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提高数字光投影傅里叶变换轮廓术精度的方法研究

提高数字光投影傅里叶变换轮廓术精度的方法研究. 许 平. 2006 年 7 月. 主 要 内 容. 绪论 傅里叶变换轮廓术 (FTP) 的原理 基于数字光投影的 FTP 研究 双色正弦投影条纹的优化 总结. 被动三维传感 ( 如双目视觉，常用于三维目标的识别 ). 光学三维传感. 时间调制：飞行时间法（ TOF ）. 激光逐点扫描法. 光切法. 直接三角法. 主动三维传感 ( 结构光照明 ). 二元编码投影法. 莫尔轮廓术. 相位测量轮廓术. 空间调制. 相位测量法. 傅里叶变换轮廓术. 空间相位检测. 调制度测量法.

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提高数字光投影傅里叶变换轮廓术精度的方法研究

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  1. 提高数字光投影傅里叶变换轮廓术精度的方法研究提高数字光投影傅里叶变换轮廓术精度的方法研究 许 平 2006年 7月

  2. 主 要 内 容 • 绪论 • 傅里叶变换轮廓术(FTP)的原理 • 基于数字光投影的FTP研究 • 双色正弦投影条纹的优化 • 总结

  3. 被动三维传感 (如双目视觉，常用于三维目标的识别) 光学三维传感 时间调制：飞行时间法（TOF） 激光逐点扫描法 光切法 直接三角法 • 主动三维传感 • (结构光照明) 二元编码投影法 莫尔轮廓术 相位测量轮廓术 空间调制 相位测量法 傅里叶变换轮廓术 空间相位检测 调制度测量法 1.1光学三维面形信息获取方法 光学三维面形测量是获取物体表面各点空间坐标的方法和技术，常被称为光学三维传感。基本方法有：

  4. 1.2数字光投影仪(DLP)简介 数字光投影仪的核心部件是数字微镜器件(DMD)，它采用微电子机械原理，利用铝溅射工艺，在半导体硅片上生成的一些方形微镜面。它是由美国的德州仪器公司发明的。 该公司还研发了一套基于DMD的数字光处理技术(Digital Light Processing)，数字光处理技术提供了一种全新的数字光显示技术。

  5. 屏幕 +θL 入射光源 开态 自由态 投影透镜 -θL 2θL 2θL 关态 4θL -θL +θL 象素微镜 1.2.1 DMD的工作原理 图1.1 DMD在数字投影成像系统中的工作原理图

  6. 1.2.2 DLP的工作程序及特点简介 信号数字化 信号编码 聚光于DMD 数字图像到达屏幕 图1.2 DLP的工作流程图

  7. DLP的特点： 高亮度、稳定性好、寿命长、重量轻、体积小 鉴于以上特点，DLP在结构照明型三维测量轮廓术中被广泛地作为投影系统。测量中所采用的一般是单片DMD结构的数字光投影仪，我们所做实验均采用PLUS公司生产的U3-880DATA PROJECTOR数字光投影仪。

  8. 数字光栅投影条纹 变形条纹 参考条纹 FFT FFT 投影仪 滤波 滤波 三维物体 IFFT IFFT CCD 截断位相 位相展开 图像卡 PC 显示器 解调出物体高度分布 2.1傅里叶变换轮廓术(FTP)的基本原理 图2.1 FTP典型的测量装置图 图2.2 FTP测量的基本流程图

  9. （2.1） 逆傅里叶变换得到： 变形条纹为： （2.2） 对参考条纹做同样的操作得到： （2.3） 由(2.2)、(2.3)得到单纯由物面高度分布调制的位相： （2.4） 物体的高度分布为： （2.5）

  10. 测量速度快，只需一帧或两帧条纹图，就能恢复出物体三维面形，适用于实时的动态三维测量。测量速度快，只需一帧或两帧条纹图，就能恢复出物体三维面形，适用于实时的动态三维测量。 • 优点： • 不足： • 相同条件下，测量精度不如PMP的测量精度高。 • 因涉及滤波操作，必须确保基频分量与各级频谱之间不发生混叠，限制了它的测量范围。 • 若出现频谱混叠，还会降低它的测量精度。 导致频谱混叠的因素： • 抽样不足 • 被测物体表面比较复杂 • 测量系统的非线性响应 • 其他。

  11. 2.2 消除测量系统的非线性所带来的测量误差的方法 1. 采用光强线性补偿技术消除测量系统引起的的非线性误差。 2. 增大抽样频率降低探测系统(如CCD)的非线性引起的FTP测量误差。 3. 在计算机内编程使条纹的强度分布在线性区间内。 4. 本文所述的非线性校正方法。

  12. 3.1数字光投影仪（DLP）的非线性响应对FTP的影响3.1数字光投影仪（DLP）的非线性响应对FTP的影响 图像获取、打印和显示(投影仪)的各种 装置一般根据幂次规律进行响应 ： (3.1) u∈[0，1]是归一化输入强度，z是输出，为一正常数，称为伽马值，≠1时输出和输入存在非线性。上式的曲线如图3.1所示 。

  13. 1 0.8 γ=0.5 0.6 z 0.4 γ=1.0 γ=2.2 0.2 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 u 图3.1强度反应曲线

  14. 例如：计算机编程产生正弦条纹为： (3.2) c和d分别为条纹的背景和对比度，u(χ，y)满足： 0≤(ｃ-d)≤u(χ，y)≤(ｃ+d)≤1。 由于投影仪非线性响应，输出的条纹变为： (3.3)

  15. =0.5 =2.2 =1.0 图3.2不同值对应的输出(a)输入的标准正弦波形;(b)输出

  16. 图3.3模拟物体 模拟物体的函数表达式为： • 计算机模拟 (3.4) 256×256pixels

  17. γ=0.5 γ=2.2 Normalized spectrum 图3.4(a)γ=0.5时变形条纹的频谱分布 图3.4(b)γ=2.2时变形条纹的频谱分布

  18. γ=0.5 γ=2.2 图3.4(c)γ=0.5时恢复的三维面形 图3.4(d)γ=2.2时恢复的三维面形

  19. γ=0.5 γ=2.2 图3.4(e)γ=0.5时的误差分布 图3.4(f)γ=2.2时的误差分布

  20. 结论： 由于投影仪的非线性响应，导致恢复的面形误差较大，不能正确恢复三维物体面形。 所以，在FTP测量前需要对光投影仪实施非线性校正(即伽马校正)。

  21. 3.2对数字光投影仪非线性响应的伽马校正方法 • 理论分析： 该方法基于条纹图强度的统计分析。令P{*}表示概率，获取的条纹强度的累积分布函数定义为H(z)，表示为： (3.5) 式中z(x,y)=[c+dcos(2πƒ0x)]γ，(ｃ-d)γ≤z≤(ｃ+d)γ

  22. 1 0.8 0.6 Cumulative Distribution Function 0.4 0.2 r=1.0 r=2.2 r=0.5 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 z 图3.5强度累积分布函数与归一化的强度之间的关系曲线

  23. CCD采集参考条纹，沿条纹变化方向取一个剖面，将其强度归一化并记其强度为I(n)，n=0,1,,N-1，N是所选列的总象素点数（取为整周期），I(n)的最大值和最小值分别记为Imax和Imin。CCD采集参考条纹，沿条纹变化方向取一个剖面，将其强度归一化并记其强度为I(n)，n=0,1,,N-1，N是所选列的总象素点数（取为整周期），I(n)的最大值和最小值分别记为Imax和Imin。 • 校正的具体做法： 图3.6实际摄取的参考条纹图的一个剖面

  24. 条纹强度累积分布函数H(I)可由下式求得： (3.6) (3.7)

  25. 0.8 0.7 0.6 0.5 H(I) 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 Gamma 图3.7 c=d=0.5时, H(I)~的曲线

  26. 利用求得的伽马值编程一个有1/m次幂的非正弦条纹输入到投影仪投影，表示为：利用求得的伽马值编程一个有1/m次幂的非正弦条纹输入到投影仪投影，表示为： (3.8)

  27. 3.3实验结果与结论 系统的参数为： L0=780mm，d=240mm 正弦光栅的周期T0=1/ƒ0＝16pixels，c=d=0.5。 投影仪的H(I)~曲线的建立和伽马值的查找采用前述方法。实验中，求得＝2.1531，按(3.8)式实施伽马校正后，再进行FTP测量。

  28. 下面通过对比实验来说明伽马校正的有效性: 图3.8(a) 图3.8(b)

  29. 图3.8(c) 图3.8(d)

  30. 图3.8(e) 图3.8(f)

  31. 图3.8(h) 图3.8(g)

  32. 结论： 通过对比以上条纹形状、频谱分布以及恢复“猫脸模型”的三维面形可见，在FTP测量前，有必要对数字光投影仪进行伽马校正，此方法不仅正确还很有效。

  33. 4.1双色正弦FTP基本原理 按照RGB图像模式，投影一幅红绿正弦条纹，其光场强度可表示为： (4.1) ur(x,y)=ɑr+brcos(2πƒ0x)和ug(x,y)=ɑg+bgcos(2πƒ0x+π)分别为红、绿条纹分量，ɑr和ɑg分别为红、绿条纹的背景，br和bg分别为二者的对比度，ƒ0是条纹沿χ方向的基频。

  34. 数码相机摄取一幅双色变形条纹图，其表达式可写为：数码相机摄取一幅双色变形条纹图，其表达式可写为： (4.2) R r(x,y)、Rg(x,y)分别为物体对红、绿两种颜色光的反射率分布。利用RGB图像分离技术，就可以从一幅双色条纹图中得到相互间有π相位差的两幅正弦条纹图： (4.3) (4.4) 因为Rr(x,y)≠Rg(x,y)，即使ɑr=ɑg，br=bg，红、绿条纹的背景和对比度仍不相等。

  35. 采用如下两个公式使它们具有近似相等的背景和对比度(例如，将绿色分量的背景和对比度校正为红色分量的背景和对比度)：采用如下两个公式使它们具有近似相等的背景和对比度(例如，将绿色分量的背景和对比度校正为红色分量的背景和对比度)： (4.5) (4.6) 校正后的红、绿颜色分量相减能得到非常好的无零频分量的正弦条纹图。对校正后的条纹图就可使用具有π相移的傅里叶变换轮廓术方法进行计算。

  36. 4.2双色正弦投影条纹优化过程 理想的双色条纹经DLP非线性响应后，输出条纹变为： (4.7) γr和γg分别为投影仪对应于红、绿两种颜色光的非线性值且一般不为1。

  37. 按前面的方法分别求得两种颜色的伽马值γ’r和γ’g，然后编程如下式的双色条纹输入投影仪投影：按前面的方法分别求得两种颜色的伽马值γ’r和γ’g，然后编程如下式的双色条纹输入投影仪投影： • 计算机模拟 为了验证优化方法的正确性与有效性，先用计算机模拟了投影条纹的优化过程，并对优化前、后的双色FTP测量进行了对比，以下是计算机模拟过程及结果。 (4.8)

  38. 因测量系统的非线性响应(先设定γr=2.0, γg=2.5)，得到的条纹图为： (4.9) 求得γ’r=1.9634, γ’g=2.5337。按这些值对系统校正后采集到的条纹图变为： (4.10) 计算机模拟对比了以上两种情况下双色FTP的测量。

  39. 256×256pixels 图4.2模拟的被测物体(peaks函数模型)

  40. 图4.3(a)优化前的变形条纹图 图4.3(b)优化后的变形条纹图

  41. 图4.3(c)优化前变形条纹图的频谱分布(一维) 图4.3(d)优化后变形条纹图的频谱分布(一维)

  42. 图4.3(e) 图4.3(f)

  43. 图4.3(h) 图4.3(g)

  44. 4.3实验结果 对一模具进行了实际测量。系统的参数：L0=960mm,d=240mm,ƒ0=1/16条纹/pixel。 图4.4 (b) 图4.4 (a)

  45. 图4.4 (c) 图4.4 (d)

  46. 图4.4 (e)

  47. 总结 • 分析了FTP的基本原理、测量范围和影响其测量精度的因素及相应的解决方法。重点研究了基于数字光投影的FTP和双色正弦FTP的投影条纹优化问题。完成了两个方面的工作： • 主要讨论了基于数字光投影的FTP。深入分析了数字光投影仪(DLP)的非线性响应对FTP的影响，提出使用一种基于条纹图强度统计分析的方法对数字光投影仪的非线性响应实施校正(即伽马校正)，使其投影出有良好正弦性的结构条纹，能抑制变形条纹中高次谐波的出现，保证了FTP的测量精度。计算机模拟和实验不仅验证了方法的正确性和有效性，还说明了在FTP测量时，先对数字光投影仪采用伽马校正的必要性。 • 将第三章中所述的伽马校正方法引入双色正弦FTP中，以便摄取到正弦型较好的双色投影条纹。计算机模拟和初步实验验证了此方法的正确性和可靠性。

  48. 谢谢大家！

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