结构光三维重建、测量汇总|综述、paper、源码

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结构光投影三维成像目前是机器人3D 视觉感知的主要方式,结构光成像系统是由若干个投影仪和 相机组成, 常用的结构形式有: 单投影仪-单相机、单投影仪-双相机 、单投影仪-多相机、单相机-双投影 仪和单相机-多投影仪等典型结构形式。

结构光投影三维成像的基本工作原理是:投影仪向目标物体投射特定的结构光照明图案,由相机摄取被目标调制后的图像,再通过图像处理和视觉模型求出目标物体的三维信息. 常用的投影仪主要有下列几种类型:液晶投影(LCD)、数字光调制投影(DLP)[如数字微镜器件 (DMD)]、激光 LED图案直接投影. 根据结构光投影次数划分,结构光投影三维成像可以分成单次投影3D和多次投影3D方法.

按照扫描方式又可分为:线扫描结构光、面阵结构光

参考链接:结构光简史 - 知乎

结构光三维表面成像:综述(一)

结构光三维表面成像:综述(二)

结构光三维表面成像:综述(三)

综述

Structured-light 3D surface imaging: a tutorial

机器人视觉三维成像技术综述

Real-time structured light profilometry a review

A state of the art in structured light patterns for surface profilometry

Phase shifting algorithms for fringe projection profilometry: a review

Overview of the 3D profilometry of phase shifting fringe projection

Temporal phase unwrapping algorithms for fringe projection profilometry:a comparative review

Lectures&Video

  1. Build Your Own 3D Scanner: Optical Triangulation for Beginners
  2. https://github.com/nikolaseu/thesis
  3. CS6320 3D Computer Vision, Spring 2015

标定

  1. 高效线结构光视觉测量系统标定方法
  2. 一种新的线结构光标定方法
  3. 一种结构光三维成像系统的简易标定方法
  4. 基于单应性矩阵的线结构光系统简易标定方法
  5. 线结构光标定方法综述
  6. 三线结构光视觉传感器现场标定方法
  7. 单摄像机单投影仪结构光三维测量系统标定方法
  8. 超大尺度线结构光传感器内外参数同时标定
  9. 单摄像机单投影仪结构光三维测量系统标定方法
  10. 三维空间中线结构光与相机快速标定方法
  11. 线结构光传感系统的快速标定方法

单次投影成像

单次投影结构光主要采用空间复用编码和频率复用编码形式实现 ,常用的编码形式有:彩色编码 、灰度索引、 几何形状编码和随机斑点. 目前在机器人手眼系统应用中,对于三维测量精度要求不高的场合,如码垛、拆垛、三维抓取等,比较受欢迎的是投射伪随机斑点获得目标三维信息 。

  1. One-shot pattern projection for dense and accurate 3D acquisition in structured light
  2. A single-shot structured light means by encoding both color and geometrical features
  3. Dynamic 3D surface profilometry using a novel colour pattern encoded with a multiple triangular mode
  4. Review of single-shot 3D shape measurement by phase calculation-based fringe projection techniques
  5. Robust pattern decoding in shape-coded structured light

多次投影成像

多次投影3D方法主要采用时间复用编码方式实现,常用的图案编码形式有:二进制编码、多频相移编码和混合编码法(如格雷码+相移条纹)等.
但是格雷码方法仅能在投射空间内进行离散的划分,空间分辨率受到成像器件的限制. 为了提高空间分辨率,需要增加投影条纹幅数,投射条纹宽度更小的格雷码条纹图,但条纹宽度过小会导致格雷码条纹的边缘效应,从而引 起解码误差.
正弦光栅条纹投影克服了格雷码空间离散划分的缺点,成为使用率最高的结构光类型之一. 众所周知,对于复杂外形,如有空洞、阶梯、遮挡等,采用正弦单频相移法条纹投影时,存在相位解包裹难题.另外为了能够从系列条纹图中求出相位绝对值,需要在条纹中插入特征点,比如一个点、一条线作为参考相位点,但是这些点或线特征标志有可能投影在物体的遮挡或阴影区域,或受到环境光等干扰等,发生丢失,影响测量结果的准确性. 因此,对于复杂轮廓的物体,常采用多频相移技术.

  1. 三维重建的格雷码-相移光编码技术研究
  2. Pattern codification strategies in structured light systems
  3. Binary coded linear fringes for three-dimensional shape profiling
  4. 3D shape measurement based on complementary Gray-code light
  5. Phase shifting algorithms for fringe projection profilometry: a review
  6. Overview of the 3D profilometry of phase shifting fringe projection
  7. Temporal phase unwrapping algorithms for fringe projection profilometry:a comparative review
  8. A multi-frequency inverse-phase error compensation method for projectornon linear in3D shape measurement

偏折法成像

对于粗糙表面,结构光可以直接投射到物体表面进行视觉成像测量;但对于大反射率光滑表面和镜面物体3D 测量,结构光投影不能直接投射到被测表面,3D测量还需要借助镜面偏折技术 .

  1. Principles of shape from specular reflection
  2. Deflectometry: 3D-metrology from nanometer to meter
  3. Three-dimensional shape measurement of a highly reflected specular surface with structured light method
  4. Three-dimensional shape measurements of specular objects using phase-measuring deflectometry

由于单次投影曝光和测量时间短,抗振动性能好,适合运动物体的3D测量,如机器人实时运动引导,手眼机器人对生产线上连续运动产品进行抓取等操作. 但深度垂直方向上的空间分辨率受到目标视场、镜头倍率和相机像素等因素的影响,大视场情况下不容易提升。
多次投影方法(如多频条纹方法)具有较高空间分辨率,能有效地解决表面斜率阶跃变化和空洞等难题. 不足之处在于:

  1. 对于连续相移投影方法,3D重构的精度容易受到投影仪、相机的非线性和环境变化的影响;
  2. 抗振动性能差,不合适测量连续运动的物体;
  3. 在Eye-in-Hand视觉导引系统中,机械臂不易在连续运动时进行3D成像和引导;
  4. 实时性差,不过随着投影仪投射频率和CCD/CMOS图像传感器采集速度的提高,多次投影方法实时3D 成像的性能也在逐步改进;

偏折法对于复杂面型的测量,通常需要借助多次投影方法,因此具有多次投影方法相同的缺点.另外偏折法对曲率变化大的表面测量有一定的难度,因为条纹偏折后的反射角的变化率是被测表面曲率变化率的2倍,因此对被测物体表面的曲率变化比较敏感,很容易产生遮挡难题.

Other Papers

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  7. Accurate 3D measurement using a Structured Light System
  8. Structured light stereoscopic imaging with dynamic pseudo-random patterns
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  23. A fast three-step phase shifting algorithm

Code

  1. https://github.com/jakobwilm/slstudio
  2. https://github.com/phreax/structured_light
  3. https://github.com/nikolaseu/neuvision
  4. https://github.com/pranavkantgaur/3dscan

你可能感兴趣的:(计算机视觉,人工智能,图像处理)