【摘 要】
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结构光立体视觉技术具有非接触,快速,便携性好,精度高等优点,因此在工业制造,生物医学,和文物保护等领域应用广泛。近年来随着人工智能的兴起,人脸识别、人脸支付技术、AR技术等对三维测量的要求越来越高,如何实现快速、高精度和低成本的三维测量技术变得尤为重要。常见的结构光三维测量技术通过投影正弦条纹来获取被测物体的相位信息,通过相位展开算法进行三维信息恢复。但该技术存在两方面问题:首先,由于投影的正弦条
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结构光立体视觉技术具有非接触,快速,便携性好,精度高等优点,因此在工业制造,生物医学,和文物保护等领域应用广泛。近年来随着人工智能的兴起,人脸识别、人脸支付技术、AR技术等对三维测量的要求越来越高,如何实现快速、高精度和低成本的三维测量技术变得尤为重要。常见的结构光三维测量技术通过投影正弦条纹来获取被测物体的相位信息,通过相位展开算法进行三维信息恢复。但该技术存在两方面问题:首先,由于投影的正弦条纹为8bit的灰度图,投影仪的速度一般限制在120帧/s。其次,投影仪存在非线性Gamma效应,使得三维测量产生非线性误差,需要额外的非线性校正来获取正确结果。因此,本文设计了基于二值条纹图的三维成像系统,有效解决了结构光三维测量中的速度和精度问题。本文主要技术贡献在于:（1）通过离焦投影二值条纹图来获取被测物体相位信息,在Lightcrafter 4500投影仪上,投影二值图片的速度可以达到4225帧/s。并且投影仪处于离焦投影状态,克服了Gamma效应带来的误差。（2）提出了一种二值条纹系统相位展开方法,只需要投影三幅二值条纹图和一幅二值散斑图就可以完成相位展开,在Lightcrafter 4500上三维测量的理论速度达到1000帧/s。（3）在算法方面,使用了改进的Patch Match算法和Hash Match算法进行散斑匹配并完成相位展开,在图形处理器Nvidia GTX1080ti（11G）上进行加速实验,两种算法相位展开所需要的时间分别为4.88ms和1.33ms,即三维测量速度可达到205帧/s和751帧/s。在距离110cm处测量一个光滑的平面板,三维重建的标准差为0.19mm,满足快速、高精度三维测量要求。
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