红外与激光工程
2023, 52(5): 20220825
湖北工业大学机械工程学院现代制造质量工程湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430068
提出了一种基于图像融合和插值预测的自适应条纹投影方法。该方法首先基于多幅掩模图像融合求取了最佳投影灰度值所需的饱和阈值,并结合插值预测查找算法求得了最佳投影灰度值;然后通过降低整体投影强度,在不饱和情况下进行了坐标匹配,最终生成自适应条纹;最后将生成的自适应条纹投射至被测物体,并利用外差式多频相移法进行了相位解算和三维面形重构。实验结果表明:所提方法实现了局部过曝区域的相位信息的完整提取,绝对方向和正向的平均误差与标准偏差值均小于传统方法,且绝对方向平均误差减少了84.1%,正向标准偏差值减少了69.4%。所提方法有效地解决了高反光物体三维面形测量的难题。
测量 面形测量 高反光表面 自适应条纹 图像融合 插值预测 多频相移
结构光投影方法在三维形貌测量中应用广泛,但是由于被测物体表面反射率变化范围较大,过度曝光会导致相位信息无法获取。而传统的高动态范围扫描技术步骤复杂,耗时较长。文中提出一种自适应条纹投影技术,向待测物体表面投射较高灰度级的条纹图,判断并标记过度曝光点。降低投射强度后通过非线性最小二乘法拟合来确定每个饱和像素点最适合的最大输入灰度,用重新生成的自适应条纹图来采集图像并进行相位计算和三维形貌恢复。通过实验验证,该方法可以对物体表面的高反光区域进行有效测量,避免过度饱和,仿真误差在0.02 mm范围内,实测误差约为0.14 mm,实际实验对过曝点的补偿率可达到99%。
高反光物体 过度曝光 自适应 条纹投影 三维测量 high reflective object overexposure adaptive fringe-pattern projection 3D measurement