《High dynamic range 3D measurement based on structured light: A review》论文解读

Abstract

结构光法具有稳定、快速的优点，是工业生产中自动化三维测量的最佳方法之一。然而，当工业零件表面具有高动态范围(HDR)区域时，例如生锈、油污或有光泽的表面，由于图像中的低调制和像素过饱和，可能会发生相位计算错误，从而难以获得准确的3D数据。本文对现有的高动态范围结构光三维测量技术进行了分类和总结，比较了各自的优势，并分析了未来的发展趋势。现有的测量方法根据测量原理分为多次测量融合(MMF)和单次最佳测量(SBM)。然后，详细讨论了两类不同方法的优点，并分析了适用场景。最后，提出了基于结构光的高动态范围三维测量的发展趋势。

1、Introduction

结构光三维测量因其良好的稳定性和测量速度而被广泛应用于工业生产的许多方面。它可应用于缺陷检测、废物分类和参数优化等程序。
然而，当工业零件表面具有高动态范围(HDR)区域，如生锈、油污、有光泽的表面时，由于图像中的低调制和像素过度饱和度，可能会发生相位计算误差。因此，可能很难获得准确的3D数据。因此，如何获取高动态范围曲面的精确三维数据仍是有待研究的课题。
解决这个问题的一般方法可以分为三种。1)接触测量采用高动态范围区域专用设备;例如坐标测量机(CMM)和光笔。测量精度高，但测量速度慢，因此仍难以获得三维形状和尺寸数据。2)粉末喷涂还可以在工件表面形成一层薄薄的粉末，使表面出现漫反射。在这种情况下，3D数据的准确性取决于粉末的厚度，它可能会损坏工件。3)采用多视点方法，从视点出发对3D数据进行重构和合并，补充暗部和亮部。该方法操作简单，但增加了必须处理的数据量，因此其效果取决于规划视点的质量。这三种方法在某些方面可以实现HDR三维测量，但可能不完全准确和高效。
许多研究者对这一问题进行了研究，并提出了不同的方法，主要分为多测量融合(MMF)和单最佳测量(SBM)。
1)基于mmf的方法试图通过获得具有不同参数的同一视点图像来克服上述问题;例如曝光，投影强度和颜色通道。理论上，MMF方法可以通过对不同的反射区域设置适当的参数来解决这一问题。然而，如何设置能够满足所有领域的参数仍然是一个挑战。
2)基于SBM的方法有可能通过单一测量来修复这个问题，这涉及到最佳的投影模式、额外的设备或深度学习的图像增强。SBM的原理是非常有效的，但目前的交流效果不如MMF。因此，最广泛认可的方法是应用于MMF的多次暴露融合法，因为其操作简单，不需要额外的设备。
考虑到上述方法的不同原理和特点，分析和讨论它们的实用性是至关重要的。通过研究这些方法，不仅可以帮助新手快速入门，还可以帮助有需要的人根据不同的测量需求选择最合适的方法。为此，本文从原理和适用性两个方面对这些方法进行了全面的综述。第2节介绍了用于结构光三维测量的一般相机成像模型，第3节介绍了通常用于HDR三维测量的基于mmf的方法。第4节介绍了基于sbm的方法，第5节讨论了基于结构光的HDR三维测量的未来研究方向，并对本研究提出的内容进行了总结。

2、Camera-imaging model

当使用结构光技术进行测量时，投影仪在研究对象的表面上显示一组条纹图案，而相机同时捕捉图像。由于被测物体表面几何形状的改变，相机拍摄的光栅条纹图案发生了变形。然后根据该算法进行相位计算、相位展开和立体匹配。最后，利用三角剖分原理重构三维点云。
在结构光三维测量中，如图1所示，相机成像模型可以表示为

其中a为相机的灵敏度系数，t为相机的曝光量，b为被测物体的反射系数，I^a1为照射在被测物体上的环境光，I^p为投影仪的光强，I^a2为直接进入相机的环境光，μ为相机的噪声误差。考虑到投影图像是一系列其他相移量恒定的正弦条纹图像，对上述公式进行简化和修改后，图像的灰度分布可表示为:

其中A (x,y)是平均强度，B (x,y)是调制强度，φ (x,y)表示要求解的相位，δk是相移。δn = 2π (n - 1) n为相移量。结构光技术的关键是从摄像机获取的边缘图像序列中恢复相位φ (x,y)，以实现相应的点匹配，并对点云数据进行重构。其中φ (x,y)和B (x,y)可以通过