结构光三维测量(数字光栅投影)

结构光三维测量(数字光栅投影)
结构光三维测量系统单目测量系统双目测量系统单目系统测量实例光栅生成三维点云重建

结构光三维测量系统

目前对于三维视觉来说,有很多种技术,例如双目/多目视觉法、TOF法、散斑法、结构光等等,不同的方法有着各自不同的应用场景和范围。对于工业的产品测量、识别,检测来说,结构光方法是目前比较主流的方法。结构光方法拥有高精度、高密集点云、高速的优点,适用于三维重建、缺陷检测、智能抓取、人脸识别、视觉导航等一系列工作。

结构光主要分为点、线、面三类测量结构,本博客主要从面结构光(数字光栅投影测量)阐述其测量原理和重建效果,面结构光主要投影光栅图像到测量物体表面,然后光栅经过物体面型调制之后被相机采集,通过一系列解相位,然后经过系统标定好的参数,将相位转换为三维点云。

单目测量系统

单目测量系统,就是一个相机+一个投影仪的测量结构,该方法需要对投影仪进行标定,首先对光栅进行投影,然后求解相位信息,再把相位转换到三维点云。对于求解相位信息有很多种成熟的方法:例如(1)格雷码方法(2)多频外差方法(3)倍频法(4)phase-coding法等等。将相位转化为三维点云也有很多经典的方法,例如(1)相位差法(2)东南大学达飞鹏老师的8参数方法(3)反向相机方法。后两种方法最为灵活,应用相对也更为广泛,下面会具体进行描述。下图改自南理工左老师的论文图。
结构光三维测量(数字光栅投影)

双目测量系统

双目测量系统,就是双目相机+一个投影仪的测量系统,该方法主要利用相位信息进行双目匹配,然后实现三维重建。该方法的好处就是对投影仪无需进行标定,且现有双目测量有很多优秀的库函数可以调用,例如Opencv中包含很多标定、匹配、畸变校正、立体校正的代码。

单目系统测量实例

下面结合具体的测量实例进行详细介绍,包含光栅生成,相位解包,和三维点云转换。

光栅生成

本次我们采用四步相移+格雷码的方法进行物体测量,四步相移为了求解包裹相位,但是包裹相位是一个一对多的映射函数,因此需要利用格雷码将包裹相位展开,求取一个一对一映射函数的绝对相位。四步相移的光栅的形式如下:

I

1

(

x

,

y

)

I_1(x,y)

I1​(x,y) =

a

(

x

,

y

)

a(x,y)

a(x,y) +

b

(

x

,

y

)

b(x,y)

b(x,y)cos[

ϕ

(

x

,

y

)

\phi(x,y)

ϕ(x,y)]

I

2

(

x

,

y

)

I_2(x,y)

I2​(x,y) =

a

(

x

,

y

)

a(x,y)

a(x,y) +

b

(

x

,

y

)

b(x,y)

b(x,y)cos[

ϕ

(

x

,

y

)

\phi(x,y)

ϕ(x,y)-

π

/

2

\pi/2

π/2]

I

3

(

x

,

y

)

I_3(x,y)

I3​(x,y) =

a

(

x

,

y

)

a(x,y)

a(x,y) +

b

(

x

,

y

)

b(x,y)

b(x,y)cos[

ϕ

(

x

,

y

\phi(x,y

ϕ(x,y)-

π

\pi

π]

I

4

(

x

,

y

)

I_4(x,y)

I4​(x,y) =

a

(

x

,

y

)

a(x,y)

a(x,y) +

b

(

x

,

y

)

b(x,y)

b(x,y)cos[

ϕ

(

x

,

y

)

\phi(x,y)

ϕ(x,y)-3

π

/

2

\pi/2

π/2]
利用四步相位我们可以求解包裹相位,

ϕ

(

x

,

y

)

\phi(x,y)

ϕ(x,y) = atan2[

I

1

(

x

,

y

)

I_1(x,y)

I1​(x,y)-

I

3

(

x

,

y

)

I_3(x,y)

I3​(x,y),

I

2

(

x

,

y

)

I_2(x,y)

I2​(x,y)-

I

4

(

x

,

y

)

I_4(x,y)

I4​(x,y)]
其中atan2[]是一个四象限反正切函数,于是我们就得到了包裹相位,其具体形式如下图所示,
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可以看出x与y是一个一对多的函数,我们需要进行展开,此时我们需要一个条纹阶次

k

(

x

,

y

)

k(x,y)

k(x,y),然后通过下面的公式,完成相位展开

Φ

(

x

,

y

)

\Phi(x,y)

Φ(x,y) =

ϕ

(

x

,

y

)

\phi(x,y)

ϕ(x,y) + 2

π

×

k

(

x

,

y

)

\pi\times k(x,y)

π×k(x,y)
其展开的过程如下图所示,格雷码的作用就是为了求解这个条纹阶次

k

(

x

,

y

)

k(x,y)

k(x,y)。
结构光三维测量(数字光栅投影)
格雷码是由0或1的码字构成的,因此每张格雷码可以区分出两个周期的阶次

k

(

x

,

y

)

k(x,y)

k(x,y),因此为了获取求解更多的阶次信息,更多的格雷码就需要,格雷码的数量n与阶次的关系为

2

n

2^n

2n。例如如下图的方式是三张格雷码光栅,第一个阶次的格雷码字为000,第二个为100,以此类推各个周期的格雷码都不相同,因此可以确定出8个阶次,结合包裹相位于是这样我们就可以得到绝对相位信息。
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三维点云重建

本博客采用反向相机法将相位信息转化为三维点云,首先对圆形标定板进行了重建,其效果如下图所示,
结构光三维测量(数字光栅投影)
利用50w分辨率相机对瓶盖进行三维重建,其纹理信息清晰可见
结构光三维测量(数字光栅投影)
然后采用500w高分辨率相机对雕像进行三维重建,
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