基于结构光的物体全貌拼接与测量系统

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外形和尺寸是人类感知世界最基本的参数,如何能准确而快速地获得物体的三维轮廓数据一直是当前研究的热点和难点。条纹投影作为一种主动式三维测量技术,因其高效、快速和非接触等优点被广泛应用在工业检测、生物医学和工程制造等科学研究和工程实践领域中。然而,随着各领域的不断升级和发展,传统的单面三维信息测量已经不能满足日益增长的应用需求,因此,如何在传统单面测量的基础上,更进一步地获得物体完整的外形轮廓对扩大条纹投影的应用至关重要。针对这些问题,我们设计开发了一套基于结构光的对物体实现全貌三维拼接与测量的系统,实现了对物体完整形貌的快速高精度测量。全文针对无法高精度获取物体完整三维轮廓的问题提出以下三个创新点:(1)在基于条纹投影轮廓术的基础上,采用深度约束和最近相位一致性检验的立体相位展开算法提高匹配点对的精度。(2)针对投影系统带来的gamma畸变,提出利用基于CNN的深度学习网络的算法对相位进行预测,实验证明较直接测量和一些传统方法精度能提高3倍以上。(3)针对无法获得物体完整三维信息的问题,提出利用基于空间转台标定的算法完成外形轮廓的自动化拼接;对于相机视角范围内无法拍摄到的地方,提出了手动拼接算法,单独拍摄空缺部分,在基于QT+VTK的软件层面上进行手动的补充拼接方式,实现对物体完整的三维测量。基于上述所有工作,设计制作了一套三维扫描系统,实现了对视角范围250×200的物体,单视角扫描精度0.048mm,整体测量拼接精度0.17mm,可以在3分钟内得到物体完整的三维数据。
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