6. KẾT CẤU CỦA LUẬN ÁN
3.1.4 Kết quả xác định bộ phận thu nhận và xử lý thông tin
- Kết quả xây dựng mẫu ảnh chiếu: Các ảnh mẫu được được sử dụng để chiếu lên đối tượng đo thể hiện hình 3.16 và hình 3.17.
Hình 3. 16Ảnh mẫu chiếu được mã hóa Gray Các mẫu chiếu mã hóa Gray được tạo ra như sau:
Hình 3. 17Mẫu chiếu mã hóa Gray
Hình 3.16 là các mẫu chiếu mã hóa Gray chiếu lên mẫu đo, quy ước điểm ảnh có màu trắng có mã nhị phân là 1, điểm ảnh màu đen có mã nhị phân là 0. Sử dụng
phương pháp mã Gray các ảnh chiếu được tạo ra tương ứng với mẫu chiếu . Với n
n=1 được quy ước là ảnh trắng có cường độ Imax trên ảnh đầu tiên. Với n=2 là ảnh
có màu đen với Imin. Hai ảnh này chiếu vào vật và mặt phẳng tham chiếu để xác định ngưỡng giải mã cho chương trình giải mã. Với các bước giải mã tới ảnh thứ 12 ảnh chiếu được mã hóa thành các vạch đen trắng và độ rộng vạch bằng 1 điểm ảnh tương ứng với mã. Với mẫu chiếu nhị phân sử dụng vệt đen trắng tạo thành n mẫu
chiếu, với mẫu chiếu n có 2nsọc, và độ phân giải của phương pháp được xác định
khoảng trắng đen nhỏ nhất. Tọa độ 3D của một điểm được xác định bằng tam giác lượng.
94
Hình 3. 18Chiếu mẫu chiếu mã Gray lên mẫu đo
Hình 3.18 sử dụng mẫu chiếu mã Gray có ưu điểm là ít nhạy cảm với bề mặt
của vật quét bởi nó chỉ có một giá trị nhị phân tồn tại trong điểm ảnh, giảm nhiễu tốt
đặc biệt với quét mẫu động là cơ thể người. - Kết quả hiệu chuẩn đầu đo:
Hiệu chuẩn đầu đo dùng mẫu in ô vuông bàn cờ để xác định các thông số
hình học của máy chiếu, máy ảnh và các quang sai của hệ quang Máy chiếu chiếu .
mẫu ánh sáng mã hóa Gray lên ô vuông bàn cờ, máy ảnh chụp ảnh ánh sáng mã hoá
Gray trên bảng hiệu chuẩn và lưu lại trong một thư mục. Vị trí mẫu ô vuông bàn cờ được thay đổi trong vùng quét của thiết bị. Phần mềm được xây dựng dựng lại bản
đồ pha tuyệt đối của vùng quét máy chiếu, sự tương đồng của các điểm hiệu chuẩn
chụp được từ camera được gán lại trên bản đồ pha của mặt phẳng chiếu.
Để thu được các thông số nội tham số của camera, sử dụng 1 tấm phẳng chuẩn
có in ô bàn cờ. Quy trình hiệu chuẩn camera được dùng theo phương pháp của Zhang [85].
Bố trí tấm phẳng ô bàn cờ tại các vị trí khác nhau và thu lại từng hình ảnh
bằng camera. Sử dụng 42 ảnh như hình 3.19 để hiệu chuẩn và tính toán các giá trị
quang sai của camera.
Hình 3. 19Ảnh vị trí ô vuông bàn cờ dùng hiệu chuẩn đầu đo
Những ảnh sau khi được chiếu sẽ được chụp lại bằng camera. Dựa trên thuật toán Gray, mỗi pha trên từng điểm ảnh được tính toán. Việc sử dụng 1 ảnh chiếu
95
giới hạn độ chính xác đo, vì vậy ta sử dụng các ảnh chiếu liên tiếp để tăng cường độ chính xác.
Hình 3. 20Hiệu chuẩn đầu đo
Trên hình 3.20 Là giao diện mô đun thực hiện quá trình hiệu chuẩn đầu đo xác
định các thông số hệ quang của camera và máy chiếu đồng thời cung cấp vị trí
tương quan của cụm cảm biến.
Với mặt phẳng tham chiếu. Bộ ảnh thực hiện hiệu chuẩn được chụp và lưu lại trong một thư mục trong máy tính, để tiến hành hiệu chuẩn cần xác định thư mục đó bằng cách thao tác trên nút lệnh “thư mục Calib”. Tiến hành giải mã các các ảnh được truy xuất bằng lệnh Decode. Sau khi cung cấp các thông tin về kích thước ô bàn cờ, số ô bàn cờ trong mặt phẳng hiệu chuẩn, kích thước vùng xác định vị trí các góc ô vuông, ngưỡng cường độ dùng để giải mã. Quá trình Decode và hiệu chuẩn được tiến hành khi thao tác nút lệnh Calib. Quá trình hiệu chuẩn sẽ tự động diễn ra và cung cấp các thông số hiệu chuẩn cho bước tiếp theo khi dựng lại tọa độ điểm đo của chi tiết cần quét. Nút Main thoát chương trình hiệu chuẩn về giao diện chính. Để quan sát mô phỏng kết quả hiệu chuẩn sử dụng “Hiển thị kết quả”.
Sau khi hiệu chuẩn thu được các hệ số của hệ đầu đo như sau: Thiết bị sử dụng
một máy chiếu công nghệ DLP có độ phân giải 1024x768, Camera GigE Vision
CCD Model STC-SB133BOEHS. Ô vuông bàn cờ được in trên giấy ảnh có kích thước các ô là 20 x 20mm và số lượng các ô trên bàn cờ DxR là 15x12. Tiến hành chiếu ảnh mẫu lên bản ô vuông bàn cờ. Thực nghiệm với 6 vị trí khác nhau của bản mẫu ô vuông bàn cờ. Tiến hành giải mã tập hợp ảnh cho từng vị trí xác định các góc của mẫu ô vuông bàn cờ. Dựng lại bản đồ pha của mặt phẳng ô vuông bàn cờ. Từ đó xác định tọa độ tương ứng của các điểm trong không gian quét trên cảm biến của Camera và máy chiếu.
96
Hình 3. 21Hiệu chuẩn đầu đo bằng ô bàn cờ
a) Mẫu ô bàn cờ b) Thực hiện 6 vị trí khác của bản mẫu ô vuông bàn cờ
Hình 3. 22Mẫu ô vuông bàn cờ chụp 6 vị trí khác nhau để hiệu chuẩn
Sau khi mẫu ô vuông bàn cờ chụp ở các vị trí khác nhau, kết quả hệ số hiệu
chuẩn thu được, hình 3.23:
97
Với R là ma trận quay, T là ma trận tịnh tiến giữa máy ảnh và máy chiếu trong hệ tọa độ thực. Kết quả thu được căn cứ trên hệ số với yêu cầu k k 1≤ (yêu
cầu độ chính xác của hiệu chuẩn đầu đo). Nhìn trên hình 3.2 cho thấy 3 k = 0.39764 cho camera và hệ số = 342649 cho máy chiếu và hệ số k k = 0.376776 cho cụm đầu đo đều nhỏ ≤1, như vậy kết quả hiệu chuẩn đạt yêu cầu.
- Kết quả xử lý đám mây điểm 3D: Sau khi hệ thống đo được thiết lập, quá trình chiếu chụp đối tượng quét được thực hiện và thu được ảnh quét sau đó sử dụng phần mềm Meshlab để loại bỏ nhiễu, phần mềm Geomagic để ghép ảnh theo chiều cao đứng và diện tích xung quanh để thu được đám mây hoàn chỉnh cơ thể người theo quy trình, hình 2.13 trong chương 2kết quả thể hiện trên hình 3.24 như sau:
+ Xử lý nhiễu: Sau khi camera thu được ảnh từ đối tượng đo, tiếp theo sử dụng hỗ trợ phần mềm Meshlab để ghép ảnh của đối tượng đo tạo dữ liệu đám mây hoàn chỉnh. Các bước xử lý nhiễu bao gồm các bước sau:
Bước 1: Import file 3D, mở các file 3D của phần vừa quét. Các file 3D có dạng .ply, .stl, .pts, .ptx,…
Hình 3. 24Các ảnh 3D được lưu trữ trong file có dạng .ply, .stl, .pts, .ptx
Bước 2: Xóa nhiễu sử dụng công cụ Selection để chọn đối tượng và công cụ ,
xóa điểm ảnh hoặc mặt trong MeshLab để xóa các điểm nhiễu; Lưu trữ, sau khi xóa
xong các điểm nhiễu, ta lưu trữ dữ liệu và tiếp tục chỉnh sửa các file dữ liệu tiếp theo, hình 3.25:
Hình 3. 25Ảnh 3D xử lý xóa nhiễu
+ Ghép ảnh: Sử dụng phần mềm Geomagic DesignX hỗ trợ ghép ảnh 3D các bước hình 3.26.
98 a) Mở file 3D đã xóa nhiễu, xác định
điểm mốc ghép chung
b) Chọn file liên tiếp nhau ở cùng một hướng quét để bắt đầu ghép
Hình 3. 26Các bước xử lý ghép ảnh
Sau khi ghép hết 5 phần trong một hướng quét, chuyển sang ghép 6 hướng quét với nhau tương tự như trên cho đến khi đạt được dữ liệu đám mây điểm toàn
thân, và xây dựng lưới bề mặt, kết quả đạt được hình 3.2 như7 sau:
Hình 3. 27Dữ liệu đám mây điểm hoàn chỉnh
Nhận xét kết quả nội dung về thiết lập hệ thống đo 3D kích thước cơ thể người: Mô hình hệ thống đo 3D kích thước cơ thể người sử dụng phương pháp ánh sáng cấu trúc mã Gray được chế tạo bước đầu đáp ứng được việc dựng lại hình ảnh 3D của cơ thể người bao gồm: một máy chiếu sử dụng công nghệ DLP, camera thu ảnh được bố trí thành cụm đầu đo có khả năng dịch chuyển tịnh tiến lên xuống theo
phương Y nhờ bộ truyền đai. Hệ thống quét cơ thể với khoảng thời gian 4,3 phút/
một người quét.
Bàn quay được thiết kế để đỡ cơ thể người đảm bảo diện tích quét trên cơ thể được tối đa với chuyển động chính. Bàn quay có thể chuyển động quay tròn quanh
trục Oynhờ động cơ được gắn trực tiếp vào bàn quay.
Bộ phận cơ khí được điều khiển bởi 1 máy tính: Máy tính kết nối với máy chiếu điều khiển hình ảnh vân chiếu lên vật cần quét và thực hiện các kết nối điều
khiển quá trình chuyển động của đầu đo, bàn quay, thu nhận và xử lý hình ảnh thu
được từ các camera. Phần mềm cho thiết bị bao gồm các phần mềm điều khiển cấu trúc vân cho máy chiếu, phần mềm điều khiển sự dịch chuyển của các bộ phận và
99
phần mềm thu nhận xử lý ảnh dựng lại hình ảnh 3D của vật thể. Các phần mềm được viết trên ngôn ngữ lập trình C#, ngôn ngữ lập trình Matlab. Sử dụng phần mềm Geomagic DesignX hỗ trợ ghép ảnh.