高精度激光扫描的金属表面

文摘

散斑噪声,光强度的动态范围,虚假反射是主要挑战当激光扫描仪用于三维表面的收购。在这个工作中,一系列的图像处理操作,也就是说,空间复合成像,高动态范围扩展,灰度变换,最相似的最近邻提出了要克服的挑战来自于目标表面。原型扫描仪对金属表面的目的是探索这些图像处理操作的组合。主要目标是找到的组合操作,将导致尽可能高的鲁棒性和测量精度最低的计算负载。检查金属工具,其边缘的表面必须在千分尺测量精度是我们的测试用例。高度测量精度不使用该图像处理是首先分析±7.6μ米在68%置信水平。最好的实现高度精度±4.2μm。这种改进是在24倍的时间处理时间和较长的扫描时间的5倍。动态范围扩展的图像捕获提高鲁棒性自饱和或曝光不足的像素的数量大幅减少。使用一个高动态范围(HDR)相机提供了一个处理时间之间的妥协,健壮性和精度。

1。介绍

三维(3 d)激光扫描系统有广泛的应用。有大量的科学出版物描述激光扫描的各种应用程序。其中的几个应用3 d扫描需要千分尺规模的精密度和准确度(1- - - - - -3]。在许多工业生产过程的边缘清晰度锯,切割,钻孔,铣削工具是保证生产质量的关键。三维扫描系统使表面的测量工具来监控他们的条件(1,4]。三维激光扫描仪利用光学三角测量技术已占据市场由于其非接触的特性,更好的准确性,更好的精度,提高扫描速度(5]。

接触探针坐标测量机(CMM)是激光扫描仪的前任(6]。接触探针局限性继承了他们的技术,使他们不适合扫描许多微妙的对象或细抛光表面。激光扫描仪另一方面不需要接触物体表面,提供更高的扫描速度。然而,他们可能面临许多挑战和光学艰难的表面如闪亮的、半透明或透明的表面。扫描的发光面加工钢或铝等常常会导致二阶或高阶反射叠加在真实的激光投影(7]。此外,散斑噪声很难分析捕获的图像(8]。闪亮的表面可以喷上一层薄薄的抗反射涂层之前测量压制等类型的问题(9]。然而,这个解决方案并不适合许多应用程序。此外,还有另一个类别的错误,通常称为系统误差发生的由于不准确的相对位置和方向传感器和目标表面(10]。系统误差也可以来自数字化和阈值的光强度,当亚像素精度的激光线位置计算(11]。环境光的变化可以产生大影响测量的准确性(12]。

三维激光扫描仪由激光源和一个相机包括光学透镜。扫描仪测量深度从物体表面水平参考平面的法向量方向。这也称为深度范围。激光扫描仪旨在测量范围在微米尺度需要耐光噪声来源,以确保精度高。我们假设影响范围可以充分抑制噪声来源的数据图像处理。空间复合成像(SCI)、高动态范围扩展(HDRE),灰度变换(GLT),大多数类似的最近邻(MSNN),重心(齿轮)的候选人是图像采集和处理,我们已经选择了一个探索。这个探索的目标是找到的组合操作,将导致在最低的计算负载尽可能高的测量精度。三维扫描的刀具用于凿木原木被选中作为一个测试用例。光学检查这些工具的可能性是极大的兴趣的纸浆和造纸工业。研究问题,我们要求如下:将该方法使用三维激光扫描仪扫描和图像处理结果的精度,精度和鲁棒性不够好检查一个闪亮的金属表面磨损和损坏在微米范围吗?

摘要科学的贡献是一个探索的科学组合,HDRE, MSNN,和齿轮报告准确性、精度、鲁棒性、加工时间。

本文的其余部分组织如下:部分2回顾以前的和该领域的相关工作。理论部分3解释了激光三角测量的原理,提出了一种数学范围和反射光的位置之间的关系。部分4描述了我们的方法来解决研究问题。它包括讨论实验设计、图像处理算法,和数据分析技术。结果报道在部分5和讨论的部分6最后结论部分中概述7。

2。相关工作

一些研究已经进行调查的新方法来确定激光线的准确和精确的位置。费舍尔和伊(135)提出了一个比较方法,即高斯近似,质心,线性插值,抛物线估计量,Blais Rioux检测激光线的亚像素精度的方法假设激光线的传播并不是随机的,而是符合高斯分布。森林et al。14)命名的三种类型的噪声来源,也就是说,电气噪声、量化噪声,散斑噪声,共同产生建设性和破坏性的干扰在激光线,给它一个细粒度的外观。他们提出了一个低通滤波器截止频率,应该使用前发现激光线的山峰。提出的一阶导数连续发现零交叉,将为激光峰值定位产生更精确的结果。他们尝试用哑光和半透明的表面,将他们的表现中给出的方法(13]。在[7),提出了一种扫描方法消除虚假反射而扫描的表面。该算法使用查找表开发的离线参考点,只考虑了激光峰值大小有限空间内窗户周围参考在线扫描期间的峰值点。Marani等人给的详细介绍高分辨率三维检测系统为一个具有挑战性的钻井工具(4]。他们指定一个分析方法用于注册有效数据点而过滤掉违反高斯分布的测量激光峰值。峰值强度低于一个阈值水平忽略去除二阶反射。克拉克等人测量线性偏振光的方向变化反映在金属表面(15]。真正的激光线是分开的反射辐射传输的歧视为每个图像像素的正弦信号。这个方法似乎很有希望但另一方面它需要多重曝光将大大减缓扫描仪。钟和邱使用HDR扫描技术测量物体表面反射率变化大范围使用边缘模式(16]。在[17),提出了一种三维激光扫描系统来捕捉HDR表面亮度与修改使用硅上液晶光学系统。

在本节中,我们提出了几个出版物的审查处理金属表面的光学扫描的挑战。但是我们并没有发现任何勘探发表的一系列图像处理操作改进的鲁棒性和精度报告和处理时间。摘要科学的贡献是一个探索的科学组合,HDRE,和MSNN报告精度、鲁棒性、加工时间。我们相信这种贡献是有价值的知识对于任何科学家或工程师致力于3 d表面扫描。

3所示。理论

这项工作描述的3 d扫描仪系统采用激光三角测量技术。在本节中三角测量的原理解释道。

3.1。激光三角测量原理

在激光三角测量技术中,一个狭窄的激光线预计在目标表面。这个激光线出现直当投影到平面作为参考。在图1这个参考平面是由轴定义CD(跨维度)和SD(扫描尺寸)。任何点沿着线投射在一个对象拥有高度时指向偏离空间的引用将导致观察到2 d照相机。这款相机收集从物体表面反射的激光到焦平面阵列。一种图像处理算法发现捕捉激光线图像计算任何现有的位置与高度的变化沿轴偏差高清(高度尺寸)。每一行的激光线图像生成单个数据点或表面级别值。跨激光线扫描行单个图像生成一个数据矢量或表面水平值。激光投影迭代地沿着SD和目标表面,随后捕获图像。集图像扫描整个表面被称为扫描图像。集成数据向量的每个扫描图像构成另一个图像称为距离图像,三维(3 d)图像的像素坐标代表CD-SD坐标扫描表面而沿着高清像素值进行高水平。图2进一步描述了几何和设置的参数用于三角模型。激光线投射在物体的高度反映到焦平面阵列位置。之间的数学关系和是解释为 C是距离图像平面投影中心的焦点。这个投影对应针孔相机模型(18]。参数高度是指投影中心和人吗图像探测器的物理尺寸。相机有一个角的影响β参考电平。之间的关系和或多或少变成了线性取决于参数 ,β。这种非线性可以看到在图3。这个图表解释之间的关系和成像系统IS1总结如表1。这样一个3 d扫描仪在微米范围通常配有一个远心镜头景深有限(景深)在指定的工作距离。有限的自由度会反过来限制高度的可测范围但似乎接近线性的系统。这是因为远心镜头将理想情况下只允许平行光线投射在焦平面,这样删除的角度扭曲。一个更简单的数学关系见图4然后可以使用: 一个小空间偏差光的投射在焦平面阵列对应于一个高度偏差。是光学放大。这个函数是有用的在扫描仪校准。然而,计算高度时的重大挑战精确确定物体位置的吗激光线的焦平面阵列。虚假的反射和散斑噪声使得这个计算困难。

3.2。散斑噪声

散斑噪声是由于生成的表面粗糙度在波长的入射相干光。它给特殊颗粒外观表面成像在高度相干光(19]。大多数表面粗糙的光的波长的规模,因为microfacets正常不同于正常的近似光滑的表面。因此,建设性和破坏性的倒影microfacets引起强烈的颗粒强度的变化出现在图像投射激光线。这种现象被称为散斑噪声,如图5。

3.3。虚假的倒影

虚假的倒影是另一个大问题在3 d表面扫描一个闪亮的金属表面。从目标反射的光的部分可能会照亮一些表面的其他部分。这些不必要的照明点可能欺骗范围值计算算法造成假测量表面。这些光点会称为噪声组件而光点在真正的激光线将被称为信号组件。

3.4。动态范围的图像

图像的动态范围是指比例最高的像素值最低的一个。它通常是在对数单位指定dB(分贝)。它表达了最高像素强度的因素大于最低强度在一个图像。数学上可以作为制定 激光线如图5表示能力有限的数字图像传感器准确捕捉大强度的变化。它显示了曝光不足的像素导致不完整的图像数据。饱和像素的另一方面问题结果的真实性,因为它并不能反映实际的强度水平。

这张照片是由一个传感器能够捕获的最大动态范围65分贝。处理一系列的图像有一个大范围的曝光时间可以用来提高动态范围的图像探测器。另外一个高动态范围(HDR)可以使用传感器。

3.5。HDR与光电传感器像素

HDR照相机用于这项工作是建立小型太阳能电池,而不是传统的二极管。太阳能电池电压生成一个对数基于的光量。这意味着取对数之后的信号并不是必要的。HDR像素不使用综合原则,而是输出电压对应于当前时刻的光量(20.]。因此,没有对HDR相机曝光的概念。

4所示。方法

本研究旨在探讨组合用于高精度激光扫描的图像处理操作的金属表面。我们应该找到给最好的组合鲁棒性和精度在最低范围的数据计算负载。SCI、HDRE GLT, MSNN操作包括在这个探索,因为他们的能力从散斑噪声和伪反射抑制的影响。四个主要质量参数描述的质量测量范围如下:

鲁棒性(一)数量范围定义像素的图像,(b)饱和像素扫描图像。

精度(c)平面范围值的标准偏差。

计算负载(d)为MATLAB模拟CPU时间。

讨论部分6证明了这些参数的选择范围的质量度量的形象。为了调查研究问题的前面列出的参数,实验3 d扫描仪的设计。这个扫描仪硬件组件和软件模块组成的数据采集和控制,下面解释道。

4.1。硬件组件

三维激光扫描仪是专门设计来测量金属表面的木头凿工具。它有三个主要的硬件组件:(我)结构化的光源。激光线源采用项目直线宽度25μ米在目标表面的工作距离120 mm。(2)成像系统。两个成像系统IS1 IS2,不同规格,都是用来评估他们的表现。首先IS1 3 MPix RGB图像传感器,ui - 1460 se - c -总部,从IDS成像发展系统GmbH是一家50 mm镜头的焦距。其次,0.44 MPix HDR相机,eo - 0418从埃德蒙与远心镜头,光学。两个系统的详细规格表中列出1。(3)位移系统。这是一个高分辨率的步进电机最小步长0.49的能力μ米,迭代地取代固定激光投影下的目标对象。提出了扫描系统的计算机辅助设计如图6。这个草图显示两组扫描系统测量工具表面两侧。工具是平而另一边的一侧与55度角斜。扫描系统是面向正交于表面的工具。在图所示的金属工具7将移动一小步在静止的激光投影从一个固定的来源。在这项工作中,只有的坡面表面的测量工具。添加一个额外的相机和激光可以让双方同时扫描。然而,这并不是必要的实验报告。

4.2。软件设置和图像采集

一旦硬件组件设置在定义的位置和方向,下一步是获取扫描图像。一个图像采集和控制软件开发虚拟仪器捕捉图像逐步在指定地区的兴趣。这个软件控制的步进电机,使其移动步长为8.33的步骤μm。

它还控制着相机,捕捉影像在不同曝光时间从0.1毫秒到10 ms并将它们存储供以后在MATLAB后处理成范围图像。

4.3。主要实验:探索图像处理

该方法采用一系列图像处理操作来计算图像选择感兴趣的区域。广义流图的实验方法与处理算法是描绘在图的主要组件9。进行的探索是找到最合适的组合,采用图像处理的顺序操作。刀具用于机器芯片木原木的金属物体选择实验。三个不同的区域贴上R1、R2和R3的木头凿工具,每个尺寸大约10毫米×10毫米,如图所示7。所有这三个地区都有不同程度的损伤实例要准确地捕获为3 d表面。R1和锋利的边缘地区没有明显的损害而R2有两个中等大小的损伤实例和一个小损伤而R3一大损失。首先,扫描图像的这个工具裁剪生成三个区域的范围图像R1 R3,每个区域大小为1000×241像素。参见图8。程度的鲁棒性,定义像素的数量范围数据和饱和像素扫描图像计算这些地区出现。测量精度范围值计算的小条件显示在图8,每个大小为600×241像素。这些较小的区域是光滑的平面上的工具。测量精度估计的标准偏差范围值与最小二乘拟合平面。该工具用于分析有一个平面,加工金属表面,本身有一定的未知的粗糙度。因此,这意味着高度测量的精度等于或小于测量的标准偏差。

图像处理操作SCI, HDRE、GLT MSNN,齿轮包括在这个探索都将在下一节中描述。

4.4。图像处理操作

该方法中使用的图像处理技术来消除散斑噪声和伪反射在这里解释。

4.1.1。空间复合成像(SCI)

空间复合成像技术,经常用于去除散斑噪声的超声成像(21]。在这个技术多个超声波图像捕获同一地区使用多个摄像机从不同角度(22),将它们综合在一起,形成一个图像。在我们的工作中,扫描图像从邻近的收购的步骤,每个步骤有空间的转移步骤(见表1),平均获得复合图像的建模(4)。N被选为实验5报告摘要:

10/24/11。高动态范围扩展(HDRE)

高动态范围扩展是一组技术来扩展数字图像传感器的动态范围,以克服无法记录一个大范围的反射率变化从一个场景。金属表面与相干光投射时提供了广泛的反射率变化由于microfacets的方向变化。这个大范围的反射率变化已经由扫描仪捕获有效准确的三维测量。高动态范围扩展,使光学扫描仪测量等表面(16]。

有几种不同的技术用于扩展的动态范围图像传感器中使用各种不同的成像领域(23- - - - - -25]。multiexposure成像在这项工作,也称为曝光托架技术,利用一组使用同一地区捕获的图像在多重曝光的时间。这些多重曝光图像融合成一个复合图像,称为HDR-extended形象。的曝光时间取决于扩展动态范围是必需的。这个扩展可以计算为最长的对数比20倍暴露于最短时间。看到(5)。最短的曝光时间通常是出最低的曝光时间身材像素的数量:

HDRE技术被实现为(6),显示了pixelwise HDR-extended形象的建设。代表了HDR-extended像素。它对应的像素从扫描图像与曝光时间最长,它不饱和。在饱和的情况下,选择相应的像素从下曝光时间相同的条件下。一个像素,在所有扫描图像饱和甚至在至少曝光的图片无法解决,因此离开了饱和。

是一组曝光 和索引 ,在那里曝光的数量被用来计算一个HDR-extended像素强度。是一个像素的强度值在曝光时间吗。的最大像素强度饱和水平。一个像素强度有一个扩展动态范围然后计算

两组曝光时间被用于HDRE实验报告在这工作。 毫秒扩展动态范围的相机有19个分贝。看到(3)。 39毫秒用于dB扩展。

4.4.3。灰度变换(GLT)

灰度变换是一组技术用于调整图像对比度的非线性强度转换,例如,色调映射。这个色调映射,例如,被应用于HDR图像允许可视化显示在低得多的比图像动态范围(26]。同样我们希望增加对比度低强度更高的强度。这样大强度的变化成像激光线将被压缩。一个函数转换输入强度水平为强度级别这样 。最大强度的水平和是这样 。转换用于所有实验在本文中被定义为

参数用于控制转换。

图10显示转换为不同的值。最大强度水平选择的是255。为 低强度灰色水平得到更高的放大比亮像素。随着价值低强度像素获得收益相对较低。应用的视觉效果一个图像的激光线是显示在图11。较低的值参数导致低强度放大像素。

4.4.4。最相似的邻国(MSNN)

激光三角测量技术与测定对激光扫描图像的峰值的位置。所以忽略所有假反射是非常重要的,以避免任何不准确的测量。

如上所述反射到期microfacets或损坏的表面上。这些反射被视为噪声,但他们的权力可能需要技术如HDRE和GLT避免饱和。MSNN是一个算法来识别和抑制照亮点由于虚假反射扫描图像。该算法使用激光投影的固有特征,也就是说,激光线的连续性,高斯激光线的固定宽度,和预期的激光投影的位置。

该算法是通过几个阶段并生成一个面具抑制所有错误地照亮像素位置 在扫描图像。生成的计算步骤详细解释如下。

峰值检测器。理想情况下,每一行在扫描图像应该携带一个激光峰值的位置决定了表面层次的对象。真正的形象然而带有镜面反射,产生多个噪声峰值除了激光峰值在每一行。在第一阶段算法记录所有的山峰在[27)及其补充信息位置,高度,基础宽度,高度和宽度的一半。这个峰值检测器设置一个变量阈值依赖于每个人的平均强度图像。然而最低阈值水平设置为0.1倍的最大强度值的每一行的形象。

该算法在这个阶段标志着peak-start当它发现行强度超过阈值水平。时记录的peak-end是三种可能的条件之一是满足。(我)强度值低于阈值水平。(2)图像的列数达到最大值时的强度水平仍高于阈值。(3)从消极到积极的变化梯度检测。

有效的激光峰值。在第二阶段,该算法评估记录激光峰值的基础上他们的资料与入射激光线的固有特征。固有的激光线描述了高斯分布与线宽扫描维度(lw) = 25μm。分析了成像线在每一行可以根据高斯参数,即高,峰的位置中心,高斯半宽度(应用)的激光线。第一种方法只有使用高度和应用。从最后一行开始,该算法查找第一个激光峰值,通过检查和宽度具有最高的信噪比。最高的信噪比是获得行没有找到噪声峰值时,除了有效的激光峰值。

激光线的连续性。一旦有效的激光线峰标志着即将到来的行最近的垂直扫描,找出最相似的寻找和邻居。邻居的相似度是评价的基础上,峰值的宽度。

激光线的面具。基于选择激光峰值的指数和相应的宽度,windows的每一行都将构造一个二进制图像。二进制图像被用作一个面具应用于HDR图像得到结果图像与激光线的有效强度峰值。

4.4.5。使用齿轮峰值位置计算

面具获得的输出MSNN算法抑制虚假反射,这样仅包括信号组件进行进一步处理。如前所述3所示。1激光的峰值的位置,每一行的扫描图像是用来确定在对应的行坐标范围值。激光线的数学职位之间的依赖关系和相应的范围值是由(1)或(2)。一个可靠和准确的定位算法峰值必须用于确定激光线的位置。重心(齿轮)被证明是最合适的选择方法,计算峰的位置(13,27]。在计算齿轮

表示光峰值位置沿列维度和行。每一行有索引的列数。是光强度水平被扫描图像的像素行吗和列c。是有效像素的面具MSNN生成的算法。方程(8)显示一行有有效的像素值的总和等于零将产生一个未定义的齿轮。这意味着不能确定相应的表面水平。我们将这种现象称为失踪的范围值。这可能发生,如果激光峰值失踪是由于散斑噪声,如图5,或者由于损伤表面,R2和R3地区图7。

同样,饱和像素并不代表其对应点的实际照度物体表面,因此无法与真正贡献点到齿轮的重量计算。这个饱和是由于有限的动态范围图像探测器。这将导致错误的范围值,这种现象我们称之为饱和像素。

测量范围值的标准偏差的预期范围的值代表了系统噪声范围的形象。预期范围值计算为每个扫描图像单独使用线拟合技术。有很多因素可能导致表面光滑的标准偏差范围值。因素包括传感器的错误在像素级别,入射激光的资料不准确,散斑噪声、伪反射,目标表面的粗糙度。用给定的输入图像,然而,从传感器阵列的贡献,激光,表面粗糙度的影响将被视为常数而散斑噪声和伪反射将以不同的处理阶段。

4.5。校准

正如前面提到的范围值表示表面高度的像素。然而校准是必要的为了计算高度公制单位。像素之间的数学关系和度量山庄所描述的(1)和(2)。阶梯形状的对象已知的高度设计用作校准对象。参见图12。这个对象是由一组金属刀片,我们使用cyanoacrylate胶机械压力下粘在一起。我们使用的叶片测隙规校准厚度。这个对象所提供的一系列八高度使用螺旋千分尺测量和结果被发表在表2。螺旋测微计可以测量厚度的精度范围在5μm。校准的对象是披上了激光线,描述图6而图像使用IS1和IS2被捕。认为激光线的位置以及相应的测量高度表中列出2。数据13和14显示之间的依赖性度量高度和像素的成像系统。然后我们进行最小二乘拟合的数据行。斜率IS1估计年代= 0.0142毫米/像素而IS2斜率年代= 0.0194毫米/像素。如果我们计算斜坡(2使用数据表)1,我们得到0.0143毫米/像素为IS2 IS1和0.020毫米/像素。高度测量精度在这个3 d扫描仪可以被估计 校准响应偏离已知山庄最大12μIS1 24米μIS2 m。

5。结果

本节介绍了广泛的实验结果与处理技术讨论的方法使用IS1以达到最好的算法方面的性能和时间效率。它还包括与IS2实验,引入一个新的相机内置HDR能力为了取代耗时的HDR扩展算法。

5.1。实验使用IS1

这一系列的三个实验的主要目标是找到最有效的图像处理操作的组合可以产生最精确的测量范围。成像系统1 (IS1)中所描述的表1用于捕获图像。

5.1.1。实验1:没有过滤

在我们的第一个实验中,我们使用最简单的图像处理操作来计算范围数据的组合。数据流图如图15。扫描图像,在不同的曝光时间,也就是说,0.1毫秒,0.5 ms, 1 ms,和5 ms,评估所有三个地区的三个质量参数。图16表明减少数量的未定义像素更高的曝光时间,但它发生在饱和像素的数量增加的成本。计算标准偏差范围值的平坦部分所有的三个区域。

看起来好像范围数据更精确的曝光时间因为标准差变得更高更少。这预计也将由于更好的信噪比更长的曝光时间。

5.1.2中。实验2:空间复合成像

在实验2中(见图17之前计算的范围值),SCI是找出如果这个处理操作可以减少定义和饱和像素。

图18显示了定义和饱和的显著减少像素。标准偏差的范围值也减少了。图18说明了所有三个质量参数的改善地区R1曝光时间0.1当SCI女士使用。类似的改进也注意到其他所有的曝光时间。

5.1.3。实验3:高动态范围扩展

在实验3中,我们调查如果HDR扩展可以降低散斑噪声的影响,饱和和未定义的像素的数量就减少了。图19描述了两个可选信号流图。这两个信号图直接调用HDRE GLT紧随其后。上面的图,称为HDRE-I,首先调用SCI分别调查了在以前的实验2。

下面的图,称为HDRE-II,调用SCI HDRE和GLT之后。我们预计这些替代信号流的结果告诉我们如果HDRE结合GLT与SCI交换。结果用流图HDRE-I呈现在图20.有两个动态范围扩展,19 dB和39 dB,使用 。这图显示饱和像素的数量和未定义像素的数量显著减少,甚至为19 dB HDRE接近于零。标准偏差范围的数据也最低,即0.2976像素,19 dB HDRE使用 。图21显示的结果比较流图HDRE-I和HDRE-II 19 dB扩展。

从这个图我们可以得出这样的结论:HDRE-I HDRE-II显示相似的结果,它并不重要,如果SCI HDRE之前或之后调用。

5.2。实验4:使用IS2 HDR-CAM-Imaging

这个实验的主要目的是找出如果我们可以替换算法扩展动态范围的IS1 HDR相机用于成像系统2 (IS2)。的细节描述的HDR相机用于IS2表1。这个相机是用硬能力生产时间高效的HDR图像。这也意味着耗时HDRE算法随着GLT可以从信号流图中删除。参见图22。结果如图所示23。它可以观察到,HDR-CAM还没有产生任何饱和像素的任何地区。其他两个参数的值具有可比性的IS1生产的参数值。

5.3。总结了图像采集和处理

现在我们将总结勘探的观测性能的组合图像处理操作使用IS1和IS2前面部分中描述。图24总结了未定义和饱和数量的像素高度测量精度。精密计算根据(9)使用测量范围数据的标准差。图25总结了计算负载描述为每个图像像素范围总处理时间。性能参数从四个不同的图像捕获的方法和范围在图数据计算24。左边的是标签NF从最简单的结果实验1。科学是指使用空间复合成像实验2。HDRE-I HDRE-II参考实验3。

HDR-CAM指实验4,高动态范围使用相机。

6。讨论

本文中所述的激光扫描仪系统已经探索了各种图像处理方法用于获取高精度的三维表面。散斑噪声,光强度的动态范围,虚假反射的最大挑战是当图像计算范围。

散斑被认为是一个噪声源,降低高度三角测量的精度。HDR图像结合GLT和SCI已被证明有效地抑制散斑的影响。我们可以看到这个高度精度的改进报告如图24。最坏的情况下精度±7.6μm时最好的±4.2μm。报道精密计算标准偏差这对应于一个高斯分布假设时68%置信水平。Marani et al。4报告50的精度μ米在99%信心;我们假设±25μm。这个精度应该对应于±8.3μ米在68%信心。因此,他们的精度接近我们的最坏情况下的性能。两个数字18和21显示数据为R3更高标准偏差的范围。我们选择R1最低标准偏差估计的测量精度。这包括假设测量变化的平面本身可以被忽视,当估计精度。HDRE-II显示高度精密NF相比提高45%实验1。然而这种改善在24倍的时间处理时间和较长的扫描时间的5倍。使用一个HDR相机提供了一个处理时间之间的妥协,如果±5.6健壮性和精度μm是一个可接受的精度。

在激光扫描图像动态范围的光强度通常是更大的比标准CMOS、CCD相机可以捕捉。这导致退化的健壮性成像的像素激光线饱和或强度低于选定阈值。有效减少饱和或未定义像素是通过扩展动态范围使用HDRE或使用HDR相机为IS2指定。

虚假的倒影在大多数情况下可以有效地抑制由所述的图像处理操作MSNN部分4。但这是可能的,只有当虚假反射显然是空间上分开的真实反映。例如,如果激光线预计的空腔大小类似于激光线宽,然后二阶或高阶反射可以用真实反映重叠。图26描述了这样的虚假反射腔的原则。其效果如图的一个例子27。坚实的黑色箭头指向测量工具表面的大米在现实是不存在的。这个错误的记录发生在表面的一个小洞。目前,我们没有进行任何的方法,可以解决这样的工件。我们发现的一个研究小组发表了几篇文章对利用线性偏振的光抑制虚假反射(15),这种方法可能工作也为小蛀牙。

光学阻塞会发生当扫描一个复杂形状的表面。这意味着主要的真实写照是闭塞的对象本身,这样高度无法衡量。在这个案例研究中使用的刀具等不涉及复杂的表面。然而,阻塞通常与多个摄像头,解决多个光源,或可移动的奇异光学系统1,4]。

校准过程的最小二乘拟合的一组已知的高度与探测器位置到一条直线上。已知的最大偏差山庄相比拟合线量化测量的系统误差。因此,扫描仪的高度精度小于±12μm IS1小于±24μIS2 m。参见图13和14。

7所示。结论

方法用于捕获和处理激光扫描仪的扫描图像了。散斑噪声、伪反射和动态范围扫描时的挑战出现闪亮的金属表面。最好的实现精度±12μm和最佳精度±4.2μ米在68%置信水平。我们相信这个扫描仪是适合检查金属工具在微米范围。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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