一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统
机器视觉——基于数字光栅投影的结构光三维测量技术（综述）
机器视觉——基于数字光栅投影的结构光三维测量技术（综述）概述本文是在读了论文《基于数字光栅投影的结构光三维测量技术与系统研究》[1]之后做的学习总结，方便自己学习，同时与博友共享，共同提高！三维重建三维重建（3D Reconstruction）是指利用二维投影恢复物体三维信息的数学过程和计算机技术，包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
三维重建过程：图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配和三维重建。
光学三维测量光学三维测量主要分为被动三维测量（无结构光）和主动三维测量（有结构光）两种：被动三维测量主要过程：多幅二维图像–>计算出特征点–>重建三维特征点–>特征点滤波–>得到三维模型。
主动三维测量结构光的作用：增加三维物体的纹理信息；双目视觉系统：将投影仪当作一个逆向的相机，通过建立投影仪图像和相机图像的对应关系，将投影仪标定转换为成熟的相机标定，从而将单相机结构光三维测量系统转换为经典的双目视觉系统；主要测量方法：激光扫描法（LS）、傅立叶变换轮廓术（FTP）、相位测量轮廓术（PMP）、彩色编码条纹投影法（CFP）等。
基于PMP的结构光三维测量技术本文所讲的三维测量方法用的是主动三维测量中的相位测量轮廓术（PMP）。
测量时，投影仪将一幅或一组正弦光栅条纹投影到空间中，形成投影条纹，摄像机拍摄到被测物体表面，得到条纹图像，根据图像获得相位分布情况进行三维重建。
整体架构参见附录《结构光三维测量原理图》。
结构光生成与投射水平方向光栅条纹图像12幅：不同频率3组，每组不同相移的4幅图像竖直方向光栅条纹图像12幅：不同频率3组，每组不同相移的4幅图像结构光生成由计算机生成并发送到投影仪的光栅图像的灰度分布为：其中，(u,v)表示投影面投影像素单元的坐标，I(u,v)为(u,v)点的灰度值，a和b分别为正弦光栅的直流基波分量（光强背景值）和振幅（调制光强），θ(u,v)为I(u,v)对应的光栅相位，ϕ为待求相位主值，α为相位位移。
《2024年基于激光扫描的三维重构关键技术研究》范文
《基于激光扫描的三维重构关键技术研究》篇一一、引言三维重构技术是一种重要的计算机视觉技术，它通过获取物体表面的三维数据，重建出物体的三维模型。
随着科技的发展，激光扫描技术因其高精度、高效率、非接触性等优点，在三维重构领域得到了广泛应用。
本文将重点研究基于激光扫描的三维重构关键技术，探讨其原理、方法及应用。
二、激光扫描三维重构技术原理激光扫描技术是通过激光器发射激光束，扫描物体表面，通过测量激光束的反射时间、角度等信息，获取物体表面的三维数据。
基于这些数据，通过计算机视觉和图像处理技术，可以重建出物体的三维模型。
三、关键技术研究1. 数据采集技术数据采集是三维重构的基础。
激光扫描仪通过高速旋转的镜面或振镜，将激光束投射到物体表面，并获取反射回来的激光信息。
为了提高数据采集的精度和效率，需要优化扫描策略，如多角度扫描、密集扫描等。
此外，还需考虑环境光干扰、物体表面反光等问题对数据采集的影响。
2. 数据处理技术数据处理是三维重构的关键环节。
首先，需要对采集到的原始数据进行去噪、平滑等预处理，以提高数据的可靠性。
其次，通过点云配准、曲面重建等技术，将分散的点云数据整合成完整的三维模型。
此外，还需考虑模型的精度、分辨率、纹理等信息，以提高模型的逼真度和可用性。
3. 算法优化技术算法是三维重构的核心。
针对不同的应用场景和需求，需要不断优化算法，提高三维重构的效率和精度。
例如，可以采用优化扫描路径的算法，减少扫描时间；采用多视图融合的算法，提高点云数据的密度和精度；采用基于学习的算法，提高曲面重建的逼真度等。
四、应用领域基于激光扫描的三维重构技术广泛应用于工业检测、文物修复、医疗影像、地理信息等领域。
在工业检测中，可以通过激光扫描对产品进行快速检测和逆向工程；在文物修复中，可以通过激光扫描技术对文物进行无损检测和数字化保护；在医疗影像中，可以通过激光扫描技术获取患者的三维影像信息，为医生提供更准确的诊断依据。
双目结构光三维扫描仪原理
双目结构光三维扫描仪原理
双目结构光三维扫描仪原理是一种常用于三维重建和深度感知的技术。
它通过
使用两个摄像机和结构光投影系统，实现对物体表面的快速、准确的三维测量。
双目结构光三维扫描仪通过结构光投影系统在被测物体表面投射光条或光栅，
并使用其中一个摄像机来拍摄物体表面的投影图案。
这个图案帮助确定物体表面的纹理和形状。
另一个摄像机与第一个摄像机成一定的角度，同时观察并拍摄物体表面。
通过
比较两个摄像机的视角和拍摄的图像，我们可以得到物体表面不同点之间的视差信息。
然后，通过三角测量和立体视觉算法，双目结构光三维扫描仪可以计算出每个
像素点的深度信息。
这些深度信息可以被用来创建三维模型或进行物体检测和跟踪。
由于双目系统中有两个摄像机，因此可以通过观察物体时的双目视差，判断物
体的位置和形状。
这使得双目结构光三维扫描仪特别适用于室内导航、人脸识别和手势识别等应用。
双目结构光三维扫描仪利用结构光投影系统和双目摄像机，通过观察投射在物
体表面的图案和测量视差信息，能够快速而准确地获取物体的三维形状和深度信息。
它在计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
基于数字光栅投影的结构光三维测量技术与系统研究
基于数字光栅投影的结构光三维测量技术与系统研究一、本文概述随着计算机视觉和光电技术的快速发展，三维测量技术在许多领域，如工业制造、生物医学、文化遗产保护以及虚拟现实等，都展现出了巨大的应用潜力。
其中，基于数字光栅投影的结构光三维测量技术以其高精度、高效率、非接触性等优点，成为了研究的热点。
本文旨在深入探讨这种技术的原理、系统构成以及在实际应用中的优势和挑战，以期为相关领域的科研和工程实践提供理论支持和实践指导。
本文将详细介绍基于数字光栅投影的结构光三维测量技术的基本原理，包括数字光栅投影的原理、结构光的生成与编码、以及相机与投影仪的标定等。
文章将构建一个完整的结构光三维测量系统，包括硬件选择和配置、软件系统设计和实现等，并对系统的性能进行评估。
本文还将探讨该技术在不同应用场景下的适用性和限制，如动态物体的测量、复杂表面的处理等。
本文将总结基于数字光栅投影的结构光三维测量技术的发展趋势和前景，分析当前存在的技术瓶颈和挑战，并提出相应的解决方案。
通过本文的研究，期望能为结构光三维测量技术的进一步发展和应用提供有益的参考和启示。
二、结构光三维测量技术基础结构光三维测量技术是一种非接触式的三维重建方法，它利用结构光编码和解码的原理，通过对物体表面投射特定的光栅条纹，结合摄像机获取的图像信息，实现物体表面的三维形态重建。
结构光三维测量技术以其高精度、高效率、易操作等优点，在机器视觉、逆向工程、质量检测等领域得到了广泛的应用。
结构光三维测量技术的基本原理是将特定的光栅条纹投影到物体表面，这些条纹在物体表面形成特定的变形。
摄像机捕捉到变形后的条纹图像后，通过解码算法提取出条纹的变形信息，进而恢复出物体表面的三维形态。
其中，光栅条纹的生成和投影是结构光三维测量的关键步骤，常见的光栅条纹有正弦条纹、二值条纹等。
在结构光三维测量系统中，摄像机和投影仪是两个核心组件。
摄像机负责捕捉投影到物体表面的条纹图像，而投影仪则负责生成并投影光栅条纹。
计算机视觉中的结构光三维重建技术
计算机视觉中的结构光三维重建技术，是一种基于光影变换的三维重建方法。
与传统的3D重建技术相比，结构光三维重建技术不仅可以重建高精度、高分辨率的三维模型，还可以快速地获取物体的形状、质感和颜色等属性信息，因此被广泛应用于机器人、计算机游戏、全息投影等领域。
一、结构光三维重建技术的基本原理结构光三维重建技术是一种基于特殊光源与物体表面的相互作用，通过记录光源与物体表面之间的光影变换来实现的。
这个过程分为三个步骤：1. 光源投射：结构光重建中光源的投射比较复杂，常用的方法有投影仪和激光扫描仪等。
投影仪通常使用投影的方式对物体表面进行照明，投映出不同的光场模式。
2. 物体反射：投射在物体表面上的光被反射，被反射的光会按照物体表面几何特征形成不同的光场模式。
3. 影像采集：通过比较物体表面反射光与未经过照射的背景光，便可以计算得出物体表面的形状、纹理和颜色等信息，从而实现三维模型的重建。
二、结构光三维重建技术的应用1. 3D扫描与模型重建：利用结构光三维重建技术可以快速地获取物体表面的几何和纹理信息，从而快速地创建高精度、高分辨率的三维模型。
2. 视觉导航与定位：通过结合机器学习和计算机视觉技术，可以将结构光三维重建技术应用于无人机、智能机器人等设备，实现室内、室外场景的自主导航和定位。
3. 虚拟现实与增强现实：结构光三维重建技术可以将现实场景转化为三维模型，从而为虚拟现实和增强现实技术提供支持。
三、结构光三维重建技术的优缺点1. 优点a. 准确性高：由于通过多次照射相同的物体表面，可以在不同条件下重复计算多次的反射光，从而得到更加准确的数据。
b. 适用范围广：不仅可以重建难以被机器视觉识别的物体，如黑色、玻璃等，还可以重建不规则、复杂的物体表面，如毛绒玩具、褶皱纹理等。
c. 处理速度快：传统的3D扫描技术需要耗费大量时间和人工进行后期处理和优化，而结构光涉及面积小，无需专业人员操作，成本低、效率高。
2. 缺点a. 精度受限：由于光线的折射、反射等因素的影响，结构光三维重建技术的精度还需要继续提高。
一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统
一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统作者：刘萍坚王员根徐培来源：《现代电子技术》2009年第04期摘要：在研究光条式结构光三维测量方法的基础上，构建一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统。
该系统利用图像处理提取激光条纹信息，采用三角法测量方法获取深度信息，通过建立数学模型确定在量程范围内的各种参数进行误差与精度分析。
实验结果表明该系统的有效性和精度要求。
关键词：机器视觉；结构光；深度图像；三维测量中图分类号：TP371 文献标识码：B 文章编号：1004－373X(2009)04－111－03Machine Vision－based Structured Light 3D Scanning SystemLIU Pingjian1,WANG Yuangen1,XU Pei2(1.Zhongkai University of Agriculture and Engineering,Guangzhou,510225,China;2.OPT Machine Vision Technology Co.Ltd.,Dongguan,523129,China)Abstract：In this paper,machine vision－based structured light 3D measuring method is presented on the basis of study of bar structured light system.The system extracts laser stripe information by exploiting image processing techniques,uses the trigonometry method to acquire depth information,and implements error and precision analysis to all kinds of parameters ensured in metre scale by designing mathematic model.The experimental results demonstrate the efficiency and precision of the proposed system.Keywords：machine vision;structured light;depth image;3D measurement0 引言随着制造技术的快速发展和制造领域的不断扩大，使得对制造产品的质量要求也越来越高。
结构光三维测量原理
结构光三维测量原理
结构光三维测量是一种基于光学原理的三维测量技术，其原理是利用光源和相机对被测物体进行扫描，通过对扫描数据的处理，得出被测物体的三维形状和表面信息。
在结构光三维测量中，常用的光源包括激光、LED灯等，而相机则可以是CCD相机、CMOS相机等。
通过将光源发出的光线投射到被测物体表面上，形成灰度条纹或彩虹条纹，相机拍摄下来的图像中，条纹的变形、位移等信息可以反映出被测物体表面的形状信息。
在数据处理方面，结构光三维测量主要通过图像处理算法来分析和提取图像中的条纹信息，然后通过三角剖分等方法将这些信息转换成三维模型。
结构光三维测量具有非接触、快速、高精度等优点，广泛应用于工业、医疗、文化遗产保护等领域。
同时也存在一些限制，如受到环境光照条件、被测物体表面颜色等因素的影响，需要进行一定的预处理和校正。
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结构光 三维测量
结构光三维测量
结构光三维测量是一种常用的三维视觉测量方法，通过投射光栅或编码图案到被测物体上，利用相机捕捉物体上的图案形变，进而计算出物体的三维形状和尺寸。
本文将从原理、应用和发展趋势三个方面来介绍结构光三维测量技术。
一、原理
结构光三维测量的原理基于三角测量原理和光学投影原理。
在测量过程中，通过投射光栅或编码图案到被测物体上，形成了一系列光栅或编码的图案。
被测物体表面的几何形状会导致光栅或编码图案的形变，相机捕捉到这些图案后，利用图像处理和计算机视觉算法，可以计算出物体表面的三维坐标信息。
二、应用
结构光三维测量技术在许多领域中得到了广泛的应用。
首先是工业制造领域，可以用于产品的质量检测、尺寸测量和形状分析等。
其次，结构光三维测量技术在文化遗产保护和数字化建模方面也有重要应用，可以实现对古建筑、雕塑等文物的三维重建和保护。
此外，该技术还可以应用于生物医学领域，如医疗影像重建、牙科扫描等。
三、发展趋势
随着科技的不断进步，结构光三维测量技术也在不断发展。
首先是测量精度的提高，通过改进算法和传感器技术，可以实现更高精度
的测量。
其次是测量速度的提升，可以实现实时快速的三维测量，适用于大规模生产线上的应用。
此外，结构光三维测量技术还与其他技术相结合，如深度学习、虚拟现实等，实现更广泛的应用。
结构光三维测量是一种重要的三维视觉测量技术，具有广泛的应用前景。
通过投射光栅或编码图案，结合图像处理和计算机视觉算法，可以实现对物体表面的三维形状和尺寸的测量。
随着技术的不断发展，结构光三维测量技术在各个领域中将会有更广泛的应用。
结构光三维成像技术
结构光三维成像技术结构光三维成像技术是一种通过使用投射光模式来测量目标物体表面形状和纹理的技术。
它是一种非接触式的三维成像技术，广泛应用于机器人、计算机视觉、虚拟现实、医疗等领域。
这种技术基于投射特殊编码的光斑或图案到目标表面上，并利用相机或传感器来捕捉光斑的形变或位移，从而计算出目标物体的三维形状。
1.光源投射：首先，一个结构光投影系统使用光源产生一种特殊的光模式，如光斑或编码图案。
这个光模式会在目标物体上投射一个特定的模式。
2.光斑形变：目标物体表面的形状和纹理会导致光斑在目标表面上发生形变或位移。
光斑的形变可以在目标物体表面上生成一系列有用的信息。
3.形变采集：使用相机或传感器来捕捉光斑在目标物体表面上的位置变化。
这个步骤通常涉及对相机或传感器进行准确、高速度的数据采集。
4.数据处理：采集到的数据将经过一系列的处理步骤，包括光斑匹配、三角测量和表面重建。
这些步骤将根据光斑的变化计算出目标物体的三维形状。
结构光三维成像技术有许多优势。
首先，它可以提供高精度和高分辨率的三维表面测量。
它可以测量复杂物体的形状、尺寸和纹理，包括不规则形状、弯曲表面和透明物体。
其次，它是一种非接触式的测量技术，可以在没有物理接触的情况下进行测量，减少了对目标物体的破坏。
此外，结构光三维成像技术还具有实时性和高速度的特点，可以快速捕获和处理大量的数据。
然而，结构光三维成像技术也存在一些挑战和限制。
例如，它对目标物体和环境的光线条件非常敏感。
光线的强度、方向和环境的照明条件都可能影响测量结果的准确性。
此外，目标物体的反射率和表面特性也可能对测量结果产生影响。
需要注意的是，在光斑形变的过程中，一些情况下会发生光斑遮挡或重叠，导致数据处理中的错误。
结构光三维成像技术在许多领域有广泛的应用。
在制造业中，它可用于产品设计和质量控制。
在医疗领域，它可以用于牙齿模型、面部重建和手术模拟。
在机器人和自动化领域，它可以用于导航、目标识别和物体抓取。
一种线结构光自扫描测量系统的研究
Ｒｅｅｒｈ ｏ ｓｒｐ ｏｅｔｒｓｌ ｓａ ｎｎ ａｕ ｅ ｎ ｙｔｍ ｓａ ｃ ｆ ｉ ｅ ｒｊｃｏ ｅ － ｎ ｉｇｍｅ ｓｒｍｅ ｔ ｓ ａａ ｆｃ ｓ ｅ
Ｓ ＡＮ ａｗ ｔ ＸＩ ｅｘａ ，ＷＡ ｏｙａ ，Ｃ Ｎ ｎｊ ｇ Ｈ Ｇ Ｄ — ｅ， Ｅ Ｚ —ｉ ｏ ＮＧ Ｈａ —ｕ ｎ ＨＡ Ｇ Ｗｅ －ｎ ｉ
Ｃ ａ ｒ ．ａｇｌａ ｏ ｔｒ ｎ ｓｒｐｏｅ ｔｒ ｈ ａ ｒ ｓｃ ｌ ｒｔｄｂ ｓｎ ｐａ ａ ｒｅ ａ ｄｔｅｍｉ ｏ ｓｒｔｔｄｂ ａｖ — ＣＤ ｃ ｍｅａ ａｖｎ ｍｅｅ ｄａｌ ｅ ｒｊｃｏ．Ｔ ｅｃ ｍｅａｗａ ａｉ ａｅ ｙｕ ｉｇ ｌｎ ｒｔ ｇｔ ｎ ｈ ｌ ｒ ｏａｅ ｙａｇｌａ ａ ａ ｂ ａ Ｔ ｗａ
第２ ７卷 第 １ ０期
２１ ０ ０年 １ 月 ０
机
电
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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程
Ｖｏ． ７ Ｎｏ １ １２ ． Ｏ ０ｃ ． ２ ０ ｔ ０１
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｃ ａ ｉａ ｏ ｒａ ｆ Ｍｅ ｈ ｎｃ ｌ＆ Ｅ ｅ ｔ ｃ ｌＥ ｇ ｎ ｅ ｎ ｌｃｒ ａ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｉ ｉ
部参数的标定 ， 借助振镜转动驱动激光平 面完成 了对摄像机视场内被测物体的扫描 ， 最终 根据激光平 面方程 和计算机二维平 面图 像信息获得 了被测物体的 维数据。试验结果证明 ， 该系统能 以较快速度 实现 自由曲面的精确测量。
关 键 词 ： 向 工程 ； 学 三 角 法 ； 逆 光 自扫 描 ； 维测 量 中 图分 类号 ：Ｈ ４ Ｔ ３ １Ｔ ８ ６ Ｔ ７ ；Ｐ ９ ；Ｇ ０ 文 献 标识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ １ ４ ５ （０ ０ １ ０３ ０ １０ — ５ １ ２ １ ）０— ０ ０— ４
使用德州仪器(TIDLP
使用德州仪器（TI ）DLP ®结构光技术进行高精度3D 扫描Gina ParkDLP ® 产品工业经理Michael WangDLP Pico™ 产品营销Carey RitcheyDLP 产品工业业务发展经理德州仪器（TI ）简介三维（3D）扫描是一种功能强大的工具，可以获取各种用于计量设备、检测设备、探测设备和3D 成像设备的体积数据。
当设计人员需要进行毫米到微米分辨率的快速高精度扫描时，经常选择基于 TI DLP® 技术的结构光系统。
3D 扫描系统的兴起简单的二维（2D）检测系统已经问世多年了，其工作机制通常是照亮物体并拍照，然后将拍摄图像与已知的标准 2D 参考件进行比较。
3D 扫描则增加了获取体积信息的能力。
引入 z 维数据可以测量物体的体积、平整度或粗糙度。
对于印刷电路板（PCB）、焊膏和机加工零件检测等行业而言，测量上述附加几何结构特征至关重要，而这是 2D 检测系统无法达到的。
此外，3D 扫描还可用于医疗、牙科和助听器制造等行业。
坐标测量机（CMM）是收集3D信息的首批工业解决方案之一。
探针物理接触物体表面，并结合每个点的位置数据来创建 3D 表面模型（图 1）。
后来出现了用于 3D 扫描的光学方法，如：结构光（图 2）。
结构光是将一组图案投射到物体上并用相机或传感器捕捉图案失真的过程。
然后利用三角计算方法计算数据并输出 3D 点云，从而生成用于测量、检查、检测、建模或机器视觉系统中各种计算的数据。
光学 3D 扫描受到青睐的原因在于不接触被测物体，并且可以非常快速甚至实时地获取数据。
借助 DLP 技术实现快速、智能的光图形生成对于光学 3D 扫描设备，DLP 技术通常在系统中用于产生结构光。
DLP 芯片是一种高反射铝微镜阵列，称为数字微镜器件（DMD）。
当 DMD 与照明光源和光学器件相结合时，这种精密复杂的微机电系统（MEMS）就可以为各种投影系统和空间光调制系统提供助力。
三维扫描仪的工作原理
三维扫描仪的工作原理
三维扫描仪利用光学、激光或结构光等技术原理，通过捕捉物体表面的几何形状和纹理信息，从而实现对物体的三维建模或数字化重建。
光学原理主要基于相机成像，通过摄像机的透视投影将物体表面从不同视角拍摄下来，然后通过计算机对不同视角的图像进行配准，并提取出每个像素点的空间坐标，最终形成三维点云。
激光原理利用激光器发出的激光束照射到物体表面，激光束被物体反射或散射后经由接收器接收到，接收器通常是一个光电元件，它能够检测到激光的强度和时间信息。
通过测量激光到达物体表面和反射回来所用的时间，以及激光的强度衰减，可以推导出物体表面的形状和距离信息。
结构光原理采用投影仪将编码的光模式投射到物体表面，物体表面上的几何纹理将对投射的光模式产生形变。
利用相机捕捉到这些变形的图像，并结合预先编码的光模式，可以通过计算得到物体表面的三维坐标。
常见的结构光技术包括正弦光条纹投影、格雷码投影等。
无论是光学、激光还是结构光原理，三维扫描仪都需要通过由硬件设备和计算机软件组成的系统来完成图像或数据的采集、处理和分析。
通过对捕捉到的表面数据进行滤波、配准和重建等算法处理，最终得到高质量的三维模型。
结构光三维成像技术
结构光三维成像技术结构光三维成像技术是一种基于光捕捉和图像处理的技术，能够快速、准确地获取物体表面的三维信息。
这种技术的出现，打破了传统三维测量方法的局限，为各个领域带来了革命性的变革。
一、结构光三维成像技术的定义结构光三维成像技术是通过将特定结构的光投射到物体表面，再根据物体表面反射的光线，利用图像处理技术恢复出物体的三维形态。
它具有高精度、高速度和高效率的特点，被广泛应用于各种领域。
二、结构光三维成像技术的应用结构光三维成像技术的应用领域非常广泛，主要应用于工业生产、医学诊断、军事侦查等。
在工业生产领域，结构光三维成像技术被广泛应用于产品质量检测、逆向工程、机器视觉等领域。
例如，在产品质量检测中，利用结构光三维成像技术可以快速准确地检测产品的形状、尺寸和表面质量，提高生产效率和产品质量。
在逆向工程中，结构光三维成像技术可以帮助企业将实物样品转化为三维数字模型，加速产品开发速度。
在机器视觉领域，结构光三维成像技术是实现自主导航、物体识别、场景建模等的关键技术之一。
在医学诊断领域，结构光三维成像技术也发挥了重要作用。
例如，在口腔医学中，结构光三维成像技术可以用来获取牙齿的三维形态，帮助医生进行牙齿矫形和治疗计划的制定。
在临床医学中，结构光三维成像技术可以帮助医生快速准确地获取病人的三维形态信息，为手术方案的制定提供重要依据。
在军事侦查领域，结构光三维成像技术也有着广泛的应用。
例如，利用结构光三维成像技术可以对目标进行快速准确的定位和测量，提高打击精度和作战效果。
同时，结构光三维成像技术也可以用来进行地形测绘、物体识别等，为军事行动提供重要支持。
三、结构光三维成像技术的发展历程结构光三维成像技术的研究可以追溯到20世纪80年代，经历了以下几个阶段：1、20世纪80年代至90年代初，是该技术的探索和萌芽阶段。
这一时期的研究主要集中在如何获取和处理结构光投影和物体反射的光线，以实现物体的三维测量。
2、20世纪90年代中期，是该技术取得突破和进展的阶段。
结构光3D视觉原理
按照这种分类，前面介绍的双目立体视觉是被动 方式，而结构光三维视觉则是主动方式。
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结构光三维视觉系统和原理
结构光测量系统主要由结构光投射装置、摄像机、图 像采集及处理系统组成。
投影 设备
被测 物体
读取 图像
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图像 处理
三维 重构
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结构光模式
根据光学投射器所投射的光束模式的不同，结构光模式 又可分为点结构光模式、线结构光模式、多线结构光模式、 面结构光模式、相位法等
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1、点结构光模式
如图所示，激光器发出的光束投射到物体上产生一个光点，光点经摄像机 的镜头成像在摄像机的像平面上，形成一个二维点。摄像机的视线和光束 在空间中于光点处相交，形成一种简单的三角几何关系。通过一定的标定 可以得到这种三角几何约束关系，并由其可以唯一确定光点在某一已知世 界坐标系中的空间位置。
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结构光三维视觉模型
1、解析几何模型（公式过多，省略）
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2、透视投影模型
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摄像机坐标系与模块坐标系的空间位置关系可用下式表示：
但上式不能够由摄像机二维像点坐标（X,Y）得到唯一对 应的三维物点坐标 (xL, yL, zL) ，还需要增加一个方程的约 束才能消除这种多义性，为此，设结构光光平面在模块坐 标系（注：其建立是任意的）下的方程为：
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5、相位法
近年来基于相位的光栅投影三维轮廓测童技术有了很大的发展，将光栅 图案投射到被测物表面，受物体高度的调制，光栅条纹发生形变，这种变形 条纹可解释为相位和振幅均被调制的空间载波信号。采集变形条纹并且对其 进行解调可以得到包含高度信息的相位变化，最后根据三角法原理计算出高 度，这类方法又称为相位法。基于相位测量的三维轮廓测量技术的理论依据 也是光学三角法，但与光学三角法的轮廓术有所不同，它不直接去寻找和判 断由于物体高度变动后的像点，而是通过相位测量间接地实现，由于相位信 息的参与，使得这类方法与单纯光学三角法有很大区别。
【CN110057312A】一种基于结构光的单目视觉三维扫描测量装置及测量方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910187605.9(22)申请日 2019.03.13(71)申请人 重庆邮电大学地址 400065 重庆市南岸区崇文路2号(72)发明人 杨继平 孟佳佳 冯松 赵立明 (74)专利代理机构 重庆萃智邦成专利代理事务所(普通合伙) 50231代理人 黎志红(51)Int.Cl.G01B 11/24(2006.01)(54)发明名称一种基于结构光的单目视觉三维扫描测量装置及测量方法(57)摘要本发明请求保护一种基于结构光的单目视觉三维扫描测量装置与方法，装置包括激光发射器、面阵相机、CCD激光三维扫描控制装置和成像支架、测量目标及计算机，方法包括步骤：激光发射器以平行于测量目标轴线方向投射激光；面阵相机采集测量目标上变形的激光条纹图像，提取测量目标表面激光线形调制信息，并发送至计算机；计算机将变形的激光条纹图像通过傅立叶变换法先求解相位值；计算机根据激光发射器、面阵相机和测量目标间的几何关系求出测量目标的高度；计算机将测量目标的参数转换为三维模型。
本发明能够扫描测量目标，且兼有模型复原的功能，可实现精确的三维重建，实现快速的产品质量检测，具有高精度、高效率、易实施等优点。
权利要求书4页 说明书6页 附图1页CN 110057312 A 2019.07.26C N 110057312A1.一种基于结构光的单目视觉三维扫描测量装置，其特征在于，包括：激光发射器(1)，所述激光发射器(1)通过在吊机悬臂上安装三角支架将其安装在CCD 激光三维扫描控制装置和成像支架(3)上，激光发射器(1)以平行于测量目标(4)轴线方向投射一束激光，所述激光发射器(1)的出光方向固定；面阵相机(2)，所述面阵相机(2)用于采集测量目标(4)上呈现的激光条纹图像，提取测量目标(4)表面激光线形调制信息，并发送至计算机(5)；CCD激光三维扫描控制装置和成像支架(3)，所述CCD激光三维扫描控制装置和成像支架(3)通过在吊机悬臂上安装三角支架安装激光发射器(1)和面阵相机(2)；测量目标(4)，所述测量目标(4)接收激光发射器的投射光并进行漫反射；计算机(5)，所述计算机(5)用于获取测量目标(4)的形态结构和外部尺寸，通过傅立叶变换求解相位值，根据系统结构的几何关系求出测量目标的高度，最终获得测量目标的形貌，并生成三维模型。
基于DLP数字微镜的结构光三维扫描系统
基于DLP数字微镜的结构光三维扫描系统数字微镜结构光三维扫描系统基于数字光学处理技术（DLP）实现高精度三维扫描。
该系统采用结构光原理，通过投射编码的光条或光点模式到扫描目标表面，再通过相机获取对应的影像，利用光学和数字处理技术进行数据分析和计算，最终得到扫描目标的三维坐标信息。
本文将介绍数字微镜结构光三维扫描系统的整体结构、原理及技术特点。
一、系统整体结构数字微镜结构光三维扫描系统由投影器、相机、数字处理器和机械支持平台组成。
投影器用于投射结构光到扫描目标表面，相机用于捕获结构光在物体表面的投影图像，数字处理器用于对捕获的图像进行处理和计算，机械支持平台用于控制扫描目标的运动，以实现对扫描目标的全方位扫描。
二、工作原理1. 结构光投影系统通过DLP技术实现结构光投影。
DLP是数字光学处理技术的一种，它利用微米级的微镜片阵列来控制并调制光源的投影，可以实现高速、高分辨率的投影。
在结构光三维扫描系统中，通过控制DLP芯片上微镜片的开闭状态，可以实现不同光学编码的结构光投影。
投影的结构光模式可以是编码的光条或光点，用于在扫描目标表面形成对应的光栅或光斑图案。
相机用于捕获结构光在扫描目标表面的投影图像。
捕获的图像中包含了结构光在目标表面的形变情况，这些形变信息将被用于计算目标表面的三维坐标。
3. 数据处理和计算捕获的结构光图像经过数字处理器进行处理和计算。
首先进行图像预处理，如去噪、边缘检测等，然后通过图像匹配和三角测量的方法，计算出结构光在目标表面的投影位置，最终得出扫描目标的三维坐标信息。
4. 机械支持平台机械支持平台用于控制扫描目标的运动。
通常采用步进电机控制系统，可以实现对扫描目标的精确控制，确保扫描的全方位和高精度。
三、技术特点1. 高精度数字微镜结构光三维扫描系统利用DLP技术和数字光学处理技术，可以实现高精度的结构光投影和图像捕获。
通过精确计算和数据处理，可以得到目标表面的高精度三维坐标信息。
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一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统
0 引言
随着制造技术的快速发展和制造领域的不断扩大，使得对制造产品的质量要求也越来越高。
传统意义上很多对产品的检测方法已经不能适应现代制造业的要求。
计算机视觉检测技术具有操作、维护简单，测量速度快，精度高，测量范围广等众多无可比拟的优点，被认为是检测技术领域中最具有发展潜力的技术。
机器视觉被称为自动化的眼睛，在国民经济、科学研究及国防建设上都有着广泛的应用。
机器视觉不但可以实现无接触观测，还可以长时间保持精度，因此，机器视觉系统可以广泛应用于长时间的、恶劣的环境。
在此探讨了线性结构光三维扫描系统的特点。
设计一种能够测量物体深度的结构光三维扫描系统，通过图像处理技术对激光条纹进行提取，并建立数学模型，采用三角法测量方法获取深度信息，对工件图像进行重建。
最后，实验结果验证了该系统的有效性。
1 基于机器视觉的结构光三维扫描系统模型结构光测量是将激光器发出的光束经过光学系统形成某种形式的光，包括点、单线、多线、单圆、同心多圆、网格、十字交叉、灰度编码图案、颜色编码图案和随机纹理投影等投向景物，在景物上形成特定的图案，并通过图像处理，对图案进行提取，然后根据三角法进行计算，从而得到景物表面的深度信息。
根据投射光图案的种类可分为单点法、单线法和图案法。
1．1 系统的硬件结构设计
如图 1 所示，文中所设计的结构光三维扫描系统由3大部分组成，分别
是运动平台、激光器和摄像机。
系统的运动平台由导轨丝杠机构成，丝杠上的滑块带动工件左右运动，丝杠由伺服马达驱动。
摄像机垂直于导轨运动平面。
激光器和摄像机与摄像机呈固定角度安装。
激光器所射出的线形光斑垂直于工件的运动方向。
激光器与摄像机的相对角度可以调节，调节范围由20~〜45。
之间。
运动平台行程为100 mm,图像分辨率为0. 2 mm/pixel。
1．2 系统的数学模型建立
系统的数学模型如图2所示。
工件放置于运动平台上，摄像机垂直安装在运动平台正上方，激光与水平面的夹角B,激光器产生一字的线性结构光，
由于物体表面与运动平台的高度差，条形光斑同时照射在物体上的A处和平台的B处。
用摄像机获得光斑的图像，经图像采集卡输入至计算机，经过图像处理，可以测量出点A与点B的距离d,根据三角法公式tan 9 =H/d,可以通过光斑间距d 计算出工件的高度H。
因此物坐标和像坐标对应关系为：其中：xg，yg，zg 分别为物坐标；k 为像素一毫米转换系数；xi ，yi 分别为图像坐标。
2 结构光光斑提取的相关理论与方法
从系统的数学模型可知，物体的深度信息H主要受9和d的影响，而9主要表现为系统误差。
因此，有必要对条纹间距d进行深入研究，以提高系统的精度。
其主要包括：图像增强、图像二值化以及图像细化。
2．1 图像增强图像增强主要增加图像的对比度，突出图像中的高频部分。
算法描述为：设原图像的灰度级为x，其最大和最小灰度级分别为xmax和xmin期望图像
灰度级的最大和最小值分别为ymax和ymin则与原图像灰度级x相对应的期望灰度级：
式(3)是一个线性函数：参数n是函数的斜率；6是函数在y轴的截距；x 表示输入图像的灰度；y表示输出图像的灰度。
2．2 图像二值化
这里所采用的256色的灰度图像，通过选取阈值t，将小于t灰度全设为0，即黑色；将大于t 的灰度全部设为255，即白色。
这样，目标就从背景中独立出来。
采用文献提出的一种基于熵的自动阈值提取方法。
一幅图像的直方图可以表示为：式中：G表示灰度值的总和；g(h)表示图像灰度等级为h的像素个数。
一幅具有［O, N一1］灰度值范围图像的直方图的熵可以表示为：
式(6)中，ta。
表示图像分割的阈值，则不同阈值范围内的熵可以表示为：
总熵可以表示为。
通过求解一组优化的阈值，可以使总熵达到最大。
其中：L表示阈值的个数，a—O, 1,…，L 一1。
2．3 图像细化图像的细化是一个通过迭代去除目标图像上不影响连通性的轮廓象素点，以得到最终宽度为一个像素的图像骨架的过程。
对被处理的图像进行细化有助于突出图像的形状特点和减少冗余的信息量。
3 实验结果与分析
3．1 系统标定实验通过基于机器视觉结构光三维扫描系统获取扳手三维图像，为获得准确的三维图像，首先采用40 mm的标准块规进行测量，测量结果与误差如表 1 所示。
图3 为三维扫描系统的测量软件界面。