[发明专利]使用全光相机和结构化照明确定表面的三维轮廓的系统和方法

说明书

本发明涉及确定表面的三维轮廓的领域。本发明涉及使用全光相机和结构化照明系统来确定这种三维轮廓的系统和方法。根据本发明，该方法(30)包括以下步骤：#获取(31)全光图像的序列，每个全光图像由一组像素形成，并且包括表面的从不同视角观察的多个子图像，该组像素各自与成像的表面元件的光强度相关联，#将结构化图像的序列投影(32)到表面上，结构化图像的序列与全光图像的序列同步，使得每个成像的表面元件被光强度的系列照射，该光强度的系列与照射其他成像的表面元件的光强度的系列不同，#对于全光图像的每个像素构建(33)强度矢量，强度矢量表示成像的表面元件的光强度的系列，以及#根据像素的强度矢量的相似性来将子图像的每个像素与另一个子图像的像素匹配(34)。

技术领域

本发明涉及确定表面的三维轮廓的领域。本发明涉及一种用于确定这种轮廓的系统，该系统包括：照明系统，照明系统被配置成将结构化照射投影到该表面上；全光相机，全光相机被配置成获取该表面的全光图像；以及处理单元，处理单元被配置成从由全光相机获取的图像来重构深度信息。本发明还涉及用于确定表面的三维轮廓的方法的领域。

特别地，本发明应用于在工业环境中控制和检查部件的表面，但也可以应用于涉及确定物体的一个或多个表面的三维轮廓的其他领域，例如视频监视或驾驶员辅助系统。

背景技术

机械部件的质量控制是制造业中的常见问题。特别地，这种类型的控制可以使用超声波传感器、探头或通过图像处理来执行。特别地，该控制的目的可以是为了检查机械部件的表面是否以预定的公差裕度再现了期望的轮廓。为此，基于图像处理的控制通常包括获取一对立体图像，通过搜索图像中的形状相似性来匹配立体图像的像素，以及通过基于图像中像素的相应位置的三角测量来确定深度信息。

代替立体图像获取系统，也可以使用全光相机，全光相机从不同的视角生成多个图像。全光相机在测量性能与系统紧凑性之间提供了有趣的折中。然而，深度信息的确定仍然依赖于在两个或更多个图像之间通过搜索形状相似性来进行像素匹配。然而，搜索形状相似性的过程需要大量的计算资源，并且对于具有很少特征(例如形状、颜色或纹理的变化)或没有特征的表面，该过程可能特别复杂甚至不可能。便于图像匹配的一种解决方案是在待检查的物体上添加物理标记。然而，该解决方案是繁琐的，因为该解决方案涉及这些物理标记的布置和可能的移除。而且，该解决方案不总是适用的，并且取决于待检查的物体。

便于图像匹配的另一种解决方案是将图像获取与特定照明相关联。因此，该测量方法被称为“主动测量方法”。该测量方法包括将已知的结构化照明投影到物体上，并且搜索与该结构化照明相关的空间相似性或相位相似性。特别地，可以使用激光干涉法或视频投影仪来投影条纹，或者可以生成具有规则的或伪随机的空间分布的一组图案。然而，这些技术仍然涉及空间相似性搜索过程，空间相似性搜索过程在计算资源方面是昂贵的。此外，全光相机具有大量的子孔，因此照射的图案必须具有低冗余度，以不导致像素匹配模糊。实际上，主动测量方法很难与全光相机一起使用。

鉴于上述，本发明旨在提供一种使用简单且鲁棒的全光相机来确定表面的三维轮廓的方法。本发明还旨在提供一种用于确定表面的三维轮廓的系统，该系统的设计成本、制造成本以及维护成本与工业规模上的使用相匹配。

发明内容

为此，本发明基于：将变化的结构化图像投影到其轮廓待确定的表面上，获取表面的全光图像的序列，以及搜索构成全光图像的不同子图像的像素之间的时间相似性。

更具体地，本发明涉及用于确定表面的三维轮廓的系统，该系统包括：

-全光相机，全光相机被配置成获取表面的全光图像的序列，每个全光图像由一组像素形成，并且包括表面的从不同视角观察的多个子图像，该组像素各自与成像的表面元件的光强度相关联，

-照明系统，照明系统被配置成将结构化图像的序列投影到表面上，结构化图像的序列与全光图像的序列同步，使得每个成像的表面元件被光强度的系列照射，该光强度的系列与照射其他成像的表面元件的光强度的系列不同，以及