪廓重構(gòu)

圖像記錄設(shè)備通常只能記錄客觀世界的二維信息,丟失了深度信息。在工業(yè)生產(chǎn)、逆向工程、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域中的很多情況下需要采集目標(biāo)物體的三維信息,三維輪廓重構(gòu)技術(shù)隨著實(shí)際應(yīng)用的需求而不斷發(fā)展。其中基于彩色編碼結(jié)構(gòu)光的三維重構(gòu)技術(shù)由于具有非接觸、精度高、易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)日益成為研究熱點(diǎn)。彩色編碼的方法有兩種：時序編碼法和空間編碼法。本文著重對空間編碼方法進(jìn)行了研究,最終構(gòu)造了一種彩色空間編碼法,實(shí)現(xiàn)了動態(tài)目標(biāo)的三維重構(gòu)。 論文的主要內(nèi)容包含以下幾個方面： 首先,分析了三維輪廓重構(gòu)技術(shù)的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀,比較了各類三維輪廓重構(gòu)方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),總結(jié)了彩色編碼結(jié)構(gòu)光在三維輪廓重構(gòu)技術(shù)中的優(yōu)勢。詳細(xì)介紹了彩色編碼結(jié)構(gòu)光法的原理,并完成了三維重構(gòu)過程的數(shù)學(xué)建模。 其次,研究了時序編碼法中編碼圖選用顏色種類的多少與投影圖數(shù)量的關(guān)系,得出了一種較好的組合方式,并完成了一套時序編碼方案,通過實(shí)際的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了此編碼方案的可行性,同時研究了解碼過程中對編碼圖像的處理方法,得到了很好的效果。 再次,本文的重點(diǎn)是構(gòu)造了一套彩色空間編碼方案完成了動態(tài)目標(biāo)的三維輪廓重構(gòu)。通過前兩部分內(nèi)容的分析與結(jié)論,研究了一種應(yīng)用顏色種類少、解碼精度高、以排列組合的方式生成空間編碼圖案的方法。編碼圖案中以四根彩色條紋為一個組合,同一個組合中不相鄰的條紋允許有相同顏色的重復(fù),這樣在測量相同面積的目標(biāo)物體時,能夠減少編碼所需顏色的種類,降低了解碼過程中顏色識別的難度。最終通過實(shí)驗(yàn)證明了此方法對動態(tài)目標(biāo)的三維重構(gòu)行之有效。 最后,對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了誤差分析。通過對標(biāo)定塊三維重構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)果的分析,得出了整個三維重構(gòu)系統(tǒng)的測量精度。

三維面型重構(gòu)中的分區(qū)正弦結(jié)構(gòu)光編碼算法

摘　要： 針對表面輪廓復(fù)雜度較高物體的三維面型重構(gòu)時,單一條紋頻率不能滿足高精度測量要求,提出一種基于區(qū)域分割的正弦結(jié)構(gòu)光編碼算法。該算法根據(jù)被測物體不同區(qū)域表面輪廓特征,設(shè)置不同頻率條紋,在圖像區(qū)域分割的基礎(chǔ)上編碼對應(yīng)光柵,根據(jù)相位調(diào)制方法,完成被測物體的三維面型重構(gòu)。本論文完成了結(jié)構(gòu)光的分區(qū)編碼,實(shí)現(xiàn)表面輪廓較復(fù)雜物體的三維面型重構(gòu),所提算法對今后三維重構(gòu)技術(shù)的進(jìn)一步研究具有理論指導(dǎo)意義和實(shí)際應(yīng)用價值。

復(fù)雜形體的三維視覺測量

摘要

結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)采用一個投影儀代替雙目視覺系統(tǒng)中的一臺攝像機(jī)，主動投射光模式，光模式經(jīng)過場景調(diào)制后，由攝像機(jī)捕獲場景調(diào)制圖，對捕獲的模式圖像進(jìn)行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應(yīng)點(diǎn)，利用三角原理，完成三維重構(gòu)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進(jìn)行解碼即可得到兩幅具有對應(yīng)關(guān)系的模式圖像，利用編碼的特征量可準(zhǔn)確找出對應(yīng)匹配點(diǎn)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量被認(rèn)為是最可靠的三維測量技術(shù)之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方… 展開 結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)采用一個投影儀代替雙目視覺系統(tǒng)中的一臺攝像機(jī)，主動投射光模式，光模式經(jīng)過場景調(diào)制后，由攝像機(jī)捕獲場景調(diào)制圖，對捕獲的模式圖像進(jìn)行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應(yīng)點(diǎn)，利用三角原理，完成三維重構(gòu)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量系統(tǒng)能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進(jìn)行解碼即可得到兩幅具有對應(yīng)關(guān)系的模式圖像，利用編碼的特征量可準(zhǔn)確找出對應(yīng)匹配點(diǎn)。 　　結(jié)構(gòu)光視覺測量被認(rèn)為是最可靠的三維測量技術(shù)之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方法，利用正弦光柵絕對相位作為特征量，編解碼該特征量，由于正弦光柵絕對相位具有唯一性，以該唯一性作為匹配的依據(jù)，尋找對應(yīng)點(diǎn)。采用三步相移光柵法投射物體，投射光柵分為水平和豎直兩個方向，捕獲場景調(diào)制后的圖像，求出包裹相位圖，對包裹相位圖進(jìn)行解纏，得到絕對相位圖，由絕對相位圖的相位特征尋找對應(yīng)點(diǎn)。 　　由于復(fù)雜形體表面深度信息更繁雜多變，相位解纏錯誤或誤差更易出現(xiàn)，解纏難度大。而相位解纏的精度和速度直接關(guān)系到最后測量的精度和速度，所以本文著重研究了相位解纏的算法。主要研究內(nèi)容包括： 　　首先，概述了三維視覺測量的常用方法與原理，進(jìn)而引申到相位測量中的相位解纏，對現(xiàn)有相位解纏算法進(jìn)行分類歸納。總結(jié)出這些算法各自的優(yōu)缺點(diǎn)，分析其理論依據(jù)與實(shí)踐中算法魯棒性和速度，為新算法的提出奠定基礎(chǔ)。 　　其次，研究了質(zhì)量圖引導(dǎo)解纏算法的優(yōu)化。質(zhì)量圖引導(dǎo)法是比較通用的高精度解纏算法，但其處理較大圖像十分費(fèi)時。采用優(yōu)先級隊(duì)列、索引鏈表等處理解纏次序，可有效降低算法的時間復(fù)雜度，減少處理時間。 　　再次，設(shè)計(jì)兩種新的相位解纏算法。一種是螺旋形由點(diǎn)到面解纏法；一種基于構(gòu)造邊解纏法，由相鄰兩像素質(zhì)量值構(gòu)造水平與豎直權(quán)值邊，根據(jù)邊權(quán)值的大小引導(dǎo)相位解纏。解纏過程以兩像素點(diǎn)所構(gòu)成邊為單位，逐次解纏所有像素點(diǎn)，有效解決了由于區(qū)域不連續(xù)、測量遮擋或環(huán)境噪聲對解纏精度的影響。 　　最后，利用絕對相位唯一性，確定點(diǎn)在投射模式中的位置，生成匹配點(diǎn)坐標(biāo)矩陣，進(jìn)行三維重構(gòu)。利用實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比驗(yàn)證上述算法的有效性。

基于投影結(jié)構(gòu)光法實(shí)現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)的三維重構(gòu)

摘要

近年來,三維重構(gòu)技術(shù)在逆向工程、機(jī)器人導(dǎo)航、醫(yī)學(xué)圖像處理、工業(yè)產(chǎn)品檢測等領(lǐng)域都有著非常廣泛的應(yīng)用。投影結(jié)構(gòu)光法三維重構(gòu)技術(shù)由于其具備非接觸、速度快、精度高、成本低等優(yōu)勢日益成為研究熱點(diǎn)。本文重點(diǎn)對基于投影單幅彩色條紋結(jié)構(gòu)光圖案的空間編碼三維重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行了研究,在此基礎(chǔ)上又提出了時空混合編碼方法,通過圖像處理等相關(guān)算法,最終實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)物體的三維重構(gòu)。 論文內(nèi)容主要包含以下幾個方面： 首先,分析了目前三維重構(gòu)技術(shù)的研究意義及發(fā)展趨勢,對多種三維重構(gòu)方法進(jìn)行了簡單的原理分析,并比較了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。對投影結(jié)構(gòu)光法三維重構(gòu)技術(shù)中的編碼方法進(jìn)行了分析討論,確定了本文所采用的編碼方法的理論基礎(chǔ)。 其次,研究了一種基于De Bruijn序列的空間編碼方法,這種編碼具有采用顏色少、空間周期長以及解碼精度高等優(yōu)勢。在此基礎(chǔ)上提出一種時空混合編碼方案,并分析了兩種編碼方法各自具備的優(yōu)勢以及適用場合。 再次,本文針對編碼條紋的特性,采用抗干擾能力強(qiáng)的條紋邊界提取算法、簡單且有效的顏色識別方法以及高效的De Bruijn序列的解碼算法,對采集到的圖像進(jìn)行處理,從而完成調(diào)制后的條紋圖像的解碼過程。 最后,搭建了三維重構(gòu)實(shí)驗(yàn)平臺,進(jìn)行系統(tǒng)標(biāo)定與設(shè)備標(biāo)定,對多個具有一定難度的目標(biāo)物體進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),通過對比分析多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果、計(jì)算測量誤差,驗(yàn)證了本文提出方案的可行性。

基于彩色編碼的結(jié)構(gòu)光動態(tài)三維測量及重構(gòu)技術(shù)研究

形體三維測量技術(shù)已廣泛應(yīng)用于反求工程、產(chǎn)品質(zhì)量檢測、物體識別等領(lǐng)域,但多為靜態(tài)測量,無法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動或者變形物體的三維測量和形面重構(gòu)。動態(tài)三維測量在高速檢測,物體變形分析,仿生學(xué),人體檢測等領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景。論文對結(jié)構(gòu)光動態(tài)三維測量系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究。 基于彩色編碼原理,將6色3次偽隨機(jī)條紋序列的色彩信息溶入亮度呈余弦周期變化的數(shù)字柵線圖中,構(gòu)成彩色柵線空域編碼的測量傳感圖案,在單幅圖案內(nèi)實(shí)現(xiàn)高分辨率的像素級唯一編碼,滿足動態(tài)三維測量要求。構(gòu)建了投影柵相位法和雙目立體視覺相結(jié)合的雙攝像機(jī)單投影儀動態(tài)三維測量系統(tǒng)。 提出了一種仿人類視覺由粗到細(xì)分析過程的彩色柵線圖像解碼技術(shù)。在直覺階段基于亮度峰值與色彩信息實(shí)現(xiàn)周期劃分相展開,在專注階段基于局部亮度變化關(guān)系進(jìn)行空域解相。解碼算法具有較高可靠性和抗噪能力,而且豐富色彩信息的引入解決了傳統(tǒng)相展開算法復(fù)雜耗時、無法測量不連續(xù)物體的缺點(diǎn)。使用單平面標(biāo)定塊,采用Tsai兩步法及非線性優(yōu)化方法完成攝像機(jī)標(biāo)定。 提出了基于特征點(diǎn)投影和基于虛擬攝像機(jī)標(biāo)志點(diǎn)反向成像的兩種投影儀標(biāo)定技術(shù),解決了投影儀標(biāo)定中輸入點(diǎn)三維坐標(biāo)及二維投影坐標(biāo)精確獲取的難題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,研究的標(biāo)定方法操作簡便、具有較高的標(biāo)定精度。 為了提高被測物體三維重構(gòu)精度,基于極線幾何約束,通過亞像素技術(shù)改善解碼信息的定位和匹配精度。針對相位粗匹配中的精度缺陷,采用自適應(yīng)調(diào)整的立體視覺窗口數(shù)字相關(guān)技術(shù)根據(jù)彩色柵線紋理在局域?qū)崿F(xiàn)更精確的匹配。 針對散亂無序測量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三角網(wǎng)格模型的重構(gòu),提出了控制合適生長條件的循環(huán)擴(kuò)展重構(gòu)算法,以及基于曲線曲面擬合的大面積復(fù)雜形面孔洞缺陷光順修補(bǔ)算法。實(shí)例表明算法能有效重構(gòu)各類復(fù)雜點(diǎn)云,并實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量修補(bǔ)。 論文在彩色編碼圖設(shè)計(jì)、單幅圖像解碼、投影儀標(biāo)定、自適應(yīng)相關(guān)精匹配以及點(diǎn)云三角網(wǎng)格重構(gòu)和修補(bǔ)部分作出了創(chuàng)新,所研究的動態(tài)三維測量系統(tǒng)具有較高測量精度與分辨率,可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜形面或不連續(xù)物體的動態(tài)三維測量和重構(gòu)。研究成果擴(kuò)大了結(jié)構(gòu)光三維測量技術(shù)的應(yīng)用范圍和實(shí)用性。

基于結(jié)構(gòu)光投影的運(yùn)動物體高速實(shí)時三維測量方法研究

作者姓名:劉永久

摘要 結(jié)構(gòu)光三維形態(tài)測量技術(shù)己廣泛應(yīng)用于工業(yè)檢測、模式識別以及逆向工程等領(lǐng)域，顯示出了廣泛的應(yīng)用前景。隨著工業(yè)生產(chǎn)自動化水平的提高，現(xiàn)有的基于標(biāo)準(zhǔn)幀率的三維形態(tài)測量技術(shù)己不能滿足快速運(yùn)動物體連續(xù)三維形態(tài)測量的需要，高速、實(shí)時三維測量正在成為三維測量技術(shù)的發(fā)展趨勢。針對目前結(jié)構(gòu)光三維測量方法無法兼顧運(yùn)動物體測量與測量效率難題，本文基于格雷碼編碼結(jié)構(gòu)光方法，對高速視覺三維測量、同步誤差補(bǔ)償算法、異構(gòu)并行運(yùn)算以及移動三維測量等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。以期實(shí)現(xiàn)運(yùn)動物體的高速實(shí)時三維測量，并將該技術(shù)擴(kuò)展至工業(yè)檢測領(lǐng)域。

本文的主要研究內(nèi)容及取得的成果如下:    1.采用了一種基于高速視覺的投影和同步圖像獲取方法，將格雷碼結(jié)構(gòu)光編碼方法應(yīng)用于運(yùn)動物體三維測量中，利用縮短幀間投影與圖像獲取時間方法

減小同步誤差。該方法可以突破了標(biāo)準(zhǔn)幀率的限制，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動物體的連續(xù)三維測量; 2.基于物體運(yùn)動信息估計(jì)方法，提出了一種“運(yùn)動補(bǔ)償算法”，利用物體本身的運(yùn)動速度信息補(bǔ)償同步誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可通過物體運(yùn)動速度信息預(yù)測幀間像素位置，實(shí)現(xiàn)同步誤差補(bǔ)償，進(jìn)而獲得更加準(zhǔn)確的三維形態(tài)測量結(jié)果; 3.針對高速視覺中的大量圖像數(shù)據(jù)處理問題，本文采用CPU+GPU異構(gòu)

并行計(jì)算模型，充分利用GPU的多核并行計(jì)算能力，加速三維形態(tài)測量算法。在當(dāng)前實(shí)驗(yàn)中，實(shí)現(xiàn)了512 x 512像素分辨率下500幀/秒的運(yùn)動物體實(shí)時三維形態(tài)測量; 4.對移動三維形態(tài)測量技術(shù)進(jìn)行了研究，開發(fā)了一種機(jī)器人搭載用的高集成度實(shí)時測量三維系統(tǒng)，利用機(jī)器人實(shí)時反饋的運(yùn)動信息補(bǔ)償同步誤差，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠克服基于質(zhì)心跟蹤方法中的估計(jì)盲區(qū)問題，進(jìn)一步擴(kuò)大了

三維形態(tài)測量范圍。 論文在運(yùn)動物體高速三維形態(tài)測量、同步誤差補(bǔ)償算法、異構(gòu)并行運(yùn)算以

及移動三維形態(tài)測量方面取得了一定的研究成果。研究成果擴(kuò)展了格雷碼編碼結(jié)構(gòu)光三維形態(tài)測量適用范圍。

關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)光投影，格雷碼編碼，運(yùn)動補(bǔ)償算法，高速視覺，GPU并行計(jì)算，

二、關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)：
1.檢測范圍；2.檢測精度；3.檢測角度；4.幀率；5.模塊大小；6.功耗
目前的主流攝像頭在檢測范圍、檢測精度和檢測角度等都相差不大，主要區(qū)別在于：
1、結(jié)構(gòu)光方案優(yōu)勢在于技術(shù)成熟，深度圖像分辨率可以做得比較高，但容易受光照影響，室外環(huán)境基本不能使用；
2、TOF方案抗干擾性能好，視角更寬，不足是深度圖像分辨率較低，做一些簡單避障和視覺導(dǎo)航可以用，不適合高精度場合。受環(huán)境影響小，傳感器芯片并不成熟，成本很高，實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)困難。
3、雙目方案，成本相對前面兩種方案最低，但是深度信息依賴純軟件算法得出，此算法復(fù)雜度高，難度很大，處理芯片需要很高的計(jì)算性能，同時它也繼承了普通RGB攝像頭的缺點(diǎn)：在昏暗環(huán)境下以及特征不明顯的情況下并不適用。

三種方案對比：

三、總結(jié)：
1.雙目方案：最大的問題在于實(shí)現(xiàn)算法需要很高的計(jì)算資源，導(dǎo)致實(shí)時性很差，而且基本跟分辨率，檢測精度掛鉤。也就是說，分辨率越高，要求精度越高，則計(jì)算越復(fù)雜，同時，純雙目方案受光照，物體紋理性質(zhì)影響。
2.結(jié)構(gòu)光方案：目的就是為了解決雙目中匹配算法的復(fù)雜度和魯棒性問題而提出，該方案解決了大多數(shù)環(huán)境下雙目的上述問題。但是，在強(qiáng)光下，結(jié)構(gòu)光核心技術(shù)激光散斑會被淹沒。因此，不合適室外。同時，在長時間監(jiān)控方面，激光發(fā)射設(shè)備容易壞，重新?lián)Q設(shè)備后，需要重新標(biāo)定。
3.TOF方案：傳感器技術(shù)不是很成熟，因此，分辨率較低，成本高，但由于其原理與另外兩種完全不同，實(shí)時性高，不需要額外增加計(jì)算資源，幾乎無算法開發(fā)工作量，是未來。

總結(jié)

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