基于环形激光的物体内表面扫描.pdf
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1、295文章编号:10 0 6-9348(2023)06-0295-06第4 0 卷第6 期2023年6 月机真仿计算基于环形激光的物体内表面扫描曹世界,姚隆兴,张志毅(西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌7 12 10 0)摘要:为解决传统线激光扫描方法对于物体内部点云数据获取的局限性问题,提出一种基于环形激光的扫描方法。首先标定出相机的内外参数,进而利用透视投影原理得到激光锥面上部分三维点。然后利用最小二乘法求得相机坐标系下的圆锥曲面方程。使用Hessian矩阵算法进行光条纹中心提取,再利用锥面标定得到的方程对物体内部进行三维点云数据的获取。获取的点云数据绝对误差小于3mm,相对误差小于0
2、.6%,获取点云速率达到2 0 0 0 0 p/s。上述方法具有精度高、高效简洁、鲁棒性好等特点,可用于管道或隧道内壁三维测量和检测。关键词:激光扫描;圆锥面标定:物体内部扫描;三维点云获取中图分类号:TP391.9文献标识码:BScanning Inner Surface of Object-Based on Ring LaserCAO Shi-jie,YAO Long-ying,ZHANG Zhi-yi(College of Information Engineering,Northwest A&F University,Yangling Shaanxi 712100,China)ABST
3、RACT:In order to solve the limitation of the traditional line laser scanning method for the point cloud data ac-quisition inside the object,a scanning method based on ring laser is proposed.Firstly,the internal and external param-eters of the camera were calibrated,and then some three-dimensional po
4、ints on the laser cone were obtained by theprinciple of perspective projection.Then the least square method was used to obtain the cone surface equation in thecamera coordinate system.The Hessian matrix algorithm was used to extract the center of the light stripe,and then theequation obtained by the
5、 cone calibration was used to obtain the three-dimensional point cloud data inside the object.The absolute error of the acquired point cloud data is less than 3mm,the relative error is less than 0.6%,and the ac-quisition rate of the point cloud reaches 20000p/s.This method has the characteristics of
6、 high precision,high efficien-cy,simplicity,and good robustness,and can be used for three-dimensional measurement and inspection of the innerwall of pipelines or tunnels.KEYWORDS:Laser scanning;Cone calibration;Object internal scanning;Three-dimensional point cloud acquisi-tion1引言三维点云数据的获取在工业铸件、医疗诊断
7、、安全检测、物体三维形貌获取等领域广泛应用。依据三维点云数据的获取方式,可以将其分为接触式1-3 和非接触式4-6 两类。接触式三维点云获取技术主要是通过探测器测头系统与待测物体表面直接接触获得触碰点处的三维坐标,该技术测量精度能够达到m级别,但是该装备要根据环境要求适配合基金项目:国家自然科学基金资助项目(6 17 0 2 4 2 2);中央高校基本科研业务费(2 4 52 0 2 0 17 2)收稿日期:2 0 2 1-0 8-16修回日期:2 0 2 1-0 8-2 6适的测头系统,在获得三维数据时测头系统需要与被测轮廓接触,容易对物体造成刮损,影响测量精度,点云数据获取效率低,达不到实
8、时数据获取而且该设备价格昂贵,并未得到广泛应用。基于激光三维扫描系统成本低,精度高,因此一直是非接触式三维数据获取的研究热点。目前,基于激光三维扫描技术大多都是基于线激光扫描7 ,基于线激光扫描系统能够快速、稳定的获取精确度较高的三维点云数据。但是对于物体内部三维点云数据获取由于线激光自身的结构单一,对于首次获得的三维点云数据需要进行点云的配准与剔除才能恢复出物体内部真实的三维点云数据。恢复出物体内部三维点云数据对于物体内部结构的探测有非常重要的意义,比如,管材内壁、隧道内壁的三维测量。获得物体内部的三维点云数据,可以进一步对物296体内部三维全貌做出初步判断,进而可以得出安全性检测结果。基于
9、以上原因,文中提出一种基于环形激光单目扫描方法,由于环形激光自身就是一个封闭性的环状,能够均匀的分布在物体内壁上,激光和相机按照固定位置在轨道小车上,用小车精确记录每一次的位移信息,不需要在获得三维点云数据后做进一步的点云配准工作,而且每个圆环数据的获取得到的是该时刻,该深度值处36 0 的点云数据。因此本文提出的方法,在效率上能够得到很大的提升,由于避免了点云配准造成的二次误差在精度上也会有一定程度的提升。同时兼顾了扫描精度和时间效率的需求,因此具有一定的实用价值。2系统方案设计2.1系统硬件设计整个系统的硬件包括一个工业相机,一个环形激光发射器,一辆轨道小车。如图1所示,将相机和环形激光发
10、射器按照激光光心和相机中心在一条直线且激光在前相机在后的位姿关系固定在小车上,用来拍摄获取小车在移动过程中物体内部环形激光条纹的变化情况。轨道小车可以精准记录扫描系统的位移情况,用来控制扫描数据的深度值变化。被扫描物体相机环形结构光轨道小车图1系统硬件设计2.2扫描系统技术方案该扫描系统主要需要解决摄像机内外参数的标定、环形激光条纹中心提取、环形激光锥面方程标定、物体内部三维扫描等4 个问题将环形激光变换不同位姿打在贴有标定靶的白板上并用相机拍摄下每次的变换,使用张正友相机标定算法标定出相机的内外参数,使用Hessian矩阵法提取出相机拍摄到的环形激光的光条纹中心。在每一张拍摄到的环形激光中均
11、匀提取出若干个点,结合相机的内外参数计算出这些点的三维坐标,将得到的三维坐标代人到锥面方程中,使用最小二乘法对锥面一般式进行环形激光锥面方程的标定,标定出环形激光锥面的方程。使用标定好的系统对物体内部进行扫描,获得物体内部的三维数据。系统技术方案如图2 所示。3系统设计原理3.1像素坐标系到世界坐标系的映射原理相机标定8-10 是指根据相机成像模型,由特征点在图像靶标平面光条中心开始相机标定标定提取环形结构点云数据光条中心结束光维面方恢复提取程标定图2系统技术方案流程图中的坐标与世界坐标的对应关系,求解相机模型的参数,需要标定的参数有内部参数和外部参数。如果不考虑镜头畸变的情况的话,可以将相机
12、成像模型理想化为针孔模型,针孔成像原理就是利用投影将真实的世界坐标转换到图像坐标,其成像模式示意图如图3所示。平移旋转变换世界坐标系相机坐标系YY图像坐标系Pw(Xo,yu,Za)Px.y)XXZcO图3像素坐标系与世界坐标系的转换关系因此,两坐标系之间的转换关系可以写成式(1)的形式。其中,f为相机的焦距,d,d,为单位像素在图像坐标系中x轴方向和y轴方向上的物理尺寸,(uo,o)表示图像坐标系原点在像素坐标系中具体位置,A为相机的内参矩阵,R,为相机的旋转平移矩阵。本文采用张正友相机标定算法获得相机的内外参数,再根据式(1)实现各个坐标系之间的转换。XuYZ=AP。=A R,P.=A R,
13、(1)ZLL1其中f/d,0oT12T13A=0f/d,R,=T21T22T2300门L31T32T33t.3.2标靶平面标定本文获取拟合环形激光锥面方程的数据是通过将激光打在贴有标定靶的平面上,环形激光在图像上的像素坐标与相机中心连线形成的射线与标定靶平面相交的交点即为要采集的拟合激光锥面所需数据。环形激光打在标定靶所在平面示意图如图4 所示。297U白板相机环形结构光侧视图正视图图4激光打在棋盘格平面设标定靶所在平面方程如式(2)所示ax+by+cz+d=o(a+0,b+0,c+0)(2)相机的内外参数已知,根据相机坐标系与世界坐标系的转换关系可以得到标定靶上每个角点在相机坐标系下的坐标值
14、,将得到的这些角点的坐标值代人式(2),采用最小二乘法原理,解得a,b,c,d 的值,即标定出标定靶所在平面的方程。3.3光条纹中心提取本文使用相机拍摄下环形激光照射在物体内表面所产生的光条纹中心偏移量信息来计算出物体内表面的三维数据1。因此,环形激光条纹中心的提取是整个扫描任务中的关键环节12,13。稳定、高效、准确的环形激光条纹中心提取能够使系统的稳定性、实时性、精准性得到极大的保证。由于受外界环境光、激光功率、相机分辨率等因素的影响,拍摄到的图像基本都会存在影响光条纹中心精准提取的噪声点,这些噪声点多为椒盐噪声,因此在光条纹中心提取前使用中值滤波对图片进行预处理,对处理掉椒盐噪声的图像进
15、行全局阈值化处理操作,使结构光条纹与背景区别开,全局阈值化处理操作的简化表达如式(3)所示0,f(u,u)Tq(u,u)(3)(f(u,u),f(u,u)T根据计算方式的差异,可将光条纹中心提取算法分为基于光条形态特征的方法与基于光条灰度特征的方法14,15。Steger算法16 是基于Hessian矩阵的光条纹中心提取方法,能够实现光条纹中心的亚像素级精度定位而且适用于弯曲程度较大的光条纹。Steger算法是将待处理图像看作是二维函数,利用Hessian矩阵求出光条纹的法线方向,再沿着光条纹的法线方向进行泰勒展开,通过这种方法求出光条纹中心点的亚像素位置。即通过求得光条纹图像像素点z(x,y
16、)的Hessian矩阵特征值和对应的特征向量得到光条纹中心点法线方向。式(4)为Hessian矩阵的表示形式ag(x,y)ag(x,y)2axdyH(x,y)=z(x,y)g(x,)ag(x,y)axdyayxxxy(4)yy其中,g(x,y)是二维高斯函数。假设以点(xo,y。)为标准点通过Hessian矩阵求出结构光条纹法线方向的单位向量是(n,n,),则对该光条纹横截面上灰度值分布函数进行二阶泰勒展开,光条纹横截面上点(+tny+tn,)的灰度值如式(5)所示(xo+tn,yo+tn,)=(xo.0)+N(c.,)+NH(a,)(5)2其中,N=(t,t n,),(,,)是图像像素点z(
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