一種復(fù)雜凸面型物體三維重建與體積測量方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種復(fù)雜凸面型物體三維重建與體積測量方法。該方法將待測物體放置于布設(shè)有對角標志的平板上，并設(shè)置一個足夠大的長方體形外包體，通過采集不同拍攝角度的待測物體圖像，根據(jù)圖像中提取的對角標志進行測量相機的獲取圖像的投影矩陣，然后利用待測物體的外輪廓和投影矩陣對初始的外包體進行切割。在不同方位進行足夠多次切割之后即可獲得待測物體的空間三維模型以及體積。與現(xiàn)有采用結(jié)構(gòu)光測量技術(shù)相比，本發(fā)明的技術(shù)成本更低、操作簡便靈活，能處理主動視覺無法處理的反光、透光、紋理缺乏的情況。
【專利說明】一種復(fù)雜凸面型物體三維重建與體積測量方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計算機視覺領(lǐng)域，尤其涉及一種復(fù)雜凸面型物體三維形貌與體積非接 觸測量方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 工業(yè)檢測、文物修復(fù)以及3D打印等很多領(lǐng)域都需要獲取復(fù)雜物體的高精度三維 形貌信息。目前，獲取物體的三維形貌的技術(shù)可以分為接觸式的測量方法和非接觸式測量 方法兩大類。其中，接觸式測量方法需要碰觸實物體的表面，有可能對待測物體造成污染、 變形或損壞，不太適合用于一些價值較高的物體，比如古文物。非接觸測量是以光電、電磁 等技術(shù)為基礎(chǔ)，在不接觸被測物體表面的情況下，得到物體表面參數(shù)信息的測量方法。非 接觸測量具有高速、不接觸、不劃傷被測物表面，適合于柔軟物體測量等優(yōu)點。從上世紀90 年代以來，隨著自動化技術(shù)、微電子技術(shù)、人工智能技術(shù)以及計算機輔助設(shè)計技術(shù)的飛速發(fā) 展，視覺測量和重構(gòu)技術(shù)，已廣泛應(yīng)用于表面檢測與測量領(lǐng)域。
[0003] 基于計算機視覺的三維形貌測量方法主要有兩類：投影法和立體視覺測量法。投 影法通過投影設(shè)備將結(jié)構(gòu)光，如點云、線或者條紋等，投影到被測物體表面，通過相機采集 的圖像分析被測物表面結(jié)構(gòu)光的變形得到一個剖面或者整個表面的高度信息，進而獲得物 體的三維形貌。由于投影法需要精確已知投影的結(jié)構(gòu)光與測量相機的結(jié)構(gòu)關(guān)系，使得投 影法實際應(yīng)用中并不方便，且精度受限于結(jié)構(gòu)光投影設(shè)備，存在設(shè)備復(fù)雜、應(yīng)用不靈活的問 題。立體視覺測量法利用多臺相機獲取的物體表面圖像對應(yīng)點云，通過交會測量的方法獲 取物體表面點云的三維空間坐標。在實施交會測量時，需要在不同相機視圖中提取被測物 表面豐富的紋理信息或者記點并進行密集匹配。但是，圖像密集匹配是計算機視覺領(lǐng)域的 一個經(jīng)典難題。因此，該方法通常借助結(jié)構(gòu)光解決表面紋理不豐富物體的測量問題。盡管 借助結(jié)構(gòu)光可以部分簡化圖像的密集匹配，但對于高精度的三維重建而言，特征點的密集 匹配仍然制約了該方法的使用。此外，對于復(fù)雜物體的三維重建，不可能在一個視角覆蓋物 體全表面，需要對多個表面進行高精度的拼接也限制了這一類方法的廣泛應(yīng)用。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供另一種復(fù)雜凸面型物體三維重建與 體積測量方法，解決現(xiàn)有技術(shù)面臨的設(shè)備復(fù)雜、應(yīng)用不靈活、精度不高的缺陷。
[0005] -種復(fù)雜凸面型物體三維重建與體積測量方法，其特征在于包括以下步驟： 第一步，測量系統(tǒng)布設(shè) 1. 1將待測物體放置在于黑色平板中心位置。
[0006] 1. 2建立測量坐標系o-xyz 坐標系ο-xyz中〇點位于平板中心，o-x軸和o-y軸位于平板上表面所在平面；o-z軸 垂直o-xy平面，指向平板上方；o-x軸、o-y軸和o-z軸符合右手定則。
[0007] 1. 3布設(shè)編碼標志 在平板上布設(shè)1個圓形對角標志和沉個方形對角標志，其中F > 3,上述對角標志在 o-xyz坐標系中的三維坐標已知，且均勻分布于以待測物體為中心的圓周上。
[0008] 第二步，初始的外包體數(shù)據(jù)集合ΩΙ設(shè)置 2. 1設(shè)置一個被測物體的外包長方體 設(shè)置一個被測物體的外包長方體，該長方體的頂點坐標分別為（_Χ/2，-Υ/2,0)、（-Χ/2， Υ/2,0)、（Χ/2, -Υ/2,0)、（Χ/2, Υ/2,0)、（-Χ/2, -Υ/2, Ζ)、（-Χ/2, Υ/2, Ζ)、（Χ/2, -Υ/2, Ζ)、 (Χ/2, Υ/2, Ζ)。
[0009] 2· 2分割外包長方體并記錄數(shù)據(jù) 將外包長方體分割成《個小的立方體單元，6000000,將立方體單元的中 心坐標

【權(quán)利要求】
1. 一種凸面型物體三維重建與體積測量方法，提供一種凸面型物體三維重建與體積測 量方法，其特征在于，包括以下步驟： 第一步，測量系統(tǒng)布設(shè)； 第二步，初始的外包體數(shù)據(jù)集合QL設(shè)置； 第三步，待測物體三維形貌重建； 第四步，待測物體體積計算； 所述步驟一具體為： 1. 1將待測物體放置在于黑色平板中心位置； 1. 2建立測量坐標系0-xyz 坐標系ο-xyz中〇點位于平板中心，o-x軸和o-y軸位于平板上表面所在平面；o-z軸 垂直o-xy平面，指向平板上方；o-x軸、o-y軸和o-z軸符合右手定則； 1. 3布設(shè)編碼標志 在平板上布設(shè)1個圓形對角標志和見個方形對角標志，其中沉> 3,上述對角標志在 o-xyz坐標系中的三維坐標已知，且均勻分布于以待測物體為中心的圓周上； 所述步驟二具體為： 2. 1設(shè)置一個被測物體的外包長方體 設(shè)置一個被測物體的外包長方體，該長方體的頂點坐標分別為（_Χ/2，-Υ/2,0)、（-Χ/2， Υ/2,0)、（Χ/2, -Υ/2,0)、（Χ/2, Υ/2,0)、（-Χ/2, -Υ/2, Ζ)、（-Χ/2, Υ/2, Ζ)、（Χ/2, -Υ/2, Ζ)、 (Χ/2, Υ/2, Ζ)； 2. 2分割外包長方體并記錄數(shù)據(jù) 將外包長方體分割成《個小的立方體單元，《多6000000,將立方體單元的中 心坐標
及其對應(yīng)的標識碼il4,記入外包體數(shù)據(jù)集合ΩΙ，
的計算公式分別為，
2. 3初始化立方體單元標識碼 令立方體單元對應(yīng)的標識碼； 所述步驟三具體為： 3. 1待測物體圖像拍攝 選取拍攝位置和角度，利用測量相機拍攝一張待測物體的圖像，保證所拍攝的圖像包 含平板上的對角標志； 3. 2待測物體圖像輪廓提取 利用已有的圖像邊緣檢測算法，提取待測物體圖像的封閉輪廓，將位于待測物體圖像 封閉輪廓以內(nèi)及待測物體圖像封閉輪廓上的圖像點坐標記為集合
，其 中為位于待測物體圖像封閉輪廓以內(nèi)及待測物體圖像封閉輪廓上圖像點像素坐標， 柯為(^)的個數(shù)； 3.3對角標志識別與定位 3. 3. 1對待測物體圖像的封閉輪廓以外的圖像區(qū)域，依次進行二值化、圖像閉運算、膨 脹處理，以及連通域分割，將得到的各連通域記為集合
；其中馬為各連通域圖像點 像素坐標構(gòu)成的子集，并按元素個數(shù)降序排列，為連通域的個數(shù)； 3. 3. 2計算集合
中前況+ 1個子集的面積％、周長/iS以及質(zhì)心坐標
， 其中《? = 1，2,3，··.，！/ +1 ; 3. 3. 3在以為中心建立的一個正方形搜索區(qū)域內(nèi)，采用Harris角點檢測算 法計算獲得對角標志的亞像素圖像坐標(--, AvSi); 3. 3. 4計算
最大值所對應(yīng)的對角標志，即判定為圓形對角標志，其 它況個即判定為方形對角標志，以圓形對角標志的亞像素圖像坐標為起點，在圖像中順時 針排序，完成所有對角標志的識別； 3. 4投影矩陣計算 3. 4. 1利用識別出的對角標志的亞像素圖像坐標,及其對應(yīng)的ο-xyz坐標 系中的三維坐標，利用位姿估計算法，獲得測量相機在ο-xyz坐標系中的姿態(tài)矩陣和平 移向量I ; 3.4.2利用公式（4)，計算出投影矩陣
3. 5外包體數(shù)據(jù)集合ΩΙ中立方體單元對應(yīng)的標識碼重置； 3.5. 1如果編號又-的立方體單元對應(yīng)的標識碼= 其中免= 利用公式 (5)計算該立方體單元中心在測量相機成像面上的投影的像面坐標(4,?): (5) 其中，
表示對Z四舍五 入取整，上標r表示向量或矩陣的轉(zhuǎn)置； 3. 5. 2判斷是否屬于集合Ω2，若（％?vj〇不屬于集合Ω2，令A(yù) = 〇 ;若 (?.?)屬于集合〇2，令^4 = 1 ; 3. 6重復(fù)步驟3. 1至3. 5實現(xiàn)被測物體三維重建 設(shè)置測量相機的拍攝位置，獲取不同拍攝角度的待測物體圖像m張，m-般取3(Γ40,完 成被測物體三維形貌的重建； 所述步驟四具體為： 計算待測物體的體積F，計算公式為，
【文檔編號】G01B11/24GK104154877SQ201410444920
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年9月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月3日
【發(fā)明者】劉海波, 姚林伸, 陳圣義, 張小虎, 于起峰, 楊玉坤, 楚少臻, 陳相印 申請人:中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)