高反光表面三维形貌测量技术

陶瓷、古文物以及金属工件等高反光物体表面的三维形貌测量在各个领域有大量的需求和应用。由于表面反射率变化范围较大以及相机灰度范围有限等问题,传统的条纹投影方法不能正确地测量高反光表面的三维形貌。综述了高反光表面三维形貌测量技术的国内外研究现状、应用领域和未来发展方向。首先,根据所采用原理和测量方法的不同,将现有的高动态范围三维形貌测量技术分为下述六类进行详细的介绍:多重曝光法、投影图案强度法、偏振滤光片法、颜色不变量法、光度立体技术以及其他技术。然后,详细的比较了各种技术的优缺点并归纳其适应性分析。最后,总结了高反光表面三维形貌测量技术的应用领域并展望了该技术的未来研究方向。基于文中综述的内容,使用者可根据不同的应用需求和测量条件选择相应的最佳三维测量方法,进而更精确的重建高反光表面的三维形貌。     

多光通道结构光三维测量系统误差补偿研究

本文通过对多光通道结构光三维测量系统误差分 析发现,相机采集光强受通道间串扰以及投影、采 集图像器件非线性响应等误差影响。在分析串扰和非线性误差影响投影和采集光强的基础上 ,提出了针对 相机采集光强进行系统误差补偿的数学模型。投影0－255灰度图像到 白色平板并由相机采集,计算得到系 统内各光通道的非线性响应参数,以及投影纯色彩色条纹到白色平板计算得到各通道间串扰 系数,通过构 建的误差模型,同时补偿了非线性和串扰误差。实验结果表 明,经过误差模型修正后,展开 相位差从1.044 rad 降到0.121 rad,测量误差从0.707 mm减少到0.058 mm。本文提出的补偿模型从系统误差分析出发,可对串 扰和非线性误差同时测量与补偿,有效提高了多光通道结构光三维测量系统的测量精度。     

面向结构光三维测量的相位展开技术综述(特邀)

结构光三维形貌测量方法越来越多地应用于逆向工程、航空航天、生物医学、文物保护等领域。相位展开作为结构光三维测量中的一个关键环节对测量精度、速度和可靠性起着决定性作用。文中综述了相位展开技术的基本原理、国内外研究现状、各类方法的优缺点和未来发展方向。首先根据相位展开计算方法不同，将现有的用于结构光三维形貌测量技术的相位展开技术分为以下四类进行详细的介绍：时间相位展开技术、空间相位展开技术、基于深度学习的相位展开技术和其他相位展开技术；然后详细比较了各种技术的优缺点；最后总结了相位展开技术的特点并展望了该技术的未来研究方向。基于文中综述的内容，研究者们可用于了解各类相位展开技术的原理与进展，进而根据不同方法的特点对比结合应用需求和测量条件选择最有效的相位展开技术，实现三维形貌的精确测量。     

基于相位标靶的相位测量轮廓术投影色差建模与校正

光学三维测量中的三通道相位测量轮廓术具有高精度、易识别、自动化程度高等优点，在科学研究和工程应用中获得了广泛的关注。在三通道相位测量轮廓术中，投影仪不同通道间的色差成为影响测量精度的关键因素。针对该问题，文中开展了基于相位标靶的相位测量轮廓术投影色差建模与校正研究。提出了将带有全息投影膜的液晶显示屏(Liquid Crystal Display, LCD)当作相位标靶对投影色差建模与校正的方法。通过LCD显示条纹与投影仪投射条纹的相位，计算投影仪色差并建立其数学模型。然后通过预补偿的方法实现投影仪三通道投射色差的校正，进行实验验证校正前后对相位测量轮廓术精度的影响。实验结果表明，文中所提方法的校正效果为蓝绿通道的平均色差由0.325 5 pixel校正为0.106 3 pixel，红绿通道的平均色差由0.365 1 pixel校正为0.111 4 pixel。该方法可为三通道相位测量轮廓术提升投影质量。实测台阶的平均误差从0.489 mm减少到0.038 mm。实验结果验证了投影仪色差建模与校正方法的有效性，提升了三通道相位测量轮廓术的整体测量精度。与已有方法相比，可以有效避免相机误差...     

激光雷达与相机融合标定技术研究进展

单传感器存在采集数据信息不完整的缺点，比如激光雷达缺乏纹理色彩信息，相机缺乏深度信息。激光雷达和相机数据融合可实现传感器之间信息互补，感知空间精准的彩色三维数据，被广泛应用于自动驾驶、移动机器人等领域。针对现阶段激光雷达和相机外参标定文献多、杂、乱等问题，文中系统地梳理了校准流程和归纳了校准方法。首先介绍了激光雷达和相机单传感器内参标定的原理和方法，并建立数学模型概述它们外参的标定原理。然后将现有标定方法从基于标靶、基于无标靶、基于运动和基于深度学习四个方向综述归纳，并分析每种标定方法的特点。最后总结全文，并指出提升标定精度基础上实现自动化和智能化的校准方案是未来标定趋势。     

基于U-Net网络的结构光三维测量术

结构光条纹投影是广泛应用的一种三维测量技术.虽然该技术经过几十年的研究和发展,但如何从单幅图像中快速获取物体三维形貌仍然是没有得到很好解决的难题之一.近几年,深度学习方法广泛应用于计算机视觉和图像处理领域.提出一种基于U-Net网络的结构光三维测量方法.该方法直接从单个变形条纹图中获取物体表面的深度信息,实现三维形貌的快速测量.仿真和实际实验数据证明了所提方法的有效性.由于仅从一幅变形条纹中计算得到三维数据,所提方法可应用于动态物体三维面形的测量.     

基于强度信息的激光雷达和相机空间位姿标定方法

激光雷达和相机融合系统可感知环境的几何尺寸和颜色信息,在多个领域中得到了广泛应用。为了准确融合两种信息,提出了一种基于自然特征点的激光雷达和相机外部参数标定方法。首先,在激光雷达自校正的基础上,利用激光雷达数据的强度信息对点云以中心投影的方式生成灰度图。然后,通过尺度不变特征变换算法对投影生成的灰度图和相机图像进行特征点提取和匹配。最后,以同名特征点得到的信息建立标定数学模型,并进行数据优化,标定出三维激光雷达系统和相机系统的外部参数。实验结果表明,该方法计算的点云到图像像素点的重投影误差为2.3 pixel,验证了该位姿标定方法的有效性和准确性。     

基于单色条纹投影的高动态范围物体表面形貌三维测量

条纹投影轮廓术以其高速、高精度的优点在机械零件自动在线检测、汽车制造、文化遗产保护等领域得到了广泛的应用。然而，传统的条纹投影采用单一曝光时间或单一投影强度来测量高动态范围的物体，在反射率较大的区域会发生过度曝光，超过相机传感器的最大亮度范围，导致无法获得真实的强度和准确的三维数据。为解决此问题，利用彩色相机对单色条纹投影的不同颜色通道响应，提出了一种基于单色条纹投影的高动态范围物体表面三维测量方法。该方法投影蓝色条纹图到被测物体表面，彩色相机从另一个视角采集彩色条纹图像。从采集的彩色条纹图像中分离蓝绿通道对应的两个条纹图像。从蓝绿通道条纹图像中选择不饱和且调制度最大的一组像素生成蓝绿通道的掩膜图像，利用蓝绿通道的掩膜图像和蓝绿通道条纹图像合成高动态图像。然后应用相位解算方法和系统标定，实现高动态范围物体表面形貌的三维测量。实验验证了该方法的有效性。所提方法一方面减少了投影图像的数量，避免了复杂的计算问题，提高了测量效率；另一方面，不需要额外的硬件设施。     

基于高斯/洛伦兹线型拟合比的谐波检测压强反演研究(特邀)

调谐激光吸收光谱(TLAS)技术具有非接触、抗干扰、高灵敏度等优势，可对气体进行浓度、温度、压强的测量。目前已有的压强检测模型中多以谱线的有限特征点进行提取与计算，存在易受干扰、测量误差较大的问题，因而有必要建立新的抗干扰、稳定性强的压强检测模型。针对此问题，文中根据吸收线宽的气体压力测量方法，提出了低压与高压范围内压强与谱线线型拟合函数的数学模型。结合谱线展宽原理，对不同压强下的二次谐波吸收线进行仿真研究。通过改变Gauss线型函数和Lorentz线型函数的半高宽比例关系模拟压强变化，分析信号拟合度的变化趋势，仿真结果表明，在理想情况以及激光器线宽、白噪声、背景干扰影响下，Gauss/Lorentz线型拟合度之比与压强之间存在三阶拟合关系，拟合度均保持在0.998 0以上，且与传统模型相比在动态噪声和背景干扰下具有更好的稳定性。最后对CO2气体1 580 nm位置的实测信号进行处理，实验结果表明，实际检测谱线Gauss/Lorentz线型拟合度之比与压强之间的三阶拟合度为0.986 3，略低于仿真的拟合度0.998 7，符合仿真分析结果。文中提出的方法可以根据吸收谱线的拟合比曲线反演...