基于边缘格雷码和线移的结构光3D测量技术

摘要

基于边缘格雷码和线移的结构光3D测量技术，光学三维测量技术是获取物体三维信息最有效的手段之一，它属于非接触测量，不需接触被测物表面和高采样密度是其主要优点，光学三维测量技术中，结构光编码法以其准确度高、测量速度快、成本低等优点在三维重构、工业测量等领域有着广泛的应用前景，本发明基于边缘格雷码和线移的结构光3D测量方法，采用亚像素定位技术提取的各幅强度二值化前图像中的条纹边缘和中心，将边缘和中心上点作为图像采样点，然后按其在强度二值化后图像中的灰度值0或1求取格雷码，利用格雷码码值找到强度图像和编码图案中边缘的对应关系。本发明应用于三维测量技术中。

说明书

技术领域：

本发明涉及一种计算机视觉测量技术与系统、3D信息采集与重构，具体涉及一种基于边缘格雷码和线移的结构光3D测量技术。

背景技术：

在现代工业产品的设计和生产中，为提取产品的空间信息而进行的三维测量是热门们普遍关注的问题，目前已经研究开发了多种三维测量方法和仪器。其中最为重要的发展方向是视觉三维检测技术，这种基于视觉概念的非接触三维测量技术是以三维视觉传感器所得到的图形、图像为基础来恢复物体的三维形状。该技术可在医学、考古、服装、制鞋、雕刻、假肢等行业对人体形状和产品模型进行测量，可对不允许接触的复杂工艺品或弹、塑性材料制品的形状进行测量，特别是在CAD、CAM、逆向工程(RE)、快速原形(RP)等领域都迫切需要应用这种测量技术，这涉及到汽车制造、通信、家电、玩具、模具、航天和五金等诸多行业，它在工业生产和现实生活中有着广阔的应用前景。

光学三维测量技术是获取物体三维信息最有效的手段之一，它属于非接触测量，不需接触被测物表面和高采样密度是其主要优点，光学三维测量技术中，结构光编码法以其准确度高、测量速度快、成本低等优点在三维重构、工业测量等领域有着广泛的应用前景。

目前视觉三维检测技术的重点发展方向包括结构光、立体图像、莫尔法、全息法、激光雷达等方法，其中结构光法显示了在分辨率及测量速度上的优势。

结构光法是将投射器发出的光经过光学系统形成点、线、编码图案等形式投向景物，在景物上形成图案并有摄像机摄取，而后由图像根据三角法和传感器结构参数进行计算、得到景物表面的深度图像，进一步计算出物面的三维坐标值。

相比投射点、线光束的结构光扫描法，结构光编码法相景物投射编码图案，大大提高了测量速度并解决了扫描图案混淆问题，在通过标定获得系统参数的前提下，确定图像采样点并将其与物面采样点、编码图案中编码条纹区域对应起来，是结构光编码研究的主要问题，编码方法可分为时间编码、空间编码和直接编码、三者各具优点。

空间编码是将一幅按某种方式编码的图案向景物投射、得到一幅对应的编码图像，将编码图像与编码方式对照进行编码，从而解决两者对应问题。空间编码具有适合于动态测量的优点，但存在分辨率较低、受景物表面反射率不一致及颜色的影响等缺点。

时间编码是将多个不同的编码图案按时序先后投射到物体表面、得到相应的编码图像序列，将编码图像序列组合起来进行解码，从而解决投射图案和采集图像的对应问题，此类放大具有准确度高、分辨率高等优点。目前较多采用格雷码或格雷码相移时间编码法。前者编码简单，但存在解码过程中投射角空间划分不连续的缺点，后者解决了投射角连续问题，但对于空间点测量准确度、采样密度却没有实质性的提高。

本发明提出的格雷码线移结构光编码解码法提高了上述技术指标。

发明内容：

本发明的目的是提供一种消除格雷码解码过程中位转换误差，提高图像采样点密度从而提高被测物面的采样点密度，保证了图像采样点的亚像素准确定位及其和物面采样点的一一对应；降低被测物体表面斜率、反射率不一致及环境光对测量的影响的基于边缘格雷码和线移的结构光3D测量技术。

上述的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于边缘格雷码和线移的结构光3D测量技术，采用亚像素定位技术提取的各幅强度二值化前图像中的条纹边缘，将边缘上点作为图像采样点，然后按其在强度二值化后图像中的灰度值0或1求取格雷码，利用格雷码码值找到强度图像和编码图案中边缘的对应关系。

上述的基于边缘格雷码和线移的结构光3D测量技术，解码时，采用亚象素定位法提取各幅强度图像中白条纹中心，然后按中心线上点在格雷码强度二值化后图像中对应的码值0或1，求取格雷码，进而找到强度图像和编码图案中中心线的对应关系。

上述的基于边缘格雷码和线移的结构光3D测量技术，采用多幅反色动态阈值法，：采用多幅反色动态阈值法，首先对编码图像进行二值化，这需要投射一幅全亮图案和一幅全暗图案，则二值化后高位编码图像各点的灰度等于二值化前高位编码图像灰度与全暗图像灰度之差除以全亮图像灰度与全暗灰度之差，其值在0和1之间，然后投射与二值化前高位编码图案对应的反色的参考图案，则二值化后次高位编码图像各点的灰度等于二值化前次高位编码图像灰度与二值化前高位编码图像和参考图像灰度中灰度较小者之差的绝对值除以高位编码图像灰度与参考图像灰度之差的绝对值，其值在0和1之间。

这个技术方案有以下有益效果：

1.本发明方法，消除了格雷码一位解码误差，同时保留了格雷码对被测物面陡峭部分适应能力强的优点。

2.本发明方法得到了亚象素级的图像采样点准确度和0.5个条纹宽度的图像采样点密度；使物面、像面采样点一一对应，消除了象素中心解码存在的量化误差。

3.本发明方法，采用多幅反色动态阈值法，降低了被测物体表面斜率、反射率不一致及环境光对测量的影响。

4.本发明方法采用投射格雷码图案后投射线移图案，结合格雷码条纹边缘和线移条纹中心定位，从而提高图像采样点密度至0.5个条纹宽度。图像采样点准确度达到亚象素级。

5.本发明方法用亚象素定位法确定格雷码条纹边缘，根据其在高位图像中对应位置处的码值解码，从而消除解码过程中格雷码位转换误差。

6.本发明方法在同等条件下格雷码线移图案中，白条纹间距为普通二进制码的2倍和3倍，因此对被测物体表面陡峭程度的适应能力分别提高2倍和3倍，另外，可采用一个投影仪多个摄像机的结构能显著减小被测物体表面斜率甚至遮挡的影响。

7.本发明方法采用多幅图案动态阈值法，降低了环境光对测量的影响。

附图说明：

图1为格雷码条纹边缘排列序号。

图2为格雷码条纹边缘结合线移条纹中心编码解码原理。

图3为正交投射时物面采样点和像面采样点对应情况示意图。

图4为多幅反色动态阈值法。

本发明的具体实施方式：

实施例1：

现有的时间编码方法均以二进制码、格雷码(Gray)码为基础进行投射角划分或在此基础上结合相移法或垂直分层法等对投射角进一步细分。以上方法采用像素点作为图像采样点，称之为像素中心解码。

二进制码相邻码值之间可能有多位不同，反映到解码过程中，即某些像素在各幅强度图像中可能多次处于条纹边缘，因此其码值可能多位被误判，若误判存在于高位则解码误差较大。格雷码任意两相邻码值之间只有一位不同且各位权重相同，反映到解码过程中，即任意像素在各幅强度图像中最多只有一次处于条纹边缘，因此其码值只有一位被误判，且任意位被误判引起的解码误差只有一位。但一位解码误差对准确求取投射角的影响难以消除。

本发明提出了基于条纹边缘的格雷编码解码方法，目的是消除格雷码像素中心解码的一位误差。该方法采用黑白格雷码条纹编码图案。解码时，与上述基于像素中心解码的不同之处在于，采用亚像素定位技术提取各幅强度图像(二值化前)中的条纹边缘，将边缘上点作为图像采样点。然后按其在强度图像(二值化后)中的灰度值(0或1)求取格雷码。利用格雷码值找到强度图像和编码图案中边缘的对应关系。

如图1所示，以投射4幅格雷码图案为例，其中共包含2⁴-1＝15个边缘。若要求取第4幅强度图像中某边缘的排列序号，则按其在前几幅(即1、2、3幅)强度图像中(二值化后)相应位置处的灰度值(0或1)求取格雷码。再由式(1)求其对应的边缘排列序号。

k＝2^n-i+((G₀G₁G₂…G_i-1)₂)₁₀·2^n-i+1    (1)

式中k＝1，2......2ⁿ-1为边缘排列序号；n为强度图像总数；i＝1，2......n为强度图像序数；G_i表示第i幅强度图像中的灰度值，其中令G₀＝0。

基于条纹边缘的格雷编码解码方法利用边缘上点在此前几幅强度图像中的格雷码值将其和编码图案中的条纹边缘对应，如图1中，虚线所示边缘均处于前几幅强度图像的条纹内部而非边缘位置，因此其码值不易被误判。该方法在理论上消除了基于像素中心的格雷码存在的一位解码误差。

基于像素中心的格雷码，存在多个物面采样点对应同一个像素点，使其灰度不能被准确判断的情况；而基于条纹边缘的格雷码，可得到图像采样点和物面采样点的亚像素准确度对应。

实施例2：

格雷码边缘解码消除了一位转换误差，但在一定程度上降低了图像采样点密度。理论上当强度图像中的最细条纹宽度为1个象素时，格雷码边缘解码才能获得与象素中心解码相同的图像采样点密度，本发明提出继续投射4步线移图案的方法，在格雷码边缘解码的基础上将图像点采样密度提高了一倍，同时保证了图像采样点的亚象素准确度定位。

如图2左图所示，在投射格雷码图案后依次投射4幅周期线移条纹图案。线移周期与格雷码周期宽度相等。每个线移周期中包含1个白条纹、3个黑条纹。白条纹宽度与格雷码图案中最细条纹宽度相等，方向与格雷码条纹平行。相邻两幅图案依次平移一个条纹距离。解码时，采用亚象素定位法提取各幅强度图像中白条纹中心。然后按中心线上点在格雷码强度图像(二值化后)中对应的码值(0或1)，求取格雷码，进而找到强度图像和编码图案中中心线的对应关系。

由图1左图可知，理论上白条纹中心线均与格雷码最细条纹区域中线重合，因此该方法具有以下两个优点：1.白条纹中心线均处于格雷码强度图像的条纹内部而非边缘位置，使其码值不易被误判，不存在解码误差；2.消除了象素中心解码过程中，以最细条纹对应的投射角区域中线作为区域内任意象素点的投射角带来的量化误差。

此外，线移图案中白条纹间距与格雷码图案中最小条纹间距相等。因此，在被测物面陡峭部分二者具有相同的适应能力。

由图2右图可知，格雷码条纹边缘和线移条纹中心均不重合，相距0.5个条纹宽度。因此将二者结合解码可将图像采样点密度由单条纹宽度提高到0.5条纹宽度。当最细条纹宽度在强度图像中为2个象素时，图像采样点密度约为1个象素宽；当单条纹宽度在强度图像中为1个象素时，图像采样点密度约为0.5个象素宽。

投射垂直方向的格雷码结合线移图案，可获得该方向上若干条亚象素准确度的定位线。但要得到图像采样点和被测物面采样点的亚象素准确度对应，需再投射一组与其正交的图案。两组正交定位线的交点在强度图像中与被测物面上可达亚象素准确度对应。如图3所示，为亚象素准确度定位线交点解码，投射图案交点与强度图像交点可一一对应。

实施例3：

采用多幅反色动态阈值法。首先对编码图像进行二值化，这需要投射一幅全亮图案和一幅全暗图案，则第1幅编码图像(二值化后高位编码图像)各点的灰度等于第1幅编码图像(二值化前高位编码图像)灰度与全暗图像灰度之差除以全亮图像灰度与全暗灰度之差，其值在0和1之间。然后投射与第1幅编码图像(二值化前高位编码图像)对应的反色的参考图案1，则第2幅编码图像(二值化后高位编码图像)各点的灰度等于第2幅编码图像(二值化前次高位编码图像)灰度与第1幅编码图像(二值化前高位编码图像)和参考图像1灰度中灰度较小者之差的绝对值除以第1幅编码图像灰度与参考图像1灰度之差的绝对值，其值在0和1之间。依此类推。所有的处理都是针对二值化编码图像进行的，结果消除了环境光和表面反射率不一致的影响，且有利于图像二值化。该方法强调了图像中黑白条纹边缘处的灰度过度对二值化阈值求取的影响并加以解决。

图中右下角所示为解码时相邻黑白条纹由于相互扩散，导致灰度对比减小，从而产生误判，带来解码误差。采用黑白条纹边界解码，既可以达到亚象素准确度，又可以消除由于相邻黑白条纹误判带来的解码误差。

下图是投射的6幅线移图案。每幅图案中白色条纹依次向右移动一个象素，6幅图像构成一个循环。图中左下角为投射的单幅线移图案。

图2中，第一幅为二进制码投射图案，黑白条纹各占1个象素宽，相邻白条纹间距为2；第二幅为格雷码投射图案，黑白条纹各占2个象素宽，白条间距为4；第三幅为线移投射图案，黑条纹占5个象素宽，白条纹占1个象素宽，白条纹间距为6。

图3中，第一幅为投射的单幅线移图案。第二幅为用卷积滤波器滤波后的线移图像。第三幅为用线性插值法得到的亚象素准确度条纹中心定位。

图4中，第一幅为编码图案，第二幅为与相应编码图案反色的参考图案。将编码图案与参考图案对应点灰度值相减并取绝对值，作为该点在后幅图像中的灰度变化范围。

实施例4：

根据以上格雷码线移结构光时间编码法可以制成三维视觉表面测量重构系统。本系统主要由一个投射编码图案的DLP投射器、一个或多个采集编码图像的数字摄像机、一个产生编码图案的笔记本电脑、一个控制系统控制和数据处理的PC机所组成，其特点是不含运动件、图案编码方便，而且所有部件均可在市场上购得。系统标定通过控制带有特征点的标准平面在视场内移动，采用照相测量方法完成。现有工艺水平完全可以满足原理样机和标定装置的加工要求。