提高相移条纹投影三维测量精度的主值相位反向误差补偿法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51875164
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0511.机械测试理论与技术
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The 3D measurement with digital phase-shifting fringe projection techniques is implemented through the serial processes: digital phase-shifting fringe patterns production, the fringe patterns projection, acquisition, phase wrapping and phase unwrapping. Then the unwrapping phase is used to recover the 3D profile of the measured object. Due to the complexities of the surface structure to be measured, and the non-linear responses of the fringe pattern projectors and the imaging system, the phase error inevitably occur. To obtain the unwrapped phase value with high speed and high accuracy for measuring the complex surfaces having holes, steps and gaps as well as those having high dynamic range optical reflectivity, this project will investigate a fast and accurate method of phase recovery and inverse-phase error compensation, which is adaptive and robust to the change of measurement conditions. The method does not require the advance process to calibrate the system phase errors. Only a compensation fringe pattern with the same frequency as the highest one of the measurement fringe patterns and a certain amount of phase shift is required to project to the measured surface. The nonlinear phase error compensation can be conducted in the wrapped map through error average superposition with the same value but having opposite sign. Then the high accuracy unwrapped phase value can be computed in the following process. If the inverse-phase error compensation is used in the multi-frequency phase-shifting fringe projection, the high accuracy absolute unwrapped phase map can be achieved. In one word, the method proposed in this project can improve not only the measurement speed but also the accuracy. It can realize high- efficiency and rapid digital fringe projection 3D profile measurement.
数字相移条纹投影三维测量技术通过数字条纹产生、投影、采集、相位提取和相位展开技术,获取反映物体三维形貌信息的解包裹相位,实现表面三维轮廓的测量。由于被测对象表面结构的复杂性,以及条纹投影仪和成像系统存在非线性响应,必然存在非线性相位测量误差。为了快速准确地获得高精度相位值,本项目针对有孔洞、大台阶、相对分离不连续的,以及光学反射率动态变化范围大的复杂轮廓表面,提出一种具有普适性的,对测量条件变化具有自适应性和鲁棒性的,快速准确的相位恢复和反向误差补偿方法。该方法无需提前标定系统的相位误差,仅通过投影一组与最高频率相同且具有一定相移量的补偿相移条纹,在主值相位图内,通过正负误差叠加相抵,进行相位误差补偿,获得精确的解包裹相位值。并与倍频法相结合,可实现高精度绝对相位测量。因此,该方法既可提高测量速度,又可提高绝对相位测量的精度,能够实现高效快速数字条纹投影三维轮廓高精度测量。

结项摘要

数字相移条纹投影三维测量技术在工业检测、反求工程等领域具有广阔的应用前景。由于被测对象表面结构的复杂性,以及条纹投影仪和成像系统存在非线性响应等干扰,如何提高测量准确性、可靠性和适应性,一直是人们关注的重点内容。为此,本项目针对有孔洞、大台阶、相对分离不连续的物体表面,研究多频条纹投影主值相位反向误差补偿原理与算法,光学反射率动态范围大的表面反向误差补偿技术,高精度绝对相位实现方法与三维重构技术。经过4年的研究,本项目取得的主要研究成果如下:.(1)针对测量系统和测量环境变化等因素产生的非线性误差难题,提出一种利用倍频法与反向误差补偿法相结合的相位误差补偿方法,该方法无需提前标定系统,仅通过投影一组与最高频率相同且具有一定相移量的补偿相移条纹,即可获得精确的解包裹相位值。.(2)针对数字投影仪的伽马效应引起的非线性相位误差问题,提出了一种多预补偿值的方法,可以有效减少伽马非线性效应对测量精度的影响。.(3)针对光学反射率变化剧烈的高动态轮廓三维测量难题,提出了一种基于递归的自适应条纹投影方法和一种高低幅值条纹投影方法,这两种方法可以用于复杂场景和物体轮廓在线自适应测量。.(4)针对光亮三维轮廓测量,提出了两种光学折返相移测量解决方案:单相机+相移条纹投影方案;双相机+相移条纹投影方案。还提出了一种新的共平面约束的系统参数高精度标定方法。.(5)为了实现相移条纹投影三维测量能够用于在线测量场合,提出了三种数据处理加速算法和体系结构:FPGA嵌入系统的加速方法、FPGA和CPU的异构加速方法,以及可扩展的并行处理架构方法。.(6)提出了一种提升系统模型参数标定精度的有效解决方案,即减小棋盘格靶标的角点提取误差,提高亚像素角点坐标位置处的绝对相位值的提取精度。.(7)开发了一款适用于复杂形体结构外观缺陷三维多功能视觉检测仪,可用于工业现场装配环境下机械手驱动多视角检测。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(6)
FPGA-assisted high-precision, high-speed 3D shape measurement
FPGA辅助高精度、高速3D形状测量
  • DOI:
    10.1016/j.sna.2020.112366
  • 发表时间:
    2020-11
  • 期刊:
    Sensors and Actuators A: Physical
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu Duanmao;Pan Yinfei;Lu Rongsheng
  • 通讯作者:
    Lu Rongsheng
基于YCbCr空间融合的高动态范围成像方法
  • DOI:
    10.3788/lop202259.1415029
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤璐;卢荣胜;史艳琼;胡海兵
  • 通讯作者:
    胡海兵
FPGA-accelerated textured surface defect segmentation based on complete period Fourier reconstruction
基于全周期傅里叶重构的 FPGA 加速纹理表面缺陷分割
  • DOI:
    10.1007/s11554-019-00927-1
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Journal of Real-Time Image Processing
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Pan Yinfei;Lu Rongsheng;Zhang Tengda
  • 通讯作者:
    Zhang Tengda
高动态范围表面自适应条纹投影测量方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪锦航;卢荣胜;刘端茂
  • 通讯作者:
    刘端茂
Testing System for the Mechanical Properties of Small-Scale Specimens Based on 3D Microscopic Digital Image Correlation
基于3D显微数字图像相关的小尺寸试样力学性能测试系统
  • DOI:
    10.3390/s20123530
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    Sensors
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Liu Xu;Lu Rongsheng
  • 通讯作者:
    Lu Rongsheng

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其他文献

气溶胶光热干涉测量系统激发参数研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    光电工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李保生;徐丽梅;王易诚;卢荣胜
  • 通讯作者:
    卢荣胜
基于散斑图纹理空域滤波的磨削表面粗糙度测量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    雷丽巧;汪庆花;卢荣胜;杨蕾
  • 通讯作者:
    杨蕾
Linnik白光干涉仪自动对焦及光程差最小化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    光电工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李勇;吴奎;卢荣胜;董敬涛;LI Yong,WU Kui,LU Rong-sheng,DONG Jing-tao (School
  • 通讯作者:
    LI Yong,WU Kui,LU Rong-sheng,DONG Jing-tao (School
基于散斑纹理变差函数的平磨表面粗糙度测量技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    仪器仪表学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹健渭;卢荣胜;杨蕾;雷丽巧
  • 通讯作者:
    雷丽巧
基于光学法表面粗糙度的测量研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    半导体光电
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    卢荣胜;陈磊;刘晨;王骏武
  • 通讯作者:
    王骏武

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

卢荣胜的其他基金

“现代机械测试理论与技术基础”中青年学者高层论坛
  • 批准号:
    50945015
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    5.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目
采用纹理分析技术从激光散斑纹理中提取表面粗糙度信息的方法
  • 批准号:
    50875074
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    40.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于单幅二维图象不标定自适应三维场景重构技术与应用
  • 批准号:
    50275049
  • 批准年份:
    2002
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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