High-Auflösung, High-Speed-, Three-dimensional Imaging mit Digital-Video-Streifenprojektionstechnik

Dieses Video beschreibt die Grundlagen der digitalen Streifenprojektionstechniken, die dichte 3D-Messungen von dynamisch veränderlichen Oberflächen ermöglichen. Es demonstriert auch das Design und den Betrieb eines binären Hochgeschwindigkeits-Defokussierungssystems, das auf diesen Techniken basiert.

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, hochauflösende 3D-Videos mit oder über Echtzeitgeschwindigkeit aufzunehmen. Dies wird erreicht, indem zunächst sinusförmige Streifenmusterbilder mit hoher Geschwindigkeit unter Verwendung eines digitalen Lichtprozessors auf das Motiv projiziert werden. Drei verschobene Cosign-Muster werden nacheinander projiziert, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen.

Eine Kamera wird verwendet, um diese Bilder aus einem anderen Betrachtungswinkel aufzunehmen. Der zweite Schritt besteht darin, die umschlossene Phase aus jedem Satz von drei Bildern mit Farbsaummustern zu berechnen. Dies wird mit der Bogentangensfunktion und den Werten für die Bildintensität erreicht.

Als nächstes werden die Phasen entpackt, um die beiden Pi-Diskontinuitäten zu entfernen, die sich aus der Bogentangensfunktion ergeben. Der letzte Schritt besteht darin, die Tiefe aus der Unwrapped-Phase des Motivs abzurufen. Dies ist die Differenz zwischen den unverpackten Phasenkarten des Subjekts und der Kalibrierungsebene, die durch Konstanten, die mit Hilfe eines Referenzobjekts gefunden wurden, angemessen skaliert und verschoben wurde.

Letztendlich können die resultierenden Datenrahmen mit Hilfe einer Grafiksoftware dargestellt werden. Der Hauptvorteil dieser Technik gegenüber anderen bestehenden Methoden wie dem Laserscanning besteht darin, dass sie sowohl eine hohe Auflösung als auch eine hohe Geschwindigkeit ermöglicht. Da bekannte sinusförmige Muster auf das Motiv projiziert werden, kann für jedes Pixel der Kamera, die mit einer 5 76 x 5 76 Kamera verwendet wird, ein 3D-Datenpunkt abgerufen werden.

Wir können über 300.000 3D-Datenpunkte pro Frame abrufen. Obwohl diese Methode potenzielle medizinische Anwendungen hat, wie z. B. die Erfassung der Bildung von Gesichtsausdrücken oder der schlagenden Oberfläche eines Herzens, kann sie auch auf zahlreiche andere Studienbereiche angewendet werden. Es ermöglicht die hochauflösende Erfassung von Gesichtsbewegungen für den Einsatz in Filmen und Videospielen oder eine verbesserte Methode für Videokonferenzen.

Es könnte auch verwendet werden, um Fehler in einer Fertigungsumgebung zu erkennen. Die visuelle Demonstration dieser Methode ist als Kalibrierung von entscheidender Bedeutung. Verarbeitungsschritte sind aufgrund des visuellen Alters des Systems und seiner Messungen schwer zu erlernen.

Der einfachste und leichteste Weg, Probleme zu erkennen, ist eine geschulte visuelle Untersuchung. Der erste Schritt besteht darin, die Farbstreifenmuster zu generieren, die projiziert werden. Diese werden im Vorfeld mit Hilfe einer Bildprogrammierumgebung hier, matlab, vorbereitet.

Dieses Video konzentriert sich auf die Verwendung von binären Mustern. Um ein defokussiertes binäres Muster zu erzeugen, verwenden Sie eine Dithering-Technik, um sinusförmige Muster zu erzeugen, bei denen nur reine schwarze und rein weiße Pixel verwendet werden. Erstellen Sie drei Bilder des Musters, das um zwei Pi über drei phasenverschoben voneinander verschoben ist, wie es der dreistufige Phasenverschiebungsalgorithmus erfordert.

In dieser Demonstration werden zwei zusätzliche Dreiersätze für die Multifrequenztechnik hergestellt, mit der schärfere Tiefenänderungen erfasst werden können. Wählen Sie als Nächstes einen Hochgeschwindigkeitsprojektor für digitale Lichtverarbeitung mit monochromatischer Einstellung aus. Vereinfachen Sie die mit dem Projektor gelieferte Software, um die Bilder für die Phasenverschiebung hochzuladen.

Wählen Sie nun eine Schwarzweiß-C-, CD- oder COS-Kamera mit der richtigen Aufnahmerate für das System. Beachten Sie, dass die Kamera den gesamten Satz von Farbstreifenbildern für jedes Videobild aufnehmen muss, um den Abstand zu ermitteln, in dem der Projektor vom Objekt platziert werden soll. Bewegen Sie den Projektor relativ zu einer großen, flachen Fläche, wenn die vertikale und horizontale Ausdehnung des Bildes etwas größer ist als das zu untersuchende Objekt.

Messen Sie den Abstand des Projektors zur Wand. Verwenden Sie das gewünschte Sichtfeld in dieser Entfernung und die Sensorgröße der Kamera, um die Brennweite des Objektivs zu ermitteln. Der letzte Konfigurationsschritt besteht darin, den Winkelabstand zwischen dem Projektor und der Kamera in einem großen Winkel zwischen diesen Komponenten zu bestimmen.

Die Triangulation zwischen Merkmalspunkten ist offensichtlich, aber mehr Merkmale gehen im Schatten verloren. Bei einem kleinen Winkel wird die Triangulation schwierig, was das Rauschen in den Ergebnissen erhöht. In der Regel sind 10 bis 15 Grad ein guter Kompromiss.

Es ist am besten, die Kalibrierung kurz vor der Datenerfassung durchzuführen. Bei einem binären Defokussierungssystem defokussieren Sie die Projektionslinse, bis die Muster in der Abbildungsebene hochwertigen Sinuskurven ähneln. Dies kann einen iterativen Prozess der Untersuchung der Testdaten und der Anpassung des Objektivs erfordern.

Wenn die Säume miteinander verschwimmen, ist der Projektor zu unscharf. Wenn Punkte innerhalb des Musters sichtbar sind, ist der Projektor zu scharf. Platzieren Sie nun ein flaches Whiteboard in den Sichtfeldern sowohl der Kamera als auch des Projektors.

Projizieren Sie das erste der Fransenbilder auf die Tafel. Nehmen Sie es dann mit dem Kameraprojekt auf und nehmen Sie die restlichen Streifenbilder auf. Speichern Sie auf die gleiche Weise diese Streifenbilder für den Datenverarbeitungsschritt und beschriften Sie sie als Kalibrierungsebene.

Platzieren Sie als nächstes ein Objekt mit bekannten Abmessungen in das Sichtfeld des Systems. Hier kommt ein Hartschaumwürfel zum Einsatz, der mit Quadraten aus diffusem Haftschaum überzogen ist. Projizieren Sie die gleiche Serie von Fransenbildern auf den Würfel.

Erfassen Sie jedes mit der Kamera. Speichern Sie die aufgenommenen Bilder für den Verarbeitungsschritt, und beschriften Sie sie als Kalibrierungswürfel. Um Daten zu sammeln.

Positionieren Sie das Motiv in der Fokusebene der Kamera, projizieren Sie Streifenbilder auf das Motiv und nehmen Sie sie auf. Für eine korrekte Bewegungserfassung bei hoher Geschwindigkeit ist in der Regel eine hohe Geschwindigkeit erforderlich. Das menschliche Auge kann nur die Säume sehen.

In zeitlicher Interferenz. Verwenden Sie die aufgenommenen Bilder, um die Blende der Kamera anzupassen. Um die Lichtstärke zu optimieren, sollten die Farbsäume so hell wie möglich, aber nicht gesättigt sein.

Der nächste Schritt ist die Nachbearbeitung der Daten. Im dreistufigen Phasenverschiebungsalgorithmus ist die Phase das Argument der Cosign-Funktion, die die Position eines Punktes innerhalb des sinusförmigen Musters bestimmt. Es wurde ein Algorithmus implementiert, um diese Phase an jedem Punkt aus den Streifenbildern zu bestimmen, diese berechnete umwickelte Phase befindet sich im Intervall.

Negativer PI zu PI wendet diesen Algorithmus auf die Kalibrierungsebene und den Würfel sowie die Probandendaten an. Entpacken Sie dann die Phasenkennfelder mit einem anderen Algorithmus, um zwei Pi bei Phasensprüngen zu addieren oder zu subtrahieren. Bei der Mehrfrequenztechnik werden die umwickelten Phasenkennfelder für jede Frequenz kombiniert, um ein einzelnes ungewickeltes Phasenkennfeld zu erhalten. An dieser Stelle ist es wichtig, den Kalibrierungsschritt erneut zu betrachten. Nehmen Sie einen horizontalen Querschnitt von der Mitte des Phasenkennfelds der Kalibrierebene an.

Entfernen Sie das Massenprofil, um eine Schätzung des Phasenfehlers zu erhalten. Wenn das projizierte Muster zu fokussiert war, ist der Fehler groß. Passen Sie das Projektorobjektiv nach Bedarf an, um Fehler innerhalb des Bereichs zu erhalten.

Minus 0,1 bis 0,1 Bogenmaß. Als nächstes berechnet ein dritter Algorithmus die Tiefe des Kalibrierungswürfels. Dies ist die Differenz zwischen dem Kalibrierungswürfel und den Phasenkarten der Referenzebene.

Daraus wird ein Skalenfaktor bestimmt. Die Tiefe des Motivs wird ermittelt, indem die Phasenkarte der Referenzebene von der des Motivs subtrahiert und der Skalierungsfaktor angewendet wird. Die Daten können nun zur Visualisierung in MATLAB oder einer anderen 3D-Grafiksoftware gespeichert werden.

Die Technik ermöglicht die dreidimensionale Abbildung eines menschlichen Gesichts in Echtzeit bis hin zu hoher Geschwindigkeit mit einer Auflösung, die hoch genug ist, um feine Details zu erkennen. Der Satz von drei Bildern auf der linken Seite ist die vollständige Fläche, die in den Modi 2D, Textur, Überlagerung, Schattierung sowie Beleuchtung und Drahtmodell angezeigt wird. In der Mitte ist eine Drahtgitter-Ansicht aus dem Nasenbereich zu sehen.

Beachten Sie, dass die Punktdichte auf der rechten Seite eine Nahaufnahme des Bereichs um das Auge ist. Diese Bilder wurden mit Hilfe von sinusförmigen Streifenmustern erstellt. Hier ist ein 3D-Video von der Bildung eines Lächelns zu sehen.

Das Video wurde bei 60 Hertz mit einer Auflösung von 640 x 480 aufgenommen, wobei sinusförmige Streifenmuster verwendet wurden. Es ist möglich, Live-3D-Videos zu erstellen, aufzunehmen, zu verarbeiten und zu rendern. In diesem Video werden die 3D-Messungen mit 30 Hertz auf dem Computerbildschirm angezeigt.

Als letztes Beispiel für die Möglichkeiten dieser Methode zeigt dies die 3D-Videodarstellung eines lebenden Kaninchenherzens. Bei der binären Defokussierung betrug die Herzfrequenz etwa 200 Schläge pro Minute. Die 3D-Einfangrate betrug 166 Hertz mit einer Auflösung von 576 x 576

Eine hohe Geschwindigkeit war notwendig, um Bewegungsartefakte zu vermeiden. Sobald die Kalibrierung gemeistert ist, können die Datenerfassung und Datenverarbeitung bei ordnungsgemäßer Durchführung in wenigen Stunden durchgeführt werden. Mit einer auf Geschwindigkeit ausgelegten Verarbeitungssoftware können nach der Entwicklung viele, viele Prozessorergebnisse in Echtzeit auf dem Computerbildschirm angezeigt werden.

Diese Technik ebnete Forschern auf dem Gebiet der kardialen Oberflächenmechanik den Weg, um die dynamische Oberflächengeometrie eines schlagenden Kaninchenherzens mit hochauflösenden 3D-Videodaten zu untersuchen. Nachdem Sie sich dieses Video angesehen haben, sollten Sie ein grundlegendes Verständnis dafür haben, wie man hochauflösende 3D-Videosysteme mit hoher Geschwindigkeit entwirft und bedient. Insbesondere sollten Sie mit den Konzepten hinter der digitalen Streifenprojektion mit den fokussierten binären Mustern und der Kalibrierungsmethode der Referenzebene vertraut sein.

Sie sollten auch in der Lage sein, den Unterschied zwischen guten und schlechten unverpackten Phasenkarten zu erkennen.