基于立体声线路扫描系统的三维曲面重建的结构光方法外文翻译资料

 2022-07-27 10:07

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基于立体声线路扫描系统的三维曲面重建的结构光方法

摘要

在这篇文章中,我们提出一种新的方法，通过扫描相机和结构光的结合进行光学三维表面重建。生成结构光的方法根据扫描图像捕捉的特殊要求可以进行自定义。由于产生分布式的光和阴影元素的缺失,我们获取一个与常规线光源相近的光强度。因此, 实现了短时间集成，这对于大多数扫描系统是一个必要条件。此外,通过我们的方法可以生成不同的模式，使得我们能够进行时域编码，相移编码等。光的模式能与摄像机捕捉到的线进行同步切换。因此，我们可以进行连续测量，并通过单一表面扫描就足以完成高精度的3D重建模型的计算。

关键词：3D表面重建，编码结构光，扫描相机，光学三维测量，多模式投影，相移，摄影测量，时域相关

  1. 介绍

在不同的系统中有大量的光学三维表面重建的方法，概述详见于[1]和[2]。在特定的环境条件下,它们通常在测量体积范围以及测量速度和质量上有所差别。在[3]和[4]中提到的方法就完全不同。然而,要解决三维问题我们必须寻找一个合适的方法。如果不存在一个适当的方法,我们需要开发一种新方法。

我们开发的新方法针对工业生产过程中的自动检测环节[5]–[7]。为了在一个给定的时钟频率上确保要求的工件质量,高精度和高速度是我们的目标。此外,我们必须考虑特殊生产条件,如振动和表面反光。有很多实例证明,完善的三维测量方法如激光三角测量[8],[9]或边缘投影[10]也经常失败。其中一个重要原因就是使用了矩阵摄像机。我们既没有足够的光线，也没有足够的分辨率以及相应的帧速率。

在本论文中，我们试图利用行扫描相机代替矩阵摄像机解决这种冲突。第一种方法，我们开发了一个被动立体扫描系统来高速捕捉表面的颜色和形状[11]。这种方法基于纹理的相关性,因此只有合适的表面纹理才可以被测量到。此外,三维测量的横向分辨率取决于相关窗口大小，相关窗口的增大会导致横向分辨率的减少。对于一些3D系统来说这个方法仍然有效，但是对于其他3D系统而言，降低分辨率和对表面纹理的依赖会成为排除标准。

在矩阵相机系统中有相同的冲突。由此有了结构光法,目前主要应用于艺术领域以及许多商用三维捕获设备，详见于[12]和[13]。然而，结构光的方法不能被直接使用到行扫描相机上。一般来说，可用的投影技术光强度不足，且所有光编码方法通常都需要一个静态图像。因此本论文主要实现两个目标：首先我们开发了一个能生成高亮度线形光的新的照明技术，然后我们开发了一个应用结构光连续捕获图像的新的立体观察技术。本文的主要部分是基于我们在蒙得维的亚I2 MTC2014[14]会议上提出的一篇会议论文。

我们提出的系统的总体目标是以高速度、高横向和轴向分辨率进行工业检查中大表面的连续测量。有许多工业应用正是需要这些功能。目前,这个不能被简单的系统达成。例如，在[15]中描述了一种基于相位测量轮廓测量法检查移动对象的测量系统，但是，使用1000times;1000像素矩阵相机只能覆盖15times;15 mm的视野。在[16]中提出了一种使用激光测距的测量系统，但它以50-100帧/秒的速率获取图像。对于0.1 mm的横向分辨率，我们只能获得10 mm / s的最大速度。另一个基于激光投影的在线视觉检查系统描述于[17]。它提供了一个0.35 mm的横向标准偏差和一个0.25 mm轴向标准偏差。这与我们的要求差了十倍。然而，虽然我们的系统更复杂且难以安装，但它确实在每一种情况下都提供了更好的结果。

我们的论文结构如下。首先，我们描述了立体线扫描摄像机设置并介绍了相应的3D表面重建理论。第三和第四节解释了新线路照明技术的技术基础，并制定了编码结构光法的理论。在第五节，我们研究了系统测试系列的测量结果，并证明了我们的新方法的基本功能。最后，在第六节进行了总结。

  1. 表面重建方法

构建用于3D表面重建的立体线扫描照相机系统有两种主要方式，最方便的是顺序安排摄像机。在[18]中有描述，在遥感系统中使用广泛。第二种可能性是将照相机共面布置，如图1所示。我们已经在[11]中使用了这个设置。

乍看之下，顺序设置确有优势，因为我们可以使用两个相机的完整图像，而且我们可以选择一个巨大的基线进行三角测量，并且不存在其他要求。但是该方法需要高度精确的运动，因为预期运动的每个偏差将会造成高度测量中的误差。并且使用线光源照明是有问题的，因为每个相机都将需要单独的光源，不利于应用。

然而，我们决定使用共面设置，其中我们要求线扫描相机精确对准，即两个相机的线传感器和投影中心位于共同的观察平面中，我们构建了一个非常敏感的调整板，误差在10％的像素以下，满足我们的需求。差分测微螺钉提供0.5mu;m的梯度增量和0.07mu;m的灵敏度。使用传感器像素大小为10mu;m，达到像素的10％不是问题。理论上，我们可以达到甚至1％。但在这个区域会遇到图像处理精度和光学失真的问题。并且10％对于所提出的方法是足够的值。此外，我们捕获两个相机的线完全同步。因此，可以假设每个捕获的表面点被映射在两个图像中的相同的线上。这是我们提出的重建方法的前提条件，它通过避免线之间的子像素插值提供了更高的横向精度，且使得扫描运动具备独立性。表面重建方法基于摄影测量基础[19]，如三角测量和求解对应问题。对于两者，我们都需要校准我们的系统，这通常意味着要获取线扫描相机物理针孔模型的内参和外参，以及表面扫描的运动参数。一种方法在[20]中描述。我们开发的一种更准确的方法在[21]中描述。

对于三角测量和求解匹配问题，我们通常必须考虑扫描运动，因为通过扫描捕获图像，没有矩阵相机系统中已知的对极线。然而，由于相机共面对准，所有对应点总是位于相同的图像线上。这与摄影测量的正常情况下矩阵相机的设置一样，其中极线与图像线相同。因此，我们可以获得任意扫描运动中的不变条件，且表面重建方法也大大简化，如图2所示。现在扫描运动参数只需要复合每一行的点云。简化三角测量和简化匹配的问题是立体线扫描的主要作用。

如图3所示。相机模型也被简化，因为所有参数描述和几何操作都可以在2D视图平面中完成。因此，我们只需考虑以下七个参数：

内定位：焦距c

光心Hu

畸变参数A1,，A2

外定位：投影中心Ox,Oy

角定位phi;

该简化参数集的估计可以通过线性化和最小二乘法调整来完成，我们也在[21]中描述过。因此，我们只需要一个共线性条件:

(1)

其中切除坐标:

(2)

和径向对称透镜畸变:

(3)

注意，通常在矩阵相机中没有半径r（3），因为在线扫描相机中我们可以定义。如果具有索引i = 1,2的两个不同线扫描相机的对应图像点u1和u2是已知的，则我们可以生成一个指向相应观察线交点的观察平面

(4)

其中ti是观察线方程的参数。我们通过计算得到交点（观察平面点）t1和t2。使用立体摄像机系统的运动参数，我们可以得到每个计算的观察平面点在给定世界坐标系中的3D表面点。从得到的点云，我们可以完成3D表面重建。然而，除了这些摄影测量基础，表面重建的实际问题是如何找到相应的图像点。

  1. 结构光设置

2D系统与线扫描相机有很多。通常他们使用强度非常高的线光源照明。高强度通过光源在一维上拉伸成线并在另一维中准直实现。光源的拉伸可以通过排列多个点光源（通常为LED）或通过使用荧光管来实现。结果是均匀的光带。2D应用的均匀性通常是基本的。但是为了解决对应问题，我们需要在光带上的结构。我们的问题是如何修改线光以获得合适的结构或图案。

通常，通过任意图案的投影产生光结构。这些如图4（a）所示的概念被广泛地用于常见的立体声矩阵相机系统中，但是对于线扫描应用强度实在太微弱，并且在连续测量方法中模式转换通常太慢。为了获得更多的光，我们可以使用多个直接投影在表面上的光源，如图4（b）所示。当然，我们得到了更多的光，但仍然十分昏暗，因为所有的光都必须通过单一的镜头。因此，如图4(c)所示的下一个延伸方法是使用多个透镜。这样，我们就获得了足够的亮度。为了生成不同的模式，我们可以打开和关闭光源。如图5（a）和（b）所示，所生成的图案原则上适用于结构光法。通过使用LED作为光源，我们还可以非常快速地切换模式，所以这些概念似乎是行扫描应用的正确选择。

为了在实践中实现这种方法，我们将圆柱透镜阵列放入具有LED的公共线光的光路中。该设计在图6中示出。柱面透镜将从LED发射的均匀光聚焦在线条方向上的小条纹上。来自反射器的准直光在y方向上限制这些条纹。

每个LED与每个柱面透镜组合产生一个光条纹。该光条纹的宽度取决于柱面透镜的焦距和LED，透镜和物体之间的距离。所有产生的光条纹叠加则产生特定的条纹图案，该图案是一个一维亮度分布，取决于以下器件参数：

  1. LED光源分布Lx；
  2. LED光源宽度Lw；
  3. 透镜的分布Cx；
  4. 透镜的宽度Cw；
  5. 透镜的焦距Cf；
  6. LED光源和透镜阵列的距离B；
  7. 透镜阵列和物体表面的距离O；

我们可以通过2n 3m 2个输入参数的函数来描述具有n个LED和m个柱面透镜的照明设置。图7示意了照明设备功能。所呈现的条纹图案是在我们当前实验室条件下用线扫描相机捕获的真实图像。

根据测量任务，条纹图案应当在测量体积内具有基本特性。然而，照明方案的设计必须相应地优化。目前，我们的优化方法只是基于经验。为了避免参数的经验设置，我们建议通过使用模拟照明设备功能运行非线性优化方法。但是，这种方法非常复杂，无法实施。

  1. 编码结构光法

用摄影测量法测量来自每个相机的一个图像通常会减小关于实际相机分辨率的横向测量分辨率。这对于基于纹理的方法以及结构光是正确的，因为确定分离的像素之间的对应是非常不准确的。通常，只有当我们考虑像素的周围时，我们才能得到精确的结果。例如众所周知的块匹配方法[22]。然而，为了避免横向分辨率的损失，我们必须使用编码结构光的方法。

  1. 生成模式序列

Battle等人[23]给出了许多编码结构光技术的概述。但所有这些方法都是通过图像或激光投影产生使用的图案。但是如前所述，一般的投影通常不满足于线扫描相机的要求。因此，我们应用我们的新结构光法来生成模式序列。

使用我们的照明方案生成不同条纹图案的最简单方法是改变照明设备参数。但为了获得高适用性，我们应该避免机械运动的变化。因此，输入参数剩余的唯一变化是每个LED的开和关。通过优化所有固定输入参数，我们可以找到足够的只能通过LED切换的条纹图案。

因为LED可以非常快速地切换，我们可以用我们的设置模式产生超过100 kHz的频率。这使我们能够一起触发线扫描摄像机与LED的控制器。在这种方式下，我们在每个图像行中捕获定义序列的不同图案。这是我们编码结构光法的基础。如图8所示，我们得到n个具有n个像素的垂直图像块的序列。通过这些垂直图像块的相关联，我们可以解决匹配问题，这是我们在第二节中的假设。因此，我们可以通过单次连续表面扫描得到一个对象的高分辨率3D测量。

  1. 时间关联

矩阵相机的编码结构光法通常假定相机静止。因此，一个像素与一个图案序列中每个图像上的相同表面点对应。因为线扫描相机在图案获取期间发生移动，所以像素会映射到图案序列中的很少交错的表面点上。虽然这影响了运动方向上的横向分辨率，不过我们可以直接应用编码结构光法; 由于线扫描相机的共面对准，相应的像素总是获得相同的信号。

由于我们的模式序列的起源，我们可以产生的模式类型通常是随机的。图9给出了适用于[24]中引入的时间相关方法的16种不同模式的序列。不同的图案仅通过打开和关闭LED产生。除了总是所有LED的一半为ON并且另一半LED为OFF的条件，其他选择均是偶然的。

为了关联我们的垂直图像块，我们必须用原始的时间关联法以连续捕获模式序列。令Gu,v为第一图像中的像素的灰度值，其值通过子像素插值计算获得。然后，长度为n的模式序列上的相关函数由与K (u,v, u#39; )的归一化互相关来定义，其中

(5)

其中表示灰度值。注意，时间相关性符合公共块匹配，其中水平窗口大小仅为1.这仅仅在模式序列中编码的信息足够庞大时满足。从相关函数看，它的一个像素(u，v)存在视差：

对应于第二部分，我们可以通过三角测量直接计算视差的深度值。再使用线扫描系统的运动相关的外定向，我们则可以实现被扫描对象的3D表面重建。

  1. 相移

在大多数应用中，时间相关由相移代替，这是类似的方法，但仅能使用于正弦模式。矩阵相机系

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