基于平面的便携式结构光系统柔性标定方法

对于便携式结构光系统, 该系统必须适合方便使用. 因此, 针对该系统的标定方法也必须采用方便且便宜的设备, 诸如具有两个或三个正交平面或者需要额外固定措施的一些设备则不宜采用. 同时针对快速三维获取的目的, 应该采用估计便携式结构光系统投影矩阵的方法. 本文针对便携式结构光系统的上述应用需求, 提出了一种基于平面的便携式结构光系统柔性标定方法. 该方法需要一个标定模板和一个参考模板. 标定模板被固定在一个平面上, 而参考模板则通过LCD投影仪被投射到该平面上. 通过交比和极几何约束, 可以获得分别对投影仪和相机的世界坐标系和图像坐标系的点对应坐标. 通过这些点对应坐标, 即可完成整个系统的标定. 实验结果表明该方法具有很高的准确性和鲁棒性．     

基于结构光的三维成像技术

就结构光三维成像的基本原理展开讨论,就投影图案的不同对结构光三维成像技术进行分类,对于每一类中选取其中具有代表性的几种方法进行描述,并给出三维成像技术的性能评价指标,对不同方法进行比较。介于定标精度对最终重建精度有着决定性的意义,我们对基于结构光三维成像系统的定标方法也作了简单介绍。     

结构光三维测量系统的建模与标定

改进了结构光三维测量系统的数学模型,将投影仪的内外部参数引入其中,并在该模型的基础上采用了一种投影仪标定的新方法.为了提高黑白摄像机在暗区的对比度用红/蓝棋盘代替了黑/白棋盘.将投影仪看作是摄像机的倒置,统一了标定摄像机和投影仪的方法.在3dMA×仿真环境下分别标定了摄像机和投影仪,标定实验的相对误差小于0.32%.利用已经标定的结构光三维测量系统进行重构仿真实验,测量误差小于0.136mm.     

基于线结构光的三维测量系统转轴快速标定方法

为了标定基于线结构光的三维测量系统中的旋转轴,提出了一种基于圆锥体参照物的快速标定方法。将一个圆锥体的参照物固定放置在旋转平台上,控制旋转台每隔一定角度旋转一次,分别采集每个位置的图像,对图像预处理后,提取圆锥体的亚像素边缘,通过拟合圆锥体边缘直线,计算得到两条边缘直线的空间直线方程,并利用Levenberg-Marquardt迭代法计算出空间中距离两条边缘直线最近的点作为圆锥体的顶点,然后根据得到的所有顶点拟合出所在的空间平面及空间圆的圆心,根据平面的法向量和圆心点建立起旋转轴的直线方程,完成旋转台的转轴标定。实验结果表明,该标定方法具有较高的标定精度。     

线结构光视觉传感器直接标定方法

分析了传感器测量模型,推导了摄像机畸变模型下的像坐标与像素坐标变换关系,在此基础上,提出了一种基于二元五次多项式拟合的线结构光视觉传感器物像标定模型。在数控平台上,利用锯齿形标定块获取一组标定点,应用最小二乘方法实现参数标定。标定与测量实验表明：本方法实现简单,精度较高,满足测量要求。     

结构光测量系统的投影仪标定方法研究

传统单目视觉结构光测量系统通过解相位间接计算被测物的高度信息,系统约束性过强、不易操作、且标定精度较低.将双目立体视觉原理引入单目结构光视觉测量系统,根据投影仪图像坐标和摄像机图像坐标的对应关系,将投影仪当作一个逆向的相机,建立了投影仪模型,使用成熟的相机标定算法对投影仪进行标定.再配合四步相移法和基于多频外差原理的时域相位展开法,实现条纹图像的快速精确解相位.相对于传统的单目视觉结构光测量系统,本方法具有单目视觉系统操作简单、鲁棒性强的特点,同时也可以达到双目视觉测量的精度.实验结果表明,这种方法的投影仪标定精度达到了实际应用的要求.     

一种新的基于结构光的三维视学系统标定方法

在视觉系统的标定中，确定三维空间点与图象上对应点所组成的样本点对 挫 标是问题的关键，为提高样本点的定位精度，通常采用棋盘格形状的图案，取其中的交点作为样本点，但在应用平面结构光的三维视觉系统中，样本又必须在结构光平面中，无法应用上述方法，使得样本点的定位很困难，为了解决这一问题，我们提出了一种新的标定方法，该方法利用交比不变性原理，借助一块特殊设计的标定块，可以方便准确地确定样本点的位置。     

线结构光传感器结构参数标定的新方法

本文提出了一种简单、快速、高精度的线结构光传感器结构参数的标定方法．为求得光平面和摄像机间的位置关系，设计了一种简单、实用的梯形靶标，以测量光平面上点的坐标，并采用罚函数约束求解参数．该方法对可见光和不可见光的场合均适用．实验证明，这种方法具有较高精度．     

线结构光扫描传感器结构参数一体化标定

为了精确快捷地标定线结构光扫描传感器的结构参数,提出了一种线结构光扫描传感器结构参数一体化现场标定的新方法,建立了线结构光扫描传感器的数学模型,根据张正友摄像机标定思想结合L-M非线性优化算法能快速精确地完成摄像机内外参数的标定,在此基础上,引入辅助线激光,通过反复多次提取两激光交点完成对线结构光平面精确标定。文章还介绍了如何获取激光交点以及精确提取交点坐标的方法,通过设计相关实验验证了本文方法的可行性,使系统精度优于24μm,能满足实际测量要求。     

基于交比不变的线结构光标定方法研究

线结构光测量技术是摄像机标定的方法之一,其中光平面的提取是此方法的重点和难点,本文在光平面提取的拍摄方法的基础做了改进,有利于摄像机标定更深入的研究。     

基于梯度重心法的线结构光中心亚像素提取方法

针对线结构光测量系统中如何准确快速地提取出光带中心的问题,根据线结构光图像上光带中心两边的灰度梯度特性及光带灰度的非正态分布特点,提出了一种基于梯度重心法的线结构光光带中心快速亚像素提取算法。该算法采用低通平滑滤波和幂次变换降低图像噪声和光带灰度非正态分布对光带中心提取的影响,运用自适应阈值法确定光带的边界阈值,应用梯度重心法进行光带中心的亚像素提取。实验结果表明,基于梯度重心法的光带中心提取算法具有较高的提取精度,并且有良好的抗噪性和鲁棒性。应用了此方法的3维测量系统的精度也得到了显著提高。     

基于线结构光的三维坐标测量技术研究

传统的口腔修复体三维点云数据测量技术难以满足精度要求。为此,提出一种基于线结构光的三维坐标测量方法。在摄像机标定过程中,采用最小二乘法计算光平面方程,使用平移扫描和旋转扫描获取物体表面三维数据,以避免求解摄像机内外参数。实验结果表明,重建后的三维模型可以满足高精度近景三维测量的要求。     

基于相关匹配的结构光测量数据的融合方法

针对结构光三维测量中利用旋转平台进行数据融合提出了一种基于相关匹配的结构光测量数据的融合方法,利用相关物面进行匹配求出旋转平台的旋转角度,利用这个角度就可以实现对测量结果的三维数据融合。实验表明,该方法可行有效,可以达到较高的精度。     

Three-Dimensional Measurement Using Structured Light Based on Deep Learning

Three-dimensional (3D) reconstruction using structured light projection has the characteristics of non-contact, high precision, easy operation, and strong real-time performance. However, for actual measurement, projection modulated images are disturbed by electronic noise or other interference, which reduces the precision of the measurement system. To solve this problem, a 3D measurement algorithm of structured light based on deep learning is proposed. The end-to-end multi-convolution neural network model is designed to separately extract the coarse- and fine-layer features of a 3D image. The point-cloud model is obtained by nonlinear regression. The weighting coefficient loss function is introduced to the multi-convolution neural network, and the point-cloud data are continuously optimized to obtain the 3D reconstruction model. To verify the effectiveness of the method, image datasets of different 3D gypsum models were collected, trained, and tested using the above method. Experimental results show that the algorithm effectively eliminates external light environmental interference, avoids the influence of object shape, and achieves higher stability and precision. The proposed method is proved to be effective for regular objects.     

单像机有源形状恢复方法研究

物体表面三维形状恢复是计算机视觉的一个重要研究内容.给出了一种利用网格结构光,采用单像机恢复物体表面三维形状的方法.提出了一种新的定标方法和投影模板检测算法,并构造完成了有源三维重建实验系统.结果表明该方法能快速、准确地恢复物体形状.     

一种利用平行结构光的3D重构算法

论文提出了一种简便的采用等间距平行结构光的3D重构算法。算法不需要对摄像机进行标定,只需求解参考平面的像到参考平面的单应矩阵和光平面的像到光平面的单应矩阵,利用所求得的单应矩阵便可以从空间物体在结构光照射下的图像求出物体的3D坐标。实验表明算法计算简单、行之有效。     

基于二进制编码结构光测量系统的标定方法

针对基于二进制编码结构光的三维形貌测量系统,利用交比投影不变原理,提出了一种可同时标定摄像机模型参数与投影光平面方程参数的方法。另外,为了克服原系统只能求取部分光平面方程的缺点,利用靶标坐标系与摄像机坐标系之间的约束关系,提出了一种间接标定光平面一般方程的方法。本文阐述了该测量系统的测量原理,提出了标定方案,给出标定结果。实验结果验证了理论分析的正确性和应用的可行性。     

低成本微型结构光动态三维重建系统研究

基于激光散斑投射的结构光技术只需单张图像即可实现三维重建,是重要的动态测量手段之 一。然而,散斑结构光技术在实际中的测量精度较低,无法满足精确测量需求。该研究开发了一套低 成本微型结构光系统,提出一种高精度的双目摄像机标定优化方法以及基于两步旋转的立体图像校正 方法,提高了系统参数的标定和测量精度。其中,测量系统由一个微型的光学发射器和两个摄像头组 成。通过将带有伪随机斑点的单张图案投影到目标对象的表面上,并通过双目相机成像,最终利用特 征匹配和三角原理恢复目标的深度和轮廓信息。经测试,所提出的微型结构光系统在使用优化的标定 和校正参数的条件下,对圆球、圆柱等标准体的测量精度相比传统标定方法显著提升。其中,球体重 建误差为 1.05 mm,精度提升 52.38%;圆柱重建误差为 1.61 mm,精度提高了 63.98%。