结构光三维测量方法与相关技术
结构光三维定位
结构光三维定位
结构光三维定位是一种通过结构光技术实现的三维定位方法。
它利用结构光器件（例如激光、LED等）发射出的光束，经
过场景物体反射或散射后，通过相机或其他传感器捕捉到的图像信息，计算出物体在三维空间中的位置和姿态。
结构光三维定位的基本原理是利用投影的结构光在目标物体上产生一组规律的条纹或图案，通过观察这些条纹或图案在物体表面的扭曲或形变，可以获取目标物体的三维信息。
常用的结构光三维定位技术包括三角测量法、相位测量法和多视图几何法等。
在结构光三维定位中，需要进行标定和配准的工作，以确保图像和实际物体的对应关系。
标定过程通常包括摄像机标定、投影器标定和相机-投影器坐标系对齐等。
配准过程则是将采集
到的图像与已知的模型进行匹配，通过解算得到物体在三维空间中的位置和姿态。
结构光三维定位广泛应用于工业自动化、机器人导航、虚拟现实、医疗影像、安全监控等领域。
它具有测量速度快、精度高、非接触等优点，能够实时获取物体的三维信息，为许多应用提供了重要的技术支持。
《空间视觉伺服结构光三维测量方法研究》
《空间视觉伺服结构光三维测量方法研究》一、引言随着科技的进步，三维测量技术在工业制造、医疗诊断、虚拟现实等多个领域的应用越来越广泛。
结构光三维测量技术作为一种重要的三维测量方法，其准确性和效率得到了广泛认可。
本文将针对空间视觉伺服结构光三维测量方法进行深入研究，旨在提高其测量精度和效率。
二、结构光三维测量技术概述结构光三维测量技术是一种通过投射特定模式的光线到被测物体表面，然后通过相机捕捉光线在被测物体表面形成的形状信息，从而实现对物体三维形貌的测量。
该技术具有非接触、高精度、快速等优点，广泛应用于各种工业检测和三维建模领域。
三、空间视觉伺服系统空间视觉伺服系统是结构光三维测量的核心部分，它通过控制相机和投影仪的运动，实现对被测物体的全方位、多角度测量。
该系统包括视觉模块、伺服模块和控制模块。
视觉模块负责捕捉被测物体的图像信息；伺服模块根据视觉模块提供的信息，控制相机和投影仪的运动；控制模块则负责整个系统的协调和控制。
四、空间视觉伺服结构光三维测量方法空间视觉伺服结构光三维测量方法主要包括光线投射、图像捕捉、数据处理和三维重建四个步骤。
1. 光线投射：通过投影仪向被测物体投射特定模式的结构光，如线结构光、点结构光或网格结构光等。
2. 图像捕捉：通过相机捕捉光线在被测物体表面形成的形状信息，包括形变信息和位置信息等。
3. 数据处理：将捕捉到的图像信息传输至计算机，通过图像处理算法提取出有用的三维数据信息。
4. 三维重建：根据提取出的三维数据信息，通过三角法、相位法等算法进行三维重建，得到被测物体的三维形貌。
五、研究重点与难点在空间视觉伺服结构光三维测量方法的研究中，主要面临以下重点和难点：1. 光线投射模式的优化：不同的投射模式会影响测量的精度和效率，因此需要研究如何选择合适的投射模式。
2. 图像处理算法的改进：图像处理是提取有用信息的关键步骤，需要研究更高效的图像处理算法以提高测量速度和精度。
3. 三维重建算法的优化：三维重建是结构光三维测量的核心步骤，需要研究更精确的三维重建算法以提高测量精度。
线结构光三维测量系统关键技术的研究
线结构光三维测量系统关键技术的研究
线结构光三维测量系统是一种利用线结构光技术实现三维测量的新型非接触式测量系统，广泛应用于零件的形状测量、复杂零件的几何量测，机器人产品质量检测、产品立体
检测以及空间运动学机器视觉测量系统中。
近年来，由于线结构光技术的持续发展，线结
构光三维测量系统的精度和测量速度不断提升，使三维测量技术在更多的工业领域得到应用。
线结构光三维测量系统以视觉三角测量原理为核心，使用高速相机搭配光缆或激光系
统照明，其能够对物体形状、面曲面波纹等表面特征快速准确地进行三维测量。
若使用激
光系统照明，在高度范围内，测量精度能达到毫米量级，测量速度更加快捷。
线结构光三维测量系统有一整套完备的关键技术，包括激光系统、图像采集系统、图
像处理技术、三维测量算法以及联网系统等。
激光系统的关键技术是激光投射仪，激光投
射仪能够在物体表面投射出各种线条形状的线结构光。
图像采集系统要求拥有高质量、高
速度以及高精度的图像采集系统，图像处理技术要求计算机能够进行自动识别复杂形状的
三维物体，三维测量算法理论要求采用能够提高测量精度且计算较少的三角测量数学模型，以此加快系统测量速度。
最后，线结构光三维测量系统要求采用稳定可靠的网络系统，以实现远程监控和可视
化管理，实现更加便利的操作和管理，提高企业的工作效率。
多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法
多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法在我们日常生活中，三维测量技术已经悄悄地融入了很多领域。
从汽车制造到医疗检测，再到艺术创作，三维测量真是无处不在。
而在这些技术背后，有一种叫做“结构光三维测量”的方法，听上去有点高深莫测，其实它的原理并不复杂。
简单来说，结构光就是通过投射一系列光线到物体表面，再根据光的变形来推算物体的三维形状。
这就像是用手电筒照射一个球，观察光线的变化来判断球的大小和形状。
今天我们聊聊的，就是如何提取这些光线中的“激光中心线”。
光是结构光三维测量的核心。
说到激光中心线，很多人可能第一反应是，这个东西就像电影里那些神秘的激光束，能切开钢铁，能精确定位。
但激光中心线提取是一个非常细致的活儿，要说复杂，简直就是一门艺术。
想象一下，一个激光束投射到物体上，不是直接照在物体表面，而是经过一番折射、反射，甚至是弯曲，最后才会出现在屏幕上。
这个过程中，我们要从“乱糟糟”的激光数据中找到最精确的中心线，确保它准确无误。
问题来了，为什么激光中心线如此重要呢？激光中心线其实是整个三维测量的基础。
如果我们连激光的中心都找不到，其他的测量数据怎么可能精准？就像我们做饭，连盐都没放好，怎么能指望味道好呢？如果测量不准，结果也就没什么意义了。
我们需要通过激光中心线来准确地确定物体的轮廓、形状、尺寸，甚至是它的表面细节。
这一步搞得好，接下来的三维重建才有可能做得像模像样。
但说到提取激光中心线，难度可不小。
毕竟，激光条纹是连续的，亮度不均匀，还常常受外界环境的影响，比如光线的变化，或者是物体表面有反射光等，这些都会影响激光的精准度。
就像我们在阳光下看手机屏幕，明明手机上显示的内容很清晰，但因为反光，怎么看都觉得模糊。
所以提取激光中心线，要求我们不仅要有精确的算法，还得有过硬的技术功底。
就像修理手机的师傅，技术好坏直接影响最终结果，哪怕一个小小的误差，都会导致整个三维重建出问题。
有些时候，激光条纹的形态并不是那么规则，特别是在复杂的物体表面。
线结构光三维测量原理
线结构光三维测量原理线结构光三维测量是一种常用的三维形貌获取技术，通过投射一束具有特定结构的光线，利用物体表面对光线的反射或者散射来获取物体表面的三维形状信息。
这种技术广泛应用于工业制造、医学影像、文物保护等领域，在提高生产效率、保护文物、医学诊断等方面发挥着重要作用。
线结构光三维测量的原理是利用光学投影原理，通过投射一束特定结构的光线（如条纹、格网等），使得物体表面在不同位置产生不同的反射或散射效果。
通过相机捕获物体表面的反射或散射图像，并通过图像处理算法进行分析，从而得到物体表面的三维形状信息。
在进行线结构光三维测量时，首先需要确定光源、相机和物体之间的相对位置关系，确保光线能够正确照射到物体表面并被相机捕获到。
然后，通过控制光源的投射角度和结构，使得物体表面产生清晰的反射或散射效果，以便后续的图像处理分析。
在图像处理方面，通常会采用相位解析技术来获取物体表面的高度信息。
通过对捕获到的图像进行相位差分分析，可以得到物体表面在不同位置的相位信息，进而计算出物体表面的三维坐标信息。
这种相位解析技术能够实现高精度的三维形貌测量，广泛应用于工业制造领域。
除了相位解析技术外，还有基于深度学习的图像处理算法在线结构光三维测量中得到了广泛应用。
通过训练神经网络模型，可以实现对复杂物体表面的三维形状信息的准确提取，进一步提高了测量的精度和效率。
总的来说，线结构光三维测量是一种基于光学原理和图像处理技术的高效三维形貌获取方法。
它在工业制造、医学影像、文物保护等领域发挥着重要作用，为相关领域的发展提供了有力支持。
随着图像处理技术的不断发展和创新，线结构光三维测量技术将会更加普及和应用，为人类社会的发展带来更多的便利和进步。
基于相移法的结构光三维测量技术
基于相移法的结构光三维测量技术1. 引言结构光三维测量技术是一种非接触、高精度的测量方法，广泛应用于工程、制造、医学等领域。
其中，基于相移法的结构光三维测量技术以其高精度、高速度的特点备受关注。
本文将介绍基于相移法的结构光三维测量技术的原理、应用以及发展趋势。
2. 原理基于相移法的结构光三维测量技术利用光的干涉原理和相移算法，通过投射不同相位的光条纹，再通过相位差的测量来得到被测物体的三维形状信息。
其原理可以简单描述如下：将光源发出的光通过投影装置投射到被测物体表面。
投影装置可以是激光器、LED阵列或数字投影仪等。
通过改变投影光的相位，例如通过改变光的频率或改变投影光的光程差，可以得到不同相位的光条纹。
这些光条纹会在被测物体表面产生干涉，形成一系列亮暗交替的条纹图案。
然后，通过相机或其他光学传感器来捕捉被测物体表面的条纹图案。
相机可以是CCD、CMOS等。
利用相移算法对捕捉到的条纹图案进行分析处理，从而得到被测物体的三维形状信息。
相移算法可以通过计算条纹图案的相位差来确定物体表面每个点的高度或深度。
3. 应用基于相移法的结构光三维测量技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是其中几个典型的应用示例：3.1 工业制造在工业制造领域，基于相移法的结构光三维测量技术可以用于产品尺寸和形状的测量、表面缺陷的检测以及零件的配准。
例如，在汽车制造中，可以利用该技术对汽车外壳进行检测和测量，以保证汽车的质量和安全性。
3.2 医学领域在医学领域，基于相移法的结构光三维测量技术可以应用于牙齿、骨骼和皮肤等组织的形状和变形测量。
例如，在牙科领域，可以利用该技术对牙齿进行三维形状的测量，以便制作适合的牙套和牙冠。
3.3 文化遗产保护在文化遗产保护领域，基于相移法的结构光三维测量技术可以用于古建筑、雕塑和绘画等文物的保护和修复。
例如，在对古建筑进行保护和修复时，可以利用该技术对建筑的形状和结构进行精确测量，以便进行合理的修复和保护措施。
三维变形测量精度的方法
三维变形测量精度的方法
三维变形测量精度的方法包括以下几种：
1. 结构光三维扫描：利用结构光原理，通过投影光线在物体表面形成的图案来测量物体的三维形状和变形。
该方法的精度取决于投影光线的分辨率和相机的分辨率。
2. 相位测量法：通过将物体表面的相位信息转化为高度信息来测量三维形状和变形。
相位测量法可以使用光栅投影、运动相机等不同的技术实现，精度受到相机分辨率和测量系统稳定性的影响。
3. 视频测量法：利用多个相机同时拍摄物体表面的图像，并通过图像处理技术来测量物体的三维形状和变形。
视频测量法的精度取决于相机的分辨率和图像处理算法的准确性。
4. 激光雷达扫描：利用激光雷达测量物体表面的距离信息，并通过多次扫描来获取物体的三维形状和变形。
激光雷达扫描具有较高的精度和测量速度，但设备成本较高。
5. X射线测量：利用X射线技术来测量物体的三维形状和变形，在医疗和工程学领域得到广泛应用。
X射线测量具有较高的精度，但对设备和辐射防护要求较高。
这些方法可以单独或混合应用，根据具体应用需求选择合适的方法。
在实际测量中，还需要考虑到测量环境、标定校准等因素对测量精度的影响。
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法，在计算机视觉和图像处理领域有广泛应用。
本文将探讨双目线结构光三维重建的基本原理和关键技术。
一、基本原理双目线结构光的三维重建基于以下原理：通过投射具有特定空间编码的光线，利用摄像机捕捉图像，并对图像进行处理和分析，可以推断出场景中物体的三维形状和深度信息。
二、关键技术1. 双目成像双目成像是双目线结构光重建的基础。
通过使用两个物理上分开的相机，可以获取场景的不同视角，从而获得更多的信息，提高重建的精度和稳定性。
2. 线结构光投影线结构光投影是双目线结构光重建的核心技术。
通过投射特定编码的结构光，可以在场景中形成一系列光条或光带，从而在摄像机中产生对应的图像。
这样，可以通过分析图像中结构光的失真或形状变化，来推断物体表面的深度信息。
3. 结构光编码结构光编码是双目线结构光重建的重要组成部分。
通过在结构光中引入编码，可以增加光条或光带的区分度，从而提高重建的精度。
常见的编码方法包括灰度编码、正弦编码、校正编码等。
4. 影像获取与处理双目线结构光重建需要获取并处理图像数据。
影像获取涉及到摄像机的标定、同步和触发等技术，以确保双目系统的准确性和稳定性。
影像处理包括去噪、校准、纹理映射等步骤，以提取出有效的结构光信息，并进行后续的三维重建处理。
5. 三维重建算法三维重建算法是双目线结构光重建的核心内容。
常见的算法包括三角测量、立体匹配、点云拼接等。
这些算法通过分析不同视角的结构光图像，通过匹配和计算来推断物体的三维形状和深度信息。
6. 点云处理与可视化三维重建通常最终呈现为点云模型。
点云处理涉及到点云滤波、配准、分割等技术，以去除噪声、合并重叠点云、提取物体表面等。
点云可视化则将点云数据以直观的形式呈现，便于人们观察和理解。
综上所述，基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法。
它利用投射特定编码的结构光，结合双目成像和影像处理技术，通过分析图像中的结构光信息，推断物体的三维形状和深度信息。
面结构光三维测量的原理
面结构光三维测量的原理面结构光三维测量是一种常用的非接触式三维测量方法，可以通过投射结构光对被测物体进行三维重建。
其原理基于三角测量原理和结构光原理。
首先，我们来看三角测量原理。
三角测量是利用三角形的几何关系来测量物体的位置、距离和形状的方法。
在面结构光三维测量中，主要使用的是空间三角测量，即通过计算被测物体表面上的某一点在相机和投影仪之间形成的三角形，从而求解出该点在空间中的坐标。
其次，结构光原理也是面结构光三维测量的基础。
结构光是指将光源发出的光束经过特殊处理（例如透镜、投影仪等），在被测物体表面上形成一定的光模式。
这个光模式可以是条纹、点阵等。
当这些光模式照射到被测物体表面上时，会发生光的反射、散射和折射等现象，形成一系列特定的影像。
通过对这些影像进行分析处理，就可以得到被测物体表面上各点的三维坐标信息。
基于以上两个原理，面结构光三维测量通常可以分为三个步骤：投影、成像和三维重建。
在投影阶段，投影仪将事先计算好的结构光模式投射在被测物体表面上。
这些结构光模式可以是一组条纹、点阵或者其他形式的光模式。
在投影过程中，需要注意光源、投影仪和被测物体之间的相对位置关系，以及选用适当的光源和投影仪。
在成像阶段，使用相机对投影在被测物体表面上的结构光进行拍摄。
相机接收到被测物体上反射、散射或折射的结构光，将其转换为数字图像。
在三维重建阶段，通过对拍摄到的图像进行处理，可以恢复出被测物体表面上各点的三维坐标信息。
常用的处理方法包括相位偏移法和立体匹配法。
相位偏移法是利用结构光模式的相位信息来计算物体表面上各点的三维坐标。
结构光模式的相位信息可以通过对连续几幅图像进行相位移动来获取。
通过分析这些图像的亮度变化和相位变化，可以计算出物体表面上各点的三维坐标。
立体匹配法是将投影仪和相机之间的相对位置关系转换为立体视觉问题，通过分析图像中的纹理、颜色、边缘等特征，寻找相应的匹配点对，从而恢复出物体表面上各点的三维坐标。
线结构光三维测量原理
线结构光三维测量原理引言：线结构光三维测量技术是一种常用的非接触式三维测量方法，广泛应用于工业制造、机器人导航、医疗诊断等领域。
本文将介绍线结构光三维测量的原理和应用，并探讨其在现实生活中的意义和前景。
一、线结构光三维测量的基本原理线结构光三维测量是通过投射一组由光源产生的结构化光线，利用相机对目标物体进行拍摄并分析光线的形变信息，从而实现对目标物体的三维形状和表面结构的测量。
具体来说，线结构光三维测量主要包括以下几个步骤：1. 光源投射：选择合适的光源，例如激光，将其投射到目标物体上，形成一组结构化光线。
2. 相机拍摄：使用一台或多台相机对目标物体进行拍摄，记录光线在目标物体上的形变信息。
3. 形状重建：通过对拍摄到的图像进行处理和分析，利用三角测量原理，将光线的形变信息转化为目标物体的三维形状。
4. 数据处理：对获取到的三维形状数据进行处理和修复，去除噪声和误差，以获得更精确的测量结果。
二、线结构光三维测量的应用领域线结构光三维测量技术具有高精度、高效率、非接触等优点，已被广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 工业制造：在线结构光三维测量技术可用于工件尺寸测量、表面缺陷检测、装配质量控制等方面，提高生产效率和产品质量。
2. 机器人导航：线结构光三维测量技术可为机器人提供环境感知和定位信息，使其能够在复杂环境中自主导航和执行任务。
3. 医疗诊断：线结构光三维测量技术可用于医学影像的三维重建和病变分析，辅助医生进行疾病诊断和手术规划。
4. 文化遗产保护：线结构光三维测量技术可用于文物的三维数字化和虚拟展示，保护和传承人类的文化遗产。
三、线结构光三维测量的意义和前景线结构光三维测量技术的发展和应用对于推动工业制造、智能制造和数字化转型具有重要意义。
它可以提高生产效率、降低成本，改善产品质量和用户体验。
同时，线结构光三维测量技术的应用还有助于推动机器人技术、医疗诊断和文化遗产保护等领域的发展。
测绘技术中的三维测量与建模方法
测绘技术中的三维测量与建模方法引言：随着科技的不断发展和社会的不断进步，测绘技术也在不断革新与完善。
其中，三维测量与建模方法的应用日益广泛，为我们提供了更加精确和逼真的空间信息。
本文将重点论述测绘技术中的三维测量与建模方法，以及其在不同领域的应用。
一、激光扫描测量技术激光扫描测量技术（Lidar）是一种基于激光雷达原理的三维测量方法。
采用激光扫描仪进行扫描，可以获取曲面的三维坐标信息，并通过计算与绘图来构建三维模型。
激光扫描测量技术具有高精度、自动化程度高等优点，广泛应用于地形测量、建筑物立面测量、文物保护等领域。
二、结构光三维测量技术结构光三维测量技术是一种利用结构光原理进行三维形状重建的方法。
通过投射特殊编码的结构光，可记录目标物体表面的形状信息，再通过图像处理和数学运算等步骤，获取目标物体的三维坐标信息，从而实现真实环境中的三维建模。
结构光三维测量技术可以广泛应用于人体形状测量、工件配合度检测、工艺设计等领域。
三、摄影测量技术摄影测量技术是一种基于航空或航天影像进行三维测量与建模的方法。
通过对多个角度和位置的影像进行解算和处理，可以实现对地面物体的三维坐标测量和建模。
摄影测量技术具有覆盖范围广、成本较低等优势，被广泛应用于地球科学研究、城市规划、生态环境监测等领域。
四、无人机测量技术无人机测量技术是指利用无人机平台进行三维测量与建模的方法。
通过搭载高精度的传感器设备，如全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、激光雷达等，无人机能够实现对地面物体的精确测量和数据采集。
无人机测量技术具有高效、便捷等优点，广泛应用于土地调查、自然灾害监测、矿山勘探等领域。
五、三维建模与可视化技术三维建模与可视化技术是将三维测量得到的数据进行处理和加工，以创建真实、逼真的三维模型或场景。
通过可视化技术的应用，可以实现对复杂空间信息的可视化展示，提供更直观、更直观的观察和分析手段。
三维建模与可视化技术被广泛应用于游戏开发、虚拟现实、设计与艺术等领域。
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。
结构光三维测量方法及系统[发明专利]
![结构光三维测量方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/0ecba01b700abb68a882fbb4.png)
专利名称：结构光三维测量方法及系统专利类型：发明专利
发明人：胡学磊,李鹏杰,郑众喜
申请号：CN201710581178.3
申请日：20170717
公开号：CN107421467A
公开日：
20171201
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及光学三维传感和测量技术领域，公开的一种结构光三维测量方法包括以下步骤：将正弦周期条纹的周期序号按照编码方式F编码为m位二进制数；控制投影单元投影m×n幅具有编码后的周期序号的正弦周期条纹结构光至被测物体，每组相移中的相同条纹周期对应同一个编码位值，编码位值为0或1，分别对应n步相移的条纹相位的单调递增或单调递减；计算每个投影成像点的m个截断相位值；获取每个投影成像点的m个编码位值，校正反折的截断相位值；计算校正后的m个截断相位值的平均值；根据编码方式F的反运算F获得正弦周期条纹的周期序号；计算得到完整相位。
本发明简化了结构光的投影流程，提高了测量精度，并且降低了计算时间。
申请人：苏州优纳科技有限公司
地址：215163 江苏省苏州市新区科技城科灵路78号2号软件园11号楼2层
国籍：CN
代理机构：北京三聚阳光知识产权代理有限公司
代理人：吴黎
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基于结构光测量的三维人脸重建及识别方法
特征提取
利用结构光测量得到的深 度信息，提取人脸表面的 几何特征，如面部的轮廓 、征与数据库中 的人脸特征进行匹配，实 现人脸的识别。
优势
基于特征提取的方法对于 光照、表情和遮挡等变化 具有一定的鲁棒性。
基于深度学习的三维人脸识别方法研究
三维人脸数据集
利用结构光测量技术获取大量三维人脸数据，构 建三维人脸数据集。
目前，基于结构光测量的三维人脸识 别方法主要包括基于特征提取的方法 和基于深度学习的方法。其中，基于 特征提取的方法通过提取人脸的几何 特征或纹理特征来进行识别；基于深 度学习的方法则通过训练深度神经网 络模型来自动学习和提取人脸的特征 信息并进行分类。
研究现状总结
目前，基于结构光测量的三维人脸重 建与识别方法在准确性和鲁棒性方面 仍存在一些挑战，如对复杂表情、光 照变化和遮挡等问题的鲁棒性不足。 因此，需要进一步开展相关研究工作 以提高其性能和应用范围。
01
评估指标选取
02
实验验证方法
03
评估结果分析
选取准确率、召回率、F1值等作 为系统性能的评估指标，同时还 需要考虑系统的实时性。
通过对比实验的方法，使用标准 数据库进行测试，以验证系统的 性能。
根据实验结果，分析系统的性能 ，并针对不足之处进行改进和优 化。
实验结果展示及分析讨论
实验结果展示
展示实验结果，包括准确率、召回率、F1值等指标，以及实时性测试结果。
三维卷积神经网络
设计专门用于处理三维人脸数据的卷积神经网络 ，对三维人脸数据进行特征提取和分类。
优势
基于深度学习的方法可以自动学习和提取人脸特 征，对于复杂的人脸变化具有更好的适应性。
多模态融合的三维人脸识别方法探讨
3d结构光技术原理
3d结构光技术原理3D结构光技术原理引言3D结构光技术是一种常用于三维物体扫描和建模的技术。
它通过投射光线并观察物体表面的反射光线，从而获取物体表面的深度信息。
本文将介绍3D结构光技术的原理和应用。
一、原理概述3D结构光技术基于三角测量原理，利用光线在物体表面反射的特性来计算物体表面上各点的深度信息。
其原理可以简单描述为以下几个步骤：1. 光源投射：使用一种特殊的光源，如投影仪或激光器，将光线投射到待测物体上。
2. 光线反射：物体表面对光线的反射会形成一个或多个光斑，这些光斑会在物体表面形成明暗交替的图案。
3. 图案捕获：使用一个或多个相机来捕获物体表面上的图案信息。
相机通常会拍摄多张图像，以便后续处理。
4. 图像处理：通过对多张图像进行处理，可以推断出物体表面每个点的深度信息。
5. 三维重建：根据物体表面的深度信息，可以生成物体的三维模型。
二、光源投射在3D结构光技术中，常用的光源有两种类型：投影仪和激光器。
投影仪适用于较大的扫描范围，而激光器则适用于高精度的扫描。
投影仪投射的光线通常是一种特殊的编码图案，如条纹、格点或随机点云。
这些编码图案可以提供更多的信息，从而提高深度信息的精度和可靠性。
激光器则可以产生一束高度聚焦的激光光束，通过逐点扫描物体表面来获取深度信息。
激光器的扫描速度较快，可以实现高频率的数据采集。
三、光线反射物体表面对光线的反射会形成明暗交替的图案。
这是因为物体表面的几何形状和材质会对光线的反射产生影响。
凹陷的区域会更暗，而凸起的区域会更亮。
通过观察反射图案的形态和变化，可以推断出物体表面每个点的深度信息。
例如，当光线投射在凹陷的区域时，光斑会变宽且暗度增加；而在凸起的区域，光斑则会变窄且亮度增加。
四、图案捕获为了获取物体表面上的图案信息，需要使用一个或多个相机来进行图像采集。
相机通常会拍摄多张图像，以便后续处理。
相机的位置和角度需要事先确定好，以确保能够捕获到整个物体表面的图案信息。
单次曝光的结构光显微三维测量方法
单次曝光的结构光显微三维测量方法
单次曝光的结构光显微三维测量方法是一种主动的三角测量技术，其原理是由光源投射可控制的光点、光条或光面结构，光在物体表面形成特征点、线或者面，并由成像系统捕获图像，得到特征点的投射角，然后根据标定出的空间方向、位置参数，利用三角法测量原理计算特征点与摄像机镜头主点之间的距离。
这种测量方法的优点是精度较高，因为使用单色性好的激光使得这种方法很少受物体表面纹理的影响相对较稳定，因此激光三角法在精度要求较高、环境较为复杂的工业检测领域，应用非常广泛。
但是，由于单帧图像得到的信息非常有限，激光三角法还需要一次一维的移动扫描，这也导致该方法效率较低。
以上内容仅供参考，如需获取更多信息，建议查阅相关文献或咨询专业人士。
结构光三维视觉检测关键技术研究
4、智能化的检测技术：随着人工智能技术的不断发展，未来的结构光三维 视觉检测技术可能需要更加智能化。例如，可以通过深度学习和强化学习等技术 手段实现对检测过程的自我优化和自我适应，提高检测的精度和效率。
结论总的来说，结构光三维视觉检测技术是一种具有重要应用价值和发展前 景的技术。本次演示通过对该技术的关键技术、应用场景、研究现状和创新点进 行深入探讨和分析，指出未来该技术的发展方向和挑战。
结构光三维视觉检测关键技术研究
01 引言
目录
02 关键技术综述
03 应用场景分析04 研究现状05 Nhomakorabea新点和展望
引言
随着科学技术的发展，三维视觉检测技术在许多领域的应用越来越广泛。结 构光三维视觉检测技术作为一种重要的三维检测方法，能够通过对物体表面光线 的投射和接收，实现对物体表面的三维形状和纹理等信息的高精度测量。这种技 术在工业生产、医学诊断、安全监控、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。本 次演示将探讨结构光三维视觉检测关键技术的应用和发展。
应用场景分析
结构光三维视觉检测技术在许多领域都有广泛的应用，下面我们将分别进行 分析：
1、工业生产：在工业生产中，结构光三维视觉检测技术可以用于实现高精 度的三维测量和检测，包括对产品尺寸、形状、纹理等信息的测量和检测，从而 提高生产效率和产品质量。
2、医学诊断：在医学诊断中，结构光三维视觉检测技术可以用于进行高精 度的医学影像分析和处理，例如通过对医学影像进行三维重建和分析，帮助医生 更准确地诊断病情和治疗方案。
3、安全监控：在安全监控领域，结构光三维视觉检测技术可以用于进行高 精度的目标跟踪和识别，例如对人脸、肢体动作等进行三维识别和处理，从而提 高安全监控的准确性和效率。
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。
结构光激光视觉三维测量技术及应用
结构光激光视觉三维测量技术及应用关键信息项：1、技术描述及规格：＿___________________________2、应用范围：＿___________________________3、技术提供方的权利与义务：＿___________________________4、技术使用方的权利与义务：＿___________________________5、技术保密条款：＿___________________________6、知识产权归属：＿___________________________7、技术培训与支持：＿___________________________8、协议期限：＿___________________________9、违约责任：＿___________________________10、争议解决方式：＿___________________________11 技术描述及规格111 详细阐述结构光激光视觉三维测量技术的工作原理、技术特点及优势。
112 明确技术所能够达到的测量精度、测量范围、测量速度等关键技术指标。
113 对技术所使用的硬件设备、软件系统进行详细说明，包括型号、规格、性能参数等。
12 应用范围121 列举该技术适用的行业领域，如工业制造、医疗、文化遗产保护等。
122 针对每个应用领域，具体说明技术在其中的应用场景和所能解决的问题。
13 技术提供方的权利与义务131 技术提供方有权按照协议约定收取技术使用费用。
132 有义务向技术使用方提供完整、准确的技术资料和操作手册。
133 负责技术的安装、调试和初始培训工作，确保技术能够正常运行。
134 在协议期限内，提供技术的维护、升级和技术支持服务。
135 对技术使用方的使用情况进行监督，确保技术的合法、合规使用。
14 技术使用方的权利与义务141 技术使用方有权在协议约定的范围内使用该技术进行相关工作。
142 有义务按照技术提供方的要求进行操作和维护，不得擅自更改技术参数或进行非法操作。
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本技术公开了一种结构光三维测量方法，属于计算机视觉技术领域；方法包括：步骤S1，采用深度预测模型对目标物体的表面形成的第一变化图像进行预测，得到目标物体的深度图像；步骤S2，根据不同相移的第二变化图像，计算每一点的主值相位，并利用深度图像，对第二变化图像中每一点的主值相位进行相位展开处理，以得到连续相位场的分布图；步骤S3，采用标定的系统参数对连续相位场的分布图进行处理，以得到得到目标物体的表面每一个三维点的坐标，从而实现对目标物体的三维测量。
上述技术方案的有益效果是：能够减少投射图像的数量，提高空间编码的效率和质量，最终获得高精度的三维测量结果。
权利要求书1.一种结构光三维测量方法，采用投影装置先后将伪随机图案和具有不同初始相位的标准余弦分布的光栅条纹图案投射到目标物体的表面，随后采用相机装置记录所述目标物体的表面经投射形成的图像；其特征在于，会预先训练形成一深度预测模型，所述深度预测模型的输入数据为投射所述伪随机图像后在所述目标物体的表面形成的一第一变化图像，输出数据为预测得到的所述目标物体的深度图像；所述光栅条纹图案投射到所述目标物体的表面并形成对应的第二变化图像；所述结构光三维测量方法具体包括：步骤S1，采用所述深度预测模型对所述目标物体的表面形成的所述第一变化图像进行预测，得到所述目标物体的所述深度图像；步骤S2，根据不同相移的所述第二变化图像，计算每一点的主值相位，并利用所述深度图像，对所述第二变化图像中每一点的主值相位进行相位展开处理，以得到连续相位场的分布图；步骤S3，采用标定的系统参数对所述连续相位场的分布图进行处理，以得到所述得到目标物体的表面每一个三维点的坐标，从而实现对所述目标物体的三维测量。
2.如权利要求1所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：步骤S21，根据所述第一变化图像中得到的每一点的初始点云坐标以及所述深度图像分别处理得到每一点的空间点坐标；步骤S22，根据所述空间点坐标分别处理得到每一点的相位初值；步骤S23，根据每一点的所述相位初值分别处理得到每一点的条纹级数；步骤S24，根据每一点的条纹级数对每一点上根据所述第二变化图像计算得到的所述主值相位进行相位展开，以得到所述连续相位场的分布图。
3.如权利要求2所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述步骤S21中，根据所述第一变化图像中每一点的所述初始点云坐标以及所述深度图像，采用双线性插值方法分别处理得到每一点的所述空间点坐标。
4.如权利要求2所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述步骤S22具体包括：步骤S221，根据所述空间点坐标得到对应点在在投影平面上的投影坐标系中的投影点坐标；步骤S222，根据所述投影点坐标处理得到对应点的所述相位。
5.如权利要求1所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述深度预测模型采用卷积神经网络结构实现。
6.如权利要求5所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述深度预测模型采用Encode-Decode形的全卷积神经网络结构实现。
7.如权利要求5所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述深度预测模型中的损失函数采用下述函数实现：其中，yij用于表示所述深度图像的真实值；用于表示所述深度图像的预测值；在每次梯度下降时，8.如权利要求1所述的结构光三维测量方法，其特征在于，在系统离线的状态下，分别生成用于训练形成所述深度预测模型的训练数据，以及训练形成所述深度预测模型。
技术说明书一种结构光三维测量方法技术领域本技术涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种结构光三维测量方法。
背景技术结构光三维测量是一种主动式光学三维测量技术，其采用投影装置向被测物体投射经调制或者编码的光学图案(即结构光图案)，同时相机拍摄经被测物体表面调制而发生变形的结构光图案，随后从这些携带有被测物体表面三维信息的图像中计算出被测物体表面点的三维坐标。
相比于双目视觉法以及飞行时间法(Time of Flight，ToF)等三维测量方法，结构光三维测量具有全场扫描、高测量速度、高分辨率和高精度等显著优势，可广泛应用在工业检测、3D打印、逆向工程、文物保护、医学、三维物体识别、虚拟穿戴、娱乐等在内的众多领域。
得益于DLP(Digital Light Processing，DLP)技术的发展，使得结构光图案可以通过计算机编程灵活选择，最大限度的满足测量精度和测量速度的要求。
因此，结构光三维测量方法逐渐成为物体三维测量的主流方式。
在结构光三维测量中，根据编码策略可以分为时间编码、空间编码和直接编码，而根据结构光图案类型又可以分为光栅条纹图案、二值编码图案、空间编码图案以及伪随机图案等测量方式。
其中光栅条纹图案由于测量精度高以及速度快等优点，是目前普遍采用的结构光三维测量技术。
采用光栅条纹图案进行结构光三维测量的基本思想是投射具有周期性的光栅条纹，经目标表面形状调制而产生相应的相位变化，通过求取变形光栅条纹的相位并结合标定的系统参数从而求取物体表明的三维信息。
代表性的计算方法有傅里叶轮廓术(FTP，Fourier Transform Profilometry)和相位轮廓术(Phase Measurement Profilometry，PMP)等方法。
其中，相位场的计算是PMP计算方法的关键，相移法是通过采集多帧有一定相移的光栅条纹图案来计算包含被测物体表面三维信息的相位场，在相移法中往往得到的是相位主值，与真实值还相差一个2kπ，因此需要解相位 (Phase Unwrapping)从而得到快速连续的相位场分布。
解相位是PMP中关键技术问题之一，直接影响着相移法测量的精度和速度。
通常来说，直接在相位主值图上进行解相位是非常耗时的，其通过在相位主值图上检测2π跳变来解相位，但是这种解相位方法不能处理非常复杂或者是不连续的物理表面。
与此相对应的是时间解相位方法，其通过投射不同的条纹图案来确定整个相位场中各像素所处的条纹级数，但是这种方法虽然对复杂物体表面的解相位效果较好，但是需要增加额外的投射图案，从而降低了处理速度。
并且，常见的解相位方法是采用Gray二值编码图案，其缺点是解相位依赖于图像二值化的准确性。
综上，提高解相位的速度和质量是提高相移法三维高精度测量的关键。
技术内容根据现有技术中存在的上述区别技术特征，现提供一种结构光三维测量方法的技术方案，旨在减少投射图像的数量，提高空间编码的效率和质量，最终获得高精度的三维测量结果。
上述技术方案具体包括：一种结构光三维测量方法，采用投影装置先后将伪随机图案和具有不同初始相位的标准余弦分布的光栅条纹图案投射到目标物体的表面，随后采用相机装置记录所述目标物体的表面经投射形成的图像；其中，会预先训练形成一深度预测模型，所述深度预测模型的输入数据为投射所述伪随机图像后在所述目标物体的表面形成的一第一变化图像，输出数据为预测得到的所述目标物体的深度图像；所述光栅条纹图案投射到所述目标物体的表面并形成对应的第二变化图像；所述结构光三维测量方法具体包括：步骤S1，采用所述深度预测模型对所述目标物体的表面形成的所述第一变化图像进行预测，得到所述目标物体的所述深度图像；步骤S2，根据不同相移的所述第二变化图像，计算每一点的主值相位，并利用所述深度图像，对所述第二变化图像中每一点的主值相位进行相位展开处理，以得到连续相位场的分布图；步骤S3，采用标定的系统参数对所述连续相位场的分布图进行处理，以得到所述得到目标物体的表面每一个三维点的坐标，从而实现对所述目标物体的三维测量。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述步骤S2具体包括：步骤S21，根据所述第一变化图像中得到的每一点的初始点云坐标以及所述深度图像分别处理得到每一点的空间点坐标；步骤S22，根据所述空间点坐标分别处理得到每一点的相位初值；步骤S23，根据每一点的所述相位初值分别处理得到每一点的条纹级数；步骤S24，根据每一点的条纹级数对每一点上根据所述第二变化图像计算得到的所述主值相位进行相位展开，以得到所述连续相位场的分布图。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述步骤S21中，根据所述第一变化图像中每一点的所述初始点云坐标以及所述深度图像，采用双线性插值方法分别处理得到每一点的所述空间点坐标。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述步骤S22具体包括：步骤S221，根据所述空间点坐标得到对应点在在投影平面上的投影坐标系中的投影点坐标；步骤S222，根据所述投影点坐标处理得到对应点的所述相位。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述深度预测模型采用卷积神经网络结构实现。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述深度预测模型采用 Encode-Decode形的全卷积神经网络结构实现。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述深度预测模型中的损失函数采用下述函数实现：其中，yij用于表示所述深度图像的真实值；用于表示所述深度图像的预测值；在每次梯度下降时，优选的，该结构光三维测量方法，其中，在系统离线的状态下，分别生成用于训练形成所述深度预测模型的训练数据，以及训练形成所述深度预测模型。
上述技术方案的有益效果是：提供一种结构光三维测量方法，能够减少投射图像的数量，提高空间编码的效率和质量，最终获得高精度的三维测量结果。
附图说明图1是结构光三维测量方法中，测量系统的几何模型示意图；图2是本技术的较佳的实施例中，一种结构光三维测量方法的总体流程示意图；图3是本技术的较佳的实施例中，于图2的基础上，处理得到连续相位场分布的流程示意图；图4是本技术的较佳的实施例中，于图3的基础上，处理得到每一点的相位的流程示意图；图5是本技术的一个实施例中，深度预测模型的示意图。
具体实施方式下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本技术作进一步说明，但不作为本技术的限定。
基于现有技术中存在的上述问题，现提供一种结构光三维测量方法，该测量方法中，采用投影装置先后将伪随机图案和具有标准余弦分布的光栅条纹图案投射到目标物体的表面，随后利用相机装置记录目标物体的表面经投射形成的图像，其系统几何模型如图1中所示，其中照相装置的坐标系(也就是图像坐标系)为Ocxcyczc，成像平面为n*m的平面，世界坐标系为Oxyz， P点为世界坐标系中目标物体表面的某一点，P1为点P在Oxyz坐标系中的X轴平面上的投影点，P2为点P在Oxyz坐标系中的Y轴平面上的投影点。