[发明专利]一种基于最小二乘法的高光物体表面相位快速恢复方法有效
申请号: | 201410129051.4 | 申请日: | 2014-03-31 |
公开(公告)号: | CN103925889A | 公开(公告)日: | 2014-07-16 |
发明(设计)人: | 聂寇准;常智勇;卢津;孙博洋;江奔 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学 |
主分类号: | G01B11/25 | 分类号: | G01B11/25 |
代理公司: | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人: | 陈星 |
地址: | 710072 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 最小二乘法 物体 表面 相位 快速 恢复 方法 | ||
技术领域
本发明属于光学三维测量相关领域,涉及到结构光三维测量中金属等高光物体表面相位快速获取方法,该方法能够快速恢复高光物体表面高精度相位值,具体为一种基于最小二乘法的高光物体表面相位快速恢复方法。
背景技术
投影栅相位法是一种基于结构光的非接触式全场三维测量技术,广泛应用于工业产品表面三维形貌测量、逆向工程和质量检测等领域;主要通过投射正弦结构光给物体表面附加相位信息,再由获取到的相位信息映射物体表面的高度信息,测量步骤包括数字光栅投影、条纹图像获取、相位恢复及展开、物体深度信息获取和三维复原等。
使用投影栅相位法计算相位值要求物体表面亮而不反光,然而对于高光零件,物体表面反射率高,高光强反射表面的反射光亮度范围与相机的动态范围不一致,并且相机量化等级一般为256灰度等级(8bits),导致相机采集到的条纹图像出现饱和(参见图2),产生信息失真,直接把饱和亮度值代入相位求解公式,将出现较大的波动误差(参见图3),相位图出现很多杂点,而且饱和越严重误差越大,甚至出现错误的相位值,严重影响测量精度。
针对这一光学非接触测量的研究热点和难点问题,国内外学者提出了不同的解决方案。这些的方法一定程度上减轻了高光物体表面的相位误差,但是也存在很多缺点。如根据物体表面在不同角度下反光区域不尽相同的特点,避开高光或强反光区域,进行多角度局部测量,再整体拼接成完整被测表面;也有学者耗费大量时间找到高光及二次反光区域,通过掩膜图像把反光区域掩盖起来,多区域分别测量,最后进行点云拼接。上述两种方法存在复杂的拼接问题,而且在整体拼接过程中会引入误差,影响测量精度。由于高光表面无法完整测量,也有学者采用了多次曝光和图像融合技术结合的方法,从每次曝光中选择高质量像素解相,将每次曝光选择的结果拼合成一张完整的相位图,测量过程中用到的曝光时间越多测量结果越好。例如北京航空航天大学申请的专利“一种用于强反射表面三维形貌测量的立体视觉检测方法,申请号:200910236214.8”使用了这种方法,但是多次曝光拍摄需要耗费大量时间,无法满足实时性要求,而且每次曝光时间不同,对应的量化误差也不同,另外光圈太小会导致图像的有效量化等级降低,最后的相位图是由不同量化误差等级的结果融合而成,测量精度会受到影响。另外,也有人提出采用向具有强反光表面喷涂某种粉末使被测物体呈现漫反射特性,以利于光学三维测量,但是粉末不均匀增加了测量误差,在工业检测和自动化控制加工中,这种方法的实现也很困难,很多物体,如服装业、艺术雕塑、文物等在三维形貌恢复时不允许对其表面进行处理。
发明内容
要解决的技术问题
针对上述问题本发明提出一种基于最小二乘法的高光物体表面相位快速恢复方法,快速准确地获取高光物体表面高精度相位信息。
技术方案
为解决现有技术存在的问题,本发明提出了一种基于最小二乘法的高光物体表面相位快速恢复方法。该方法依照高光物体表面饱和特性,剔除N张光栅图片中的无效像素点和无效灰度值,确定要参与相位计算的有效像素点及有效灰度值,根据N张光栅图片中有效灰度值建立的线性方程组,使用最小二乘法求解线性方程组最优解,根据最优解求出高精度相位值,从而恢复高光物体表面高精度的相位值。该方法精度高、鲁棒性强,随机误差抑制性好,步骤简单,省时快捷,能够快速的恢复高光物体表面的相位信息。
本发明的技术解决方案为:
所述一种基于最小二乘法的高光物体表面相位快速恢复方法,其特征在于:采用以下步骤:
步骤1:基于投影栅相位法投射N张正弦光栅到被测物体表面,进而采集得到N张光栅图片,采用以下步骤确定光栅图片中要参与相位计算的有效像素点:
步骤1.1:对于像素坐标为(x,y)的像素点,依据其在N张光栅图片中的灰度值,统计该像素点处于区间[0,255)内的灰度值对应的光栅图片的张数m,若m满足3≤m≤N,则该像素点为初步有效像素点;
步骤1.2:针对初步有效像素点在步骤1.1所述m张光栅图片中的灰度值,若共计m-1个相邻灰度值的相移量只等于δ或δ-2π,则该初步有效像素点为有效像素点;其中δ=2π/N;
步骤1.3:重复步骤1.1至步骤1.3,对所有像素点进行判断,得到光栅图片中要参与相位计算的有效像素点;
步骤2:对于像素坐标为(x,y)的有效像素点,用有效像素点的m个有效灰度值建立求解相位值的线性方程组:将该有效像素点的m个有效灰度值代入以下方程
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