改进型Stoilov算法在在线三维检测中的应用

"一种适合在线三维检测的改进算法" 本文主要探讨了如何改善传统相位测量轮廓术（Phase Measuring Profilometry, PMP）在在线三维检测中的应用。传统Stoilov算法虽然能用于三维测量，但由于其计算过程中涉及开方和除法运算，对诸如数字光场投射、CCD摄像头的数字化非线性误差以及环境光干扰等因素尤为敏感，导致解相误差较大，从而影响测量精度。 针对这一问题，作者提出了一个改进的Stoilov算法。该算法的核心是通过像素匹配方法来标定移动步距S，并利用标准PMP的截断相位解相标定条纹周期长度L。进一步，通过标定出相移量Δ，可以修正sin Δ的值，有效地减小了解相误差，从而提高了在线三维检测的精度。 在实现过程中，首先需要对系统进行校准，包括确定相机的数字化非线性特性以及精确测量投射光场的参数。接着，通过像素匹配技术，可以准确计算物体表面在不同相位下的位移，从而得到移动步距S。然后，结合标准PMP算法，确定条纹周期长度L，这一步有助于提高解相的稳定性。最后，通过对相移量Δ的精确标定，可以优化解相过程，减少由于环境因素引起的误差。 为了验证改进算法的有效性，研究人员进行了实物测试实验。实验结果显示，与原始Stoilov算法相比，改进后的算法在在线三维测量中显著降低了重构物体的失真，保持了良好的三维信息保真度。这表明改进的Stoilov算法在应对环境变化和设备误差方面具有更强的鲁棒性，更适合实际的在线三维检测应用。 总结起来，本文介绍的改进型Stoilov算法为在线三维检测提供了一种更稳定、更精确的方法，克服了传统Stoilov算法的局限性，对于提升工业检测、自动化生产线中的三维测量精度具有重要意义。这种改进策略对于未来在复杂环境下进行高精度三维测量的研究和发展提供了有价值的参考。