线结构光多传感器三维测量系统误差校正方法

　　误差分析与校正方法是光学三维轮廓测量系统设计、标定及数据处理等环节研究的关键问题之一.光学成像系统是测量系统数据误差的主要来源,单光学成像系统对测量数据的影响分为内参数影响因素和外参数影响因素.内参数影响因素包括:光学系统成像非线性畸变、光学系统分辨能力局限以及数字图像传感器空间量化效应等[1].外参数影响因素主要是光学成像系统空间方位参数求解误差.光学成像系统的非线性误差校正按原理可分为基于控制对象法和模式法[2].光学系统分辨能力误差由光学系统成像质量决定.校正图像传感器空间量化效应典型有效的模型有平均分布模型和正态分布模型[3-5].外参数影响因素所引起的误差与系统的标定方法有关,校正方法有立体靶标校正方法、平面移动线性靶标及平面多线性组合靶标校正方法等[6-8].另外,自校准技术可以实现光学成像系统内外参数影响因素所引起误差的同时校正,特别适用于双摄像机系统.

　　线结构光多传感器三维轮廓测量系统是为了实现(精锻航空发动机叶片及精铸伞形齿轮等)复杂型面物体三维轮廓测量而设计开发的,同时研究适应于复杂型面物体三维轮廓测量的相关技术及理论.测量系统主要误差来源有单传感器的标定误差、多个传感器标定坐标系的统一误差、线结构光带平面方程的求解误差以及光带图像特征点的提取误差等.其中,多个传感器标定坐标系的统一误差校正是多传感器测量系统需研究的新问题.另外,在多传感器系统中,由于立体靶标在标定过程会引起测量盲区,单传感器测量系统的光带特征平面方程求解方法在多传感器系统中求解误差较大.本文针对线结构光多传感器三维轮廓测量系统的多坐标系的统一误差及光带平面方程求解误差,提出了一种带参数的光带图像亚像素特征点提取新算法,并且应用可实现多分辨率特征点提取的平面靶标对多传感器坐标系的统一误差及线结构光特征点平面方程求解误差进行校正.光带图像特征点提取算法可以通过参数设置改变光带平面方程的位置,使线结构光带平面方程求解精度更高.

　　1　测量系统

　　多传感器测量系统各传感器在测量过程中可以根据测量对象的要求采用不同的系统参数,具有不同的测量范围及测量精度,有利于对复杂型面物体整体轮廓和局部形貌细节的同时测量,实现三维形貌轮廓的多分辨率测量,同时可以有效地扩展测量范围,提高测量速度.图1是开发的线结构多传感器三维轮廓测量系统,它主要由4个图像传感器、线结构光源子系统和带动测量对象上下运动的机械机构组成.传感器1和传感器3位置固定,其光轴在结构光平面内的投影近似成180°,用于对物体整体轮廓的测量.根据测量要求,调整传感器2和传感器4的位置及成像系统参数,用于物体细节形貌测量.通过对4个摄像机采集的图像进行解算,可获得测量对象一个截面的测量数据.当测量对象上下移动时,可获得一系列的截面测量数据,根据这一系列的截面数据,可以获得物体的整体三维轮廓.