Đang tải... (xem toàn văn)
Tổng quan về đo biên dạng 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng dịch pha kết hợp mã Gray; nhiễu nhảy pha trong phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray; thực nghiệm đánh giá hiệu quả giảm nhiễu nhảy pha. Tổng quan về đo biên dạng 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng dịch pha kết hợp mã Gray; nhiễu nhảy pha trong phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray; thực nghiệm đánh giá hiệu quả giảm nhiễu nhảy pha.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Phương pháp giảm nhiễu nhảy pha phương pháp đo ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha NGUYỄN VIỆT KIÊN Kien.NVCB180002@sis.hust.edu.vn Ngành Kỹ thuật Cơ điện tử Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Nguyễn Văn Vinh Viện: Cơ khí Chữ ký GVHD HÀ NỘI, 06/2020 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn : Nguyễn Việt Kiên Đề tài luận văn: Phương pháp giảm nhiễu nhảy pha phương pháp đo ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử Mã số SV: CB180002 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày… .………… với nội dung sau: - Viết lại phần mở đầu bổ sung kết luận chương - Bổ sung thích, trích dẫn - Chuyển mục 2.2 cũ lên chương phần nghiên cứu tổng quan - Bổ sung giao diện phần mềm tác giả xây dựng - Chỉnh sửa lỗi tả, định dạng văn bản, thể thức yêu cầu luận văn thạc sĩ Ngày Giáo viên hướng dẫn tháng năm Tác giả luận văn PGS TS Nguyễn Văn Vinh Nguyễn Việt Kiên CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG PGS TS Vũ Toàn Thắng LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết có Luận văn thân thực hướng dẫn thầy giáo PGS.TS Nguyễn Văn Vinh, số liệu kết thực nghiệm trung thực chưa công bố cơng trình khác Hà Nội, ngày 20 tháng năm 2020 Người thực Nguyễn Việt Kiên LỜI CẢM ƠN Trong trình nghiên cứu, học tập hoàn thiện luận văn với đề tài “Phương pháp giảm nhiễu nhảy pha phương pháp đo ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha”, nhận giúp đỡ nhiệt tình, động viên, khích lệ tinh thần tạo điều kiện tốt thầy cô, gia đình bạn bè Đầu tiên, tơi xin bày tỏ cảm ơn với Ban giám hiệu nhà trường, thầy phịng Đào tạo - Bộ phận sau đào tạo giúp đỡ, giải đáp thắc mắc liên quan đến thủ tục trình học tập trường Tơi xin gửi lời cảm ơn đến thầy thuộc mơn Cơ khí xác Quang học, thầy trực tiếp giảng dạy học phần thuộc chuyên ngành Cơ điện tử cho tơi ý kiến, đóng góp q báu để tơi hồn thiện luận văn Tơi xin chân thành cảm ơn phịng thí nghiệm Quang - Cơ điện tử 307 C45, mơn Máy Chính xác Quang học với máy móc, thiết bị với em sinh viên hỗ trợ q trình nghiên cứu, thực nghiệm Đặc biệt, tơi xin bày tỏ cảm ơn sâu sắc PGS.TS Nguyễn Văn Vinh TS Nguyễn Thị Kim Cúc thuộc mơn Máy Chính xác Quang họcviện Cơ Khí, người trực tiếp hướng dẫn tơi hồn thiện luận văn Tác giả Nguyễn Việt Kiên TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Mục đích nghiên cứu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu - Mục đích luận văn nghiên cứu, đề xuất phương pháp giảm nhiễu nhảy pha phương pháp đo lường 3D ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha - Đối tượng nghiên cứu nhiễu nhảy pha xuất phương pháp đo 3D ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha - Phạm vi nghiên cứu đề tài đánh giá độ xác phương pháp giảm nhiễu nhảy pha sử dụng thuật toán lân cận mà tác giả xây dựng Phương pháp nghiên cứu - Luận văn tập trung nghiên cứu lý thuyết nhiễu nhảy pha, từ đưa phương pháp giảm nhiễu nhảy pha sử dụng thuật toán lân cận Xây dựng chương trình, thực nghiệm để đánh giá hiệu phương pháp Đóng góp luận Xây dựng phương pháp giảm nhiễu nhảy pha, cho kết đám mây điểm tốt so với đầu vào Định hướng phát triển Nghiên cứu sâu hơn, kết hợp phương pháp khác để cải thiện hiệu phương pháp giảm nhiễu nhảy pha MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC BẢNG BIỂU 10 MỞ ĐẦU 11 Lý lựa chọn đề tài 11 Mục đích, đối tượng phạm vị nghiên cứu luận văn 12 Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận văn 13 Phương pháp nghiên cứu 13 Cấu trúc luận văn 13 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ ĐO BIÊN DẠNG 3D BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC SỬ DỤNG DỊCH PHA KẾT HỢP MÃ GRAY 14 1.1 Phương pháp đo lường biên dạng 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc 14 1.2 Phương pháp đo sử dụng ánh sáng cấu trúc mã dịch pha kết hợp Gray 14 1.2.1 Phương pháp dịch pha 14 1.2.2 Phương pháp mã Gray 17 1.2.3 Phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray 21 1.3 Xác định tọa độ điểm đo phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray 24 1.4 Nhiễu nhảy pha tình hình nghiên cứu 30 1.4.1 Nhiễu nhảy pha gì? 30 1.4.2 Một số nghiên cứu giảm nhiễu nhảy pha 32 1.5 Kết luận chương 38 1.6 Hướng nghiên cứu luận văn 38 CHƯƠNG NHIỄU NHẢY PHA TRONG PHƯƠNG PHÁP DỊCH PHA KẾT HỢP MÃ GRAY 39 2.1 Phân tích nhiễu nhảy pha 39 2.2 Xây dựng phương pháp giảm nhiễu nhảy pha sử dụng thuật toán lân cận 42 2.3 Kết luận chương 48 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ GIẢM NHIỄU NHẢY PHA 49 3.1 Mục đích việc thực nghiệm 49 3.2 Thiết bị thực nghiệm 49 3.3 Phần mềm thực nghiệm 50 3.4 Mẫu thực nghiệm 53 3.5 Khảo sát đo 3D mẫu gốm 54 3.6 3.5.1 Trường hợp không sử dụng lọc nhiễu 54 3.5.2 lân cận Trường hợp sử dụng lọc nhiễu nhảy pha sử dụng thuật toán 55 Khảo sát đo 3D chi tiết bậc 56 3.6.1 Trường hợp không sử dụng lọc nhiễu 56 3.6.2 lân cận Trường hợp sử dụng lọc nhiễu nhảy pha sử dụng thuật toán 56 3.7 Đánh giá hiệu phương pháp 57 3.8 Kết luận chương 59 KẾT LUẬN CHUNG CỦA LUẬN VĂN 60 HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 PHỤ LỤC 63 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Sóng ánh sáng điều biến dạng sin a; Ảnh vân mặt phẳng tham chiếu b, [1] 15 Hình 1.2 Vân chiếu dạng mã gray 18 Hình 1.3 Hệ thống đo 3D sử dụng mã Gray [1] 18 Hình 1.4 Phương pháp mã Gray kết hợp dịch pha 21 Hình 1.5 Xác định pha tuyệt đối từ pha tương đối thứ tự vân [1] 22 Hình 1.6.Giải mã đồ pha tương đối qua hai phương chiếu [1] 23 Hình 1.7 Minh họa méo ảnh 25 Hình 1.8 Mơ hình máy ảnh lỗ nhỏ [1] 26 Hình 1.9 Các hệ tọa độ hệ thống đo [1] 27 Hình 1.10 Phép đo sử dụng tam giác lượng giao điểm đường thẳng đường thẳng [2] 28 Hình 1.11 Trung điểm p12(λ1,λ2) với giá trị (hình trái) p12(λ1,λ2) với giá trị tối ưu (hình phải) [2] 29 Hình 1.12 Vị trí nhiễu nhảy pha xuất 31 Hình 1.13 Nhiễu nhảy pha đám mây điểm 3D 31 Hình 1.14 Mã Binary 32 Hình 1.15 Mã Gray 32 Hình 1.16 (a) Pha liên tục; (b) Pha lý tưởng; (c) Nhiễu; (d) Pha mơ [3] 33 Hình 1.17 Pha đồng bởi: (a) lọc 1x3; (b) lọc 1x5; (c) lọc 13x13; (d) lọc 21x21, and nhiễu của: (e) lọc 1x3; (f) lọc 1x5; (g) lọc 13x13; (h) lọc 21x21 [3] 34 Hình 1.18 Sơ đồ lọc trung bình thích nghi 35 Hình 1.19 (a) Pha đồng thu từ lọc trung bình 1x5; (b) Nhiễu lọc trung bình 1x5; (c) Pha cuối thu từ lọc trung bình thích nghi; (d) Các nhiễu cịn lại lọc trung bình thích nghi [3] 36 Hình 2.1 Các sọc nhiễu nhảy pha đồ pha tuyệt đối 40 Hình 2.2 Mã Gray 41 Hình 2.3 Mã Gray 41 Hình 2.4 Minh họa tập hợp điểm 42 Hình 2.5 Minh họa pha tuyệt đối theo hai phương hai ảnh mẫu máy chiếu 43 Hình 2.6 Minh họa vị trí điểm ảnh máy chiếu mang cặp giá trị pha tuyệt đối 43 Hình 2.7 Minh họa mảng hai chiều Aij 44 Hình 2.8 Minh họa mảng hai chiều Aij 44 Hình 2.9 Sơ đồ thuật tốn loại bỏ nhiễu nhảy pha 46 Hình 2.10 Sơ đồ thuật tốn xác định nhiễu nhảy pha 47 Hình 3.1 Hệ thống thiết bị thực nghiệm [1] 49 Hình 3.2 Giao diện chường trình phần mềm đo 50 Hình 3.3 Giao diện chường trình phần mềm đo 51 Hình 3.4 Giao diện Capture 51 Hình 3.5 Extract corners 52 Hình 3.6 Decode 52 Hình 3.7 Calibrate 53 Hình 3.8 Reconstruct 53 Hình 3.9 a) Chi tiết bậc; b) Căn mẫu gốm 54 Hình 3.10.Hình ảnh đám mây điểm chi tiết mẫu gốm đo biên dạng 3D không sử dụng lọc nhiễu; a) Hình chiếu đứng; b) Hình chiếu 55 Hình 3.11 Hình ảnh đám mây điểm chi tiết mẫu gốm đo biên dạng 3D có sử dụng lọc nhiễu; a) Hình chiếu đứng; b) Hình chiếu 55 Hình 3.12 Hình ảnh đám mây điểm chi tiết bậc đo biên dạng 3D khơng sử dụng lọc nhiễu; a) Hình chiếu đứng; b) Hình chiếu cạnh; c) Hình chiếu 56 Hình 3.13 Hình ảnh đám mây điểm chi tiết đo biên dạng 3D sử dụng lọc nhiễu nhảy; a) Hình chiếu đứng; b) Hình chiếu cạnh; c) Hình chiếu 57 Hình 3.14 So sánh đám mây điểm theo hình chiếu đứng sau thực nghiệm hai trường hợp a) Có sử dụng lọc; b) Khơng dụng lọc 57 Hình 3.15 So sánh đám mây điểm theo hình chiếu cạnh sau thực nghiệm hai trường hợp a) Có sử dụng lọc; b) Khơng dụng lọc 58 Hình 3.16 So sánh đám mây điểm theo hình chiếu sau thực nghiệm hai trường hợp a) Có sử dụng lọc; b) Không dụng lọc 58 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Số nhiễu cho lọc trung bình mơ 34 Bảng 1.2 Số nhiễu cho lọc trung bình thích nghi mơ 36 Bảng 3.1 Thống kê số lượng điểm đám mây điểm chi tiết bậc 58 Bảng 3.2 Số lượng điểm nhiễu chi tiết bậc 59 10 HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Nghiên cứu xây dựng công thức tổng quát xác định hệ số ngưỡng khoảng cách ε phương pháp giảm nhiễu nhảy pha xây dựng luận văn 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Thị Kim Cúc (2018), “Nghiên cứu sử dụng phương pháp ánh sáng cấu trúc để nâng cao chất lượng đo chi tiết khí” Luận án tiến sĩ kỹ thuật khí [2] Lê Quang Trà (2016), “Nghiên cứu đo biên dạng 3D chi tiết phương pháp ánh sáng cấu trúc” Luận án tiến sĩ [3] Dongliang Zheng, Feipeng Da, Qian Kemao, and Hock Soon Seah (2017), “Phase-shifting profilometry combined with Gray-code patterns projection: unwrapping error removal by an adaptive median filter” Optics Express, vol 25, No [4] Zhoujie Wu, Wenbo Guo, and Qican Zhang (2019), “High-speed threedimensional shape measurement based on shifting Gray-code light” Optics Express, vol 27, No 15 [5] Jason Geng (2011), “Structured-light 3D surface imaging: a tutorial” Advances in Optics and Photonics, vol 3, No [6] Zhoujie Wu, Chao Zuo, Wenbo Guo, Tianyang Tao, and Qican Zhang (2019), “High-speed three-dimensional shape measurement based on cyclic complementary Gray-code light” Optics Express, vol 27, No [7] R Talebi, A Abdel-Dayem, and J Johnson (2013), “3-D Reconstruction of Objects Using Digital vFringe Projection: Survey and Experimental Study” International Science Index, Mathematical and Computational Sciences, vol 7, No [8] Moreno, D and Taubin, G “Simple , Accurate , and Robust ProjectorCamera Calibration” 3D Imaging, Model, Process, Visualization, Transmission IEEE: 464– 471 [9] Jens Guehring, “Dense 3-D surface acquisition by structured light using off-the-shelf components” Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, January 2001 [10] Yongfu Wen, Sikun Li, Haobo Cheng, Xianyu Su, and Qican Zhang, “Universal calculation formula and calibration method in Fourier transform profilometry” Applied Optics, December 2010 [11] Yanshan Xiao, Yiping Cao, and Yingchun Wu, “Improved algorithm for phase-to-height mapping in phase measuring profilometry” Optical Society of America, vol 51, No 8, 10 March 2012 [12] Shuang Yu, Jing Zhang, Xiaoyang Yu, Xiaoming Sun, Haibin Wu, Xin Liu, “3D measurement using combined Gray code and dual-frequency phaseshifting approach” Optics Communications, January 2018 62 PHỤ LỤC Tóm lược chương trình giảm nhiễu nhảy pha std::vector scan3d::remove_error_point(const std::vector &_data, unsigned _threshold) { std::vector cnt; std::vector rs; cnt.resize(_data.size()); for (int i = 0; i < _data.size(); i++) { for (int j = 0; j < _data.size(); j++) { if (i == j) continue; if (abs(_data[i].x - _data[j].x) > _threshold || abs(_data[i].y - _data[j].y) > _threshold) { // cnt[i]++; } } } for (int i = 0; i < cnt.size(); i++) { if (cnt[i] setMinimumWidth(400); progress->show(); } //take points in back plane /*cv::Mat plane; if (remove_background) { cv::Point3d p[3]; for (unsigned i=0; iy)*(iter2->y); } /// kiennv fix 20/09/2019 - end cv::Point2d cam(sum.x/count, sum.y/count); cv::Point2d proj(proj_point.x*scale_factor_x, proj_point.y*scale_factor_y); if ((int)proj.x % 32 = 32 || (int)proj.y % 24 = 24) continue; //triangulate double distance = max_dist; //quality meassure cv::Point3d p; //reconstructed point 70 triangulate_stereo(calib.cam_K, calib.cam_kc, calib.proj_K, calib.proj_kc, Rt, calib.T, cam, proj, p, &distance); if (distance < max_dist) { //good point //evaluate the plane double d = plane_dist+1; /*if (remove_background) { d = cv::Mat(plane.rowRange(0,3).t()*cv::Mat(p) + plane.at(3,0)).at(0,0); }*/ if (d>plane_dist) { //object point, keep good++; cv::Vec3f & cloud_point = pointcloud.points.at(proj_point.y, proj_point.x); cloud_point[0] = p.x; cloud_point[1] = p.y; cloud_point[2] = p.z; if (color_image.data) { const cv::Vec3b & vec = color_image.at(static_cast(cam.y) , static_cast(cam.x)); cv::Vec3b & cloud_color = pointcloud.colors.at(proj_point.y, proj_point.x); cloud_color[0] = vec[0]; cloud_color[1] = vec[1]; cloud_color[2] = vec[2]; } } } else { //skip bad++; //std::cout