一种运动物体三维轮廓的结构光测量方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115965643A(43)申请公布日2023.04.14(21)申请号202211674958.X(22)申请日2022.12.26(71)申请人宁波大学地址315211浙江省宁波市江北区风华路818号(72)发明人吴熠博宋宝安崔宇杰(74)专利代理机构宁波奥圣专利代理有限公司33226专利代理师谢潇(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)G01B11/25(2006.01)G06T7/00(2017.01)G06N3/08(2023.01)G06N3/0464(2023.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称一种运动物体三维轮廓的结构光测量方法(57)摘要本发明公开了一种运动物体三维轮廓的结构光测量方法，包括构建一个卷积神经网络、生成训练数据并利用卷积神经网络进行训练得到神经网络模型、由训练后的相移图对待测运动物体进行三维重建等步骤。本发明测量方法将神经网络和结构光三维投影结合起来，通过神经网络训练消除运动误差，简化了运动误差繁杂的迭代计算，可以实现物体处于匀速运动、变速运动、旋转运动等各种状态下的实时运动时三维轮廓的测量，快速、高效地获得运动物体的精确三维信息；本发明测量方法利用拍摄的每一幅图像，采集了每个运动位置及其前后的图片的信息，信息利用率高；本发明测量方法还原的运动物体三维轮廓精度更高，细节更清晰，高频信息保留更完全。CN115965643ACN115965643A权利要求书1/2页1.一种运动物体三维轮廓的结构光测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建一个卷积神经网络；步骤2：生成训练数据并利用卷积神经网络进行训练得到神经网络模型步骤2‑1、首先搭建实验装置，该实验装置包括由计算机控制的平移步进电机、旋转步进电机、投影仪和相机，所述的旋转步进电机设于所述的平移步进电机的上方，所述的平移步进电机置于水平的桌面上，所述的平移步进电机用于控制所述的旋转步进电机在前后、上下、左右三个方向移动，所述的旋转步进电机的输出端安装有一载物平台，所述的相机和所述的投影仪分别置于所述的载物平台的上方，以处于初始位置的所述的载物平台的上表面为参考平面，所述的相机的光心与所述的投影仪的光心的连线平行于所述的参考平面，所述的相机的光轴与所述的投影仪的光轴在同一平面内且该平面垂直于所述的参考平面；步骤2‑2：将物体放置在载物平台上，使用投影仪对物体投影N幅条纹，N≥3，条纹的表达式为：其中f为条纹频率，x和y分别为相机中像素点的横坐标和纵坐标；当图片投影到物体上时，物体的高度会使条纹产生形变，高度信息转变为相位信息，相机拍摄到带有物体相位信息的N幅条纹，其表达式为：其中A(x,y)为背景噪声，B(x,y)为反射噪声，为物体高度转化的相位值；当物体朝着某个方向运动时，其像素点的坐标由(x,y)变化为(x+εx,y+εy)，其中εx,εy分别为横坐标方向和纵坐标方向的运动噪声，由于背景噪声不随物体运动变化，反射噪声随物体运动变化，运动物体的条纹表达式为：使用计算机控制平移步进电机和旋转步进电机的初始位置和运动方式，保证物体能以同样的运动轨迹多次运动；使用投影仪投影N幅条纹并用投影仪触发相机同步拍摄；使用计算机控制投影与物体的运动同步，确保物体在每次运动中，相机拍摄到的多幅图片中物体的位置与第一次拍摄时物体的位置一致；令物体沿同一运动轨迹运动M次，每次拍摄N幅图像为一组，其中M＝N，拍摄的每组图片的相移差为拍到的图像表达式为：n＝0,1,2,…,N‑1,m＝0,1,2,…,M‑1取m＝N/2并向下取整的N幅图像作为数据组1，数据组1中的图片中的物体位置相同并且在整个运动过程的中间时刻；取n＝0的N幅图像作为数据组2，数据组2中的图片中的物体相位与数据组1一致，物体位置按顺序变化；步骤2‑3：重复步骤2‑2，使不同物体沿不同轨迹投影，拍摄得到多个数据组1和多个数2CN115965643A权利要求书2/2页据组2，以多个数据组1作为卷积神经网络的输出，以多个数据组2作为卷积神经网络的输入，得到训练数据；对卷积神经网络进行训练，并采用均方根误差作为损失函数，计算输入的数据和输出的数据的差异，以此评价训练结果的优劣以及判断训练是否完成；在训练完成后，得到神经网络模型；步骤3：由训练后的相移图对待测运动物体进行三维重建将待测物体放置在载物平台上，使用计算机控制平移步进电机和旋转步进电机，使待测物体随着载物平台运动，并拍摄t幅幅图像，t>N，将拍摄到的第k到k+N‑1幅图像输入至神经网络模型，得到无运动误差的在第k个位置的N步相移图；利用N步相移图进行最小二乘法计算，得到包裹相位，其表达式为：对该包裹相位解包裹，去掉2πfx项，得到由物体高度引起的、无运