デジタル干渉縞投影技術と高分解能、高速、三次元ビデオ画像

このビデオでは、動的に変化する表面の高密度な 3D 測定を提供するデジタル フリンジ投影技術の基礎について説明します。また、これらの手法に基づく高速バイナリ デフォーカス システムの設計と操作も示しています。

この手順の全体的な目標は、高解像度の 3D ビデオをリアルタイム速度以上でキャプチャすることです。これは、まずデジタル光処理プロジェクターを使用して、正弦波のフリンジパターン画像を被写体に高速で投影することによって実現されます。シフトした3つのコードパターンを順番に投影することで、高い精度を実現しています。

カメラは、これらの画像を別の視野角からキャプチャするために使用されます。2 番目のステップは、3 つのフリンジ パターン イメージの各セットからラップされた位相を計算することです。これは、アーク接線関数と画像の強度値を使用して実現されます。

次に、位相をアンラップして、円弧正接関数から生じる 2 つの pi 不連続性を削除します。最後のステップは、被写体のラップされていないフェーズから深さを取得することです。これは、被写体のアンラップされた位相マップと、参照オブジェクトを使用して見つかった定数によって適切にスケーリングおよび変換されたキャリブレーション平面との差です。

最終的に、結果のデータフレームは、グラフィックソフトウェアを使用して表示できます。レーザースキャンなどの他の既存の方法に対するこの手法の主な利点は、高解像度と高速の両方が可能であることです。既知の正弦波パターンが被写体に投影されるため、5 76 x 5 76 カメラで使用されるカメラの各ピクセルについて、3D データ ポイントを取得できます。

フレームあたり 300 、 000 以上の 3D データポイントを取得できます。この方法は、顔の表情の形成や心臓の鼓動面を捉えるなど、医療への応用が期待されていますが、他の多くの研究分野にも適用できます。これにより、映画やビデオゲームで使用するための高解像度の顔モーションキャプチャ、またはビデオ会議の強化された方法が可能になります。

また、製造環境の欠陥を検出するためにも使用できます。この方法を視覚的にデモンストレーションすることは、キャリブレーションとして重要です。処理ステップは、システムとその測定値の視覚的な年齢のために習得するのが困難です。

問題を検出する最も簡単で簡単な方法は、訓練を受けた目視検査を使用することです。最初のステップは、投影されるフリンジパターンを生成することです。これらは、ここでの画像プログラミング環境であるmatlabを使用して事前に準備されています。

このビデオでは、バイナリパターンの使用に焦点を当てます。焦点ぼけのバイナリ パターンを生成するには、ディザリング手法を使用して、純粋な黒と純粋な白のピクセルのみを使用して正弦波パターンを生成します。3 段階の位相シフト アルゴリズムで要求されるように、互いに位相が 2 ρ over 3 ずつシフトしたパターンの 3 つのイメージを作成します。

このデモでは、多周波技術用に 3 セットの 2 つの追加セットが作成され、深度の急激な変化をキャプチャできます。次に、モノクロ設定の高速デジタル光処理プロジェクターを選択します。プロジェクターに付属のソフトウェアを使用して、位相シフト用の画像を簡単にアップロードできます。

次に、システムに適したキャプチャレートの白黒C、CD、またはCOSカメラを選択します。カメラは、プロジェクタをオブジェクトから配置する距離を見つけるために、各ビデオフレームのフリンジ画像のセット全体をキャプチャする必要があることに注意してください。画像の垂直方向と水平方向の範囲が調査対象のオブジェクトよりもわずかに大きい場合は、大きな平らな面に対してプロジェクターを相対的に動かします。

プロジェクターから壁までの距離を測定します。この距離での目的の視野とカメラセンサーのサイズを使用して、レンズの焦点距離を見つけます。最後の設定ステップは、これらのコンポーネント間の大きな角度でプロジェクターとカメラの間の角度分離を決定することです。

特徴点間の三角測量は明らかですが、より多くの特徴が影に埋もれます。角度が小さいと、三角測量が難しくなり、結果のノイズが増加します。通常、10 度から 15 度が適切な妥協点です。

キャリブレーションは、データキャプチャの直前に行うのが最適です。バイナリー焦点ぼけシステムの場合は、撮像面のパターンが高品質の正弦波に似るまで投影レンズの焦点をぼかします。これには、テストデータの調査とレンズの調整の反復プロセスが必要になる場合があります。

フリンジがぼやけている場合は、プロジェクターの焦点がぼやけすぎています。パターン内にドットが表示されている場合は、プロジェクターの焦点が合いすぎています。次に、カメラとプロジェクターの両方の視野に平らなホワイトボードを配置します。

ボード上の最初のフリンジ画像を投影します。次に、カメラプロジェクトでキャプチャし、残りのフリンジ画像を記録します。同様に、これらのフリンジ画像をデータ処理ステップ用に保存し、キャリブレーション平面としてラベル付けします。

次に、既知の寸法のオブジェクトをシステムの視野に配置します。ここでは、正方形の拡散性接着剤フォームで覆われた硬質フォームキューブが使用されています。同じ一連のフリンジ画像を立方体に投影します。

それぞれをカメラで撮影します。処理ステップ用にキャプチャした画像を保存し、キャリブレーションキューブとしてラベル付けします。データを収集するため。

被写体をカメラの焦点面に配置し、被写体にフリンジ画像を投影してキャプチャします。通常、高速で正確なモーションキャプチャを行うには、高速性が必要です。人間の目はフリンジしか見ることができません。

時間的干渉。撮影した画像を使用して、カメラの絞りを調整します。光のレベルを最適化するには、フリンジ画像をできるだけ明るくする必要がありますが、飽和させないようにする必要があります。

次のステップは、データの後処理です。3 ステップ位相シフト アルゴリズムでは、位相は正弦波パターン内の点の位置を決定する符号関数の引数です。フリンジ画像から各ポイントでこのフェーズを決定するアルゴリズムが実装されており、この計算されたラップされたフェーズは間隔内にあります。

ネガティブPIからPIは、このアルゴリズムをキャリブレーションプレーンとキューブ、および被験者データに適用します。次に、別のアルゴリズムを使用して位相マップをアンラップし、位相ジャンプで2つのπを加算または減算します 多周波数手法では、各周波数のラップされた位相マップを組み合わせて1つのアンラップされた位相マップを生成します。この時点で、キャリブレーションステップを再検討することが重要です。キャリブレーション平面の位相マップの中心から水平断面を取ります。

そのバルク プロファイルを削除して、位相誤差の推定値を取得します。投影されたパターンが焦点が合いすぎていた場合、誤差は大きくなります。必要に応じてプロジェクターのレンズを調整して、範囲内の誤差を生じさせます。

負の 0.1 から 0.1 ラジアン。次に、3 番目のアルゴリズムがキャリブレーション キューブの深さを計算します。これが、キャリブレーションキューブと基準面位相マップの違いです。

これにより、スケール ファクターが決定されます。被写体の奥行きは、被写体の位相マップから基準面の位相マップを差し引き、スケール係数を適用することによって求められます。これで、データを MATLAB やその他の 3D グラフィックソフトウェアで視覚化するために保存できるようになりました。

この技術により、人間の顔のリアルタイムから高速の3次元イメージングが可能で、細部まで鮮明に映し出せるほどの高解像度で撮影できます。左側の 3 つのイメージのセットは、2D、テクスチャ、オーバーレイ、シェーディング、ライティング、ワイヤ フレーム モードで表示されるフル フェイスです。中央は機首部分のワイヤーフレームビューのクローズアップです。

右側の点の密度は、目の周りの領域のクローズアップ ビューであることに注意してください。これらの画像は、正弦波フリンジパターンを使用して作成されました。こちらは笑顔の形成の3D動画です。

ビデオは60ヘルツで撮影され、解像度は640×480の正弦波フリンジパターンが使用されました。ライブ3Dビデオ、キャプチャ、処理、レンダリングを行うことができます。このビデオでは、3D測定値がコンピューター画面に30ヘルツで表示されています。

この方法の機能の最後の例として、これは生きたウサギの心臓の3Dビデオイメージングを示しています。バイナリーデフォーカスを使用した場合、心拍数は毎分約200拍でした。3Dキャプチャレートは166ヘルツで、解像度は576×576でした。

モーションアーチファクトを防ぐためには、高速性が必要でした。キャリブレーションをマスターすると、適切に実行すれば、データキャプチャとデータ処理を数時間で行うことができます。速度のために設計された処理ソフトウェアを使用すると、開発後、多くのプロセッサの結果をリアルタイムでコンピューター画面に表示できます。

この技術は、心臓表面力学の分野の研究者が、高解像度の3Dビデオデータを使用して、鼓動するウサギの心臓の動的表面形状を調査する道を開きました。このビデオを見た後、高解像度、高速3Dビデオシステムの設計方法と操作方法について基本的な理解を得る必要があります。特に、フォーカスされたバイナリ パターンと参照面のキャリブレーション方法を使用したデジタル フリンジ投影の背後にある概念に精通している必要があります。

また、ラップ解除された良好な位相マップと悪い位相マップの違いを認識できる必要があります。