基于投影柵相位法的強反射物體高動態(tài)三維測量

關鍵詞：投影柵相位法；多曝光圖像融合；強反射；高動態(tài)；三維重建

中圖分類號：TP391.9 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）25-0114-03

0 引言

投影柵相位法三維重構是通過投影儀在所測元件表面投影出調制的條紋[1]，基于計算機圖像處理對在元件表面上由于元件輪廓變化發(fā)生形變的光柵條紋圖，核心原理是通過投影儀在采集環(huán)境中根據(jù)圖像灰度值自動調整亮度，使相機拍攝到的圖像像素點灰度值分布均勻，從而計算得出準確的三維重構點云圖數(shù)據(jù)[2]。國外有研究學者通過基于自適應算法對圖像中漏光與暗部進行檢測后調整亮度[3]，從而得到成像效果好的條紋圖，方法的不足之處是條紋圖像是基于全局搜索匹配生成，導致圖像中每一個像素點的值不能精確調控，數(shù)據(jù)處理過程復雜。傳統(tǒng)多曝光融合技術應用在結構光重建中是基于動態(tài)圖像融合的方式，通過實驗控制相機的曝光時長與調整光圈范圍得到條紋亮度不同的圖像，再篩選出對重構測量有用的條紋圖像，在形貌重構時選取每張圖中位置相同的像素點，同時要求這一像素點的灰度值在最高同時無飽和現(xiàn)象。雖然多曝光圖像融合在一定程度上消除元件強反射特性帶來的失真問題[4]，但在得到亮度不同的條紋圖像過程中，需要人工調整采集參數(shù)，參數(shù)調整工作計算量過大，降低實驗效率。同時融合后的圖像依舊有過曝點存在，對原本暗沉區(qū)域的增益效果并不突出，對元件的重構后結果依舊有較大誤差。

1 多曝光圖像融合研究內容

灰度值的測量區(qū)間由得到系統(tǒng)灰度響應的目標函數(shù)所確定，由像素灰度值與圖像曝光時間的變換關系擬合得出目標函數(shù)[5]，根據(jù)函數(shù)關系得出所需的拍攝曝光時間與圖像數(shù)量，同時由目標函數(shù)得出相機拍攝照明亮度的區(qū)間，分別對在不同相機曝光時間下的成圖使用白光照射制成掩模圖，通過以上得到的條紋圖與基于投射無條紋圖產生掩模圖的元素向量進行矩陣乘法疊加變換，在把矩陣乘法變換得到的條紋圖以序列方式疊加后并進行歸一化處理，使用伽馬函數(shù)對其進行暗部處理后進行灰度值還原，得到適用于三維重建的條紋圖像，通過相位解算和參數(shù)標定得到目標物的三維點云[6]，重建流程如圖1所示。

文中所確定元件在重構過程中的主要參數(shù)有灰度值與相機曝光的測量區(qū)間、相機擬合目標函數(shù)、相機曝光的時間與曝光次數(shù)、掩模制作、掩模圖像與條紋圖像序列相乘后進行線性變換、灰度值歸一化處理、和伽馬變換及灰度值還原具體包括[7]：

2 實驗內容

本文實驗所需的測量裝置包括一臺計算機，一臺投影儀，一臺工業(yè)CCD相機（CMOS）。實驗測量對象為具有強反射表面的標準塊參照塊、實體1和實體2三種具有代表特征的零件。選擇的曝光時間以及各參數(shù)如表1所示。融合后的圖像如圖2所示，重建結果如圖3所示。其余參數(shù)均為默認設置。

3 討論

本研究主要以確定灰度值與相機曝光的測量區(qū)間、相機擬合目標函數(shù)、相機曝光的時間與曝光次數(shù)、掩模制作、掩模圖像與條紋圖像序列相乘后進行線性變換、灰度值歸一化處理和伽馬變換及灰度值還原，從圖2、圖3來看，融合后的圖像相位信息被較好在保存下來，對象表面三維數(shù)據(jù)被完整恢復出來。由上可見，與現(xiàn)有融合技術相比，本研究具有以下增益效果：

1） 有效解決傳統(tǒng)多曝光融合技術由于融合產生新的過曝區(qū)域的不足。

2） 選擇合適的系數(shù)可以提高條紋圖像暗處的灰度值，保留了后續(xù)重建時暗處的細節(jié)。

本研究可應用于強反射物體的三維測量，擴大了結構光測量技術的適用范圍。