一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统
机器视觉——基于数字光栅投影的结构光三维测量技术（综述）
机器视觉——基于数字光栅投影的结构光三维测量技术（综述）概述本文是在读了论文《基于数字光栅投影的结构光三维测量技术与系统研究》[1]之后做的学习总结，方便自己学习，同时与博友共享，共同提高！三维重建三维重建（3D Reconstruction）是指利用二维投影恢复物体三维信息的数学过程和计算机技术，包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
三维重建过程：图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配和三维重建。
光学三维测量光学三维测量主要分为被动三维测量（无结构光）和主动三维测量（有结构光）两种：被动三维测量主要过程：多幅二维图像–>计算出特征点–>重建三维特征点–>特征点滤波–>得到三维模型。
主动三维测量结构光的作用：增加三维物体的纹理信息；双目视觉系统：将投影仪当作一个逆向的相机，通过建立投影仪图像和相机图像的对应关系，将投影仪标定转换为成熟的相机标定，从而将单相机结构光三维测量系统转换为经典的双目视觉系统；主要测量方法：激光扫描法（LS）、傅立叶变换轮廓术（FTP）、相位测量轮廓术（PMP）、彩色编码条纹投影法（CFP）等。
基于PMP的结构光三维测量技术本文所讲的三维测量方法用的是主动三维测量中的相位测量轮廓术（PMP）。
测量时，投影仪将一幅或一组正弦光栅条纹投影到空间中，形成投影条纹，摄像机拍摄到被测物体表面，得到条纹图像，根据图像获得相位分布情况进行三维重建。
整体架构参见附录《结构光三维测量原理图》。
结构光生成与投射水平方向光栅条纹图像12幅：不同频率3组，每组不同相移的4幅图像竖直方向光栅条纹图像12幅：不同频率3组，每组不同相移的4幅图像结构光生成由计算机生成并发送到投影仪的光栅图像的灰度分布为：其中，(u,v)表示投影面投影像素单元的坐标，I(u,v)为(u,v)点的灰度值，a和b分别为正弦光栅的直流基波分量（光强背景值）和振幅（调制光强），θ(u,v)为I(u,v)对应的光栅相位，ϕ为待求相位主值，α为相位位移。
《2024年基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文
《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》篇一一、引言三维重构技术是一种重要的计算机视觉技术，它通过获取物体表面的三维数据，重建出物体的三维模型。
随着科技的发展，激光扫描技术因其高精度、高效率、非接触性等优点，在三维重构领域得到了广泛应用。
本文将重点研究基于激光扫描的三维重构关键技术，探讨其原理、方法及应用。
二、激光扫描三维重构技术原理激光扫描技术是通过激光器发射激光束，扫描物体表面，通过测量激光束的反射时间、角度等信息，获取物体表面的三维数据。
基于这些数据，通过计算机视觉和图像处理技术，可以重建出物体的三维模型。
三、关键技术研究1. 数据采集技术数据采集是三维重构的基础。
激光扫描仪通过高速旋转的镜面或振镜，将激光束投射到物体表面，并获取反射回来的激光信息。
为了提高数据采集的精度和效率，需要优化扫描策略，如多角度扫描、密集扫描等。
此外，还需考虑环境光干扰、物体表面反光等问题对数据采集的影响。
2. 数据处理技术数据处理是三维重构的关键环节。
首先，需要对采集到的原始数据进行去噪、平滑等预处理，以提高数据的可靠性。
其次，通过点云配准、曲面重建等技术，将分散的点云数据整合成完整的三维模型。
此外，还需考虑模型的精度、分辨率、纹理等信息，以提高模型的逼真度和可用性。
3. 算法优化技术算法是三维重构的核心。
针对不同的应用场景和需求，需要不断优化算法，提高三维重构的效率和精度。
例如，可以采用优化扫描路径的算法，减少扫描时间；采用多视图融合的算法，提高点云数据的密度和精度；采用基于学习的算法，提高曲面重建的逼真度等。
四、应用领域基于激光扫描的三维重构技术广泛应用于工业检测、文物修复、医疗影像、地理信息等领域。
在工业检测中，可以通过激光扫描对产品进行快速检测和逆向工程；在文物修复中，可以通过激光扫描技术对文物进行无损检测和数字化保护；在医疗影像中，可以通过激光扫描技术获取患者的三维影像信息，为医生提供更准确的诊断依据。
双目结构光三维扫描仪原理
双目结构光三维扫描仪原理
双目结构光三维扫描仪原理是一种常用于三维重建和深度感知的技术。
它通过
使用两个摄像机和结构光投影系统，实现对物体表面的快速、准确的三维测量。
双目结构光三维扫描仪通过结构光投影系统在被测物体表面投射光条或光栅，
并使用其中一个摄像机来拍摄物体表面的投影图案。
这个图案帮助确定物体表面的纹理和形状。
另一个摄像机与第一个摄像机成一定的角度，同时观察并拍摄物体表面。
通过
比较两个摄像机的视角和拍摄的图像，我们可以得到物体表面不同点之间的视差信息。
然后，通过三角测量和立体视觉算法，双目结构光三维扫描仪可以计算出每个
像素点的深度信息。
这些深度信息可以被用来创建三维模型或进行物体检测和跟踪。
由于双目系统中有两个摄像机，因此可以通过观察物体时的双目视差，判断物
体的位置和形状。
这使得双目结构光三维扫描仪特别适用于室内导航、人脸识别和手势识别等应用。
双目结构光三维扫描仪利用结构光投影系统和双目摄像机，通过观察投射在物
体表面的图案和测量视差信息，能够快速而准确地获取物体的三维形状和深度信息。
它在计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
基于数字光栅投影的结构光三维测量技术与系统研究
基于数字光栅投影的结构光三维测量技术与系统研究一、本文概述随着计算机视觉和光电技术的快速发展，三维测量技术在许多领域，如工业制造、生物医学、文化遗产保护以及虚拟现实等，都展现出了巨大的应用潜力。
其中，基于数字光栅投影的结构光三维测量技术以其高精度、高效率、非接触性等优点，成为了研究的热点。
本文旨在深入探讨这种技术的原理、系统构成以及在实际应用中的优势和挑战，以期为相关领域的科研和工程实践提供理论支持和实践指导。
本文将详细介绍基于数字光栅投影的结构光三维测量技术的基本原理，包括数字光栅投影的原理、结构光的生成与编码、以及相机与投影仪的标定等。
文章将构建一个完整的结构光三维测量系统，包括硬件选择和配置、软件系统设计和实现等，并对系统的性能进行评估。
本文还将探讨该技术在不同应用场景下的适用性和限制，如动态物体的测量、复杂表面的处理等。
本文将总结基于数字光栅投影的结构光三维测量技术的发展趋势和前景，分析当前存在的技术瓶颈和挑战，并提出相应的解决方案。
通过本文的研究，期望能为结构光三维测量技术的进一步发展和应用提供有益的参考和启示。
二、结构光三维测量技术基础结构光三维测量技术是一种非接触式的三维重建方法，它利用结构光编码和解码的原理，通过对物体表面投射特定的光栅条纹，结合摄像机获取的图像信息，实现物体表面的三维形态重建。
结构光三维测量技术以其高精度、高效率、易操作等优点，在机器视觉、逆向工程、质量检测等领域得到了广泛的应用。
结构光三维测量技术的基本原理是将特定的光栅条纹投影到物体表面，这些条纹在物体表面形成特定的变形。
摄像机捕捉到变形后的条纹图像后，通过解码算法提取出条纹的变形信息，进而恢复出物体表面的三维形态。
其中，光栅条纹的生成和投影是结构光三维测量的关键步骤，常见的光栅条纹有正弦条纹、二值条纹等。
在结构光三维测量系统中，摄像机和投影仪是两个核心组件。
摄像机负责捕捉投影到物体表面的条纹图像，而投影仪则负责生成并投影光栅条纹。
计算机视觉中的结构光三维重建技术
计算机视觉中的结构光三维重建技术，是一种基于光影变换的三维重建方法。
与传统的3D重建技术相比，结构光三维重建技术不仅可以重建高精度、高分辨率的三维模型，还可以快速地获取物体的形状、质感和颜色等属性信息，因此被广泛应用于机器人、计算机游戏、全息投影等领域。
一、结构光三维重建技术的基本原理结构光三维重建技术是一种基于特殊光源与物体表面的相互作用，通过记录光源与物体表面之间的光影变换来实现的。
这个过程分为三个步骤：1. 光源投射：结构光重建中光源的投射比较复杂，常用的方法有投影仪和激光扫描仪等。
投影仪通常使用投影的方式对物体表面进行照明，投映出不同的光场模式。
2. 物体反射：投射在物体表面上的光被反射，被反射的光会按照物体表面几何特征形成不同的光场模式。
3. 影像采集：通过比较物体表面反射光与未经过照射的背景光，便可以计算得出物体表面的形状、纹理和颜色等信息，从而实现三维模型的重建。
二、结构光三维重建技术的应用1. 3D扫描与模型重建：利用结构光三维重建技术可以快速地获取物体表面的几何和纹理信息，从而快速地创建高精度、高分辨率的三维模型。
2. 视觉导航与定位：通过结合机器学习和计算机视觉技术，可以将结构光三维重建技术应用于无人机、智能机器人等设备，实现室内、室外场景的自主导航和定位。
3. 虚拟现实与增强现实：结构光三维重建技术可以将现实场景转化为三维模型，从而为虚拟现实和增强现实技术提供支持。
三、结构光三维重建技术的优缺点1. 优点a. 准确性高：由于通过多次照射相同的物体表面，可以在不同条件下重复计算多次的反射光，从而得到更加准确的数据。
b. 适用范围广：不仅可以重建难以被机器视觉识别的物体，如黑色、玻璃等，还可以重建不规则、复杂的物体表面，如毛绒玩具、褶皱纹理等。
c. 处理速度快：传统的3D扫描技术需要耗费大量时间和人工进行后期处理和优化，而结构光涉及面积小，无需专业人员操作，成本低、效率高。
2. 缺点a. 精度受限：由于光线的折射、反射等因素的影响，结构光三维重建技术的精度还需要继续提高。
一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统
一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统作者：刘萍坚王员根徐培来源：《现代电子技术》2009年第04期摘要：在研究光条式结构光三维测量方法的基础上，构建一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统。
该系统利用图像处理提取激光条纹信息，采用三角法测量方法获取深度信息，通过建立数学模型确定在量程范围内的各种参数进行误差与精度分析。
实验结果表明该系统的有效性和精度要求。
关键词：机器视觉；结构光；深度图像；三维测量中图分类号：TP371 文献标识码：B 文章编号：1004－373X(2009)04－111－03Machine Vision－based Structured Light 3D Scanning SystemLIU Pingjian1,WANG Yuangen1,XU Pei2(1.Zhongkai University of Agriculture and Engineering,Guangzhou,510225,China;2.OPT Machine Vision Technology Co.Ltd.,Dongguan,523129,China)Abstract：In this paper,machine vision－based structured light 3D measuring method is presented on the basis of study of bar structured light system.The system extracts laser stripe information by exploiting image processing techniques,uses the trigonometry method to acquire depth information,and implements error and precision analysis to all kinds of parameters ensured in metre scale by designing mathematic model.The experimental results demonstrate the efficiency and precision of the proposed system.Keywords：machine vision;structured light;depth image;3D measurement0 引言随着制造技术的快速发展和制造领域的不断扩大，使得对制造产品的质量要求也越来越高。
结构光三维测量原理
结构光三维测量原理
结构光三维测量是一种基于光学原理的三维测量技术，其原理是利用光源和相机对被测物体进行扫描，通过对扫描数据的处理，得出被测物体的三维形状和表面信息。
在结构光三维测量中，常用的光源包括激光、LED灯等，而相机则可以是CCD相机、CMOS相机等。
通过将光源发出的光线投射到被测物体表面上，形成灰度条纹或彩虹条纹，相机拍摄下来的图像中，条纹的变形、位移等信息可以反映出被测物体表面的形状信息。
在数据处理方面，结构光三维测量主要通过图像处理算法来分析和提取图像中的条纹信息，然后通过三角剖分等方法将这些信息转换成三维模型。
结构光三维测量具有非接触、快速、高精度等优点，广泛应用于工业、医疗、文化遗产保护等领域。
同时也存在一些限制，如受到环境光照条件、被测物体表面颜色等因素的影响，需要进行一定的预处理和校正。
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结构光 三维测量
结构光三维测量
结构光三维测量是一种常用的三维视觉测量方法，通过投射光栅或编码图案到被测物体上，利用相机捕捉物体上的图案形变，进而计算出物体的三维形状和尺寸。
本文将从原理、应用和发展趋势三个方面来介绍结构光三维测量技术。
一、原理
结构光三维测量的原理基于三角测量原理和光学投影原理。
在测量过程中，通过投射光栅或编码图案到被测物体上，形成了一系列光栅或编码的图案。
被测物体表面的几何形状会导致光栅或编码图案的形变，相机捕捉到这些图案后，利用图像处理和计算机视觉算法，可以计算出物体表面的三维坐标信息。
二、应用
结构光三维测量技术在许多领域中得到了广泛的应用。
首先是工业制造领域，可以用于产品的质量检测、尺寸测量和形状分析等。
其次，结构光三维测量技术在文化遗产保护和数字化建模方面也有重要应用，可以实现对古建筑、雕塑等文物的三维重建和保护。
此外，该技术还可以应用于生物医学领域，如医疗影像重建、牙科扫描等。
三、发展趋势
随着科技的不断进步，结构光三维测量技术也在不断发展。
首先是测量精度的提高，通过改进算法和传感器技术，可以实现更高精度
的测量。
其次是测量速度的提升，可以实现实时快速的三维测量，适用于大规模生产线上的应用。
此外，结构光三维测量技术还与其他技术相结合，如深度学习、虚拟现实等，实现更广泛的应用。
结构光三维测量是一种重要的三维视觉测量技术，具有广泛的应用前景。
通过投射光栅或编码图案，结合图像处理和计算机视觉算法，可以实现对物体表面的三维形状和尺寸的测量。
随着技术的不断发展，结构光三维测量技术在各个领域中将会有更广泛的应用。
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一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统
0 引言
随着制造技术的快速发展和制造领域的不断扩大，使得对制造产品的质量要求也越来越高。
传统意义上很多对产品的检测方法已经不能适应现代制造业的要求。
计算机视觉检测技术具有操作、维护简单，测量速度快，精度高，测量范围广等众多无可比拟的优点，被认为是检测技术领域中最具有发展潜力的技术。
机器视觉被称为自动化的眼睛，在国民经济、科学研究及国防建设上都有着广泛的应用。
机器视觉不但可以实现无接触观测，还可以长时间保持精度，因此，机器视觉系统可以广泛应用于长时间的、恶劣的环境。
在此探讨了线性结构光三维扫描系统的特点。
设计一种能够测量物体深度的结构光三维扫描系统，通过图像处理技术对激光条纹进行提取，并建立数学模型，采用三角法测量方法获取深度信息，对工件图像进行重建。
最后，实验结果验证了该系统的有效性。
1 基于机器视觉的结构光三维扫描系统模型结构光测量是将激光器发出的光束经过光学系统形成某种形式的光，包括点、单线、多线、单圆、同心多圆、网格、十字交叉、灰度编码图案、颜色编码图案和随机纹理投影等投向景物，在景物上形成特定的图案，并通过图像处理，对图案进行提取，然后根据三角法进行计算，从而得到景物表面的深度信息。
根据投射光图案的种类可分为单点法、单线法和图案法。
1．1 系统的硬件结构设计
如图 1 所示，文中所设计的结构光三维扫描系统由3大部分组成，分别
是运动平台、激光器和摄像机。
系统的运动平台由导轨丝杠机构成，丝杠上的滑块带动工件左右运动，丝杠由伺服马达驱动。
摄像机垂直于导轨运动平面。
激光器和摄像机与摄像机呈固定角度安装。
激光器所射出的线形光斑垂直于工件的运动方向。
激光器与摄像机的相对角度可以调节，调节范围由20~〜45。
之间。
运动平台行程为100 mm,图像分辨率为0. 2 mm/pixel。
1．2 系统的数学模型建立
系统的数学模型如图2所示。
工件放置于运动平台上，摄像机垂直安装在运动平台正上方，激光与水平面的夹角B,激光器产生一字的线性结构光，
由于物体表面与运动平台的高度差，条形光斑同时照射在物体上的A处和平台的B处。
用摄像机获得光斑的图像，经图像采集卡输入至计算机，经过图像处理，可以测量出点A与点B的距离d,根据三角法公式tan 9 =H/d,可以通过光斑间距d 计算出工件的高度H。
因此物坐标和像坐标对应关系为：其中：xg，yg，zg 分别为物坐标；k 为像素一毫米转换系数；xi ，yi 分别为图像坐标。
2 结构光光斑提取的相关理论与方法
从系统的数学模型可知，物体的深度信息H主要受9和d的影响，而9主要表现为系统误差。
因此，有必要对条纹间距d进行深入研究，以提高系统的精度。
其主要包括：图像增强、图像二值化以及图像细化。
2．1 图像增强图像增强主要增加图像的对比度，突出图像中的高频部分。
算法描述为：设原图像的灰度级为x，其最大和最小灰度级分别为xmax和xmin期望图像
灰度级的最大和最小值分别为ymax和ymin则与原图像灰度级x相对应的期望灰度级：
式(3)是一个线性函数：参数n是函数的斜率；6是函数在y轴的截距；x 表示输入图像的灰度；y表示输出图像的灰度。
2．2 图像二值化
这里所采用的256色的灰度图像，通过选取阈值t，将小于t灰度全设为0，即黑色；将大于t 的灰度全部设为255，即白色。
这样，目标就从背景中独立出来。
采用文献提出的一种基于熵的自动阈值提取方法。
一幅图像的直方图可以表示为：式中：G表示灰度值的总和；g(h)表示图像灰度等级为h的像素个数。
一幅具有［O, N一1］灰度值范围图像的直方图的熵可以表示为：
式(6)中，ta。
表示图像分割的阈值，则不同阈值范围内的熵可以表示为：
总熵可以表示为。
通过求解一组优化的阈值，可以使总熵达到最大。
其中：L表示阈值的个数，a—O, 1,…，L 一1。
2．3 图像细化图像的细化是一个通过迭代去除目标图像上不影响连通性的轮廓象素点，以得到最终宽度为一个像素的图像骨架的过程。
对被处理的图像进行细化有助于突出图像的形状特点和减少冗余的信息量。
3 实验结果与分析
3．1 系统标定实验通过基于机器视觉结构光三维扫描系统获取扳手三维图像，为获得准确的三维图像，首先采用40 mm的标准块规进行测量，测量结果与误差如表 1 所示。
图3 为三维扫描系统的测量软件界面。