[发明专利]一种用于高反光材质复杂物体成像的图像序列采集系统及其三维形貌重建方法有效
申请号: | 202110499446.3 | 申请日: | 2021-05-06 |
公开(公告)号: | CN113188474B | 公开(公告)日: | 2022-09-23 |
发明(设计)人: | 闫涛;陈路 | 申请(专利权)人: | 山西大学 |
主分类号: | G01B11/24 | 分类号: | G01B11/24;G06T17/00;G06T5/00 |
代理公司: | 山西五维专利事务所(有限公司) 14105 | 代理人: | 茹牡花 |
地址: | 030006 山*** | 国省代码: | 山西;14 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 反光 材质 复杂 物体 成像 图像 序列 采集 系统 及其 三维 形貌 重建 方法 | ||
本发明属于三维形貌重建技术领域,具体涉及一种用于高反光材质复杂物体成像的图像序列采集系统及其三维形貌重建方法。技术方案包括线性电动滑台、相机、照明装置、物镜、锁紧器和系统支架;照明装置包括LED光源、半反射透镜和封装照明装置的外壳;三维形貌重建方法包括以下步骤:高反光材质复杂物体不同景深图像序列采集,图像序列对比度拉伸与聚焦水平测量,初始三维形貌重建与重建结果频域滤波。本发明构建的图像序列采集系统可对高反光材质复杂物体进行精确成像,提出的聚焦水平测量算子可准确判断图像序列聚焦程度,有效提升三维形貌重建的精度。
技术领域
本发明属于三维形貌重建技术领域,具体涉及一种用于高反光材质复杂物体成像的图像序列采集系统及其三维形貌重建方法。
背景技术
高反光材质复杂物体的三维形貌重建在印刷制版领域的质量检测与控制、机械加工零件扫描与设计、金属制品表面划伤检测等领域具有广阔应用前景。现阶段针对高反光材质复杂物体的三维形貌重建主要可以分为激光扫描共聚焦三维测量、结构光三维测量与基于图像的三维测量三类,其中激光扫描共聚焦三维测量技术采用激光点对待测物体不同深度层次进行连续点探测,处于待测物体中焦平面位置的点可以返回探测针孔成像,而处于焦平面外的点则无法进入探测针孔成像,该技术采用的激光点扫描成像的模式使其对待测物体具有较好的普适性,因此也可用于高反光材质复杂物体的三维形貌重建,但如果高反光材质待测物体本身具有陡峭坡面的形貌,则在这部分区域的重建结果中会出现大面积的噪声点;基于结构光的三维测量技术通过投影仪向待测物体投射特殊模式的图案,利用相机采集带有待测物体相位信息的图像集合,最后通过解相位和三角变换关系等步骤得到待测物体的三维结构,由于该技术可以不断调整投影仪与相机的角度,因此在对高反光材质复杂物体的三维重建过程中可以克服某些高反光噪声点对重建结果造成的影响,但在调整角度的过程中系统的重定位过程会大幅降低重建效率,除此之外,单一角度采集图像中的特征点可能在其他角度的图像中以高反光点的形式呈现,这可能导致配准过程出现匹配失败的问题;基于图像的三维测量通过从单一视角对待测物体不同景深的位置进行成像,通过探寻图像序列中的聚焦信息获取待测物体的三维形貌重建结果,鉴于该方法使用的是光学测量的手段,由于高反光复杂物体的反光特性,导致这类方法无法采集得到纹理细节丰富的图像,进而影响三维形貌重建的精度。
通过了解研究现状,我们认为该领域方法存在以下不足:激光扫描共聚焦三维测量无法实现高反光物体在陡峭坡面形貌区域的精确重建;结构光三维测量在重建过程中需要复杂的重定位和易于错配的图像配准操作;基于图像的三维测量无法对高反光复杂物体的表面纹理细节进行准确成像,因此,如何提出一种针对高反光材质复杂物体成像的图像序列采集系统以及三维形貌重建方法是高反光材质物体质量检测领域面临的一个重要难题。
综上可知,我们认为在图像采集系统中加入特殊的照明装置是解决高反光材质复杂物体成像的关键,本申请针对高反光材质复杂物体研发一种全新的图像序列采集系统,通过该系统采集的图像序列并结合提出的三维形貌重建方法可实现高反光材质复杂物体的三维形貌重建。
发明内容
为克服上述技术中存在的问题,本发明的目的是提供一种用于高反光材质复杂物体成像的图像序列采集系统及其三维形貌重建方法。
本发明通过以下技术方案实现:
一种用于高反光材质复杂物体成像的图像序列采集系统,包括线性电动滑台、相机、照明装置、物镜、锁紧器和支撑图像序列采集系统的支架;
所述锁紧器的左侧与的支架旋转锁紧,所述线性电动滑台的左侧与锁紧器的右侧通过螺丝固定,所述相机的左侧与线性电动滑台的右侧通过螺丝固定,用于带动相机上下移动,所述相机的下方与照明装置旋转锁紧,所述照明装置的下方与物镜旋转锁紧,所述支架的水平基座区域用于放置高反光材质的待测物体;
所述线性电动滑台通过电线与计算机连接,用于驱动线性电动滑台上下移动,所述相机通过电线与计算机连接,用于相机供电和发送采集信号。
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