高反物体三维形貌测量：一种结构光方法

"基于结构光的高反物体三维形貌测量方法" 本文介绍了一种针对大面积高反物体的三维形貌测量技术，该技术利用结构光投影和双色反射模型理论，有效地解决了高反光物体表面形状测量的难题。在传统方法中，高反光物体的测量通常受到强烈反射光的干扰，导致测量结果不准确。本文提出的解决方案旨在克服这一挑战。 首先，该方法通过相机捕获结构光投射在物体上的条纹图像，从中提取出图像的漫反射分量。漫反射分量包含了物体表面形状的关键信息，但通常会被高光像素淹没。为了从图像中分离出这些关键信息，研究者应用了改进的反射分量分离算法，能够更准确地提取出漫反射部分，从而减少高反光的干扰。 其次，由于反射分量分离过程中可能会产生图像空洞，即某些区域的数据缺失，研究者采用了改进的种子填充算法来修补这些空洞。种子填充算法是一种常见的图像处理技术，用于填充内部连通的空洞或孤立区域。在这里，它被优化以适应高反光物体的特性，确保数据的完整性和连续性。 接下来，为了进一步获取物体的连续相位信息，研究者采用了三步相移结合质量引导算法。相移技术是光学测量中的重要手段，可以将相位信息转换为物体表面的几何信息。质量引导算法则用于提高相位恢复的精度和稳定性，保证最终得到的相位数据质量较高。 最后，根据系统标定的相位与高度之间的映射关系，可以将连续相位转化为物体表面的高度信息，从而完成三维形貌的重建。实验结果显示，该方法的实测误差仅为0.23毫米，能消除93%至97%的高光像素，表明了其在处理大面积高反光物体时具有较高的测量精度和鲁棒性。 这项研究为高反光物体的三维形貌测量提供了新的思路和方法，对于提升工业检测、产品质量控制以及精密制造等领域中的形貌测量能力具有重要意义。通过结合先进的图像处理技术和光学原理，该方法在克服反射光干扰方面表现出色，有望在实际应用中得到广泛推广。