自适应条纹法提升高反光表面三维形貌测量精度

本文主要探讨了一种创新的高反光表面三维面形测量方法，该方法以自适应条纹投影为核心，旨在解决传统测量技术在处理高反光物体时遇到的难题。首先，方法的关键在于图像融合技术的应用，通过多幅掩模图像的融合，精确地确定了最佳投影灰度值的饱和阈值，这一步骤对于确保测量精度至关重要。接着，作者引入插值预测查找算法，进一步优化了投影灰度值的选择，使得在避免局部过曝的情况下进行坐标匹配，从而生成自适应条纹。 自适应条纹设计是这种方法的核心，它能够根据高反光表面的特点动态调整条纹密度和曝光参数，有效抑制了过曝问题，使得在不同光照条件下都能准确捕捉到相位信息。随后，生成的自适应条纹被投射到待测物体上，采用外差式多频相移法进行相位解算，这是一种高精度的非接触式测量技术，能够实现三维空间的精细重建。 实验结果显示，新提出的测量方法显著提高了测量精度。相比于传统方法，该方法在绝对方向和正向的平均误差以及标准偏差上均有明显降低，具体来说，绝对方向的平均误差减少了84.1%，正向的标准偏差值减少了69.4%。这表明该方法在处理高反光表面时，不仅提高了测量的稳定性和准确性，还有效地避免了传统方法可能因为过曝导致的信息丢失。 总结来说，这篇文章介绍了一种基于图像融合、插值预测和自适应条纹的高反光表面三维面形测量方法，其在实际应用中展示了强大的优势，特别是在复杂光照环境下，对于提高测量精度和可靠性具有重要意义。这对于光学测量、精密工程以及材料科学等领域都有着重要的推动作用。