CN103438832B - 基于线结构光的三维影像测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种，尤其是一种基于线结构光的三维影像测量方法。该方法不仅能利用线结构光的原理快速获取物体表面上的三维数据，同时还能获取空间物体的精确的边缘轮廓数据；同时，该方法步骤简单，在硬件上，只需在现有的三维影像测量仪上增加环形LED光源即可实现。

Description

基于线结构光的三维影像测量方法

技术领域

本发明涉及一种，尤其是一种基于线结构光的三维影像测量方法。

背景技术

现有技术中，线结构光测头已经在逆向工程和质量控制领域获得了广泛应用。该线结构光测头与传统的三坐标测量机接触式测量相比大大提高了测量速度。这类测头通常是由一个激光发射器和一个或两个电荷耦合器件（ChargeCoupledDevice,简称CCD）摄像机组成。其中激光发射器发出一条激光线，投射到物体表面；CCD摄像机可以接收被测物体上的漫反射光。通过对该系统进行标定就可将CCD摄像机像面上的像素坐标转化为光平面内的二维坐标。通过运动机构移动物体或移动测头就可以实现对物体的三维扫描测量，所获取的三维数据就是投射到物体上的光条的数据。这类测头的特点是一次可得到一条激光线上的数据，通常是几百个，具有较高的效率，光条上两个点之间的最小距离是由沿光条方向的像素大小决定的。这类测头的主要缺点是不能清晰准确地测量物体的边缘轮廓，物体的边缘通常对应光条断开的地方，这使得该测头无法获取物体边缘轮廓的准确数据。

另外，传统的二维影像测量是利用一个CCD摄像机检测二维平面上物体的边缘轮廓，具有很高的清晰度和精度，在精密检测领域已经得到了广泛的应用。但该方法只能检测同一个平面内的边缘特征，不能检测三维特征。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的上述缺陷，提出了一种将线结构光和影像测量相结合的三维影像测量方法，不仅能利用线结构光的原理快速获取物体表面上的三维数据，同时还能获取空间物体的精确的边缘轮廓数据。

本发明是采用以下的技术方案实现的：一种基于线结构光的三维影像测量方法，包括以下步骤：

（1）关闭环形LED光源，打开线结构光投射器，线结构光投射器发出的平面与被测物体相交产生一条很亮的激光光条，摄像机拍摄该光条的图像，对该光条的图像进行处理从而获得激光光条的中心位置，该中心位置通过O″uv坐标系的像素坐标（u,v）表示；

（2）关闭线结构光投射器，打开环形LED光源，摄像机获取被测物体的图像，对该图像进行亚像素边缘提取，得到物体特征的精确的图像信息；

（3）将步骤（1）的激光光条中心和步骤（2）中物体的亚像素边缘相交得到两个点P和Q，P点和Q点既在激光光条内，又在物体的边缘上，即P点和Q点是在光条上的边缘点，只有在光条上的点才能通过最终转换为空间三维坐标，重复上述三个步骤即可得到获取物体边缘轮廓的二维像面坐标；

（4）通过线结构光“内参数”标定可以根据二维像面坐标得到光平面中的二维坐标，OsXsYs是光平面中的二维坐标系；

（5）通过三维影像测量仪的“外参数”标定可以将光平面中的二维坐标转换到运动机构的三维坐标系中，从而实现三维扫描测量，OmXmYmZm是运动机构的三维坐标系。

本发明中，激光光条中心的提取采用重心法，即投射到物体上的激光光条的亮度近似高斯分布，中间最亮，向两边逐渐变暗，N_i-2到N_i+2是光条上像素位置，V_i-2到V_i+2是对应像素的灰度值，则重心法公式如下：

$P=\frac{\underset{i=-2}{\overset{i=2}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i\×V_i}{\underset{i=-2}{\overset{i=2}{\mathrm{\Σ}}}{V}_i}$

所述图像亚像素边缘提取采用基于灰度差重心的亚像素算法，设边缘处的灰度值为g_i(i=-3,-2,…,3)，相应的灰度差值表示为

$f_i=\frac{g_{i+1}-g_{i-1}}{2}(i=-2,-1,\·\·\·,2)$

点P(x,y)为像素级边缘点，点P沿扫描方向选取邻域像素点，对包括P点在内的像素点分别求灰度差f_i(i=-2,-1,…,2)，图像灰度变化最大的地方由f_i关于灰度差坐标i的重心表示，对于左像素级边缘点来说，亚像素边缘提取公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\δ}=\frac{{-2f}_{-2}-f_{-1}+f_1+{2f}_2}{f_{-2}+f_{-1}+f_0+f_1+f_2}\\ x^{\′}=x+\mathrm{\δ}\\ y^{\′}=y\\ \end{array}\right.$

本发明中内参数的标定过程中，物体边缘点的二维像面坐标确定后，通过f(P_r)＝P_2d公式得到光平面内的二维坐标，其中P_r是物体边缘点的二维像面坐标，f是该测头内参数所对应的函数，P_2d是转换后在光平面中的二维坐标。

所述三维影像测量仪的外参数共有6个分量，包括3个平移分量和3个旋转分量，其中三个平移分量为三维影像测量仪工作原点在世界坐标系中的位置，3个旋转分量为三维影像测量仪二维坐标系相对于世界坐标系的三个旋转角度，设平移分量为M，旋转分量为Q，世界坐标系下的三维坐标系为P_3d，则从光平面二维坐标到世界坐标系下的三维坐标为P_3d＝QP_2d+M。

所述三维影像测量仪包括线结构光投射器和摄像机，其中线结构光投射器和摄像机固定在同一个水平基座上，线结构光投射器、摄像机与水平基座一起封装在机壳内，线结构光投射器的投射方向与摄像机的光轴方向的夹角为30°～35°，线结构光投射器的出光孔到摄像机像面中心的距离为90mm～100mm之间，摄像机镜头的前端安装由LED制成的环形LED光源。

本发明的有益效果是：该方法不仅能利用线结构光的原理快速获取物体表面上的三维数据，同时还能获取空间物体的精确的边缘轮廓数据；同时，该方法步骤简单，在硬件上，只需在现有的三维影像测量仪上增加环形LED光源即可实现。

附图说明

图1是基于线结构光的三维影像测量仪的结构示意图；

图2是线结构光内外参数转换关系示意图；

图3(a)是线结构光与物体的相交成像图；

图3(b)是线结构光光条中心的提取结果；

图4是激光光条亮度的分布示意图；

图5(a)是被测物体成像图；

图5(b)是被测物体特征亚像素边缘提取结果；

图6是灰度差重心法的示意图；

图7是结构光光条中心和物体边缘相交的结构示意图。

图1中：1摄像机；2镜头；3线结构光投射器；4环形LED光源。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

本发明所述方法由基于线结构光的三维影像测量仪来完成。所述的基于线结构光的三维影像测量仪包括线结构光投射器3和摄像机1，其中线结构光投射器3和摄像机1固定在同一个水平基座上，并连同该水平基座一起封装在机壳内。线结构光投射器3的投射方向与摄像机1的光轴方向的夹角为30°～35°之间，线结构光投射器3的出光孔到摄像机像面中心的距离为90mm～100mm之间。为了实现影像测量功能，在摄像机镜头的前端安装由红色LED做成的环形LED光源4。

本发明所述的基于线结构光的三维影像测量方法包括以下步骤：

第一步，利用线结构光测量直接由摄像机获取物体边缘轮廓的二维像面坐标，通过图像处理获得激光光条的在像面上的像素坐标(u,v)，如图2，O″uv为像面坐标系。其中，获取物体边缘轮廓的二维像面坐标主要包括以下步骤：

（1）关闭环形LED光源4，打开线结构光投射器3，线结构光投射器3发出的平面与被测物体相交产生一条很亮的激光光条，摄像机1拍摄该光条的图像，如图3(a)所示。对该光条的图像进行处理从而获得激光光条的中心位置，如图3(b)所示，该中心位置通过O″uv坐标系的像素坐标（u,v）表示。本发明中，激光光条中心的提取采用重心法，即投射到物体上的激光光条的亮度近似高斯分布，中间最亮，向两边逐渐变暗，如图4所示，N_i-2到N_i+2是光条上像素位置，V_i-2到V_i+2是对应像素的灰度值，则重心法公式如下：

$P=\frac{\underset{i=-2}{\overset{i=2}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i\×V_i}{\underset{i=-2}{\overset{i=2}{\mathrm{\Σ}}}{V}_i}$

（2）关闭线结构光投射器3，打开环形LED光源4，摄像机1获取被测物体的图像，如图5(a)所示，对该图像进行亚像素边缘提取，得到物体特征的精确的图像信息，如图5(b)所示。本发明中，图像亚像素边缘提取采用基于灰度差重心的亚像素算法，设边缘处的灰度值为g_i(i=-3,-2,…,3)，相应的灰度差值可表示为

$f_i=\frac{g_{i+1}-g_{i-1}}{2}(i=-2,-1,\·\·\·,2)$

图像的边缘即为图像灰度变化最大的地方，对像素级边缘点进行亚像素提取实际上就是在求得的像素级边缘点的邻域内求出灰度值变化最大的位置，即为对应亚像素边缘点位置。基于上述分析，如图6所示，点P(x,y)为像素级边缘点，点A,B,C,D为点P沿扫描方向的邻域像素点。对上述五点分别求灰度差f_i(i=-2,-1,…,2)，图像灰度变化最大的地方可由f_i关于灰度差坐标i的重心表示。对于左像素级边缘点来说，亚像素边缘提取公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\δ}=\frac{{-2f}_{-2}-f_{-1}+f_1+{2f}_2}{f_{-2}+f_{-1}+f_0+f_1+f_2}\\ x^{\′}=x+\mathrm{\δ}\\ y^{\′}=y\\ \end{array}\right.$

（3）物体的边缘一般在激光光条断开处，因此将图3(b)中的激光光条中心和图5(b)中物体的亚像素边缘相交可以得到两个点P和Q，如图7所示。P点和Q点既在激光光条内，又在物体的边缘上。经过以上三个步骤可得到物体边缘点的二维像面坐标。

第二步，通过线结构光“内参数”标定可以根据二维像面坐标得到光平面中的二维坐标，OsXsYs是光平面中的二维坐标系。

本发明中才内参数的标定过程中，内参数的标定是建立从CCD像面到激光束或激光平面的映射关系，将CCD所接收的被测物体上的激光线转换为激光平面内的二维坐标。物体边缘点的二维像面坐标确定后，通过f(P_r)＝P_2d公式得到光平面内的二维坐标，其中P_r是物体边缘点的二维像面坐标，f是该测量仪内参数所对应的函数，P_2d是转换后再光平面中的二维坐标。

第三步，通过三维影像测量仪的“外参数”标定可以将光平面中的二维坐标转换到运动机构的三维坐标系中，从而实现三维扫描测量，OmXmYmZm是运动机构的三维坐标系。

三维影像测量仪的外参数共有6个分量，3个平移分量，即三维影像测量仪工作原点在世界坐标系中的位置；3个旋转分量，即测头一维或二维坐标系相对于世界坐标系的三个旋转角度。设平移分量为M，旋转分量为Q，世界坐标系下的三维坐标系为P_3d，则从三维影像测量仪二维坐标到世界坐标系下的三维坐标为P_3d＝QP_2d+M。

通过上述步骤即可快速获取物体表面上的三维数据，同时还能获取空间物体的精确的边缘轮廓数据。

Claims (6)

1.一种基于线结构光的三维影像测量方法，其特征在于包括以下步骤：

1)关闭环形LED光源(4)，打开线结构光投射器(3)，线结构光投射器(3)发出的平面与被测物体相交产生一条激光光条，摄像机(1)拍摄该光条的图像，对该光条的图像进行处理从而获得激光光条的中心位置，该中心位置通过O″uv坐标系的像素坐标(u,v)表示；

2)关闭线结构光投射器(3)，打开环形LED光源(4)，摄像机(1)获取被测物体的图像，对该图像进行亚像素边缘提取，得到物体特征的精确的图像信息；

3)将步骤1)的激光光条中心和步骤2)中物体的亚像素边缘相交得到两个点P和Q，P点和Q点既在激光光条内，又在物体的边缘上，也就是说P点和Q点是在光条上的边缘点，重复上述两个步骤即可得到获取物体边缘轮廓的二维像面坐标；

4)通过线结构光内参数标定可以根据二维像面坐标得到光平面中的二维坐标，OsXsYs是光平面中的二维坐标系；

5)通过三维影像测量仪的外参数标定可以将光平面中的二维坐标转换到运动机构的三维坐标系中，从而实现三维扫描测量，OmXmYmZm是运动机构的三维坐标系。

2.根据权利要求1所述的基于线结构光的三维影像测量方法，其特征在于：所述激光光条中心的提取采用重心法，即投射到物体上的激光光条的亮度近似高斯分布，中间最亮，向两边逐渐变暗，Ni-2到Ni+2是光条上像素位置，Vi-2到Vi+2是对应像素的灰度值，则重心法公式如下：

$P=\frac{\underset{i=-2}{\overset{i=2}{\Σ}}{N}_i\×V_i}{\underset{i=-2}{\overset{i=2}{\Σ}}{V}_i}.$

3.根据权利要求1所述的基于线结构光的三维影像测量方法，其特征在于：所述图像亚像素边缘提取采用基于灰度差重心的亚像素算法，设边缘处的灰度值为gi(i＝-3,-2,…,3)，相应的灰度差值表示为：

$f_i=\frac{g_{i+1}-g_{i-1}}{2}(i=-2,-1,\mathrm{...},2),$

点P(x,y)为像素级边缘点，点P沿扫描方向选取邻域像素点，对包括P点在内的像素点分别求灰度差fi(i＝-2,-1,…,2)，图像灰度变化最大的地方由fi关于灰度差坐标i的重心表示，对于左像素级边缘点来说，亚像素边缘提取公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\δ}=\frac{-2f_{-2}-f_{-1}+f_1+2f_2}{f_{-2}+f_{-1}+f_0+f_1+f_2}\\ x^{\′}=x+\mathrm{\δ}\\ y^{\′}=y\end{array}\right..$

4.根据权利要求1所述的基于线结构光的三维影像测量方法，其特征在于：所述内参数的标定过程中，物体边缘点的二维像面坐标确定后，通过f(P_r)＝P_2d公式得到光平面内的二维坐标，其中Pr是物体边缘点的二维像面坐标，f是该测量仪内参数所对应的函数，P2d是转换后在光平面中的二维坐标。

5.根据权利要求1所述的基于线结构光的三维影像测量方法，其特征在于：所述三维影像测量仪的外参数共有6个分量，包括3个平移分量和3个旋转分量，其中三个平移分量为三维影像测量仪工作原点在世界坐标系中的位置，3个旋转分量为三维影像测量仪一维或二维坐标系相对于世界坐标系的三个旋转角度，设平移分量为M，旋转分量为Q，世界坐标系下的三维坐标系为P_3d，则从光平面二维坐标到世界坐标系下的三维坐标为P_3d＝QP_2d+M。

6.根据权利要求1或5所述的基于线结构光的三维影像测量方法，其特征在于：所述三维影像测量仪包括线结构光投射器(3)和摄像机(1)，线结构光投射器(3)和摄像机(1)固定在同一个水平基座上，线结构光投射器(3)、摄像机(1)与水平基座一起封装在机壳内，线结构光投射器(3)的投射方向与摄像机(1)的光轴方向的夹角为30°～35°，线结构光投射器(3)的出光孔到摄像机像面中心的距离为90mm～100mm之间，摄像机镜头的前端安装由LED制成的环形LED光源(4)。