三维产品检测的主动视觉系统
学习如何通过回顾三角测量方程和测量程序构建三维视觉应用程序。
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二维视觉系统最明显的限制是它只能在X-Y平面上移动和旋转。这导致了对高质量、三维(3D)加工技术的需求，该技术的使用正在增加。对于探索3D检测应用的工程师来说，现在有许多不同的技术可用于创建3D图像。
对于工程师来说，要成功地创建这样一个用于工业用途的应用程序，最重要的任务是在所有(x, y, z)方向上实现高测量分辨率。根据物体的形状和大小以及物体与视觉传感器之间的距离，可以使用不同的三维测量方法和不同类型的主动视觉系统。
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三维对象模型
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三维图像采集
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视觉系统由一组设备组成，将光线和测量数据转换为具有场景空间属性和物质属性的信息。这些设备具有光敏传感器(带有镜头的相机，将图像聚焦在光敏元件或眼睛上)和计算机制(计算机)，允许从传感器收集信息。
人类可以很容易地区分他们所看到的物体，也能够在各种光线条件下和从不同的参照系中识别它们。然而，在视觉系统的情况下，正确解释像素值是一项非常困难的任务。此外，像素的亮度(以及接收到的图像的亮度)取决于几个因素:
场景几何——物体在视野中的形状和位置(当形状或位置改变时，图像也会改变);
物体的照明和材料属性-例如，青铜制成的苹果看起来与真正的苹果不同;而且
环境的动态。
主动视觉系统
一个典型的视觉系统三维分析过程需要一个经过深思熟虑的被观察物体的位置，物体和传感器的相对位置的变化，扫描，将收集到的数据保存在一个共同的坐标系中，并将大量的图片组合成一个三维模型。
主动视觉系统由摄像机和激光投影仪两部分组成。激光发射的光模式被物体表面反射，然后被摄像机观察和捕捉。使用被称为“结构光”的特定光模式，如线条、网格或其他形状，人们可以扫描场景。
术语结构光的定义是简单或编码的光模式(例如，点，线网格或复杂形状)在被照明物体上的投影。使用结构光最重要的优点是图像中的表面特征被详细定义。因此，图像特征的检测和提取都得到了简化和精确的表示。
主动视觉三角测量是基于光模式的投影。光线指向相机对物体的视场。在测量之前，激光平面必须校准。它应该是定向的，使光线在背景表面平行于x轴和垂直于y轴。
如三角测量图(右)所示，透镜位于坐标系的中心，焦距为(f)从图像平面(CCD或CMOS传感器)。基线b是激光和相机之间的线。
激光平面与基线形成已知角θ (b)．计算激光的基线长度，使被研究对象反射的光束定位在X ' y '矩阵的中心。
基线b可由下式计算:
从物体表面反射的这一点被投影到像面上
（x”,y”)。现在可以计算出3D点(x, y, z)。已知变量为b，fθ,x”,y”。物体与相机之间的距离现在可以从以下关系计算:
确定了这些关系后，使用以下计算方法计算实际坐标:
测量过程
该测量过程的第一步是在捕捉3D图像或轮廓之前设置3D相机。为了从相机中检索图像，需要设置以下参数:
剖面触发和速率;
沿x轴的视场(FOV)和分辨率;
三维图像触发;
y轴长度;而且
三维图像沿y轴的分辨率。
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主动视觉三角测量是基于光模式的投影。
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此外，可能需要调整测量设置，以提高图像的质量。
当这些步骤完成后，可以调整图像库的大小以适应指定的FOV(视野)。执行设置后，设备将开始捕捉图像，并根据采集到的数据构建3D模型。
在图像采集过程中，不可避免地会丢失一些数据。为了帮助填补这些空白，应该实施并超越“填充缺失数据”程序来改进3D模型。此过程通过插值3D图像或轮廓的周围区域的高度值来删除3D图像或轮廓的选定部分中的缺失数据。输出中只影响已定义感兴趣区域内的像素，但该区域外的值将用于插值。
通常，此过程用于为将缺失数据作为高度值处理的过程准备3D图像。虽然这个过程主要是为了填充小区域的缺失数据，但它可以有效地用于任何大小的区域。
在获得3D模型后，可以沿着由该线的起点和终点的像素坐标指定的直线从3D图像中提取轮廓。由于采样距离的关系，剖面中最后一个点的实际位置可能与指定的终点略有不同。
轮廓中最后一点与直线端点之间的距离最多为采样距离的一半。但是，如果终点在图像边界处，则距离最多为一个采样距离。
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在获取3D模型后，可以提取轮廓。
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过滤与分析
在提取轮廓后，必须对轮廓的选定部分进行过滤，以去除由模型中不断变化的光照条件引起的干扰。生成的轮廓存储在新的图像库中，用于轮廓测量，可以用作平均值或中值滤波器。
使用均值过滤器，结果剖面中的每个高度值都是原始剖面中相应高度值周围相邻像素的加权平均值。均值滤波的结果是一个平滑的剖面。
使用中值过滤器，结果组中的每个高度值都成为原始轮廓中相应高度值周围的相邻像素的中值。中值滤波的结果是剔除单个异常值或噪声，但保留边缘的轮廓。邻域的大小由滤波矩阵的维数定义。
的概要文件
下一步是定义一个感兴趣的区域概要文件，该概要文件指定了可以应用测量过程的概要文件的间隔，而不会影响间隔之外的概要文件。感兴趣的区域通过指定它开始的X坐标(X起始像素)和感兴趣的区域宽度来创建。
接下来，分析轮廓的选定部分及其特征点，如局部极大值、最小值和拐点。要分析的概要文件的部分是用已定义的感兴趣的区域指定的。
需要注意的是，主动视觉方法在处理某些材料时会遇到困难。它对具有均匀反射率的材料表现最好。玻璃等材料在表面深度区产生多次反射，降低或禁止精确的距离测量。有光泽的表面具有直接反射的特征。
根据照度和观测几何形状的不同，由于能量不足，在表面反射中可能会出现落差。从一个有光泽的表面在角落区域的多次反射也可以产生疯狂的测量。一般来说，基于主动三角测量的距离摄像机能够非常精确(100
| 作者信息 |
| Janusz Kowal和Andrzej Sioma，对控制工程（www.controlengpolska.com)与波兰AGH科技大学合作。联络他们的地址是jkowal@agh.edu.pl或andrzej.sioma@agh.edu.pl． |
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