条纹光流驱动的动态物体表面测量新技术

本文主要探讨了一种新颖的基于条纹光流的物体面形测量技术。在现代光学测量领域，精确地获取物体表面的形态和高度分布是至关重要的。传统的面形测量方法如相移法通常需要多帧图像进行复杂的数据处理，而本文提出的光流法则提供了一种更为高效且适合动态测量的解决方案。 首先，文章介绍了光流法的基本原理，这是一种利用连续图像序列中的像素运动来推断场景中物体运动的技术。对于物体表面测量，光流法通过观察条纹投影在不同帧间的相对变化，可以推断出物体表面的高度信息。在平行投影的假设下，作者建立了光流与被测物体表面高度以及相位分布之间的理论关联，这为实际应用提供了数学基础。 接着，作者通过数值模拟一个球冠几何模型，验证了使用光流法直接计算物体表面高度的可行性。这种模拟展示了光流法在理论上能够准确地解析出物体表面的高度信息，即使存在空洞区域，也能有效抵抗噪声的影响，显示出良好的稳健性。 在实际物体面形测量部分，作者将光流法的结果与相移法进行了比较，结果显示光流法不仅能够准确地恢复物体表面的相位信息，而且在效率上具有明显优势。由于光流法依赖于两帧图像之间的差分，因此它只需要很少的数据输入就可以得到高度或相位分布，这对于实时或者快速测量具有显著的优势。 基于条纹光流的物体面形测量技术是一种创新的方法，它利用光学流动特性简化了测量过程，提高了精度和动态适应性。这对于许多需要实时或高效率表面测量的应用，如机器人导航、3D打印和工业自动化等领域具有重要意义。这项技术的潜在应用前景广阔，有望推动光学测量技术的发展。