3D skener se strukturovaným světlem - Structured-light 3D scanner

A 3D skener se strukturovaným světlem je 3D skenování zařízení pro měření trojrozměrného tvaru objektu pomocí promítané světelné vzory a a Fotoaparát Systém.[1]

Zásada

Promítnutí úzkého pásu světla na trojrozměrně tvarovaný povrch vytváří linii osvětlení, která se jeví jako zkreslená z jiných perspektiv než z pohledu projektoru a kterou lze použít ke geometrické rekonstrukci tvaru povrchu (světelný řez).

Rychlejší a všestrannější metodou je projekce obrazců sestávajících z mnoha pruhů najednou nebo libovolných proužků, protože to umožňuje současně získat velké množství vzorků. Z různých pohledů se vzor jeví jako geometricky zkreslený kvůli povrchu tvar objektu.

Ačkoli mnoho dalších variant strukturované světlo projekce jsou možné, vzory paralelních pruhů jsou široce používány. Obrázek ukazuje geometrickou deformaci jednoho pruhu promítaného na jednoduchý 3D povrch. Posunutí pruhů umožňuje přesné získání 3D souřadnic jakýchkoli detailů na povrchu objektu.

Generování světelných vzorů

Systém záznamu třásně se dvěma kamerami (vyhýbání se překážkám)

Byly zavedeny dvě hlavní metody generování pruhů: laserové rušení a projekce.

Laser interferenční metoda pracuje se dvěma širokými planárními laser paprsková čela. Jejich rušení má za následek pravidelné, rovnoměrné vzory čar. Změnou úhlu mezi těmito paprsky lze dosáhnout různých velikostí vzoru. Tato metoda umožňuje přesné a snadné generování velmi jemných vzorků s neomezenou hloubkou ostrosti. Nevýhody jsou vysoké náklady na implementaci, potíže s poskytováním ideální geometrie paprsku a typické laserové efekty skvrnitý hluk a možné vlastní interference s částmi paprsku odraženými od objektů. Typicky neexistuje žádný způsob modulace jednotlivých pruhů, například pomocí kódů Gray.

The metoda projekce používá nekoherentní světlo a v zásadě funguje jako a Video projektor. Vzory se obvykle generují průchodem světla digitálem modulátor prostorového světla, obvykle založený na jedné ze tří v současnosti nejrozšířenějších technologií digitální projekce, transmisivní tekutý krystal, reflexní tekutý krystal na křemíku (LCOS) nebo digitální zpracování světla (DLP; pohyblivé mikro zrcadlo) modulátory, které mají pro tuto aplikaci různé komparativní výhody a nevýhody. Mohly však být a byly použity i jiné metody projekce.

Vzory generované digitálními projektory mají malé diskontinuity kvůli pixel hranice na displejích. Dostatečně malé hranice však lze prakticky zanedbávat, protože jsou vyrovnány i při nejmenším rozostření.

Typická měřicí sestava se skládá z jednoho projektoru a alespoň jedné kamery. Pro mnoho aplikací byly jako užitečné použity dvě kamery na opačných stranách projektoru.

Neviditelný (nebo nepostřehnutelný) strukturované světlo využívá strukturované světlo, aniž by zasahovalo do dalších úkolů počítačového vidění, pro které bude promítaný vzor matoucí. Příkladové metody zahrnují použití infračerveného světla nebo extrémně vysokých snímkových frekvencí střídavě mezi dvěma přesně opačnými vzory.[2]

Kalibrace

3D skener v knihovně. Kalibrační panely jsou vidět vpravo.

Geometrická zkreslení optikou a perspektivou musí být kompenzována a kalibrace měřicího zařízení pomocí speciálních kalibračních vzorů a povrchů. Matematický model se používá k popisu zobrazovacích vlastností projektoru a kamer. V podstatě založeno na jednoduchých geometrických vlastnostech a dírková komora, model musí také brát v úvahu geometrická zkreslení a optická aberace objektivů projektoru a fotoaparátu. Parametry kamery i její orientaci v prostoru lze určit řadou kalibračních měření pomocí fotogrammetrické úprava svazku.

Analýza proužkových vzorů

Pozorované proužkové vzory obsahují několik hloubkových podnětů. Posun libovolného jednotlivého pruhu lze přímo převést na 3D souřadnice. Za tímto účelem musí být identifikován jednotlivý proužek, kterého lze dosáhnout například sledováním nebo počítáním pruhů (metoda rozpoznávání vzoru). Další běžná metoda promítá střídavé vzory proužků, což vede k binárnímu Šedý kód sekvence identifikující počet jednotlivých pruhů zasažených objektem. Důležité vodítko hloubky také vyplývá z měnících se šířek pruhů podél povrchu objektu. Šířka pruhu je funkcí strmosti povrchové části, tj. První derivát výšky. Frekvence a fáze proužků poskytují podobné podněty a lze je analyzovat pomocí a Fourierova transformace. Nakonec vlnková transformace byla nedávno diskutována za stejným účelem.

V mnoha praktických implementacích se získává řada měření kombinujících rozpoznávání vzorů, šedé kódy a Fourierovu transformaci pro úplnou a jednoznačnou rekonstrukci tvarů.

Byla prokázána další metoda patřící také do oblasti projekce třásněmi, využívající hloubku ostrosti kamery.[3]

Je také možné použít promítané vzory primárně jako prostředek pro vložení struktury do scén, a to v zásadě fotogrammetrické získávání.

Přesnost a dosah

Optické rozlišení metod projekce proužků závisí na šířce použitých pruhů a jejich optické kvalitě. Je také omezena vlnovou délkou světla.

Extrémní zmenšení šířky pruhu se ukázalo jako neúčinné kvůli omezením hloubky ostrosti, rozlišení kamery a rozlišení displeje. Proto byla metoda fázového posuvu široce zavedena: S minimálně posunutými pruhy se pořídí řada alespoň 3, typicky asi 10 expozic. První teoretické dedukce této metody se opíraly o pruhy s modulací intenzity sinusové vlny, ale metody fungují s „obdélníkovými“ modulovanými pruhy dodávanými také z LCD nebo DLP displejů. Fázovým posunem se detail povrchu např. 1/10 rozteče pruhů lze vyřešit.

Současná profilometrie optického proužkového vzoru tedy umožňuje detailní rozlišení až do vlnové délky světla, v praxi pod 1 mikrometr, nebo, u větších proužkových vzorů, na cca. 1/10 šířky pruhu. Pokud jde o přesnost úrovně, interpolace na několika pixelech získaného obrazu kamery může přinést spolehlivé výškové rozlišení a také přesnost až na 1/50 pixelu.

Libovolně velké objekty lze měřit pomocí odpovídajících velkých pruhových vzorů a nastavení. Jsou zdokumentovány praktické aplikace zahrnující objekty o velikosti několika metrů.

Typické údaje o přesnosti jsou:

  • Rovinnost povrchu širokého 2 stopy (0,61 m) na 10 mikrometrů (0,00039 palce).
  • Tvar motoru spalovací komora na 2 mikrometry (7.9×10−5 in) (elevace), čímž se získá objemová přesnost 10krát lepší než u objemového dávkování.
  • Tvar předmětu o velikosti 2 palce (51 mm), na přibližně 1 mikrometr (3.9×10−5 v)
  • Poloměr hrany čepele např. 10 mikrometrů (0,00039 palce), na ± 0,4 μm

Navigace

3D průzkum autosedačky

Protože metoda může měřit tvary pouze z jedné perspektivy, je nutné kombinovat úplné 3D tvary z různých měření v různých úhlech. Toho lze dosáhnout připojením bodů značky k objektu a následnou kombinací perspektiv porovnáním těchto značek. Proces lze automatizovat namontováním objektu na motorový točnu nebo CNC polohovací zařízení. Značky lze také aplikovat na polohovací zařízení namísto samotného objektu.

Shromážděná 3D data lze použít k načtení CAD (počítačem podporovaný design) data a modely ze stávajících komponent (reverzní inženýrství ), ručně tvarované vzorky nebo sochy, přírodní předměty nebo artefakty.

Výzvy

Stejně jako u všech optických metod způsobují potíže reflexní nebo průhledné povrchy. Odrazy způsobují, že světlo se odráží buď od fotoaparátu, nebo přímo do jeho optiky. V obou případech může být překročen dynamický rozsah kamery. Průhledné nebo poloprůhledné povrchy také způsobují velké potíže. V těchto případech je běžnou praxí potahování povrchů tenkým neprůhledným lakem pouze pro účely měření. Nedávná metoda zpracovává vysoce reflexní a zrcadlové objekty vložením jednorozměrného difuzoru mezi světelný zdroj (např. Projektor) a objekt, který má být skenován.[4] Pro manipulaci s dokonale průhlednými a zrcadlovými objekty byly navrženy alternativní optické techniky.[5]

Dvojité odrazy a inter-odrazy mohou způsobit, že se pruhovaný vzor překryje nežádoucím světlem, což zcela eliminuje šanci na správnou detekci. S reflexními dutinami a konkávními předměty je proto obtížné manipulovat. Kvůli fenoménu rozptylu pod povrchem je také obtížné manipulovat s průsvitnými materiály, jako je kůže, mramor, vosk, rostliny a lidská tkáň. V poslední době se v komunitě počítačového vidění objevila snaha zvládnout takové opticky složité scény přepracováním vzorů osvětlení.[6] Tyto metody ukázaly slibné výsledky 3D skenování pro tradičně obtížné objekty, jako jsou vysoce zrcadlové kovové konkávnosti a průsvitné voskové svíčky.[7]

Rychlost

Ačkoli ve většině strukturovaných světelných variant je třeba pořídit několik obrazů na obrázek, jsou k dispozici vysokorychlostní implementace pro řadu aplikací, například:

  • Inline přesná kontrola komponent během výrobního procesu.
  • Aplikace zdravotní péče, jako je živé měření tvary lidského těla nebo mikrostruktury lidské kůže.

Byly navrženy filmové aplikace, například získávání údajů o prostorové scéně pro trojrozměrnou televizi.

Aplikace

  • Průmyslové optické metrologické systémy (ATOS) od společnosti GOM GmbH využívají technologii strukturovaného světla k dosažení vysoké přesnosti a škálovatelnosti měření. Tyto systémy mají vlastní monitorování stavu kalibrace, přesnosti transformace, změn prostředí a pohybu dílů, aby zajistily vysoce kvalitní data měření.[8]
  • Google Project Tango SLAM (Simultánní lokalizace a mapování ) pomocí hloubkových technologií, včetně strukturovaného světla, času letu a stereofonního zvuku. Čas letu vyžaduje použití infračerveného (IR) projektoru a IR senzoru; Stereo není.
  • Technologie od PrimeSense, použitý v rané verzi Microsoft Kinect, použil vzor promítaných infračervených bodů ke generování hustého 3D obrazu. (Později Microsoft Kinect přešel na používání a časová kamera místo strukturovaného světla.)
  • Okcipitální
    • Structure Sensor používá vzor promítaných infračervených bodů, kalibrovaný tak, aby se minimalizovalo zkreslení, aby se vytvořil hustý 3D obraz.
    • Structure Core používá stereofonní kameru, která odpovídá náhodnému vzoru promítaných infračervených bodů a vytváří hustý 3D obraz.
  • Intel RealSense kamera promítá řadu infračervených vzorů, aby získala 3D strukturu.
  • ID obličeje systém funguje tak, že promítne více než 30 000 infračervených bodů na obličej a vytvoří 3D mapu obličeje.
  • VicoVR senzor používá pro sledování kostry vzor infračervených bodů.
  • Chiaro Technologies využívá jediný vytvořený vzor infračervených bodů zvaný Symbolické světlo k přenosu 3D mračen bodů pro průmyslové aplikace
  • Vyrobeno na míru módní maloobchod
  • 3D-Automatická optická kontrola
  • Přesné měření tvaru pro řízení výroby (např. Lopatky turbíny)
  • Reverzní inženýrství (získávání přesných dat CAD ze stávajících objektů)
  • Měření objemu (např. Objem spalovací komory v motorech)
  • Klasifikace brusných materiálů a nástrojů
  • Přesné strukturní měření pozemních povrchů
  • Určení poloměru nožů řezného nástroje
  • Přesné měření rovinnosti
  • Dokumentace předmětů kulturního dědictví
  • Zachycení prostředí pro hraní v rozšířené realitě
  • Měření povrchu kůže pro kosmetiku a medicínu
  • Měření tvaru těla
  • Forenzní věda inspekce
  • Struktura a drsnost vozovky
  • Měření vrásek na látce a kůži
  • Mikroskopie strukturovaného osvětlení
  • Měření topografie solárních článků[9]
  • Systém 3D Vision umožňuje robotu DHL pro e-plnění [10]

Software

  • 3DUNDERWORLD SLS - OTEVŘENÝ ZDROJ[11]
  • DIY 3D skener založený na strukturovaném světle a stereofonním vidění v jazyce Python[12]
  • SLStudio - Open Source strukturované světlo v reálném čase[13]

Viz také

Reference

  1. ^ Borko Furht (2008). Encyklopedie multimédií (2. vyd.). Springer. str. 222. ISBN  978-0-387-74724-8.
  2. ^ Fofi, David; T. Sliwa; Y. Voisin (leden 2004). „Srovnávací průzkum neviditelného strukturovaného světla“ (PDF). SPIE Electronic Imaging - aplikace strojového vidění v průmyslové inspekci XII. San Jose, USA. str. 90–97.
  3. ^ „Tiefenscannende Streifenprojektion (DSFP) mit 3D-Kalibrierung“. University of Stuttgart (v němčině). Archivovány od originál dne 9. dubna 2013.
  4. ^ Shree K. Nayar a Mohit Gupta, Difúzní strukturované světlo, Proc. IEEE International Conference on Computational Photography, 2012
  5. ^ Eron Steger a Kiriakos N. Kutulakos (2008). „Teorie refrakčního a zrcadlového 3D tvaru pomocí trojúhelníkové dráhy světla“. Int. J. Computer Vision, sv. 76, č. 1.
  6. ^ Mohit Gupta, Amit Agrawal, Ashok Veeraraghavan a Srinivasa G. Narasimhan (2011). „Měření tvaru za přítomnosti inter-odrazů, rozptylu podpovrchových ploch a rozostření“. Proc. CVPR.CS1 maint: více jmen: seznam autorů (odkaz)
  7. ^ Mohit Gupta; Shree K.Nayar (2012). „Micro Phase Shifting“. Proc. CVPR.
  8. ^ „ATOS - průmyslová technologie 3D skenování“. GOM GmbH. Citováno 9. července 2018.
  9. ^ W J Walecki, F Szondy a M M Hilali, „Rychlá inline metrologie povrchové topografie umožňující výpočet napětí pro výrobu solárních článků s výkonem přesahujícím 2 000 destiček za hodinu“ 2008 Meas. Sci. Technol. 19 025302 (6 pb) doi:10.1088/0957-0233/19/2/025302
  10. ^ https://www.therobotreport.com/3d-vision-dhl-fulfillment-robot/
  11. ^ Kyriakos Herakleous & Charalambos Poullis (2014). „3DUNDERWORLD-SLS: Open-Source Structured-Light Scanning System for Rapid Geometry Acquisition“. arXiv:1406.6595 [cs.CV ].
  12. ^ Hesam H. (2015). „DIY 3D skener založený na strukturovaném světle a stereofonním vidění v jazyce Python“.
  13. ^ J. Wilm; et al. (2014). "SLStudio: Open-source framework pro strukturované světlo v reálném čase". doi:10.1109 / IPTA.2014.7002001.

Zdroje

Další čtení

  • Fringe 2005, 5. mezinárodní workshop o automatickém zpracování vzorů Fringe Berlin: Springer, 2006. ISBN  3-540-26037-4 ISBN  978-3-540-26037-0