sử dụng phương pháp chiếu sáng chủ động (active light projection method) 2 loại vân chiếu dịch pha, Mã hóa mức xám Xây dựng mẫu hệ thống thu nhận ảnh 3D sử dụng phương pháp chiếu sáng chủ động Trong đó, nhóm nghiên cứu đã xây dựng thiết bị thu nhận ảnh 3D gồm có thiết bị phần cứng, phần mềm điều khiển và xử lý ảnh Thiết bị phần cứng là hệ thống quang điện tử, đảm nhận việc chiếu lên đối tượng mẫu vân được cấu trúc có cường độ sáng và bước sóng thích hợp, đồng thời thu nhận hình ảnh phản chiếu của bảng mẫu trên bề mặt đối tượng Việc chiếu và thu nhận ảnh được điều khiển đồng bộ nhờ phần mềm được nhóm phát triển Kết quả sau khi xử lý là tệp ảnh 3D dưới dạng tập hợp các điểm ảnh, chứa các giá trị tọa độ (x, y, z) biểu diễn hình dạng bề mặt của đối tượng trong không gian 3D Bên cạnh đó, đề tài cũng nghiên cứu phát triển và ứng dụng các phương pháp phân tích ảnh ba chiều bao gồm các phương phân đoạn ảnh và trích lọc các đặc tính đặc trưng của đối tượng trên ảnh ba chiều Phát triển và ứng dụng công nghệ nhận dạng theo đặc điểm cục bộ của đối tượng và sử dụng phương pháp đa phân giải diễn biến theo thời gian
Trong một nghiên cứu khác “Nghiên cứu đo biên dạng 3d của chi tiết bằng phương
pháp sử dụng ánh sáng cấu trúc”, luận án Tiến sĩ (2016) của tác giả Lê Quang Trà [69]
sử dụng phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray; Trong đó mã dịch pha có vai trò chủ đạo trong việc xác định giá trị mã hóa điểm ảnh trên bề mặt của đối tượng đo và mã Gray để giải quyết vấn đề mở pha khi pha từ ảnh thu được lớn hơn 2�, nguyên nhân xuất phát từ khoảng cách liên tiếp của chiều cao hình học trên bề mặt vật thể đo
Kết quả nghiên cứu trong [69] chủ yếu phân tích xác định các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác phép đo, xây dựng được đặc tuyến quang thể hiện tương quan quan hệ thu phát cường độ sáng ảnh của máy chiếu và máy ảnh, từ đó có thể hiệu chỉnh nâng cao độ chính xác tạo mẫu vân chiếu, góp phần đảm bảo độ chính xác đo Cụ thể là tối ưu hóa quá trình biến điệu để tạo vân dịch pha giảm bớt ảnh hưởng của S/N (Signal-to-noise ratio) khi chiếu vân lên bề mặt các chi tiết cơ khí
Cuối cùng là luận án Tiến sĩ “Nghiên cứu sử dụng phương pháp ánh sáng cấu trúc
để nâng cao chất lượng đo chi tiết cơ khí” năm 2019 của tác giả Nguyễn Thị Kim
Cúc[70] Nghiên cứu của luận văn cũng sử dụng phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray như [69], chủ yếu phân tích các yếu tố liên quan đến quá trình hiệu chuẩn các thông số hệ thống (các thông số nội, thông số ngoại của máy ảnh và máy chiếu) từ đó nâng cao độ chính xác hệ thống Bên cạnh đó [70] cũng đưa ra phương án khi thực hiện quét và đo các chi tiết cơ khí có độ bóng cao bằng cách sử dụng nhiều góc quét khác nhau để bù thông tin tại vùng bề mặt phản xạ toàn phần nhằm xây dựng được bộ dữ liệu đám mây điểm 3D của vật thể đo
Mặt khác trong nghiên cứu của [70] đã xây dựng quy trình xác định độ chính xác của hệ thống đo sử dụng phương pháp đo bằng ánh sáng cấu trúc dựa vào tiêu chuẩn ISO là A1 và E1
Mô hình hệ thống đo của [68], [69] và [70] là mô hình sử dụng 1 máy ảnh và một máy chiếu Trong đó máy chiếu có vai trò chiếu ảnh vân và là một máy ảnh nghịch Do vậy, Chưa có nghiên cứu nào sử dụng mô hình ảnh độ sâu khi sử dụng ánh sáng cấu trúc cho đo các vật thể cũng như sử dụng mã vân chiếu Gray kết hợp với dịch đường tại Việt Nam
1 4 Mục tiêu, khó khăn và những nghiên cứu chính của luận án
Mục tiêu: Xây dựng hệ thống đo chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mã
Gray và dịch đường, theo đó những bài toán cần giải quyết: (1) Đảm bảo quá trình giải mã vân từ hình ảnh thu nhận được khi chiếu lên bề mặt các chi tiết cơ khí có tính chất bề mặt sáng, bóng; (2) Tái tạo ảnh 3D hoàn chỉnh của chi tiết để có thể đo kích thước tương quan giữa các bề mặt
Khó khăn dự kiến:
Yêu cầu của một hệ thống đo khi sử dụng 2 máy ảnh và máy chiếu cần đồng bộ về thời gian cũng như tối ưu các giá trị thiết lập phơi sáng cho cả hai thiết bị, do vậy cần lựa chọn thiết bị đáp ứng các yêu cầu về đồng bộ tín hiệu từ bộ điều khiển trung tâm và máy tính Các thông số nội và ngoại của máy ảnh của hệ thống theo phương án thị giác nổi cũng cần được xác định; trong mô hình này máy chiếu chỉ có vai trò chiếu ánh sáng cấu trúc nên không cần xác định thông số
Phương pháp sử dụng mã vân là mã hóa mức xám (Gray) kết hợp với vân dịch đường, việc sử dụng vân chiếu mã Gray đem lại nhiều lợi thế trong quá trình mã hóa và giải mã theo quy luật xử lý bit, tuy nhiên mã Gray là các vân đối xứng và chiều rộng của vạch bit ON-OFF giảm dần khi mã hóa tại các bit cao, do vậy gây khó khăn khi phân biệt các vạch chiếu sáng Việc phân biệt các bit sáng tối cho quá trình giải mã ảnh hưởng đến độ chính xác cũng như tối ưu hóa về thời gian tính toán cho hệ thống Vạch chiếu sáng của vân chiếu dịch đường nhỏ hơn nhiều khi sử dụng nguồn chiếu sáng LED thay vì nguồn chiếu sáng Laser như mô hình của Jens Gühring [33] đưa ra, do đó việc xác định đỉnh của vạch chiếu khó khăn hơn
Khi thực hiện đo-quét các chi tiết cơ khí có tính chất bề mặt sáng, bóng của kim loại ảnh hưởng rất nhiều đến ảnh vân thu được, các nghiên cứu sử dụng kỹ thuật HDR cần được xây dựng để phù hợp với mã vân Gray và dịch đường
Bàn máy tự động được chế tạo để thay đổi các góc quét của đầu đo tới vật thể đo Bàn máy càng nhiều bậc tự do thì hỗ trợ cho hệ thống đo được nhiều vị trí quét và thuận tiện cho việc tái tạo vật thể hoàn chỉnh Do đó cần nghiên cứu để thiết lập mô hình xác định thông số chuyển vị của bàn máy với đầu đo
Cuối cùng, đối với một hệ thống đo nhất là hệ thống đo 3D việc xác định độ không đảm bảo đo là cần thiết, tuy nhiên sai số quá trình đo phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố cấu thành lên hệ thống bao gồm: Phương pháp đo, phương pháp hiệu chuẩn, quá trình hiệu chuẩn, sai số của hệ cơ khí (linh kiện quang, cảm biến, vị trí gá đặt giữa các máy ảnh),…
vì vậy cần nghiên cứu phương pháp để xác định và hiệu chỉnh tham số đo trên cả 3 trục của hệ tọa độ OX, OY, OZ
Từ các nghiên cứu của các tác giả khác, NCS nhận thấy còn những vấn đề sau cần nghiên cứu sâu sắc hơn như:
- Nghiên cứu tính toán và lựa chọn các linh kiện hệ thống đo theo phương pháp SLS
- Nghiên cứu sử dụng ánh sáng cấu trúc để mã hóa các điểm ảnh chiếu lên bề mặt chi tiết không tiếp xúc với vật thể đo
- Nghiên cứu tái tạo thông tin vân chiếu thu máy ảnh khi thực hiện đo-quét các chi tiết cơ khí có đặc tính bề mặt sáng – bóng
- Nghiên cứu nâng cao độ phân giải của hệ thống từ đó nâng cao độ chính xác của dữ liệu khi đo các kích thước trong không gian 3D bằng cách xây dựng các kỹ thuật xử lý ảnh khi chụp
- Nghiên cứu phương pháp hiệu chuẩn hệ thống đo theo kích thước của các chiều trong không gian 3D
- Nghiên cứu phương pháp tự động hóa quá trình đăng ký các tập hợp đám mây điểm để tái tạo chi tiết đo 3D hoàn chỉnh
Chương 2: PHƯƠNG PHÁP ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP MÃ GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG 2 1 Phương pháp mã hóa vân cho ánh sáng cấu trúc
2 1 1 Mã hóa vân GraycoDe
Mã Gray được định nghĩa như là một dạng mã hóa các số nhị phân, trong đó, các vị trí của các điểm liền kề nhau được mã hóa có thứ tự đảo bit là không quá lớn lấy ý tưởng từ khoảng cách hamming như hình 2-1, có 2 kiểu mã hóa: Đó là mã nhị phân và mã Gray đối xứng[71][72] (hình 2-2 và hình 2-3)
Hình 2-1 Minh họa mã hóa 3bit nhị phân và thứ tự thay đổi tối thiểu giữa 2 giá trị theo khoảng cách hamming (nguồn: [71])
Hình 2-2 Mã hóa theo mã nhị phân (nguồn: [71])
Hình 2-3 Mã hóa theo dạng Mã Gray đối xứng (nguồn: [71])
Dựa trên hình 2-2 và 2-3 ta thấy rằng mã gray đối xứng có 2 điểm liền kề nhau được xác định bằng cách thay đổi 1bit trong chuỗi mã hóa, thuộc tính này làm cho khả năng mã hóa tốt hơn trong điều kiện nhiễu và có lợi khi áp dụng trong phương pháp ánh sáng cấu trúc
Tạo mã gray nhằm đưa ra các ảnh vân theo mẫu và thứ tự tuân theo mã gray Giả sử ta cần chiếu ảnh vân có kích thước WH, ảnh vân chiếu thường được tạo cho hàng và cột, phương pháp tạo các ảnh vân chiếu hàng và cột này cơ bản giống nhau, do đó trong phần này chỉ trình bày phương án xây dựng vân cột
Với ảnh vân có kích thước WH như trên, ta có W số cột Trước tiên, phải tính số bit N cần để mã hóa các điểm ảnh trên mỗi cột Giá trị N được tính theo biểu thức:
� ≥ log ! � (2-1)
Giả sử ảnh có độ rộng là 16 đơn vị điểm ảnh như bảng 2-1, sẽ phải cần � = log ! 16 = 4 bit để mã hóa 16 pixel đó Để chiếu ảnh vân mã hóa cho các pixel, chiếu lần lượt của 4 ảnh tương ứng với 4 bit, như vậy thì mỗi pixel cột sẽ được mã hóa bởi một mã Gray tương ứng với vị trí của cột đó
Để dễ tưởng tượng ảnh chiếu như thế nào, ta hình dung bảng mã Gray đã lập ở trên sẽ được xoay ngang như sau để mã hóa các điểm ảnh của cột:
Bảng 2-1 Bảng mã Gray cho 16 bit
Các bit 0,1 được mã hóa vào ánh sáng tương ứng với ánh sáng tắt và bật Ta có bảng vân chiếu như sau:
Bảng 2-2 Bảng mã Graycode mã hóa cho vân chiếu
Bảng 2-2 có 4 hàng tương ứng với 4 bit Mỗi hàng này tạo thành một ảnh chiếu và như thế có một chuỗi của 4 ảnh được chiếu lên đối tượng đo
Hình 2-4 Chuỗi ảnh mã Gray
Minh họa vân chiếu Gray 10bit như sau:
STT/BIT 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 2 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 3 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 4 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 STT/BIT 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 2 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 3 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 4 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0
Hình 2-5 Minh họa vân chiếu Graycode 10 bit
Hình 2-6 Các ảnh của vân chiếu của mã Graycode với 10 bit
Các bước tạo ảnh Gray được thực hiện như sau:
- Xác định số bít N của mã Gray cần chiếu từ thông số � × � của ảnh cần chiếu - Tạo tập N ảnh nhị phân từ N bit mã hóa
- Sau đó chuyển tập ảnh nhị phân này sang tập ảnh Gray như sau:
Giả sử Gi là bit được mã hóa gray thứ �, �" là bit được mã hóa nhị phân thứ i + Với bit 0: �# = �#
+ Thực hiện vòng lặp với các anh binary còn lại từ bit thứ � − 1về bit 0
�[�] = �[� + 1]��� �[�] (2-2) Dựa trên độ phân giải � × � của máy chiếu, ta có thể xác định số mũ � của 2$,
việc lựa chọn giá trị n sao cho độ phân giải của ảnh thu về của máy ảnh là tốt nhất Giả sử diện tích chiếu của máy chiếu có độ phân giải 1140912 điểm ảnh lên một mặt phẳng cách 300mm là 180120mm (� × �)khi đó, vùng trung tâm của máy chiếu sẽ là
150120 mm, Bảng 2-4 đánh giá độ phân giải khi thay đổi giá trị n:
Bảng 2-3 Độ phân giải của hệ thống với giá trị 2n
Cấu hình của hệ thống có thể được lựa chọn khác nhau tùy thuộc vào yêu cầu trường nhìn và độ phân giải của bài toán Với � = 10 thì độ phân giải đạt được mức tối đa nhưng rất khó trong việc xác định các bit 0-1 trong ảnh vân chiếu cuối cùng, từ đó dẫn đến việc giải mã sai và kết quả tính toán cuối cùng không đạt được độ chính xác; trong trường hợp này, lựa chọn � = 9 sẽ làm tăng độ phân giải của ảnh vân chiếu cuối cùng
Sau khi đã có những ảnh vân chiếu, vấn đề đặt ra là làm thế nào để có thể xác định đâu là bit 0 và bit 1 trong ảnh Phương pháp đơn giản nhất là sử dụng ngưỡng mức xám cho 2 mức 0-1, có thể lựa chọn giải pháp ngưỡng thích nghi thay cho ngưỡng cố định để có được kết quả tốt hơn Tuy nhiên, sự thay đổi tần số trong miền không gian của các vân mã Gray gây khó khăn trong việc tìm ngưỡng cho mỗi điểm ảnh trong ảnh
Để giải quyết vấn đề này, giải pháp sử dụng ảnh đảo cho mỗi bit vân chiếu được đưa ra, qua 2 ảnh: ảnh vân và ảnh đảo vân dễ dàng xác định được ngưỡng cho mỗi điểm ảnh Nhược điểm của phương pháp này là làm tăng số lần lấy mẫu (số ảnh chụp gấp 2 lần) do đó thời gian thực hiện mỗi lần quét sẽ tăng thêm tương ứng
2 1 2 Mã Large-Gap GraycoDe
Mã Large-Gap Graycode được giới thiệu bởi [73][74] với mong muốn xây dựng mã Gray đặc biệt với các bước dài 0 và 1 dọc theo từng bit khác với mã Gray nhị phân Thuật ngữ ��� − ��� (�) = ����ợc xác định cho mã Gray C, trong đó ���� là độ
dài tối thiểu của tất cả các bit chạy trong mã Tương tự thuật ngữ ��� − ��� (�) = ���� được sử dụng, trong đó ���� là độ dài tối đa của tất cả các bit chạy trong mã Đối với mã nhị phân 10 bit được phản ánh Mã màu xám
(BRGC10), các giá trị là ��� − ��� (����10) = 2 ��� − ��� (����10) = 512ã màu xám n-bit Cn có thể được mô tả bằng chuỗi chuyển tiếp �� =
(�0, �1, �2, , �� 1), trong đó � = 2� và ti chỉ số bit thay đổi từ giá trị i thành � + 1 Một ví dụ cho � = 3 được hiển thị trong phương trình sau:
�3 = (0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 2)
�3 = (000, 100, 110, 010, 011, 111, 101, 001) Trong đó �3 là chuỗi chuyển tiếp cho mã Gray 3 bit tương ứng
(2-3) (2-4) Độ phân giải Độ phân giải vạch của máy ảnh (Đv Điểm ảnh) Vùng trung tâm 150x120mm
Vùng chiếu toàn miền 180x120mm
Số ảnh chiếu Giá trị Số ảnh chiếu Giá trị
Thấp 4 7 128 8 228
Trung bình 2 8 256 9 456
Nhóm tác giả [74] trình bày một định lý để xây dựng mã Gray �� + � trên các bit � + � bằng cách xen kẽ hai chuỗi chuyển tiếp �� và �� trên các bit n và m tương ứng, trong đó � ≥ � Một chuỗi P có độ dài � = 2% sau đó được xác định cho bất kỳ thứ tự nào của một � và � �, trong đó � và � là hai số nguyên dương lẻ tính tổng với �, � và � là các phần tử từ các chuỗi chuyển tiếp Mã màu xám �� + � được tạo bằng cách xen kẽ �� từ các mã có kích thước nhỏ hơn
Việc lựa chọn �, � và chuỗi các phần tử trong � có ảnh hướng đến khoảng cách của �� + � và được [74] đưa ra giá trị tham khảo cố định
Một ví dụ để xây dựng mã Large-Gap Graycode 7 bit có thể được xây dựng bằng cách xen kẽ chuỗi chuyển tiếp 5 bit và 2 bit, được đưa ra trong phương trình sau:
�&' = �&* = (0, 2, 1, 3,0,2,1,4,0,3,1,2,0,3,1,4,0,2,1,3,0,2,1,4,0,3,1,2,0,3,1,4) �#, �(, … , �)#, �)( (0,1,0,1) �#, �(, �!, �) (2-5)
Trong đó �&' là mã Large-Gap Gray được xây dựng trước đó với min-gap (�&') = 4 và �&* là một chuỗi cơ bản với min-gap (�&*) = 2 Phương trình xác định chuỗi P, được tạo ra với s =3 và t=1
� = (����) (2-6)
Trình tự chuyển tiếp �+, cho mã 7-bit Gray code C7 được tạo bằng cách xen kẽ