1 四川大学电子信息学院, 四川 成都 610064
2 浙江师范大学信息光学研究所, 浙江 金华 321004
针对动态孤立场景三维形貌测量难题,提出了时域傅里叶条纹分析方法,充分利用被测动态场景对多周期相移投影条纹在时间域上的调制,对携带被测面形变化信息的系列变形条纹沿时间轴作傅里叶条纹分析,提取相位进行对应的三维重建,有效保留了复杂场景的空间高频信息。为了保证相位信息准确可靠,设计了三频条纹复合的圆盘光栅,经电机带动进行旋转投影,在被测场景表面产生多周期相移条纹。该方法不在空域进行滤波操作,三频条纹解算出对应相位信息后进行时间相位展开,适用于孤立物体的测量。拍摄记录的每一帧条纹图像均能对应重建一个三维结果,适用于动态场景测量。搭建系统完成了验证实验,结果证实了本研究提出方法和系统的可行性。
测量 动态三维面形测量 傅里叶条纹分析 三频复合光栅 条纹投影 光学学报
2021, 41(23): 2312005
浙江师范大学信息光学研究所， 浙江 金华 321004
在时空二值编码结构光三维成像系统中，一个投影仪像素通常与摄像机图像坐标系的多个像素对应。为提高系统的测量精度及数据密度，提出了一种适用于时空二值编码结构光三维成像系统的摄像机与投影仪图像亚像素匹配方法。根据测量系统的二维传递函数的低通滤波特性和时空二值编码方案，对摄像机采集的图像采用时间正弦拟合的方法求解每个像素处的相位。由于该相位与投影仪图像坐标成正比关系，所以可以实现摄像机与投影仪图像的亚像素匹配。实验结果表明该方法可将系统的测量精度提高1个数量级。在相同实验条件下的测量精度与相位测量轮廓术的相当。
机器视觉 三维测量 时空二值编码 亚像素匹配 中国激光
2011, 38(10): 1008006
1 浙江师范大学信息光学研究所, 浙江 金华 321004
2 中科院成都信息技术有限公司, 四川 成都 610041
提出了一种利用RBF神经网络来确定摄像机和投影器坐标映射关系的方法。首先在投影器坐标系中将数据分为若干个16×16的子区域,然后以(l,m,lm,l2,m2)为输入层的5个神经元(其中l、m为投影器像素坐标),以摄像机像素坐标i为输出层的神经元,建立RBF神经网络。利用RBF神经网络求解在投影器坐标系中摄像机像素坐标的分布模型,最后得到投影器像素点对应的摄像机像素坐标值。计算机模拟和实验结果表明,与已有的算法相比,该方法能更有效地提高反向条纹投影的求解精度。为反向条纹的求解提供了新方法。
径向基函数神经网络 反向条纹 二次三项式插值 工业质量控制 RBF neural network inverse fringe cubic interpolation industry quality control
1 浙江师范大学 信息光学研究所, 金华 321004
2 天津职业大学， 天津 300402
3 军事交通学院 汽车工程系, 天津 300161
为了标定相位测量轮廓术系统中相位-高度映射关系，引入了虚拟标准平面。基于投影是摄像的逆过程这一事实，从摄像机模型出发，使用统一的数学模型和平面靶标来标定出摄像机和投影仪的内部、外部参量。再由双目视觉中的立体标定方法得出测量系统的几何结构。最后根据标定得到的参量，在测量体积内设置参考平面并计算得出参考平面及不同高度上平行于参考平面的各标准平面上的相位分布。利用最小二乘法求解相位-高度映射方程系数。实验测量的标准差达到0.046mm。对间距为1.00mm的台阶模型进行测量，实际测得间距为0.99mm。结果表明，该方法可行，简化了相位测量轮廓术系统标定过程。
信息光学 相位测量轮廓术 虚拟标准平面 系统标定 结构光照明 相位-高度映射 information optics phase measuring profilometry virtual plane system calibration structured illumination phase-height mapping
浙江师范大学信息光学研究所， 浙江 金华 321004
基于相位测量轮廓术和摄像机模型，提出一种结构照明三维成像系统的高精度计算机仿真算法。对于给定的物体三维模型，首先根据系统结构，采用z缓冲技术消除遮挡和阴影部分，得到与摄像机像素点对应的物体表面采样点三维坐标，再使用统一的数学模型和方法处理投影过程。根据摄像机及投影仪的内、外参数，最终得到了摄像机像素点、物体表面采样点和投影仪像素坐标三者之间的对应关系,从而实现了结构照明三维成像系统仿真。为实际系统的结构设计、调整和参数校正提供了参考。
光学三维传感 计算机仿真 结构照明 相位测量轮廓术 optical 3D sensor computer simulation structured illumination phase measuring profilometry
