工件特征点三维坐标视觉测量方法综述_祝世平
现代光学三维测量原理
现代光学三维测量原理概述：现代光学三维测量原理是一种利用光学原理进行三维空间测量的方法。
通过测量目标物体上的特征点或表面形状，利用光学仪器和相应的算法，可以获取目标物体的三维坐标信息。
本文将详细介绍现代光学三维测量原理的基本概念、测量方法、仪器设备和应用领域。
一、基本概念1. 光学三维测量：利用光学原理进行三维空间测量的方法。
2. 特征点：目标物体上具有明显边缘或特殊纹理的点，用于测量和定位。
3. 表面形状：目标物体表面的几何形状，包括曲面、平面等。
4. 三维坐标：目标物体在三维空间中的位置坐标，通常用X、Y、Z表示。
二、测量方法1. 三角测量法：利用三角关系计算目标物体的三维坐标。
通过测量目标物体上的特征点在不同视角下的投影位置，利用三角关系计算出目标物体的三维坐标。
2. 相位测量法：利用光波的相位差来测量目标物体的三维形状。
通过测量光波在目标物体表面的相位差，可以得到目标物体表面的高程信息。
3. 结构光测量法：利用结构光投射到目标物体上产生的图案来测量目标物体的三维形状。
通过测量图案在目标物体上的形变，可以得到目标物体的三维形状信息。
三、仪器设备1. 光学测量仪：包括光学投影仪、相机、激光器等。
光学投影仪用于产生特定的光学图案，相机用于捕捉目标物体上的图案，激光器用于产生激光束。
2. 影像处理系统：用于处理相机捕捉到的图像，提取特征点和计算三维坐标。
3. 计算机系统：用于控制测量仪器和处理测量数据，进行三维坐标计算和可视化显示。
四、应用领域1. 工业制造：用于产品质量检测、零件尺寸测量等。
可以实现非接触式、高精度的三维测量，提高生产效率和产品质量。
2. 地质勘探：用于地质构造的测量和分析。
可以获取地表和地下的三维形状信息，帮助研究地质变化和资源勘探。
3. 医学影像：用于医学影像的三维重建和分析。
可以获取人体器官的三维形状和表面特征，帮助医生进行诊断和手术规划。
4. 文化遗产保护：用于文物的三维数字化和保护。
全面详解机器视觉三维成像方法及应用
全面详解机器视觉三维成像方法及应用机器视觉三维成像目前应用最多的光学成像法包括：飞行时间法、激光扫描法、激光投影成像、立体视觉成像等。
飞行时间3D成像飞行时间（TOF）相机每个像素利用光飞行的时间差来获取物体的深度。
目前较成熟的飞行时间面阵相机商业化产品包括Mesa Imaging AG SR-4000， PMD Technologies Cam Cube 3.0，微软Kinect V2等。
TOF成像可用于大视野、远距离、低精度、低成本的3D图像采集，其特点是：检测速度快、视野范围较大、工作距离远、价格便宜，但精度低，易受环境光的干扰。
例如Camcueb3.0可靠的深度精度（<3mm @ 4m)，每个像素对应一个3D数据。
扫描3D成像扫描3D成像方法可分为扫描测距、主动三角法、色散共焦法。
扫描测距利用一条准直光束通过测距扫描整个目标表面实现3D测量，测量精度较高；主动三角法基于三角测量原理，利用准直光束、一条或多条平面光束扫描目标表面完成3D成像，如图2所示。
但测量复杂结构面形时容易产生遮挡，需要通过合理规划末端路径与姿态来解决。
色散共焦法通过分析反射光束的光谱，获得对应光谱光的聚集位置，如图3。
色散共焦法适合测量透明物体、高反与光滑表面的物体。
但缺点是速度慢、效率低；用于机械手臂末端时，可实现高精度3D测量，但不适合机械手臂实时3D引导与定位，因此应用场合有限。
图 2 线结构光扫描三维点云生成示意图图 3 色散共焦扫描三维成像示意图结构光投影3D成像结构光投影三维成像是目前机器3D视觉感知的主要方式。
结构光成像系统是由若干个投影仪和相机组成。
基本工作原理是：投影仪向目标物体投射特定的结构光照明图案，由相机摄取被目标调制后的图像，再通过图像处理和视觉模型求出目标物体的三维信息。
根据结构光投影次数划分，结构光投影三维成像可以分成单次投影3D和多次投影3D方法。
单次投影3D主要采用空间复用编码和频率复用编码形式实现。
测绘技术中如何进行三维视觉测量
测绘技术中如何进行三维视觉测量三维视觉测量作为测绘技术中的一个重要分支，用于获取三维空间中目标物体的几何形状、位置和姿态信息，具有广泛的应用领域。
本文将介绍三维视觉测量的原理、方法和应用，并讨论测绘技术中如何进行三维视觉测量。
一、三维视觉测量的原理三维视觉测量基于计算机视觉和图像处理技术，通过对多幅或多个视角的图像进行分析和处理，获取目标物体的三维信息。
其原理主要包括立体视觉几何、图像匹配和三维重建等。
立体视觉几何是三维视觉测量的基础，通过分析目标物体在多个视角下的图像，确定图像之间的对应关系，从而计算出目标物体的三维坐标。
图像匹配是指在多个视角的图像中找到对应的特征点或区域，将其通过几何变换关系进行匹配，得到目标物体在不同视角下的表面点云。
三维重建是基于图像匹配的结果，通过三维坐标的计算和数据处理技术，生成目标物体的三维模型。
二、三维视觉测量的方法三维视觉测量可以采用多种方法，包括立体匹配、结构光投影、激光扫描和摄像测量等。
立体匹配是最常用的三维视觉测量方法之一，通过对多个视角的图像进行匹配，获取目标物体的三维坐标。
该方法需要相机标定、特征提取和匹配算法等步骤，具有较高的测量精度和稳定性。
结构光投影是一种通过投影特殊图案或光栅来测量物体形状和表面细节的方法。
它利用结构光和相机的关系，通过图像处理和三维重建算法，得到目标物体的三维坐标和形状信息。
该方法适用于表面光滑的物体，具有测量速度快、适用范围广的优点。
激光扫描是一种通过激光束扫描物体表面得到三维坐标的方法。
它利用激光器发射激光束，通过对物体反射的激光进行检测和计算，获取物体表面的三维坐标。
激光扫描具有高精度、全自动化和非接触式等特点，适用于复杂形状的物体测量。
摄像测量是利用相机进行三维测量的一种方法，通过对物体的图像进行处理和分析，获取物体的三维坐标和形状信息。
它可以使用单目或多目相机，根据相机标定和图像处理算法，得到目标物体的三维模型。
摄像测量适用于大范围、复杂形状的物体测量，具有成本低、操作简便的优点。
三维激光扫描测量技术在汽车覆盖件成形质量中的应用
三维激光扫描测量技术在汽车覆盖件成形质量中的应用作者：叶盛来源：《海峡科学》2010年第12期[摘要] 汽车覆盖件在成形时质量受材料性能、成形条件等客观条件影响，通过引入三维激光扫描测量技术，使用便携式三坐标测量仪适时的检测到相关成形数据，利用相关处理软件对数据进行合适的处理，以便对成形的质量进行控制。
以一汽车覆盖件的成形为例，利用法如公司的便携式三坐标测量仪进行检测验证该方法的可行性。
结果表明，利用此技术能够动态地检测汽车覆盖件的成形后的相关质量，并对其成形性进行控制。
[关键词] 三维激光扫描测量技术；汽车覆盖件；成形；动态检测汽车在人类的生活中起着举足轻重的作用。
随着经济的全球化，汽车工业的竞争日益加剧。
各汽车厂家都在加紧新车型的设计与开发。
由于发动机、底盘设计制造技术基本成熟，新车型主要体现在电子设备及车身造型上。
在轿车新品种的研发过程中，轿车车身覆盖件具有形状复杂、结构尺寸大、精度高、表面质量要求严格等特点。
通过三维激光扫描测量技术和设备的使用能很好的减少新车型的开发成本、缩短新车型的开发周期、提高新产品的市场竞争力。
据统计目前在一种新车型开发中有40%的设计师与工程师在从事与车身覆盖件相关的工作。
覆盖件质量的好坏决定了新车型开发的成败。
本文拟以某车型的侧翼覆盖件成形为研究对象，应用三维激光扫描测量技术对其成形后的实际变形情况进行分析，为确定其成形参数作参考。
1 三维激光扫描测量原理三维激光扫描系统通过脉冲测距法采集获得测距观测值S，精密时钟控制编码器同步测量每个激光脉冲的横向扫描角度观测值α和纵向扫描角度观测值θ。
三维测量一般使用仪器内部坐标系统，x轴在横向扫描面内，Y轴在横向扫描面内与x轴垂直，z轴与横向扫描面垂直，由此得到三维激光点Pa(Xa，Ya，Za)坐标的计算公式（1），其三维激光点坐标图如图1所示：图1 三维激光点坐标图2 三维激光扫描测量技术的应用图2所示为一新车型侧翼覆盖件的三维图形。
光学三维测量技术综述精选文档
光学三维测量技术综述精选文档TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-光学三维测量技术综述1．引言客观景物三维信息的获取是计算机辅助设计、三维重建以及三维成像技术中的基础环节，被测物体的三维信息的快速、准确的获得在虚拟现实、逆向工程、生物与医学工程等领域有着广泛的应用[1]。
三维测量方法总的包括两大类，接触式以及非接触式。
如图所示。
图三维测量方法分类接触式的三维测量方法到目前为止已经发展了很长一段时间，这方面的技术理论已经非常完善和成熟，所以，在实际的测量中会有比较高的准确性。
但是尽管如此，依然会有一些缺点[2]：(1) 在测量过程中，接触式测量必须要接触被测物体，这就很容易造成被测物体表面的划伤。
(2) 接触式测量设备在经过长时间的使用之后，测量头有时会出现形变现象，这无疑会对整个测量结果造成影响。
(3) 接触式测量要依靠测量头遍历被测物体上所有的点，可见，其测量效率还是相当低的。
接触式三维测量技术发展已久，应用最广泛的莫过于三坐标测量机。
该方法基于精密机械，并结合了当前一些比较先进技术，如光学、计算机等。
并且该方法现在已经得到了广泛的应用，特别是在一些复杂物体的轮廓、尺寸等信息的精确测量上。
在测量过程中，三坐标测量机的测量头在世界坐标系的三个坐标轴上都可以移动，而且测量头可以到达被测物体上的任意一个位置上，只要测量头能到达该位置，测量机就可以得到该位置的坐标，而且可以达到微米级的测量精度。
但由于三坐标机测量系统成本较高，加之上述的一些缺点，广泛应用还不太现实。
非接触式三维测量技术一般通过利用磁学、光学、声学等学科中的物理量测量物体表面点坐标位置。
核磁共振法、工业计算机断层扫描法、超声波数字化法等非光学的非接触式三维测量方法也都可以测量物体的内部及外部结构的表面信息，且不需要破坏被测物体，但是这种测量方法的精度不高。
而光学三维轮廓测量由于其非接触性、高精度与高分辨率,在CAD /CAE、反求工程、在线检测与质量保证、多媒体技术、医疗诊断、机器视觉等领域得到日益广泛的应用,被公认是最有前途的三维轮廓测量方法[3]。
三维视觉测量技术及应用进展
参考内容
一、引言
随着科技的不断发展，三维激光测量技术作为一种新型的测量技术，已经在 各个领域展现出了其强大的应用潜力。这种技术以其非接触、高精度、快速获取 物体表面三维信息的优势，逐渐成为了三维数据获取的重要手段。本次演示将详 细介绍三维激光
测量技术的原理、特点，以及其在各领域的应用研究。
二、三维激光测量技术的原理与 特点
3、环境监测与保护
在环境监测与保护领域，三维激光测量技术被用于地形测绘、生态保护、气 象观测等方面。例如，通过这种技术，我们可以精确地获取森林的三维数据，为 森林保护提供重要的决策依据。此外，这种技术在气象观测中也发挥了重要作用， 为天气预报和气候变化研究提供了精确的数据支持。
4、医学影像与诊断
来空气质量变化趋势。此外，该技术还可以用于水体污染物的监测和分析， 以及对土壤重金属污染的遥感监测等。
4、机器人领域：在机器人领域，三维视觉测量技术被广泛应用于机器人的 导航、避障和目标识别等方面。例如，通过三维视觉导航系统，机器人可以精确 地获取周围环境的三维信息，自主地进行路径规划和避障操作。此外，该技术还 可以用于目标识别和定位，帮助机器人完成更复杂的任务。
1、三维激光测量技术的原理
三维激光测量技术主要基于激光测距和角度测量原理，通过精确测定激光脉 冲从发射到返回的时间，计算出目标物与测量仪器之间的距离，同时通过测定激 光脉冲发射的角度，获取目标物的空间位置信息。其优点主要包括高精度、非接 触、快速获取等。
2、三维激光测量技术的特点
三维激光测量技术具有高精度、非接触、快速获取等特点。首先，其精度高， 由于激光脉冲的波长很短，因此能够达到很高的测量精度。其次，这种技术是非 接触的，可以避免由于接触测量带来的物体表面损伤。最后，它能够快速获取三 维数据，为实际应用提供及时的数据支持。
三维特征的计算与应用
三维特征的计算与应用三维特征是指在三维空间中描述物体的特征，通常包括形状、纹理、颜色等信息。
计算三维特征是通过对三维模型或点云数据进行分析和处理得到的，而应用三维特征则是在计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实等领域中对物体进行识别、分类、检测等任务的重要手段。
一、三维特征的计算方法1.形状特征计算：形状特征是三维物体的几何属性，常用的计算方法包括体素表示、法向量计算、表面曲率估计等。
其中，体素表示将三维物体的表面划分为小块体素，并统计每个体素的分布和几何属性，以获得物体的形状特征。
法向量计算则是通过计算每个点的法向量，来描述物体的曲面形状。
表面曲率估计是通过计算每个点的曲率，来描述物体的曲面形状。
2.纹理特征计算：纹理特征是三维物体表面的细微纹理变化信息，常用的计算方法包括局部二值模式（LBP）、尺度不变特征变换（SIFT）等。
其中，LBP是一种基于像素灰度差异的纹理特征描述方法，通过统计局部像素灰度的二值模式，来表示纹理特征。
SIFT则是一种基于尺度空间的特征描述方法，通过提取关键点的局部特征，来表示纹理特征。
3.颜色特征计算：颜色特征是三维物体表面的颜色信息，常用的计算方法包括直方图、颜色矩等。
其中，直方图将颜色空间划分为离散的颜色区间，并统计每个区间内的像素数目，以获得颜色特征。
颜色矩则是通过计算像素的均值、方差等统计量，来描述颜色特征。
二、三维特征的应用领域1.三维物体识别：三维物体识别是指根据三维特征对物体进行分类、识别的任务。
通过计算物体的三维特征，并使用机器学习算法进行训练，可以实现对物体的自动识别和分类。
三维物体识别在工业自动化、智能机器人等领域具有广泛的应用前景。
2.三维物体检测：三维物体检测是指根据三维特征对物体进行边界框标定的任务。
通过计算物体的三维特征，并使用目标检测算法进行训练，可以在三维场景中实现对物体的快速定位和检测。
三维物体检测在自动驾驶、安防监控等领域具有广泛的应用前景。
三维视觉测量技术的原理与应用
三维视觉测量技术的原理与应用近年来，随着科技的快速发展和工业制造业的进步，三维视觉测量技术成为了研究和应用的热点。
它可以以非接触的方式精确地测量三维物体的尺寸、形状和表面信息，广泛应用于制造业、机器人技术、医疗影像处理等领域。
本文将介绍三维视觉测量技术的原理和应用。
一、三维视觉测量技术的原理三维视觉测量技术基于计算机视觉和光学原理，通过获取物体的图像信息来测量其三维形状和尺寸。
其原理主要包括图像采集、图像处理和三维重建。
首先是图像采集。
使用特定的摄像机或激光扫描系统对物体进行图像采集。
通过将物体置于特定的光线环境中，使用摄像机或激光扫描系统获取多个不同视角的图像。
这些图像将被用于后续的处理和分析。
其次是图像处理。
通过对采集得到的图像进行处理，可以提取出物体的边缘和特征点等信息。
常用的图像处理算法包括边缘检测、角点检测和特征匹配等。
这些图像处理算法可以提高图像的质量和精度，从而提高测量的准确性。
最后是三维重建。
通过采集到的图像和处理得到的特征信息，利用三角测量原理来计算物体的三维形状和尺寸。
三角测量原理是基于视差的测量方法，通过不同视角下的图像特征来计算物体的深度。
常用的三维重建算法包括立体匹配、视差图像重构和三维点云生成等。
二、三维视觉测量技术的应用三维视觉测量技术在各个领域中有着广泛的应用。
下面将介绍几个典型的应用案例。
首先是制造业。
在制造业中，三维视觉测量技术可以用于产品检测和质量控制。
通过对产品进行三维测量，可以及时发现产品的缺陷和问题，提高产品的质量和可靠性。
例如，在汽车制造中，三维视觉测量技术可以用于车身焊接的检测和测量，确保焊接的精度和质量。
其次是机器人技术。
在机器人技术中，三维视觉测量技术可以用于机器人的感知和定位。
通过对环境中的物体进行三维测量，机器人可以获取物体的位置和姿态信息，从而实现自主定位和操作。
例如，在物流领域中，机器人可以利用三维视觉测量技术对货物进行测量和定位，提高物流效率和准确性。
光学三维测量技术综述
光学三维测量技术综述1．引言客观景物三维信息的获取是计算机辅助设计、三维重建以及三维成像技术中的基础环节，被测物体的三维信息的快速、准确的获得在虚拟现实、逆向工程、生物与医学工程等领域有着广泛的应用[1]。
三维测量方法总的包括两大类，接触式以及非接触式。
如图 1.1 所示。
图1.1 三维测量方法分类接触式的三维测量方法到目前为止已经发展了很长一段时间，这方面的技术理论已经非常完善和成熟，所以，在实际的测量中会有比较高的准确性。
但是尽管如此，依然会有一些缺点[2]：(1) 在测量过程中，接触式测量必须要接触被测物体，这就很容易造成被测物体表面的划伤。
(2) 接触式测量设备在经过长时间的使用之后，测量头有时会出现形变现象，这无疑会对整个测量结果造成影响。
(3) 接触式测量要依靠测量头遍历被测物体上所有的点，可见，其测量效率还是相当低的。
接触式三维测量技术发展已久，应用最广泛的莫过于三坐标测量机。
该方法基于精密机械，并结合了当前一些比较先进技术，如光学、计算机等。
并且该方法现在已经得到了广泛的应用，特别是在一些复杂物体的轮廓、尺寸等信息的精确测量上。
在测量过程中，三坐标测量机的测量头在世界坐标系的三个坐标轴上都可以移动，而且测量头可以到达被测物体上的任意一个位置上，只要测量头能到达该位置，测量机就可以得到该位置的坐标，而且可以达到微米级的测量精度。
但由于三坐标机测量系统成本较高，加之上述的一些缺点，广泛应用还不太现实。
非接触式三维测量技术一般通过利用磁学、光学、声学等学科中的物理量测量物体表面点坐标位置。
核磁共振法、工业计算机断层扫描法、超声波数字化法等非光学的非接触式三维测量方法也都可以测量物体的内部及外部结构的表面信息，且不需要破坏被测物体，但是这种测量方法的精度不高。
而光学三维轮廓测量由于其非接触性、高精度与高分辨率,在CAD /CAE、反求工程、在线检测与质量保证、多媒体技术、医疗诊断、机器视觉等领域得到日益广泛的应用,被公认是最有前途的三维轮廓测量方法[3]。
基于双目视觉的相对物体的姿态测量
基于双目视觉的相对物体的姿态测量摘要：随着计算机视觉以及图像处理技术的发展，视觉测量技术越来越受到人们的关注。
建立物体相对姿态测量系统，使用两个相机在不同角度拍摄同一个物体上的编码标志点，采用张氏标定法对两个相机的空间位置关系进行标定；对摄像机采集到的图像进行去噪、滤波；左右两个相机采集下来的图像进行编码标志点的匹配，得到物体上粘贴的编码标志点的三维坐标，通四元数法计算物体间的相对空间姿态（欧拉角以及平移量）；通过实验表明，该测量系统结构简单，计算量小，测量精度高。
关键词：双目立体视觉摄像机标定编码标志点姿态计算中图分类号：tp391.4 文献标识码：a 文章编号：1007-3973（2013）002-109-031 引言在现代生产生活中，经常需要计算物体之间的相对位置关系，例如两个刚体间的欧拉角以及平移量等。
因为空间物体是不规则的，所以常规的测量方法都很难做到。
随着视觉传感器的发展，人们开始把视觉传感器运用到空间物体姿态的测量，即机器视觉，这种测量方法是非接触的，测量效率高并且精度高。
机器视觉是通过视觉传感器获得一张或多张图像，通过对获得的图像进行分析来达到测量和识别的目的。
目前，机器视觉已经运用到很多领域，如航空、航天器的运动分析，地面机动目标实验碰撞分析，自动化生产过程中的装配与检测等。
本文建立了一种双目立体测量系统，利用工业相机实时获取物体的图像，通过对相机精确的标定以及精准的图像分析来计算出编码标志点的三维坐标值，从而计算出物体之间的相对姿态。
2 双目视觉测量架构双目立体测量系统如图1，使用两个摄像机对同一块区域进行拍摄。
（1）利用张氏标定法对两个摄像机标定，计算出两个相机之间的相对位置关系，固定测量坐标系下的坐标原点（本系统的坐标原点在左相机上）。
（2）对图像进行分析，计算编码标志在图像坐标系下的坐标值以及编码标志点的编码值，利用编码值将左右图像匹配计算出编码标志点的三维坐标值。
（3）通过四元数法计算出每组三维坐标值之间的旋转矩阵以及平移量，从而计算出两个物体之间的相对旋转角以及平移量。
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文章编号 1004-924X (2000)02-0192-06工件特征点三维坐标视觉测量方法综述祝世平1,强锡富2(1.北京航空航天大学第五研究室北京 100083;2.哈尔滨工业大学计算机科学与电气工程学院自动化测试与控制系,黑龙江哈尔滨 150001)摘要:针对工件上特征点的三维坐标视觉测量方法进行了综述,其中包括结构光方法、激光自动聚焦法、双目视觉方法、三目视觉方法、单目视觉方法等。
对每种方法的特点及其测量精度进行了详细的分析,并介绍了目前的发展及应用现状。
关 键 词:特征点;三维坐标测量;计算机视觉中图分类号:T B92 文献标识码:A1 引 言 基于计算机视觉方法的检测系统,是指利用CCD 摄像机作为图像传感器,综合运用图像处理、精密测量等技术进行非接触二维或者三维坐标测量的检测系统。
计算机视觉检测方法具有精度高、效率高、自动化程度高、造价较低等优点。
用于三维场景信息获取的计算机视觉方法,按照其测量过程中所采用照明方式的不同主要可以分为以下两大类:1.主动式方法:是指向被测物体发射可控制的光束,然后拍摄光束在物体表面上所形成的图像,通过几何关系计算出被测物体距离的方法。
主要可以分为结构光方法和激光自动聚焦法两类。
根据投影光束形态的不同,结构光方法又可以分为光点式结构光方法、光条式结构光方法、光面式结构光方法等;2.被动式方法:是指不向被测物体发射可控制的光束,而根据直接拍摄的物体的图像进行距离测量的方法。
主要可以分为双目视觉、三目视觉、单目视觉等方法。
另外,在计算机视觉中用来求取距离的参数还很多,例如纹理、遮挡、光流、阴影等。
利用纹理的方法只能获得物体表面上的点与摄像机光学中心之间的相对距离,而且要求物体表面有一定的纹理;利用遮挡的方法所获得的物体表面上的点与摄像机光学中心之间的距离信息只是“在…前面”、“在…后面”、“与…等距”等一些定性的描述;目前利用光流和阴影的研究还很不成熟,用于测量则误差较大。
所以在实际的视觉检测中较少采用基于纹理、遮挡、光流以及阴影的四种方法,因而下面的讨论就着重于在视觉检测系统中应用较多的主动式与被动式两种方法。
2 结构光方法 对于没有制作特征点的工件表面,可以用结构光方法形成特征点。
特别是对于平坦的、无明显灰度、纹理和形状变化的表面区域,用结构光可形成明显的光条纹,便于作图像分析和处理,这一点对于较平坦表面工件的测量是相适应的。
结构光方法还具有计算简单、测量精度较高的优点,因而在实际视觉测量系统中被广泛使用。
结构光方法中由激光投射器和CCD 摄像机共同作为结构光图像传感器,其测量过程主要包括两个步骤: 收稿日期:1999-09-20;修订日期:1999-11-01第8卷 第2期 光学 精密工程Vol .8,No .22000年4月O P T ICS AN D PRECISIO N EN GIN EERIN GApr.,2000 第一步:由激光投射器根据测量需要投射可控制的光点、光条或光面结构光到物体表面形成特征点,并由CCD摄像机拍摄图像;第二步:按物体表面投射光图案的几何形态特征解释投影模式,利用三角法测量原理可求得特征点与CCD摄像机镜头主点之间的距离,即特征点的深度信息。
在标定出激光投射器和CCD摄像机在世界坐标系中的空间方向、位置参数后,即可求得特征点在世界坐标系中的三维坐标、下面分别对几种方法进行具体的分析。
2.1 光点式结构光方法在光点式结构光方法(激光三角法)中,激光器发出的光束投射到被测物体表面上产生一个光点,光点的部分反射光通过摄像机镜头成像在位置敏感器件(PSD)或电荷耦合器件(CCD)的像面上。
如果被测物体沿着激光束方向发生位移,则PSD或CCD像面上的像点位置也会随之移动,根据像点的移动距离和经过标定后的激光器与PSD器件或CCD器件之间的相互方向、位置参数,即可求出被测物面的移动距离。
作为一种独具特色的非接触式测量方法,它满足在线检测中快速、实时的要求。
实用中采用较多的是激光单光点式单三角法测头[1],例如在机器人手眼激光测距传感器中的应用[2]。
为了增大测量范围又不依赖于坐标测量机,可以采用测量头固定而用光线扫描的双三角法装置进行三维曲面轮廓测量。
两个CCD摄像机分别与激光束构成一个单三角测量装置,整体则构成对称的双三角测量装置。
同时激光束通过扩束聚焦系统成为发散角较小的光束入射到多面体转镜上,利用转镜的旋转实现激光束在被测物面垂直与水平两个方向上的扫描,这样即可完成对整个三维轮廓表面的测量。
其测量范围与摄像机镜头的焦距、被测物面对激光的漫反射程度等有关。
根据该测量原理所研制的复杂曲面轮廓激光测量系统,在1700mm×1200mm×200m m测量范围内测量精度优于1m m,提高CCD摄像机的定位精度或缩小激光束的直径可以进一步提高测量精度[3]。
Ka zuhiro Yo shida研制的功率为1mW、可以在室外对自然景物进行测量的激光测距系统,在5m范围内相对测量误差为2%。
该系统由多个(偶数)摄像机和单激光束投射器所组成,以减小匹配错误的可能性。
并通过延迟和微分的双信号提取方法,以及脉冲相位微分法从很强的自然光照明背景下提取反射回来的微弱激光信号[4]。
G.C.Bako s等应用轮廓扫描法来克服测量中的“盲区”问题,并建立了一个长距离、非接触、高精度结构光扫描测量系统,在距被测物体约500m m处测量精度为±0.1mm[5]。
Shinichi Tamura等采用两个电流计和迭代搜索法对三维激光扫描系统进行标定,并建立了相应的误差模型。
另外该系统采用沿X和Y两方向转动的平面反射镜反射激光光束使之投射到被测物体上,以此获得足够强的激光信号,使得即使在日光直射下也可以进行测量,在1m范围内其相对测量误差小于2%[6]。
2.2 光条式结构光方法该方法也是基于三角测量原理,但是采用线光源代替点光源,这样可以减少对物体表面的扫描时间,而且通过简单的运算就能够进行图像匹配。
文献[7]中利用双目视觉测量原理,采用双光源光切法使整个被测物体均处于结构光场中,从而减少测量“盲区”。
另外采用步进电机带动旋转平台,实现对第三维的扫描,可以获取被测物体的全轮廓信息,对实际物体的测量结果表明其相对误差平均值为±0.2%[7]。
美国Perceptro n公司的 D.Greer和R. Dew ar指出了利用“金标定靶”与“银标定靶”进行标定的困难,并给出了结构光截面传感器的一种新的标定方法。
采用四根半透明的弹性纤维细丝紧固在金属框架上形成四条空间分布呈L型的平行线,其与光截面相交时形成四个目标光点。
测量出目标光点在摄像机坐标系中的三维坐标,然后用电子经纬仪测量目标光点在经纬仪坐标系(相当于世界坐标系)中的三维坐标,这样即可求出由摄像机坐标系到世界坐标系的转换矩阵,该方法简单实用,提高了标定精度[8-9]。
Tsugito Maruyama等将多光条方法和单光条方法结合起来,减小了多光条方法的匹配难度。
该方法用于电子元件生产线上机器人的手眼在线插拔系统,在100m m×100mm范围内,测量精度优于0.2mm,在500mm深度范围内,测量精度优于1mm,测量20个位置所用时间为 1.2秒[10]。
K.Araki等采用位置敏感器件PSD作为图像传感器,用转镜实现光条在被测物体上的扫描,在60cm距离处相对测量误差为±0.3%,每幅图像获取与处理的时间为1/32秒[11]。
光条式结构光方法的一种变化形式是采用衍射光栅进行测距[12]。
1932期 祝世平等:工件特征点三维坐标视觉测量方法综述 2.3 光面式结构光方法由于光点式结构光方法或光条式结构光方法都需要进行连续扫描才能完成对整个表面的测量,所以降低了测量效率。
而如果将编码结构光(光栅式、网格式等)投射到被测物体表面上则无须进行连续扫描测量。
根据标定出的摄像机和光投射器的内部几何参数以及外部方向、位置参数和结构光的编码方式,利用三角法即可测量出被测物体表面各点的三维坐标[13-14]。
S.R.Yee采用具有容错机能的平面结构光编码方式对头像模型进行测量,平均测量误差为0.488m m,标准差为0.423mm[15]。
P.K. Com mean和 A.Godhwanl采用圆环编码光和多视觉传感器方法对头像模型进行360°圆周测量,避免了由于机械扫描过程而降低测量效率和引入测量误差的问题,提高了数据采集与处理的速度(数据采集时间少于1s,数据处理时间少于2min),同时给出了多视觉传感器测量系统的详细结构设计方案以及摄像机和光投射器的标定方法。
该系统在330mm范围内测量误差小于0. 25mm[16-17]。
Z.Chen等应用相互垂直网格的编码结构光测量半径35mm、高度125m m的圆柱体,半径平均相对测量误差为 4.16%,高度平均相对测量误差为3.5%[18]。
Mino ru Ito等提出了投射空间TCP(A Three-Lev el Checkerboard Pattern)模式编码光面的测量方法,同时给出了摄像机和光投射器的快速、准确的标定方法。
在距离摄像机0.8m处,相对测量误差为0.2%,整个测量与标定工作所用时间为40秒[19]。
文献[20]中用于Audi-100轿车白车身检测的在线视觉检测系统,采用光条结构光法和网格结构光法分别构成轮廓传感器和表面传感器完成对车身侧围的测量,取得了令人满意的结果。
2.4 采色结构光法K.L.Bo yer等提出了基于彩色编码的光条结构光方法,由于采用彩色结构光编码,简化了编码光的识别与匹配过程,提高了测量效率和精度[21]。
3 激光自动聚焦法 T.Akuta等研制了新的采用自动调焦控制原理的三维形状测量系统,该系统由激光光点投射器、快速响应的Z轴伺服控制工作台以及安装在其上的高灵敏度位置敏感器件(PSD)聚焦探测装置所组成。
测量时用PSD聚焦探测装置拍摄光点图像并使之相对于光点始终处于聚焦位置,即保持PSD聚焦探测装置到光点的距离为常量,并通过Z轴伺服控制工作台的位移量反映到被测物体表面的高度变化。
在与量块的比对测量中,该系统在50mm高度范围内测量精度为±4μm,标准偏差(σ)为2μm,测量20,000个点所需时间为20min[22]文献[23]中基于激光自动聚焦测量原理,提出了用激光自动聚焦测头代替坐标测量机的接触式测头,以实现快速、精密、非接触三维形状连续扫描的测量系统以及变扫描速度控制算法。
测量系统中激光测头安装在Z轴上,采用模拟位置敏感(相敏检测)线路作为Z轴伺服机构的误差传感器。
CNC控制系统每20毫秒检测一次激光测头的焦距变化,并根据这一变化量控制Z轴运动(自动聚焦)使相敏检测器输出为零,即始终保持测头与被测物体表面光斑的距离(焦距)不变。