Разработка и анализ алгоритмов цифровой обработки сигналов в задаче оптической лазерной триангуляции

Актуальность темы

.

В настоящее время трехмерные модели объектов широко используются в различных областях человеческой деятельности — в науке и технике, медицине, системах виртуальной реальности, обучении и искусстве. Современное машиностроение сл’ожно представить без систем автоматического проектирования (САПР), наиболее полно использующих потенциал трехмерного моделирования для разработки и производства деталей и механизмов. Следующий качественный этап развития цифрового телевидения — переход на стереоскопические технологии, использующие трехмерные модели объектов. Бесконтактное измерение геометрических параметров объектов — один из основных методов ряда отраслей науки и техники, таких как дефектоскопия, технический контроль, метрология [1−3].

Во многих задачах, использующих трехмерное моделирование, возникает необходимость в получении трехмерных моделей реально существующих объектов. В таком случае требуется технология сканирования реального объекта (печатной платы, корпуса прибора, человеческого лица, здания, деталей механизмов и т. д.) для получения виртуальной трехмерной модели, представляющей собой цифровое геометрическое приближение его формы. Существует несколько методов такого сканирования, самый распространенный из них — оптическая лазерная триангуляция [4−9].

На практике оптическая лазерная триангуляция — один из самых точных и быстрых способов получения трехмерных моделей реальных предметов [10−14]. Она является одним из методов лазерной дальнометрии. Метод оптической лазерной триангуляции основан на освещении объекта лазерным лучом и регистрации отраженного от объекта излучения с помощью ПЗС/КМОП-матрицы или иного регистрирующего оборудования. В наиболее распространенном случае форма объекта определяется путем вычисления координат точек линии, образованной проекцией растянутого в линию лазерного луча на сканируемый объект при условии пространственного разнесения лазера и регистрирующей видеокамеры [15−17]. В таком случае лазерная линия будет повторять форму объекта в точке падения (рис. 1). Зная информацию о взаимном расположении источника лазерного излучения и регистрирующей видеокамеры, возможно вычисление реальных трехмерных координат точек поверхности сканируемого объекта путем обработки изображений, поступающих с видеокамеры. Полная модель сканируемого объекта получается путем смещения лазерной линии вдоль всей его поверхности.

Рис. 1, Принцип работы системы оптической лазерной триангуляции: 1) сканируемый объект- 2) лазер с цилиндрической линзой- 3) лазерный луч- 4) картинная плоскость видеокамеры- 5) проекция лазерного луча на картинную плоскость видеокамеры, повторяющая форму объекта.

Лазер, точка падения лазера на поверхности объекта и регистрирующая видеокамера образуют в пространстве треугольник, зная параметры которого можно вычислить расстояние до облучаемого лазером участка поверхности сканируемого объекта, поэтому данный метод назван триангуляций (от латинского «triangulum» — треугольник). Метод триангуляции известен с древних времен и использовался для геодезических задач, оценки расстояния до плавучих объектов и т. д. В пассивной триангуляции для вычисления координат используется только зрительное определение азимута до интересующего объекта. Позже появились методы активной триангуляции — на объект направлялся луч света с известным углом относительно положения наблюдателя. При применении источника света (в т.ч. лазера) в задаче 2 5 4 триангуляции измерения ведутся в видимом диапазоне, поэтому данный метод получил название оптической триангуляции. Следует отметить, что триангуляционные измерения могут приводиться так же в СВЧ-диапазоне или с использованием звуковых волн. Например, с помощью триангуляционных методов радиолокации в СВЧ-диапазоне космическими аппаратами возможно получение карт рельефа планет солнечной системы.

С появлением лазеров метод оптической триангуляции получил качественный скачок. Узкий спектр и малое расхождение лазерного пучка позволили значительно повысить точность, а так же расширить диапазон измеряемых расстояний в триангуляционных измерениях. Когерентные свойства лазерного излучения позволяют использовать его для триангуляционных измерений в диапазоне от десятков километров до нанометрового диапазона.

Для оценки расстояния до объекта в задаче оптической лазерной триангуляции можно использовать линейный ПЗС (или КМОП) сенсор для определения положения лазерного пятна [18]. Однако для задачи сканирования формы объекта более эффективным является метод определения положения точек лазерной полосы на двумерном изображении (в отличие от лазерного пятна на линейном сенсоре), поэтому в качестве регистрирующего элемента должна использоваться двумерная решетка регистрирующих элементов, например, в составе цифровой регистрирующей видеокамеры. В связи с этим в данной работе в качестве входных данных рассматривается последовательность цифровых изображений, снимаемых регистрирующей видеокамерой [19].

Для получения координат точек необходимо первоначально вычислить координаты и параметры видеокамеры (произвести ее калибровку) [20−22], т. е. решить задачу определения ее местоположения в пространстве [23, 24]. В большинстве существующих систем для этого используется объединение лазера и видеокамеры в единый блок, в такой системе взаимное расположение лазера и видеокамеры известно изначально, а для позиционирования видеокамеры относительно сканируемого объекта используются дорогостоящие координатно-измерительные машины.

Однако возможна и более гибкая схема построения устройства, в которой жесткая связь между лазером и видеокамерой отсутствует, их взаимное положение произвольно, отсутствует так же и координатно-измерительная машина. В такой системе вся информация о положении и параметрах видеокамеры в каждый момент времени должна быть получена только путем анализа цифровых изображений, снимаемых самой видеокамерой-, то есть информация, ранее получаемая путем с использованием координатно-измерительных машин, должна получаться путем цифровой обработки изображений. Данная задача должна быть решена с достаточной точностью даже в условиях низкого качества входных изображений, так как ошибки на этапе определения местоположения видеокамеры ведут к ошибкам1 во всей результирующей модели.

Далее, путем цифровой обработки изображений с видеокамеры необходимо произвести также и обнаружение луча лазера. Данные, получаемые видеокамерой, кроме полезного цифрового* изображения лазерного луча содержат различные виды шума, паразитных засветок, искажений формы луча. От точности и эффективности определения положения лазерного луча зависит точность всего метода сканирования. Данной задаче, принадлежащей к классу задач выделения импульса на фоне шумов, посвящено множество фундаментальных работ по статистической радиотехнике: Тихонова В. И. [26], Репина В. Г. и Тартаковского Г. П. [27], Вайнштейна JT.A. [28], УайлдаД.Дж. [29]. Методам определения импульсов с гаусоподобной структурой уделяется также внимание в работах Краснова В. Н [30], ЧураковаЕ.П. [31], Трифонова А. П. [32], Пальчика О. В. [34] и зарубежных авторов [35].

Таким образом, данные, ранее получаемые путем механических измерений, в рассматриваемой системе вычисляются исключительно путем цифровой обработкиизображений, поступающих с видеокамеры. От эффективности алгоритмов, применяемых на данном этапе, в значительной степени зависит точность и эффективность всего устройства сканирования. Трехмерные координаты поверхности сканируемого объекта так же получаются путем анализа цифровых изображений с видеокамеры для нахождения положения лазерного луча. Точность применяемых на данном этапе алгоритмов напрямую влияет на качество результирующей модели.

В настоящий момент на рынке отсутствуют готовые системы оптической лазерной триангуляции, работающие по вышеописанной схеме с произвольным положением лазера и видеокамеры, способные работать в условиях присутствия естественного фона позади сканируемого объекта и при наличии шумов во входном видеоряде. Вследствие этого, цифровая обработка сигналов, получаемых в системе оптической лазерной триангуляции с произвольным положением лазера и камеры, как на этапе калибровки, так и на этапе сканирования, является сложной и актуальной радиотехнической задачей.

Поэтому целыо работы является исследование существующих и разработка новых алгоритмов цифровой обработки сигналов с целью повышения точности и эффективности систем оптической лазерной триангуляции. Для достижения указанной цели решаются следующие задачи:

— разработка общей концепции построения устройства;

— разработка и анализ эффективного алгоритма калибровки (определения местоположения и параметров) видеокамеры для задачи лазерной триангуляции;

— анализ и выбор наиболее эффективных методов определения положения гауссова (лазерного) видеоимпульса на фоне шумов применительно к широкому диапазону условий сканирования;

— разработка методики предварительной цифровой обработки изображений для предобработки анализируемых в задаче триангуляции видеопоследовательностей;

— разработка методов постобработки триангуляционных данных с целью повышения точности результатов;

— разработка методики автоматического определения положения источника лазерного излучения, используя цифровые изображения с регистрирующей видеокамеры;

— анализ вычислительной эффективности и результативности различных методов предобработки и постобработки триангуляционных данных с целью построения системы, работающей в реальном масштабе времени;

— реализация предлагаемых алгоритмов на практике и анализ их эффективности.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались современные методы цифровой обработки одномерных и двумерных сигналов, статистической теории радиотехнических систем, методы математического моделирования, вычислительной геометрии в пространстве, теории вероятностей и математической статистики. Для практического использования алгоритмов применялась их реализация на языке программирования Object Pascal на базе ЭВМ общего назначения.

Достоверность полученных результатов. Достоверность полученных в работе результатов прошла неоднократную проверку методами математического моделирования и путем сравнения результатов, получаемых предлагаемым триангуляционным и классическими методами геометрических измерений. Они показали высокую степень соответствия параметров цифровых моделей и реальных объектов.

Научная новизна. В рамках диссертационной работы получены следующие новые научные результаты:

— разработана схема построения устройства, позволяющая автоматизировать определение положения лазера и видеокамеры и осуществить получение трехмерных моделей объектов с необходимой точностью без использования специализированных механических средств позиционирования лазера и регистрирующей видеокамеры;

— разработан алгоритм калибровки видеокамеры в реальном времени, работающий в широком диапазоне ракурсов и конфигураций калибровочного шаблона;

— разработан специальный тип калибровочных шаблонов и калибровочных меток для алгоритма калибровки видеокамеры, позволяющий производить их надежное обнаружение и дифференциацию;

— разработан алгоритм автоматического выбора порога на этапе пороговой обработки разностных изображений, использующий информацию о производной гистограммы изображения;

— разработан метод, позволяющий применить алгоритм пространственно-временной обработки сигналов в системе с автоматическим определением положения лазера с использованием только изображений, получаемых регистрирующей видеокамерой.

Практическая значимость. Применение методов и алгоритмов, разработанных в рамках данной работы, позволяет реализовать на практике построение эффективной системы лазерной триангуляции с использованием минимума технических средств и без использования специальных навыков у оператора, осуществляющего сканирование. На основе результатов исследования создан программный продукт, осуществляющий процедуру сканирования объектов в реальном масштабе времени на базе ЭВМ общего назначения без применения специализированных аппаратных средств обработки триангуляционных сигналов или средств позиционирования лазера и видеокамеры. Данный программный продукт прошел процедуру государственной регистрации программного обеспечения под наименованием «SoltScan».

Основные положения, выносимые на защиту:

— алгоритм калибровки цифровой видеокамеры по калибровочным шаблонам с автоматическим определением их конфигурации;

— алгоритм обнаружения калибровочных меток при различных ракурсах регистрирующей видеокамеры, наличии помех, при различных условиях освещения и качества оптической системы видеокамеры;

— алгоритм автоматического выбора порога на этапе пороговой обработки разностных изображений, использующий информацию о производной гистограммы изображения;

— методика адаптации алгоритма пространственно-временной цифровой обработки сигналов применительно к системе триангуляции, не требующей специальных методов позиционирования лазера и осуществляющей определение положения лазерного луча с использованием только изображений, получаемых регистрирующей видеокамерой;

— конфигурация алгоритмов предобработки и постобработки регистрируемых цифровых изображений и триангуляционных данных, позволяющих реализовать систему триангуляционного сканирования на базе ЭВМ общего назначения в реальном масштабе времени.

Апробация работы. Результаты работы обсуждались на следующих научно-технических семинарах и конференциях:

1. Девятой, десятой и одиннадцатой международных научных конференциях и выставках «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (г. Москва, 2007;2009 гг.). Все три доклада награждены дипломами.

2. Третьей и четвертой международной научно-технической конференции «Современные телевизионные технологии. Состояние и направления развития» (г. Москва, МНИТИ, 2006 г., 2008 г.).

3. 15-й международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (г. Рязань, 2008 г.).

4. Всероссийском научно-техническом семинаре «Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов для связи и вещания» (г. Ярославль, 2008 г.).

5. 15-й международной научно-практической конференции «Информационные средства и технологии» (г. Москва, МЭИ, 2007 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 научных работ, из них статья в центральном журнале, рекомендованном ВАК, статья в рецензируемом журнале, статья в сборнике научных трудов, переводная статья в зарубежной печати, 7 докладов на научных конференциях российского и международного уровней. Кроме того, имеется свидетельство о государственной регистрации программного обеспечения, разработанного в рамках выполнения работы.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованных источников, содержащего 102 наименования. Она изложена на 157 страницах машинописного текста, содержит 75 рисунков и 5 таблиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Результатом исследований, проведенных в рамках диссертационной работы, является разработка ряда новых и анализ существующих алгоритмов цифровой обработки сигналов в задаче оптической лазерной триангуляции. Применение разработанных алгоритмов цифровой обработки изображений для калибровки видеокамеры по специальным калибровочным шаблонам, фильтрации фона во входной видеопоследовательности, пространственно-временной обработки, классических алгоритмов цифровой фильтрации входной видеопоследовательности, методов определения положения гауссова видеоимпульса, цифровой фильтрации выходных моделей, а также специальных алгоритмов вычисления трехмерных координат и построения трехмерной сетки позволили создать на практике эффективную систему сканирования объектов для получения их трехмерных цифровых моделей с минимальным набором компонентов.

Разработанная с применением указанных алгоритмов система обладает высокой точностью и не требует специализированных механических устройств (например, координатно-измерительных машин) позиционирования лазера и видеокамеры. Система полноценно работает в случае, когда источник лазерного излучения на весу держит в руках оператор, осуществляющий сканирование. Алгоритм автоматически в реальном времени вычисляет положение руки оператора с источником лазерного излучения и определяет трехмерные координаты точек поверхности сканируемого объекта. В качестве калибровочного шаблона с минимальной потерей точности может быть использован распечатанный на обычном принтере лист бумаги, согнутый под прямым углом. Алгоритм остается работоспособным и при значительном уровне шумов во входной видеопоследовательности, например при использовании в регистрирующей видеокамере низкокачественной КМОП-матрицы. Разработанный алгоритм калибровки видеокамеры как метод определения ее положения и внутренних параметров применим не только в задаче оптической лазерной триангуляции, но и в других задачах технического зрения.

Таким образом, в качестве основных можно выделить следующие результаты:

— разработан алгоритм цифровой обработки изображений для эффективного обнаружения калибровочных меток в широком диапазоне ракурсов видеокамеры, условиях наличия шума и низкого качества изображения;

— разработана структура специальных калибровочных шаблонов, позволяющих производить калибровку видеокамеры при наличии шума, геометрических искажений и в случае низкого качества изображений, получаемых регистрирующей видеокамерой;

— разработан специализированный тип калибровочных меток, позволяющий выполнить их надежное обнаружение на цифровом изображении и произвести дискриминацию одних меток от других;

— разработан алгоритм автоматического выбора порога на этапе пороговой обработки разностных изображений, использующий информацию о производной гистограммы изображения;

— разработан алгоритм, позволяющий применить метод пространственно-временной обработки сигналов в задаче лазерной триангуляции с произвольным положением лазера и видеокамеры;

— проанализированы существующие оптимальные и неоптимальные методы нахождения положения лазерного видеоимпульса на цифровом изображении, произведено сравнение их точности и скорости работы в различных условиях с целью определения наиболее эффективного метода, применимого в разработанной системе;

— проанализирована эффективность метода пространственно-временной обработки в задаче лазерной триангуляции, получены численные оценки повышения точности сканирования при использовании данного метода в различных условиях;

— создан программный продукт, использующий все разработанные алгоритмы и позволяющий производить процедуру сканирования трехмерных объектов в реальном масштабе времени без необходимости применения специализированных аппаратных средств позиционирования лазера, видеокамеры или систем аппаратной обработки сигналов.

В результате достигнута цель работы — исследованы существующие и разработаны новые алгоритмы цифровой обработки сигналов и изображений, позволяющие повысить точность и эффективность систем оптической лазерной триангуляции. Разрешающая способность системы, созданной на базе полученных в работе результатов, зависит, прежде всего, от выбора регистрирующей видеокамеры и угла триангуляции. При использовании цифровой видеокамеры с разрешением 1280×1024 точек разрешающая способность системы составляет около 0,03 мм при СКО от идеальной пластинки 0,04 мм.

Отказ от координатно-измерительной машины и переход к определению положения камеры методом обработки цифровых изображений позволяет значительно удешевить систему с сохранением требуемой точности и достоверности результатов. В настоящий момент времени на рынке отсутствуют готовые системы оптической лазерной триангуляции с произвольным положением лазера и видеокамеры с характеристиками, близкими или превосходящими возможности разработанной в рамках диссертационной работы системы.