基于數字微鏡的高動態范圍成像方法研究*

鄭小鈺，楊赫然，孫興偉，董祉序，劉 寅

(1.沈陽工業大學 機械工程學院，遼寧 沈陽 110870；2.遼寧省復雜曲面數控制造技術重點實驗室，遼寧 沈陽 110870)

0 引言

隨著現代科學技術的飛速發展,光學三維測量在產品檢測、逆向工程、生物醫學等眾多領域得到了廣泛應用。結構光三維測量技術利用相機采集投影儀向被測物表面投影的光柵圖案來進行三維形貌測量,以得到物體表面點的三維空間坐標。但對于強反射物體表面進行三維測量時,其表面的局部鏡面反射光容易導致相機采集的圖像出現部分區域過曝光現象,造成被測物表面信息缺失的情況,從而影響測量精度。

數字微鏡(Digital Micro mirror Device,DMD)是一種依靠數字電壓信號控制微鏡單元執行機械運動的器件[1,2],作為一種數字化光學調制器,具有很好的對比度和線性度。數字微鏡上加載的圖像是由每一個小鏡片對應的像素所組成,通過對入射光線的調制,可以顯示圖像于像面上。

1 基于DMD的結構光三維測量系統

以結構光三維測量技術為基礎,設計基于數字微鏡的高動態范圍測量系統,如圖1所示,主要包括數字微鏡及其控制面板、CCD相機、投影儀、TIR棱鏡和透鏡組。

圖1 高動態范圍測量系統

DMD放置于CCD相機前,可以使進入相機的光線反射到不同方向;CCD相機和透鏡2的光心水平,與數字微鏡及透鏡1所在的光心線相垂直且高度一致。系統選用DLP650LNIR 型號的數字微鏡及MV系列工業相機作為圖像采集器件。

對于本測量系統,DMD微鏡單元與CCD相機像素單元之間可能未完全匹配,這是由于DMD芯片與CCD相機芯片的幾何尺寸大小不同,且可能存在一定的角度偏差。利用莫爾條紋的位移放大特點[3],設計周期性條紋光柵圖案,將圖案上傳到數字微鏡中,能看到出現了莫爾條紋。手動調節CCD相機所在的位移平臺和透鏡組,直到條紋逐漸消失,說明DMD微鏡單元與CCD相機像素單元之間已相互對應。

2 系統參數標定及相位計算

在測量系統的結構光測量部分,空間中任意一點的三維幾何位置與其在圖像中的坐標點存在一定的對應關系,為解算這種關系需要測定相機和投影儀的相關參數。采用傳統的張氏平面標定法對相機和投影儀進行參數標定[4],選用不反光的棋盤格標定板作為標定物,使用procamcalib標定工具箱對棋盤格標定板和投影棋盤格一起聯合標定。多次變換標定板所在平面的空間位置,同時相機在另一角度采集圖像,從中選擇10幅有效圖像上傳至工具箱中,通過識別并提取棋盤格中的角點解算相關參數,得到相機的投影誤差為0.36像素,小于1像素,滿足實驗要求。系統標定過程如圖2所示。

圖2 系統標定示意圖

在基于DMD的高動態范圍測量系統中,結構光利用正弦條紋的相位信息進行三維計算,在相位提取時,所得的相位因反正切函數影響會被折疊在(-π,π)區間內形成包裹相位[5],為了還原其真實的相位信息,需要對包裹相位進行展開求得最終的絕對相位。格雷碼編碼加相移算法是目前使用較為廣泛的時間相位展開算法,穩定性和可靠性強。它將相移技術和二元編碼光柵相結合,設置格雷碼最小周期與條紋圖的周期一致,這樣格雷碼總是在截斷相位處發生級次改變,從而把截斷相位展開為連續相位。本文采用該方法進行相位計算,由計算機生成一系列正弦相移條紋圖案和格雷碼編碼圖案,投影儀向一個鼠標表面投射編碼圖案,CCD相機同步拍攝對應圖像,然后對拍攝的圖像進行解碼得到結果如圖3所示,可見該方法穩定性好,能夠實現物體表面的相位展開。

圖3 相位計算結果

圖3中橫、縱坐標分別代表CCD相機拍攝的圖像在水平方向和垂直方向的像素多少,即相機的分辨率為1 280像素×960像素。

3 高動態范圍成像方法

若想要實現數字微鏡對入射光線的精確調制,必須建立DMD微鏡單元與CCD相機像素單元之間的坐標映射關系。BP神經網絡是一種能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系,而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程[6]。為加快訓練速度,避免陷入局部極小值,提出一種白鯨優化算法(BWO)優化BP神經網絡。該算法建立了探索、開發和鯨魚墜落三個階段,分別對應白鯨的游泳、捕食和鯨落行為。根據BWO對神經網絡的權值和閾值進行優化,最后輸出預測值。以棋盤格標定板圖像中已知角點坐標作為輸入量,相機實際采集到的圖像角點坐標作為輸出量,拆分(x,y)坐標分量,以雙輸入與雙輸出的方式進行神經網絡學習。在訓練結束后,以5×5的棋盤格圖案作為評定掩膜進行精度驗證,得到均方根誤差為0.58像素。掩膜精度驗證如圖4所示。

圖4 掩膜精度驗證

建立高動態范圍成像系統的目的是測量強反射金屬表面,在過曝光條件下獲得高動態圖像,那么就需要控制數字微鏡芯片的開關狀態,從而生成自適應掩膜。結合本測量系統提出一種基于PID控制器的掩膜生成方法。該方法將計算機看作PID控制器,輸入相機采集到的原始場景信息x(n),輸出DMD掩膜圖案y(n),以當前輸入和前一次采集的圖像之間的偏差作為系統穩定條件。由于一張灰度圖像的灰度值在0～255之間,為避免圖像像素過飽和,應使像素點灰度值≤255,根據PID控制器原理,可得到輸出的掩膜圖案的計算公式為:

y(n)=255-[a·x(n)-b·x(n-1)].

(1)

其中:a、b均為簡化系數。

將拍攝的圖像代入到公式(1)中,系統達到穩定狀態后生成掩膜圖案導入到數字微鏡中,可獲得高動態范圍圖像。為驗證該方法,使用搭建的高動態范圍測量系統對強反射金屬表面進行三維掃描測量實驗,向一個鋼質零件表面投射結構光。由于被測物表面的局部反射光使相機采集到的圖像中出現了過曝光現象,導致表面信息獲取不完整。利用基于PID控制器的掩膜生成方法根據輸入的原始圖像生成自適應掩膜,加載到數字微鏡上,可以看到原始圖像中過曝光區域被掩膜所覆蓋,如圖5所示。可見圖中的像素點灰度值有所降低,零件表面的細節信息可以看清,這說明該方法有利于強反射表面的三維測量,增強了圖像信息。

圖5 DMD調制前后圖像對比

4 結論

本文將數字微鏡引入結構光測量光路中構成高動態范圍成像系統,對系統進行匹配、標定和解算相位之后,建立了數字微鏡與CCD相機之間的坐標映射關系。根據提出的自適應掩膜成像方法對強反射表面進行實驗。實驗結果表明數字微鏡能夠有效調制入射光線,使過曝光圖像中的灰度值降低,進而實現對強反射表面的高動態范圍成像。