發(fā)布時(shí)間：2018-03-17 05:19

  本文選題：三維測(cè)量　切入點(diǎn)：相位展開(kāi)　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來(lái),基于相位測(cè)量輪廓術(shù)的結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法憑借其高精度、高效率和低成本的優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、虛擬現(xiàn)實(shí)和機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域。隨著社會(huì)需求的不斷發(fā)展,獲取動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的三維信息變得越來(lái)越重要,而目前大多數(shù)的測(cè)量方法還只能實(shí)現(xiàn)對(duì)靜態(tài)物體的測(cè)量。相位測(cè)量輪廓術(shù)至少需要3幀條紋圖像恢復(fù)出待測(cè)場(chǎng)景的相位信息,但是這樣的相位大多被反正切函數(shù)截?cái)嘣赱-π,π)之間。想要得到無(wú)歧義的相位通常需要額外的條紋圖像來(lái)輔助展開(kāi)包裹相位,這無(wú)疑進(jìn)一步加重了運(yùn)動(dòng)對(duì)測(cè)量的敏感程度,不利于實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的測(cè)量。為此,本文提出了一種基于立體相位展開(kāi)算法的實(shí)時(shí)三維測(cè)量方法,并采用該方法搭建了一套三維測(cè)量系統(tǒng)。1.針對(duì)系統(tǒng)的非線性響應(yīng)導(dǎo)致的周期性誤差,建立了系統(tǒng)的灰度響應(yīng)函數(shù),并采用查找表的方式進(jìn)行校正;然后在此基礎(chǔ)上,借助三步相移算法提取待測(cè)場(chǎng)景的相位信息,以及基于張正友標(biāo)定法對(duì)雙目--投影儀系統(tǒng)進(jìn)行了標(biāo)定,獲取系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)。2.為了在不增加條紋圖像幅數(shù)的情況下獲取絕對(duì)相位,本文提出了立體相位展開(kāi)算法:引入一個(gè)額外的相機(jī),通過(guò)遍歷所有的條紋周期,分別將左相機(jī)上的像素點(diǎn)映射到三維空間后,再反投影到右相機(jī)上,最后利用圖像匹配來(lái)判斷該周期是否為像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的包裹相位級(jí)次,從而實(shí)現(xiàn)相位展開(kāi);考慮到算法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,在實(shí)現(xiàn)圖像匹配的過(guò)程中,分別使用了極線約束、軸向測(cè)量范圍約束和光強(qiáng)平方差約束逐步排除錯(cuò)點(diǎn),最后利用像素點(diǎn)的鄰域窗口相關(guān)計(jì)算來(lái)確定最終的匹配點(diǎn);為了提高相關(guān)計(jì)算中每個(gè)像素點(diǎn)的標(biāo)識(shí)度,選擇在相移圖案中嵌入散斑信息。區(qū)別于傳統(tǒng)的在整幅圖像上隨機(jī)嵌入散斑的方法,本文選擇在相移圖案的灰度冗余區(qū)域嵌入隨機(jī)散斑,在提高隨機(jī)散斑灰度峰值的同時(shí),也避免了條紋圖像對(duì)比度和信噪比的降低。3.為了提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)效果,針對(duì)本文在算法實(shí)現(xiàn)上的特點(diǎn):從相位提取、立體相位展開(kāi)到立體重構(gòu),每個(gè)像素點(diǎn)的計(jì)算在所有算法步驟中都是獨(dú)立的。因此,本文引入了基于圖像處理器(GPU)的大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算架構(gòu)的對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。最終,系統(tǒng)成功實(shí)現(xiàn)了有效測(cè)量點(diǎn)數(shù)目為94,163時(shí)26幀/秒的實(shí)時(shí)三維測(cè)量,測(cè)量精度(RMSE)約為 0.1991mm。
[Abstract]:In recent years, structured light 3D measurement based on phase measurement profilometry has been widely used in product quality detection because of its advantages of high precision, high efficiency and low cost. With the development of social demand, it becomes more and more important to obtain 3D information of dynamic scene. At present, most measurement methods can only measure static objects. Phase measurement profilometry requires at least three frames of fringe images to recover the phase information of the scene to be tested. But most of these phases are truncated by the inverse tangent function between [- 蟺, 蟺]. In order to obtain an unambiguous phase, an additional fringe image is usually required to assist in unwrapping the phase, which undoubtedly further increases the sensitivity of motion to the measurement. This paper presents a real-time 3D measurement method based on stereo phase unwrapping algorithm. Using this method, a set of 3D measurement system. 1. Aiming at the periodic error caused by nonlinear response of the system, the gray response function of the system is established, and the method of look-up table is used to correct it. The phase information of the scene to be tested is extracted by the three-step phase shift algorithm, and the binocular projector system is calibrated based on Zhang Zhengyou calibration method to obtain the system structure parameter .2. in order to obtain the absolute phase without increasing the fringe image amplitude, In this paper, a stereo phase unwrapping algorithm is proposed: an extra camera is introduced. By traversing all the fringe periods, the pixels on the left camera are mapped to 3D space and then projected back to the right camera. Finally, the phase unwrapping is realized by using image matching to determine whether the period is the order of wrapping phase corresponding to pixel points. Considering the real-time and accuracy of the algorithm, the polar line constraints are used in the process of image matching. The axial measurement range constraint and the intensity square difference constraint are used to eliminate the error point step by step. Finally, the final matching point is determined by using the neighborhood window correlation calculation of the pixel points, and in order to improve the marking degree of each pixel point in the correlation calculation, Choosing to embed speckle information in the phase shift pattern. Different from the traditional method of embedding speckle randomly on the whole image, this paper chooses to embed the random speckle in the redundant region of the phase shift pattern, which increases the peak value of the random speckle intensity at the same time. In order to improve the real-time effect of the system, aiming at the characteristics of the algorithm in this paper: from phase extraction, stereo phase expansion to stereo reconstruction, The computation of each pixel is independent in all the steps of the algorithm. Therefore, this paper introduces a large-scale data parallel computing architecture based on image processor GPU to optimize the algorithm. The real time 3D measurement with effective number of measuring points 94 and 163.26 frames / s has been successfully realized. The measurement precision is about 0.1991mm.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1623338