双投影仪结构光三维重建系统

         双投影结构光的三维重建系统主要由两个投影仪和一个相机组成的设备,在测量的过程由相机分别采集两个投影仪投射的光栅来进行三维重建。次系统主要是应用在PCB板等焊锡的三维重建过程,因为焊锡有一定的反光,从一个方向投射的光栅会因为反光而无法测量到某个区域,为了解决这个问题才使用双投影,可以分别从不同的方向来投射光栅,以此来解决反光的问题。

       其标定和重建的原理还是基于单目测量系统,可以参考单目标定算法详解

      1:先对相机内参进行标定;

      2:然后对每个投影仪分别进行相位标定,每个标定的坐标系都设置在相机坐标系下,这样两个投影仪重建的三维点都自动在同           一个坐标系下了。

      3:采用快速触发方式采集光栅,即分别采集两个投影仪投射的光栅图片

      4:采用单目三维重建方式进行三维重建

     具体参数:     

投影仪

帧率:120

分辨率:1280*720

相机

分辨率:2448*2048

帧率   :79

测量距离精度

距离:20cm左右

精度:0.005mm~0.01m

                    

                   

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在多投影仪结构光三维重建系统中,标定是实现高精度三维重建的关键步骤。标定的目的是确定系统投影仪和相机之间的几何关系,以及它们各自的内部参数(如焦距、主点、畸变系数等)。以下是一些常用的方法和技术: ### 1. **相机与投影仪联合标定** 在多投影仪结构光系统中,通常采用类似于相机标定的方法对投影仪进行标定。由于投影仪可以被视为“反向相机”,因此可以通过捕捉投影在标定板上的已知图案(如棋盘格或圆点阵列)来估计投影仪的内参和外参。 - **标定步骤**: - 使用相机拍摄投影仪投射的标定图案。 - 提取图像中的特征点(如角点或圆心)。 - 利用这些特征点计算投影仪的内部参数(如焦距、主点)和外部参数(相对于相机的位置和姿态)[^2]。 - **标定工具**: - 布朗大学的开源软件(Projector-Camera Calibration/3D Scanning Software)提供了对多投影仪和相机系统的标定支持,支持灰度码和相移模式的捕获,适用于高精度的点云重建[^2]。 ### 2. **基于相移编码的标定** 对于结构光系统,尤其是使用正弦光栅的相位测量轮廓术(Phase Measuring Profilometry, PMP),标定过程需要考虑相位与高度之间的映射关系。 - **原理**: - 通过向物体表面投射多个相移的正弦光栅,相机捕获变形的条纹图像。 - 利用相位展开算法(如Fourier Transform Profilometry或Phase Unwrapping)获取物体表面的绝对相位图。 - 建立相位与高度之间的映射函数,通常通过标定平面(如Z方向移动的平面)来拟合该函数。 - **多投影仪协调**: - 在多投影仪系统中,每个投影仪都需要独立标定其相位-高度映射关系。 - 同时还需要标定不同投影仪之间的空间关系,以确保它们投射的光栅在空间中能够无缝拼接或正确融合。 ### 3. **基于立体视觉的标定** 当系统中存在多个投影仪和一个或多个相机时,可以将整个系统视为一个立体视觉系统。此时可以使用立体标定方法来确定所有设备之间的相对位置和姿态。 - **立体标定**: - 使用一个带有已知特征的标定板(如棋盘格),在多个视角下同时被相机拍摄并被投影仪照射。 - 通过匹配不同视角下的特征点,建立多个投影仪与相机之间的几何约束。 - 使用优化算法(如Bundle Adjustment)联合优化所有设备的内外参数。 ### 4. **反光补偿与多视角融合** 在实际应用中,如PCB板焊锡检测,由于表面反光问题,单一投影仪可能无法覆盖所有区域。因此采用投影仪或多投影仪结构光系统时,需要在标定过程中考虑不同投影方向下的光照一致性问题。 - **多视角融合**: - 每个投影仪分别进行独立标定。 - 在三维重建时,根据表面法向量选择最佳投影方向的数据进行融合,避免反光区域的缺失。 - 可以使用加权平均或基于置信度的融合策略来提高重建质量[^1]。 ### 5. **代码示例:相机与投影仪联合标定** 以下是一个简单的Python代码示例,使用OpenCV库进行相机与投影仪联合标定(假设投影仪投射棋盘格图案): ```python import cv2 import numpy as np # 标定板参数 chessboard_size = (9, 6) # 棋盘格内角点数量 square_size = 1.0 # 棋盘格方块大小(单位:mm) # 准备标定板的世界坐标 objp = np.zeros((chessboard_size[0] * chessboard_size[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size # 存储图像点和对象点 objpoints = [] # 3D点 imgpoints = [] # 2D图像点 # 读取图像 image = cv2.imread('calibration_pattern.png') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 寻找棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret: objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) # 相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) print("相机内参矩阵:\n", mtx) print("相机畸变系数:\n", dist) ``` ###
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