改进格雷码条纹投影三维测量方法

传统的格雷码加相移法已经广泛应用于三维测量,但是相位解包裹一般需要投影多幅格雷码条纹,如何实现快速、准确的三维测量仍具有一定挑战性。提出了一种基于几何约束的改进格雷码条纹投影三维测量方法,可以有效减少格雷码条纹的数量。为了实现高速条纹投影,使用二值抖动技术将8位正弦相移条纹转换为1位二值图像。总共使用六幅条纹图像,其中三幅相移条纹用于计算截断相位,三幅格雷码条纹用于对截断相位进行初步展开获得伪展开相位,最后利用几何约束对伪展开相位进行解包裹获得绝对相位。实验结果表明,所提方法可以有效地重建被测物体的三维形貌。     

基于双频横向剪切干涉系统的三维形貌测量

近年来,结构光投影三维成像技术被广泛地应用至各个领域。该技术通常采用投影仪投影条纹,导致投影条纹的空间周期和精度有限,且在测量微小视场时会存在条纹强度不均匀、条纹焦面景深不够等问题。为解决该类问题,基于剪切干涉条纹的高空间分辨率优势,提出了一种利用横向剪切干涉条纹测量物体三维形貌的系统和方法。该系统利用激光波前以不同角度入射平行平板会产生不同频率干涉条纹这一性质,旋转平行平板改变剪切干涉条纹频率,利用低频条纹指导展开高频条纹相位。同时利用干涉条纹的入射角度与形变量内在联系,通过几何关系获得相位与高度的映射关系,以达到重建物体三维形貌信息的目的。实验验证了该系统及方法的可行性,证明了其对测量微小物体或视场有着明显的应用价值。     

基于正交双频光栅投影的在线三维检测

提出一种用于在线三维检测的正交双频光栅。光栅在原单频条纹正交方向引入一高频条纹,用于提取调制度信息,完成检测过程中的像素匹配。解决了测量中像素匹配和相位计算对光栅频率要求不同的问题。同时高频条纹的引入不影响低频条纹求解相位,在相位求解过程中无需滤除高频条纹,避免了频谱滤波对相位精度的影响。模拟和实验均验证了所提方法的有效性。     

双频外差结合相位编码的相位解包裹方法

为了使用高频条纹进行一次外差完成相位解包裹,实现高精度测量,提出了双频外差结合相位编码的相位解包裹方法。首先,用两组正弦条纹获得两个包裹相位,进行外差处理得到外差相位;其次,相位编码条纹得到条纹级次后对外差相位展开;最后,由连续的外差相位对两个包裹相位进行展开,用最高频率的连续相位求得物体的相位信息。实验结果表明:RMS误差为0.038 mm。双频外差合成的周期不需要覆盖整个视场,打破了传统双频外差方法对频率选择的限制,可以用更高频率的条纹进行高精度测量。克服了相位主值误差对使用更高频率条纹进行高精度测量的局限性。     

基于窗口匹配的对称条纹投影测量方法

条纹投影三维测量技术因高精度、高鲁棒性、低成本等优点而被众多学者广泛研究和应用。然而，传统的方法大多需要投影多张条纹才能获取物体的三维形貌。因此提出一种快速条纹投影三维测量方法。设计一个对称相位用于相位解包，可以有效减少投影条纹的数量；将投影仪看作逆相机，把系统构建为一个立体视觉系统，利用立体视觉的极线约束对对称相位设计一种窗口匹配方式，增强相位解包的鲁棒性。相比传统的倍频法、多频外差法等，所提方法的条纹数量可以减少50%，同时保证高的精度和鲁棒性。     

绝对相位展开方法研究

提出一种新光学三维传感方法。该方法通过投影多组周期不同的正弦光栅条纹到被测物体表面,通过相移算法,反解各组投影条纹的截断相位,并采用所提绝对相位展开方法,对截断相位进行了解调,实现了对物体表面的测量。与双频光栅投影测量方法及传统时间相位展开方法相比,该方法投影条纹组数灵活、测量效率高,实验证明该方法的适用性。     

分段非均匀条纹生成方法及其在双频解相位中的应用

提出了一种描述图像像素和相位关系的分段函数,可以生成分段非均匀条纹,解决光栅测量系统倾斜投影时参考平面上条纹周期不均匀的问题。在利用双频解相位方法进行相位展开时,提出了一种条纹移动法,即将一种频率的条纹向右或向左移动 的整数倍,消除了投影双频分段非均匀条纹时得到相位展开结果的不连续性。对比其他非均匀条纹生成方法,分段非均匀条纹生成方法简单易行;双频分段非均匀条纹经过条纹移动后能够适用于双频解相位。对拱桥投影均匀条纹和分段非均匀条纹进行对比实验证明,投影分段非均匀条纹时测量精度得到了明显提高。     

3D形貌测量中一种基于主成分分析的单帧投影栅算法

将主成分分析(PCA)引入投影栅形貌测量中,提出 了一种基于PCA的单帧投影栅算法。由计算机生成正弦条纹图,利用DLP投影仪投影到 被测物体表面,由CCD相机采集受物体 形貌调制的畸变条纹图并保存在计算机中进行处理。首先由采集的变形条纹图构成5帧 空域相移图;然后将多帧相移条纹图分解成不相关的主成分,由第1和第2主成分利用反正 切函数计算得到变形条纹相位信息;最后根据条纹相位的单调性,采用聚类分析法确定相位 全局符号。实验结果表明,本文算法无需确定相移量就可直接解调出与物体形貌对应的相位 数据,运算速度快,测量精度高,适用于在线三维形貌测量。     

改进的阶梯相位去包裹算法研究

为减少投影条纹数量,提高测量速度,提出了一种 改进的阶梯相位去包裹算法。算法 采用彩色条纹投影测量物体三维形貌,将正弦和阶梯相位条纹分别输入彩色图像的红 色和蓝色通道构成彩色条纹,由DLP投影仪将四步相移彩色条纹投影到待测物体上,由彩色 CCD相机采集。利用颜色分离技术得到2组四步相移条纹图,其中一组为4幅正弦条纹,由四 步相移法求得正弦条纹包裹相位,另一组4幅阶梯相位编码条纹图,由与正弦条纹周期一致 的阶梯相位构成,经阶梯相位解码确定条纹级次,利用自校正算法去除条纹级次噪点后,实 现相位去包裹。进行了实际测量,结果表明,本方法 测量精度与采用四步相移法相当,但只需4幅条纹图,有效减少了投影和采集的条纹数量, 提高了测量速度。     

多阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法

深度学习的应用简化了数字条纹投影三维测量的过程,在传统数字条纹投影三维测量技术条纹投影、相位计算、相位展开、相位深度映射的流程中,研究者们已经成功证明了前三个环节以及整个流程结合深度神经网络的可行性。基于深度学习,PDNet (Phase to Depth Network)神经网络模型被提出,用于绝对相位到深度的映射。结合多阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法,通过分阶段学习方式依次获得物体的绝对相位与深度信息。实验结果表明,PDNet能较准确地测量出物体的深度信息,深度学习应用于相位深度映射步骤具有可行性。并且,相较于直接从条纹图像到三维形貌的单阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法,多阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法可以明显提升测量精度,仅需单帧条纹图像输入即可获得毫米级测量精度,且能适应具有复杂形貌物体的三维测量。     

全息相移技术用于物体的三维面形测量

提出将全息干涉条纹和相移技术用于三维面形测量,首先利用相移进行位相解调,得到各点的包裹相位分布,再利用投影条纹最小二乘法得到的高度信息对位相进行去包裹处理,从而得到具有较高精度的位相测量和相应的三维面形测量结果.     

三维形貌测量中基于错位条纹的解相位方法

针对光栅投影法三维测量中的相位展开问题,提出一种用四步相移法求取折叠相位的解决方案.在相移图中,提取带有90°相移的4个单周期正弦条纹,对4个单周期正弦条纹进行编码组合,生成错位条纹.测量中,摄像机获取的错位条纹图像和相移图像按灰度值相减,得到4幅条纹差图,提取各差图中灰度值为零的条纹,依此确定错位条纹图像中各个单周期...     

2维载频条纹傅里叶变换轮廓术

为了在3维形貌测量中解决非连续物体所存在的非连续相位解包问题并提高测量精度,提出采用2维网格光栅作为空间载频条纹的傅里叶变换轮廓术。首先应用2维傅里叶变换对2维光栅条纹图像进行频谱分析;然后设计带通滤波器分离出两个1维变形光栅条纹,在1幅变形网格光栅条纹得到两个1维光栅各自所对应的包裹相位分布;最后应用查表法进行解包得到确定的调制相位分布,给出了详细的理论推导和实验结果。结果表明,采用2维网格光栅+查表相位解包法很好地解决了1维单一频率光栅条纹的低测量精度、1维双频光栅的频率混叠以及3维测量中高度不连续所存在相位解包问题,该方法是可行的。     

Phase unwrapping based on deep learning in light field fringe projection 3D measurement

Phase unwrapping is one of the key roles in fringe projection three-dimensional (3D) measurement technology. We propose a new method to achieve phase unwrapping in camera array light filed fringe projection 3D measurement based on deep learning. A multi-stream convolutional neural network (CNN) is proposed to learn the mapping relationship between camera array light filed wrapped phases and fringe orders of the expected central view, and is used to predict the fringe order to achieve the phase unwrapping. Experiments are performed on the light field fringe projection data generated by the simulated camera array fringe projection measurement system in Blender and by the experimental 3×3 camera array light field fringe projection system. The performance of the proposed network with light field wrapped phases using multiple directions as network input data is studied, and the advantages of phase unwrapping based on deep learning in light filed fringe projection are demonstrated.     

基于误差模型的结构光条纹周期数选择方法

目前相位测量轮廓术中条纹周期数的选择主要依靠定性方法,难以获得最优效果及系统的应用。本文提出了一种基于误差模型的条纹周期数定量选择方法。该方法首先根据相位测量轮廓术的误差来源建立相位误差模型,利用相位误差模型计算出最大相位误差。其次通过最大相位误差与相位展开算法的约束关系推导出条纹周期数约束方程。最后根据计算出的最大相位误差与条纹周期数约束方程的相互关系,估计出最优正弦条纹周期数。实验结果表明:使用由本文方法选择出的条纹周期数,得到标准平板的最佳平面拟合结果的标准差为003mm,相较于传统方法,降低了444。本文所提方法能够有效提高相位测量轮廓术的测量精度。     

GPU加速三维面形测量

随着通用计算和图形显示需求的不断增加,图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）在医学、科学计算、图像处理等领域得到了广泛的应用。但它在三维测量领域的应用还只是一个开始。文中基于傅里叶变换轮廓术（Fourier Transform Profilometry,FTP）和三频外差法设计了两套三维测量系统,并利用计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture,CUDA）方法,加速了静态或动态物体的三维重建。在三频外差测量系统中,需要利用高速数字投影模块和相机,同步触发采集小视场表面的12个变形条纹图,然后对图像数据进行处理。实验结果表明:对12幅1 360 pixel1 024 pixel大小的图像进行相位展开运算,GPU方法比CPU方法的效率提高了2 089倍。在基于FTP方法的测量系统中,摄像机只需记录一幅变形条纹图,然后拷贝到显存中,并用CUDA编程的算法进行处理,进而重建出物体的三维面形。基于GPU的FTP方法对一幅1 024 pixel1 280 pixel大小的图像进行计算,其计算时间比CPU方法缩短了27倍。     

基于彩色编码条纹投影的孤立物体三维测量

针对空间分布呈区域状、不连续的孤立物体采用条纹投影与相位分析方法进行三维面形测量时,很难得到可靠的相位展开这一问题,提出了通过先后投影两幅π相移的彩色编码正弦条纹到孤立物体表面,方便快捷地还原对应区域颜色信息,同时利用截断相位分布的阶跃边界获得更准确的分色结果,用以指导相位展开。实验验证了方法的有效性。     

Novel 360° 3D Profilometry

A new method of 360° turning 3D shape measurement in which light sectioning and phase shifting techniques are both used is presented in this paper.A sine light field is applied in the projected light stripe ,meanwhile phase shifting technique is used to calculate phase of the light slit.Thereafter wrapped phase distribution of the slit is formed and the unwrapping process will be made by means of the height information based on the light sectioning method.Therefore phase measuring results with better precision can be obtained .At last the target 3D shape data can be produced according to geometric relationships between phases and the object heights.The principles of this method are discussed in detail and experimental results are shown in this paper.