投影结构光测量.doc

相位转换算法推导(A mapping algorithm)已知条件 P0投影到参考面光条间隔，mm；（如何确定P0?）O相机光轴与参考平面的交点，在像素 坐标平面上O点的像素坐标对应记录光条中最大亮度的感光单元，记为u0。参考平面基本与相机光轴垂直。假设；为便于分析设O点处光强（即灰度值）的相位角为0。图1操作顺序与测量记录1. 调整相机的摆放位置，使得像素坐标的一个方向与光条垂直，同时图像平面与参考面尽量平行。2. 投影仪将等间隔分布的光条投射到参考平面上，产生明暗相间分布均匀的条状图形，图形的亮度沿x方向服从正弦分布关系。3. 根据测量要求和光条在物体上的投影方向，在物体上选择并布置要测量采样的位置（如C点，见图2），然后依据选定的采样位置，在相机的像素坐标面上找出与采样位置相对应的感光单元uc（即像素坐标ui，vii=1, 2,M），最后将找出的像素坐标ui，vi保存为矩阵或表格的形式，以便测量时用。4. 将P0分成N(3)份，然后把光条投射到参考平面上，同时用CCD相机拍摄光条的图像（记录像素坐标ui，vi上的灰度值，以便分析用），每拍一次图像后移动光栅，使参考面上的光条位移P0/N距离后，再拍摄光条图像，这样拍摄获得光条图像的序列照片I1，I2，.IN。5. 同样，对被测物体重复2和3步骤，获得投影到物体上的光条图像的序列照片。分析与数据处理1. 在第一幅图像上，在主点附近找一光条图像，并检测该光条图像的灰度值，找出最大灰度值所对应的像素坐标（即CCD感光单元），将该像素坐标看着为O点的像素坐标，记为u0。2. 由于相机相对参考平面的位置不动，所以O点在各幅图像上的像素坐标均为u0。 图23. 参考图1和图2，确定C的位置。由于光条图形的亮度沿x方向服从正弦分布，所以C点的亮度Ic可以表示为： （1）这里，m=OC/P0取整，（即在相邻两条亮带之间的任意位置）。4. 在实际中，OC往往是未知的，现利用图像的像素信息确定m。见图2，首先通过对亮带灰度值最大位置的检测，确定其像素坐标；然后检测出相邻两个亮带灰度值最大的像素坐标，而这两个像素坐标之差就是Px。由于图像平面与参考面基本平行，且投影仪距参考面较远，所以检测各光条得到的Px值相差不大，为提高测量精度可以检测得到多个Px，通过求平均提高Px值的精度。5. 检测距C点最近光条的最大灰度值对应的像素坐标，如图2 所示。利用O点的像素坐标u0，从检测的C点像素坐标uc开始，朝u0方向进行整像素搜索，并利用已知的亮带最大灰度值（实际中，灰度值上下可能有变化），确定距uc最近的亮带灰度值最大位置的像素坐标uc1，而，这样可以确定OC = m P0。6. 分析确定（1）式中的，由于本方法是利用进行测量的，所以前面第3步选定的M各点，每个都需要确定其相位角。现以图2中的C点为例，介绍确定相位角的方法。根据前面第4步，以N=4为例。拍摄4幅图像在像素坐标uc处得到4个灰度值Ic1、Ic2、Ic3、Ic4。由于光栅的移动，这4个灰度值是不一样的。根据文献1,相位角可表示为： (2)由（2）式可得到，同理可得与C点对应的被测物体上D点的相位角，见图1。7. 确定图1所示的AC。根据文献1P3106介绍：The intensity observed at D is the same as that which would have been observed at A on the reference plane，而文献2直接指出：。由前面的分析可知，相位角与点在参考面上的位置有关系：， （3）8. 见图1，被测物体上D点到参考面的距离，即物体高度： （4）这里可由投影仪与相机间的基线距离及投影仪到参考面的距离确定（具体见文献2PP186(5)式）。用（4）同样可以确定其余各点的高度。文献：1 V. Srinivasan, H. C. Liu, and M. Halioua, Automated phase-measuring profilometry of 3-Ddiffuse objects, APPLIED OPTICS, 15 September 1984 / Vol. 23, No. 18, pp.3105-3108.2 V. Srinivasan, H. C. Liu, and Maurice Halioua, Automated phase-measuring prof