立體標(biāo)靶輔助多節(jié)點(diǎn)三維形貌測量與恢復(fù)技術(shù)

王 晨，丁宇航，孟召宗，肖艷軍，高 楠，張宗華

（河北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，天津 300401）

0 引言

光學(xué)三維測量技術(shù)具有快速、非接觸、高精度等優(yōu)點(diǎn)[1-3]，有著廣闊的發(fā)展前景。為了改善復(fù)雜形貌物體自身的遮擋、傳統(tǒng)測量系統(tǒng)視場限制造成的信息采集盲區(qū)問題[4]，本文采用雙相機(jī)和單投影儀組成的多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行測量。利用此系統(tǒng)測量具有復(fù)雜形貌目標(biāo)，可同時(shí)得到不同角度的形貌信息。為了在同一個(gè)坐標(biāo)系中顯示物體全貌，此時(shí)一般采用迭代最近點(diǎn)（Iterative Closest Point，ICP）算法[5]進(jìn)行對應(yīng)點(diǎn)匹配，但該算法受到對應(yīng)點(diǎn)對選取錯(cuò)誤的影響，產(chǎn)生錯(cuò)配的現(xiàn)象。因此，專家學(xué)者們對其進(jìn)行了改進(jìn)。許斌等[6]利用點(diǎn)面距離誤差函數(shù)，提出一種先集合主曲率相近的點(diǎn)對，再以曲面擬合的平均間距作為域值進(jìn)行算法優(yōu)化，但匹配耗時(shí)較長；郎萍等[7]基于旋轉(zhuǎn)圖像特征描述子進(jìn)行噪聲點(diǎn)剔除，找出2個(gè)點(diǎn)云的關(guān)鍵點(diǎn)，分別求解圖像特征描述子，通過描述子的相似程度來確定對應(yīng)點(diǎn)，但算法復(fù)雜性導(dǎo)致效率低；劉江等[8]利用k-Dimension tree提高對應(yīng)點(diǎn)的查找速度，但其匹配精度受到最終節(jié)點(diǎn)儲存的三位點(diǎn)數(shù)影響，不夠穩(wěn)定。針對以上問題，本文研究了改進(jìn)的ICP算法，通過在迭代過程中不斷進(jìn)行不可見點(diǎn)和噪聲點(diǎn)的剔除，提高了算法的穩(wěn)定性，對于自由形貌的物體測量有一定價(jià)值。為了獲得更好的匹配效果，在融合之前需要輸入初始參數(shù)，這就需要標(biāo)定多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)[9-11]。系統(tǒng)標(biāo)定傳統(tǒng)的標(biāo)定物是平面標(biāo)靶[12]，但受視角限制，平面標(biāo)定板在多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)標(biāo)定存在時(shí)間長、過程復(fù)雜、引入累計(jì)誤差等問題。針對這些問題，專家們對立體標(biāo)靶標(biāo)定技術(shù)進(jìn)行了研究。孫軍華等[13]提出了一種柔性立體標(biāo)靶，將小平面標(biāo)靶根據(jù)相機(jī)視場范圍擺放并組合，定位各個(gè)平面標(biāo)靶之間的關(guān)系，將所有特征點(diǎn)統(tǒng)一到一個(gè)坐標(biāo)系中，形成大范圍特征點(diǎn)，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，精度相比同視場范圍的大尺寸平面標(biāo)靶有所提升，但標(biāo)靶的標(biāo)識點(diǎn)提取精度需要進(jìn)行改善。張翰等[14]研究了一種二面靶標(biāo)，左右面互相垂直，可提供標(biāo)定所需的大范圍數(shù)據(jù)點(diǎn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該標(biāo)靶可對目標(biāo)物進(jìn)行精確測量以及形貌恢復(fù)，簡化了標(biāo)定步驟并且降低了標(biāo)定成本，但在精度方面存在提升空間。針對以上問題，本文構(gòu)建了兩面結(jié)構(gòu)的立體標(biāo)靶，各個(gè)標(biāo)靶平面上附著規(guī)格已知的圓環(huán)特征點(diǎn)，二面角可根據(jù)系統(tǒng)特點(diǎn)而調(diào)整。在多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中，立體標(biāo)靶可以同時(shí)標(biāo)定系統(tǒng)空間參數(shù)，在減少操作復(fù)雜度的同時(shí)避免累計(jì)誤差的產(chǎn)生，簡化了標(biāo)定流程，使系統(tǒng)更加快速、精確地進(jìn)行測量以及數(shù)據(jù)匹配。根據(jù)系統(tǒng)特點(diǎn)，標(biāo)靶的平面數(shù)量可以擴(kuò)展，以適應(yīng)不同相機(jī)個(gè)數(shù)的角度需求。基于立體標(biāo)靶標(biāo)定法，本文進(jìn)行了多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)標(biāo)定及測量實(shí)驗(yàn)，對得到的不同角度三維數(shù)據(jù)利用改進(jìn)ICP算法進(jìn)行了融合。

1 系統(tǒng)測量及數(shù)據(jù)拼接原理

1.1 多節(jié)點(diǎn)三維測量的原理

為了改善單目系統(tǒng)帶來的數(shù)據(jù)缺失的問題，本文采用多節(jié)點(diǎn)三維測量系統(tǒng)進(jìn)行測量。系統(tǒng)包括一臺DLP投影儀，2臺CCD相機(jī)，2個(gè)子系統(tǒng)共用一個(gè)投影儀。測量方案示意圖如圖1所示。

圖1 多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)測量流程示意圖Fig.1 Measurement flow chart of multi-node system

多節(jié)點(diǎn)測量系統(tǒng)過程為：計(jì)算機(jī)產(chǎn)生正弦條紋圖，投影到被測物表面；2個(gè)攝像機(jī)同時(shí)采集變形條紋圖，將圖像輸入計(jì)算機(jī)中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；利用相關(guān)算法原理進(jìn)行軟件編程，利用相關(guān)程序進(jìn)行相位計(jì)算；利用標(biāo)定實(shí)驗(yàn)得到的參數(shù)，恢復(fù)物體的2 個(gè)角度的三維數(shù)據(jù)；最后將2 組三維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到相同的坐標(biāo)系中，得到被測物完整的三維形貌。

1.2 改進(jìn)的ICP 算法融合原理

系統(tǒng)完成標(biāo)定后，利用多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行測量，可同時(shí)獲得2個(gè)視角的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。理論上通過標(biāo)定獲得的轉(zhuǎn)換系數(shù)可將2個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)恢復(fù)到一個(gè)坐標(biāo)系中，但在實(shí)際過程中存在誤差，2個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)無法正確融合。對此問題，我們一般采用ICP 算法進(jìn)行對應(yīng)點(diǎn)匹配。該算法的基本原理是：按照一定的約束條件，在目標(biāo)點(diǎn)云P中，找到源點(diǎn)云Q中一點(diǎn)的最鄰近點(diǎn)(pi,qi)，計(jì)算出最優(yōu)轉(zhuǎn)換關(guān)系R、T，使得E(R,t)最小。如式（1）所示：

式中：n為鄰近點(diǎn)對的個(gè)數(shù)；pi為目標(biāo)點(diǎn)云P中的一點(diǎn)；qi為點(diǎn)云Q中與pi的對應(yīng)點(diǎn)；R為旋轉(zhuǎn)矩陣；T為平移向量。ICP算法流程如圖2所示。通過標(biāo)定獲取迭代初始值，將2個(gè)點(diǎn)云進(jìn)行粗匹配后，進(jìn)行對應(yīng)點(diǎn)對的查找，并計(jì)算最優(yōu)轉(zhuǎn)換參數(shù)。

圖2 ICP 算法流程圖Fig.2 Flowchart of ICP algorithm

但噪聲點(diǎn)和不可見點(diǎn)使ICP 算法在對應(yīng)點(diǎn)確定上面臨很大困難，導(dǎo)致2 片點(diǎn)云數(shù)據(jù)無法正確匹配。因此采用改進(jìn)的ICP 算法進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配，在迭代過程中不斷剔除不可見點(diǎn)和噪聲點(diǎn)，使2 組點(diǎn)云數(shù)據(jù)正確匹配。一組正確的對應(yīng)點(diǎn)對，應(yīng)滿足4 個(gè)條件，如下所示。其中p1是點(diǎn)云1上的點(diǎn)，p2是點(diǎn)云2上與p1對應(yīng)的點(diǎn)。

1）p1和p2兩點(diǎn)的歐氏距離理論上為零。經(jīng)過課題組大量實(shí)驗(yàn)，得到最優(yōu)參數(shù)，可設(shè)兩點(diǎn)距離為采樣距離的2.5倍。

2）p1和p2兩點(diǎn)在左右相機(jī)的公共視場內(nèi)，若對應(yīng)點(diǎn)對中存在一個(gè)不可見點(diǎn)（即假設(shè)在點(diǎn)云1中可見的點(diǎn)，由于遮擋的原因，在點(diǎn)云2中可能不可見的點(diǎn)），則剔除此點(diǎn)對。

3）p1和p2兩點(diǎn)法向量相同。若兩點(diǎn)法線之間夾角大于45°，則剔除此點(diǎn)對。

4）p1和p2保證一一對應(yīng)，即2個(gè)點(diǎn)云間保證一一對應(yīng)。

利用上述4個(gè)條件，在ICP算法每一次迭代過程中剔除不滿足條件的點(diǎn)對，直到對應(yīng)點(diǎn)之間距離方差ME小于給定閾值T，即得到2片點(diǎn)云數(shù)據(jù)最佳轉(zhuǎn)換匹配參數(shù)。流程圖如圖3所示。

圖3 改進(jìn)ICP 算法流程圖Fig.3 Flowchart of improved ICP algorithm

2 立體標(biāo)靶標(biāo)定系統(tǒng)參數(shù)

2.1 立體標(biāo)靶的構(gòu)建

在現(xiàn)有的多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)標(biāo)定方法中，基于標(biāo)靶法是最常見的方法。針對多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)關(guān)系標(biāo)定，本文設(shè)計(jì)了二面結(jié)構(gòu)立體標(biāo)靶，與平面標(biāo)靶相比，可實(shí)現(xiàn)不同視場角度的多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)參數(shù)同時(shí)標(biāo)定，減少累計(jì)誤差的產(chǎn)生。

本文設(shè)計(jì)的立體標(biāo)靶是2 個(gè)平面組成的立體結(jié)構(gòu)，各個(gè)靶標(biāo)平面上附著規(guī)格已知的特征點(diǎn)。圖4a）為立體標(biāo)靶的結(jié)構(gòu)示意圖，圖4b）是立體標(biāo)靶實(shí)物圖，2個(gè)平面連接處用特殊圖案標(biāo)識，用于區(qū)分左右兩面。

圖4 兩面立體標(biāo)靶的結(jié)構(gòu)示意圖和實(shí)物圖Fig.4 Schematic diagram of the structure and physical picture of two-sided stereoscopic target

立體標(biāo)靶的標(biāo)識點(diǎn)大小以及二面角的確定與圓環(huán)中心提取精度有關(guān)，利用仿真實(shí)驗(yàn)對標(biāo)識點(diǎn)參數(shù)進(jìn)行確定。

設(shè)世界坐標(biāo)系中圓上一點(diǎn)的齊次坐標(biāo)為p=[Xw,Yw,Zw,1]T，投影后對應(yīng)點(diǎn)的齊次坐標(biāo)為p′=[u,v,1]T。其坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系如式（2）所示：

式中；αx=（f是攝像機(jī)焦距，dx是每一像素在x軸方向上的物理尺寸）；αy=（f是攝像機(jī)焦距，dy是每一像素在y軸方向上的物理尺寸）；u0，v0是在圖像坐標(biāo)系中的中心點(diǎn)坐標(biāo)（即相機(jī)光軸與圖像平面的交點(diǎn)）；R和T分別為攝像機(jī)外部參數(shù)。

利用計(jì)算機(jī)仿真產(chǎn)生橢圓標(biāo)識點(diǎn)圖像。設(shè)世界坐標(biāo)系中物平面上圓環(huán)的圓心為(0,0)，αx=1 200，αy=1 200，u0=1 280，v0=960，則相機(jī)內(nèi)參為

相機(jī)相對物平面的圓環(huán)標(biāo)識點(diǎn)的位置參數(shù)為：圍繞x軸的偏轉(zhuǎn)角度為α=，圍繞y軸的偏轉(zhuǎn)角為β=-，圍繞z軸的偏轉(zhuǎn)角為γ=；沿x、y方向偏移為0，z方向偏移tz=600。在偏轉(zhuǎn)角度存在的情況下，空間同心圓環(huán)圖像經(jīng)相機(jī)成像模型會變成中心分離的雙橢圓圖像，利用邊緣檢測技術(shù)及橢圓擬合技術(shù)得到內(nèi)外橢圓的圓心坐標(biāo)，通過圓環(huán)模型計(jì)算得到校正的中心坐標(biāo)。通過計(jì)算機(jī)仿真，研究當(dāng)圓環(huán)內(nèi)外半徑大小、內(nèi)外半徑之比以及相機(jī)光軸與空間圓環(huán)標(biāo)識點(diǎn)所成角度的關(guān)系。下文的偏心誤差指的是利用校正算法計(jì)算得到的中心點(diǎn)與實(shí)際中心點(diǎn)之間的實(shí)際距離，即歐氏距離。設(shè)定外圓半徑r1，內(nèi)圓半徑為r2。

設(shè)r1取值范圍為30～200 pixels，r2=20 pixels，取樣間隔為10，則r1r2取值范圍為1.5～10。利用圓環(huán)偏差校準(zhǔn)技術(shù)計(jì)算離心偏差，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5a）所示。隨著外圓半徑的增加，即外圓半徑與內(nèi)圓半徑比越大，偏心誤差越大。設(shè)定r1r2=2。設(shè)r2變化范圍為10～65像素，則r1的變化范圍為20～130像素。通過校正算法計(jì)算實(shí)際中心點(diǎn)，計(jì)算離心偏差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5b）所示。r1r2=2，即比值一定時(shí)，隨著外圓與內(nèi)圓半徑的增加，偏心誤差越大。即在定制技術(shù)能達(dá)到的情況下，盡量選擇較小的同心圓環(huán)。設(shè)r2=16 像素，r1=32 像素，相機(jī)繞y軸轉(zhuǎn)動角度范圍為0～1.4 rad，離心偏差結(jié)果如圖5c）所示。可以看出，本文算法定位精度隨旋轉(zhuǎn)角度的變化而變化。

圖5 離心偏差與圓環(huán)大小以及偏轉(zhuǎn)角度的關(guān)系Fig.5 Relationship between centrifugal deviation and ring size and deflection angle

通過以上仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，圓環(huán)中心提取精度與圓環(huán)內(nèi)外圓半徑、圓環(huán)內(nèi)外圓半徑比以及相機(jī)拍攝圓環(huán)角度均有關(guān)。當(dāng)圓環(huán)內(nèi)、外圓半徑越小，中心定位偏差越小；內(nèi)外圓環(huán)半徑比為1.5時(shí)，中心定位偏差小；當(dāng)相機(jī)與圓環(huán)旋轉(zhuǎn)角度為0時(shí)，離心偏差最小。

由以上結(jié)論，本文采用的立體標(biāo)靶由2個(gè)平面組成，每個(gè)平面由特殊定制的帶有9×12個(gè)離散黑色圓環(huán)標(biāo)識點(diǎn)的瓷質(zhì)高精度標(biāo)定平板構(gòu)成，定制精度達(dá)到2 μm，內(nèi)外半徑分別為1 mm和1.5 mm的圓環(huán)作為標(biāo)識點(diǎn)。兩相鄰圓環(huán)標(biāo)識點(diǎn)在水平和垂直方向的距離均為7.5 mm，外形尺寸為101.6 mm×101.6 mm。立體標(biāo)靶左平面由一個(gè)旋轉(zhuǎn)臺為底座，固定在固定板上，干板夾固定左平面，由螺旋高度調(diào)節(jié)架鏈接旋轉(zhuǎn)臺；右平面由角度高度均可調(diào)的支架連接干板架固定，與左平面同樣固定在同一個(gè)固定板上。通過移動固定板，可以穩(wěn)定移動立體標(biāo)靶。由上可得，立體標(biāo)靶結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，移動方便，可用于三維系統(tǒng)標(biāo)定。標(biāo)靶的左右平面上分布著圓環(huán)標(biāo)識點(diǎn)，利用標(biāo)識點(diǎn)中心自動提取技術(shù)可以計(jì)算標(biāo)定板的空間位置，從而脫離水平移動臺的使用，簡化實(shí)驗(yàn)操作。立體標(biāo)靶二面角α需要根據(jù)兩相機(jī)的光軸夾角β來決定，角度與光軸夾角互補(bǔ)，如圖6所示。

圖6 立體標(biāo)靶二面角與光軸夾角關(guān)系示意圖Fig.6 Schematic diagram of the relationship between dihedral angle and optical axis angle of stereo target

投影儀與相機(jī)的光軸夾角是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中一個(gè)重要的參數(shù)。由文獻(xiàn)分析[15]得相機(jī)與投影儀光軸夾角越小，測量精度越高。但是系統(tǒng)的測量角度會受到制約，產(chǎn)生遮擋。因此，需要綜合考慮夾角對測量結(jié)果以及系統(tǒng)視角產(chǎn)生的多重影響。通常測量系統(tǒng)的光軸夾角選擇在20～30°之間。根據(jù)系統(tǒng)搭建情況本文左右相機(jī)夾角45°，即立體標(biāo)靶二面角設(shè)定為135°，立體標(biāo)靶的構(gòu)建至此完成。

2.2 立體標(biāo)靶標(biāo)定系統(tǒng)參數(shù)

通過構(gòu)建的立體標(biāo)靶可計(jì)算系統(tǒng)參數(shù)。通過圓環(huán)中心點(diǎn)自動提取技術(shù)進(jìn)行中心點(diǎn)提取。利用標(biāo)定板提取得到的標(biāo)識點(diǎn)像素坐標(biāo)m=[u,v]T，以及已知的世界坐標(biāo)M=[XW,YW,ZW]T，建立對應(yīng)關(guān)系如式（3）所示：

將坐標(biāo)帶入后，式（3）變形為式（4）所示：

式中，A是已標(biāo)定的相機(jī)內(nèi)參，由上式可求出外參R,T。其中，立體標(biāo)靶左面記為平面l，以其所在平面為XOY面，過平面原點(diǎn)垂直于平面的軸為Z軸建立測量坐標(biāo)系。則可得到左相機(jī)外參R,T，同理可得右相機(jī)外參R′,T′。設(shè)左相機(jī)坐標(biāo)系中一點(diǎn)為X1，左相機(jī)坐標(biāo)系中一點(diǎn)為X2，則相機(jī)之間的參數(shù)R0,T0為

則可得

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)測量實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文提出的方法，構(gòu)建了多節(jié)點(diǎn)三維測量系統(tǒng)，并在立體標(biāo)靶標(biāo)定實(shí)驗(yàn)完成后進(jìn)行了測量實(shí)驗(yàn)，如圖7所示。為了減少外界震動對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，系統(tǒng)搭建在穩(wěn)定的光學(xué)平臺上。多節(jié)點(diǎn)三維測量系統(tǒng)包括1臺DLP投影儀，2臺CCD相機(jī)，計(jì)算機(jī)控制左右兩臺相機(jī)和投影儀。將被測物石膏像放置在系統(tǒng)成像范圍內(nèi)，各相機(jī)分別采集包含被測物深度信息的變形條紋圖。

圖7 多節(jié)點(diǎn)測量系統(tǒng)實(shí)物圖Fig.7 Physical diagram of binocular system measurement system

如圖8為左相機(jī)拍攝的實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)處理圖像以及恢復(fù)的三維形貌圖。圖9為右相機(jī)拍攝的實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)處理圖像以及恢復(fù)的三維形貌圖。由恢復(fù)的三維形貌可看出，該系統(tǒng)可測量復(fù)雜形貌物體。

圖8 左相機(jī)拍攝的紋理圖、條紋圖、展開相位圖和左相機(jī)視角恢復(fù)的三維形貌Fig.8 The texture image,the fringe pattern and the unfolded phase diagram taken by the left camera,and the three-dimensional topography restored from the angle of view of the left camera

圖9 右相機(jī)拍攝的紋理圖、條紋圖、展開相位圖和右相機(jī)視角恢復(fù)的三維形貌Fig.9 The texture image,the fringe pattern and the unfolded phase diagram taken by the right camera,and the three-dimensional topography restored from the angle of view of the right camera

在進(jìn)行三維數(shù)據(jù)匹配之前，要得到系統(tǒng)之間的標(biāo)定參數(shù)，即獲得算法迭代初值。利用立體標(biāo)靶標(biāo)定相機(jī)之間的外參如下所示：

如圖10a）和b）所示，分別為左相機(jī)視角的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)、右相機(jī)視角的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。利用標(biāo)定好的系統(tǒng)參數(shù)以及改進(jìn)的ICP 算法進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配，如圖10c）所示。對于圖10a）和b）石膏像存在盲區(qū)的部位進(jìn)行局部放大，如圖11a）和b）所示，匹配后如11c）所示。可見多節(jié)點(diǎn)測量系統(tǒng)能夠有效解決測量遮擋的問題，同時(shí)擴(kuò)展了測量的角度。左相機(jī)系統(tǒng)測量角度為右相機(jī)盲區(qū)部分角度與公共可見區(qū)域角度之和，則雙視角系統(tǒng)在此基礎(chǔ)上可增加左相機(jī)盲區(qū)部分測量角度，即多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)有效增大了系統(tǒng)測量視場。如圖12所示，改進(jìn)的ICP算法隨著迭代次數(shù)的增加，均方根誤差收斂于較小值。

圖10 左右相機(jī)視角的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)和完整點(diǎn)云數(shù)據(jù)Fig.10 3D point cloud data and complete point cloud data from the perspective of left and right camera

圖11 左右相機(jī)三維圖遮擋部位放大圖和匹配后完整點(diǎn)云數(shù)據(jù)遮擋部位放大圖Fig.11 Enlarged view of the occluded area in the 3D image of the left and right cameras,and enlarged view of the occluded area in the matched complete point cloud data

圖12 不同迭代次數(shù)的誤差Fig.12 Errors of different fitting times

3.2 精度評價(jià)實(shí)驗(yàn)

本文采用間距數(shù)據(jù)已知的臺階進(jìn)行精度定量評價(jià)，如圖13 所示。投影儀投射12 幅條紋到臺階上，計(jì)算展開相位圖。利用系統(tǒng)參數(shù)恢復(fù)出臺階的三維形貌，根據(jù)三維數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行相鄰兩個(gè)臺階的平面擬合，得到測量間距，并與標(biāo)準(zhǔn)值相比較。表1 和表2為由左右相機(jī)系統(tǒng)測量的臺階結(jié)果。由上表得出，臺階深度測量中絕對誤差小于0.053 mm，由此可得出本文提出的方法可以實(shí)現(xiàn)深度精確測量。

表1 左相機(jī)恢復(fù)臺階測量結(jié)果mmTab.1 Measurement results of steps taken by left camera

表2 右相機(jī)恢復(fù)臺階測量結(jié)果mmTab.2 Measurement results of steps taken by right camera

圖13 精度評價(jià)臺階實(shí)物圖Fig.13 Physical drawing of accuracy evaluation steps

4 結(jié)論

針對本文構(gòu)建的多節(jié)點(diǎn)測量系統(tǒng)，研究了一種基于立體標(biāo)靶的測量方法與數(shù)據(jù)拼接技術(shù)。首先構(gòu)建了一個(gè)兩面立體標(biāo)靶，根據(jù)數(shù)據(jù)分析選定相應(yīng)規(guī)格的標(biāo)識點(diǎn)，根據(jù)系統(tǒng)特點(diǎn)選定二面角。為了驗(yàn)證此技術(shù)，本文搭建了多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本方法可同時(shí)完成多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定，減少誤差累積。多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)一次測量獲得不同視角的三維數(shù)據(jù)，根據(jù)立體標(biāo)靶標(biāo)定技術(shù)可確定迭代初始參數(shù)，利用改進(jìn)的ICP算法，每次迭代過程中剔除噪聲點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配，并獲得了無遮擋的完整三維形貌。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得出，本文提出的方法可以精確進(jìn)行自由物體測量，實(shí)測誤差小于0.053 mm。