机器视觉-3D检测-《Reading The Shape》翻译

benjamin.zhu · 发表于 2008-11-14 11:28:21

本帖最后由 benjamin.zhu 于 2009-2-3 14:42 编辑

《外形扫描》

Andrew Wilson著

-机器视觉算法改进3-D建模

基于激光和工业相机系统的结构光技术通常被用来获取被检测物件的高度信息。为了获取这些被检测物件的3-D信息，激光线束被投射在这些部件上，同时高速CMOS工业相机捕获被反射的激光样式。摄像机捕获的图像信息被计算机读取，计算机通过这些光斑数据对物件进行3-D建模。这些系统还被广泛用在了制药和汽车行业。两年之前，Comovia集团展示了在自动化领域怎样使用一个智能相机来进行高速轮胎检测（《VISION SYSTEM DESIGN》，2006年2月，第31页）
AQSENSE公司的技术总监Josep Forest 说：“要设计一个精确的基于机构光的系统，一个重要方面就是决定反射高斯激光弧线的中心。一些不同的技术可以解决这个问题，其中包括检测激光线的峰值像素密度，或者先确定高斯光强的阈值然后计算平均值。自动化技术开发的摄像机当中，一个更加注重计算能力的途径就是沿着激光线采集多个点，然后判断出高斯曲线的中心。
“到目前为止，在机器视觉领域，这已经是广泛被了解和使用用来判定高斯光束中心的方法”，Forest说。AWSENSE(Girona大学投资)公司，即将推出一种新的改进方法，他们声称该方法比以往的方法要精确的多。Forest说：“在一些存在一定透明性质的材料当中，光线在材料内部的传播导致了不完全对称的高斯样式，尤其是在这种情况下，那些方法诸如峰值像素检测，阈值以及COG分析方法可能无法准确判断样式的峰值位置。

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Figure 1. 那些方法诸如峰值像素检测、阈值判断、COG分析方法可能无法准确判断样式的峰值位置。为了克服这个问题，AQSENSE公司选择了识别高斯分布的最大密度点的办法。采用非线性插值技术，多于64倍的像素值（组成高斯光束的点）被添加，这样可以获得关于最大密度点的更精确位置。
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为了解决这个问题，Forest和他的同事们已经创造了一个简单、优秀的解决方案。我们的目标是识别高斯光束的最大密度点。
“采用非线性插值技术，多于64倍多的形成高斯光束点的像素值可以被作为插值使用，从而可以更加准确地估计出最大密度点的位置。”Forest 这样说。

然而，由于存在噪声，所以操作不能在所有情况下进行，除非加入过滤这个流程。针对一种给定的材料，通过调整FIR滤波器，不同的表面（拥有不同的光学特性和噪声等级）可以被一个更加精确的数字峰值探测器进行数字量化处理。
在2007年，德国斯图加特举办的机器视觉展会上，AQSENSE公司私下向机器视觉专家们展示了他们的技术。在这项展会当中，来自Photon-focus的一个MV1024/80CL 1024*1024的CMOS相机被用来采集Stocker Yale公司的结构光源激光器所投射光的反射光。
工业相机所采集到的影像数据通过相机连接线传输到一个装有PROC Star采集卡的电脑主机上。

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Figure 2.
PROCStar II 采集卡嵌入了 Stratix FPGA，并且它同时提供了开发包，这个开发包包括Altera Quartus FPGA 开发工具。这个FPGA可以被集成峰值检测算法，最终数据可以显示在系统的主机上面。
简单的峰值检测可能导致误判，COG方法表现出一定的改进，AQSENSE公司的方案表现最佳。（如图3所示）为了推广这种技术，AQSENSE公司声称这种算法已经被集成在FPGA中，并作为一个可选项出现在该公司的最新1024*1024CMOS相机当中。

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Figure 3. 第一张图片显示的是简单的峰值检测效果；中间图片显示的是改进方法COG的效果，最下的那张图片显示的是AQSENSE用公司方案所产生的效果（最佳）
另外，该公司将要推出他们的图形处理软件-一个C++应用编程界面。基于最优的方案，这个软件包括源代码例子，二进制GUI，以及一些3-D原始数据。
使用这个软件，通过扫描得到的3-D样式可以被已知的好样式进行对比。为了比较扫描得到的样式与最佳样式的差别，物件的定位十分重要。然而，通常在生产线上，要想确保所有被检测工件都以同样的位置和方位出现是十分困难的。通常需要昂贵、复杂的机械装置来确保被扫描工件的精确位置。
另外，一种数学定位算法可以计算出定位的误差。通常，3-D定位算法很复杂，运算起来很慢，不适合在生产线上应用。
快速定位
AQSENSE通过加速定位来迎合生产线的需要。基于一种改进的最合适算法，这里所说的定位可以在几个毫秒的时间里完成，当然这个取决于两个表面的最初偏差。在此之后，通过对两个表面进行叠加来生成误差图。
处理时间与像素点的数量成正比例关系，也就是说，用一个奔4处理器（1.8GHZ，双核）比较两个表面（一百万个点）需要200ms的时间。

该软件会自动探测计算机CPU内核的数量，并充分利用计算机的处理能力来减少计算时间。在产品出现严重缺陷（破损，丢失，或者与样品相比明显不符）的情况下，定位准确度并没有多大用处。
AQSENSE公司还通过C3-1280 3-D摄像机展示了这项技术。
这套用来展示的设备，还包括Stocker Yale公司生产的结构光源激光器，以及博世（Bosch）公司生产的自动化平台（参阅图4）。

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Figure 4. 在这个例子当中，已知的完好部件（绿色部分，上左）,和扫描所得（上右）的样式进行对比。
“正如我们所发现的，这个组件有些问题，需要登记并通知操作员去查明问题所在”Forest说。为了完成这项任务，图形处理器的软件被用来制作两者的差别图。
这样以来，两个部件之间的差异就十分明显了。
“完成这样的分析过程（定位+表面分析）仅需要300ms,自动化检测系统可以更迅速地挑出那些可能有问题的组件。”

注：本文所提到的Stocker Yale公司总部位于美国，成立于1946年，其公司的LASIRIS结构光源激光器主要应用于3-D检测，机器视觉，在国际上有很高的市场占有率.

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美国StockerYale公司中国区（包括港、澳、台）总代理：北京路科锐威科技有限公司
地址：北京市海淀区上地东路1号盈创动力E座203A
电话：010-58858423-114（分机）

联系人：朱先生
E-Mail: benjamin.zhu@tricombj.com
http://www.tricombj.com
http://www.stockeryale.com

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