[发明专利]三维传感器系统及三维数据获取方法

说明书

技术领域

本发明涉及三维扫描领域，特别涉及一种三维传感器系统及三维数据获取方法。

背景技术

光学三维扫描技术目前正逐步被用在各种工业、考古、医疗、教学等领域，而其中的三角测量法由于适用面广、准确度高、性价比高而被广泛使用。利用三角测量法原理的产品有激光测距传感器、三维轮廓传感器、三坐标仪激光测头、手持激光三维扫描仪、手持投影式三维扫描仪、固定投影式三维扫描仪等。

用激光或者图案投影器投射出单条线状图案是一种常见的三角测量法实现形式，其实现原理相对简单，在图案投影器发射的光面与摄像头的位置已知的前提下，摄像头感光元件捕捉到图像上的投影线状图案，将所述投影线状图案上的点与摄像头的光心连线，所述连线与图案投影器所投射的光面的交点即为所求的被扫描物体表面三维点。三角测量法扫描精度较高、扫描速度快、硬件不复杂、性价比较高，因而被广泛应用于近距离非接触式扫描的场合。但一般使用三角测量法的扫描仪或三维传感器只投射一条线状图案，如果同时投射出多条线状图案会导致图像的误匹配，从而无法得到有效的三维数据。因而传统的采用三角测量法的扫描仪或三维传感器的出点速度会受到很大的限制，无法适应一些对扫描速度要求较高的场合。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种采用多条线状图案投射方式，出点效率更高，扫描速度更快的三维传感器系统。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种三维传感器系统，包括至少一图案投影器、至少两摄像头、一二维图像特征提取器、一三维点云生成器、一三维点云校验器；

所述图案投影器，用于同时投射出至少两条线状图案；

所述至少两摄像头，用于同步捕捉被扫描物体的二维图像；

所述二维图像特征提取器，用于提取所述二维图像上被扫描物体表面所述至少两条线状图案的二维线条集合；

所述三维点云生成器，用于将所述二维线条集合生成备选三维点集合；

所述三维点云校验器，用于从所述备选三维点集合中筛选出正确匹配物体表面的投影轮廓线的真实三维点集合。

作为本发明的进一步改进，所述二维图像特征提取器，用于提取所述二维图像上被扫描物体表面所述至少两条线状图案的二维线条集合，具体包括：所述二维图像特征提取器根据所述二维图像所对应摄像头的内参对所述二维图像进行畸变矫正，并根据像素灰度差异提取矫正图像中线条轮廓的连通区域，再根据所述连通区域内的灰度重心计算获得亚像素级的高光中心二维线条集合。

作为本发明的进一步改进，所述三维点云生成器，用于将所述二维线条集合生成备选三维点集合，具体包括：所述三维点云生成器从至少两幅同步二维图像的二维线条集合中分别提取二维点数据，利用所述摄像头之间的空间位置关系，根据三角法原理和极线约束原理计算得出所述备选三维点集合；

所述三维点云校验器，用于从所述备选三维点集合中筛选出正确匹配物体表面的投影轮廓线的真实三维点集合，具体包括：所述三维点云校验器根据所述备选三维点集合中的点是否处于所述图案投影器所投射的某个三维光面来判断该点是否属于真实的三维点集合，并进行筛选得到真实的三维点集合。

作为本发明的进一步改进，所述三维点云校验器根据所述备选三维点集合中的点是否处于所述图案投影器所投射的某个三维光面来判断该点是否属于真实的三维点集合，并进行筛选得到真实的三维点集合，具体包括：所述备选三维点集合包括若干子集合，所述三维点云校验器以所述子集合到所述三维光面的距离作为依据，筛选出距离最小的子集合即为真实的三维点集合。

作为本发明的进一步改进，所述摄像头数量为至少三个；

所述三维点云生成器，用于将所述二维线条集合生成备选三维点集合，具体包括：所述三维点云生成器从两幅同步二维图像的二维线条集合中分别提取二维点数据，利用所述两幅同步二维图像对应的两个摄像头的空间位置关系，并根据三角法原理和极线约束原理计算得出所述备选三维点集合；

所述三维点云校验器，用于从所述备选三维点集合中筛选出正确匹配物体表面的投影轮廓线的真实三维点集合，具体包括：所述三维点云校验器利用第三个或者更多的摄像头所拍摄的二维图像对所述备选三维点集合进行数据校验，并进行筛选得到真实的三维点集合。