线激光三角测量求出深度信息
时间: 2024-01-05 09:04:49 AIGC 浏览: 284
线激光三角测量是一种利用线激光进行距离测量的技术,其原理与激光三角测量类似,也是利用三角形的几何关系,通过测量激光束从发射点到目标物体再到接收点的距离,从而计算出目标物体与发射点和接收点之间的距离。但是线激光三角测量是在一个平面内进行的,只能求出目标物体与该平面之间的距离信息,无法得到目标物体的深度信息。
如果需要得到目标物体的深度信息,可以使用结构光三维重建技术。该技术是利用投影仪将条纹状光图案投射到目标物体表面,然后通过摄像机拍摄目标物体表面的光图案,从而得到目标物体表面的深度信息。具体来说,该技术是通过测量投影仪和摄像机之间的相对位置关系,以及光图案在目标物体表面上的形变情况,从而计算出目标物体表面上每个点的深度信息。
结构光三维重建技术也是一种非接触式的测量技术,广泛应用于工业制造、机器人导航、虚拟现实等领域,具有测量精度高、速度快、适用范围广等优点。
相关问题
halcon激光三角测量标定
### Halcon 中激光三角测量标定方法
#### 创建激光三角测量模型并设置参数
在Halcon中,创建激光三角测量模型涉及初始化和配置必要的硬件与软件参数。这一步骤确保后续的三维重建能够准确无误地完成。具体操作可以通过调用`create_sheet_of_light_model`来实现[^1]。
```hdevelop
* 初始化激光三角测量模型
SheetOfLightModelID := create_sheet_of_light_model( \
'calibration_object', CalibrationObjectHandle, [], [])
```
此命令会返回一个表示新创建的激光三角测量模型的对象句柄(`SheetOfLightModelID`),用于之后的操作。
#### 利用视差图进行测量
一旦建立了合适的模型,就可以开始采集图像数据,并基于这些数据构建3D点云。为了获取高质量的结果,通常需要拍摄多张不同视角下的图片序列。接着使用`measure_profile_sheet_of_light`函数处理每一张轮廓图像,从而得到精确的位置信息[^2]。
```hdevelop
* 对每一帧轮廓图像执行测量
for Index := 0 to NumImages-1 by 1
read_image (Image, ImageFiles[Index])
measure_profile_sheet_of_light (Image, SheetOfLightModelID, DisparityMap)
endfor
```
这里的关键在于正确解释所获得的视差图(`DisparityMap`),它反映了场景中的深度变化情况。
#### 可视化结果
最后阶段是对收集到的数据进行渲染展示。可以借助于`visualize_object_model_3d`这样的工具直观呈现最终成果。此外还可以保存生成的3D模型文件以便进一步分析或与其他应用集成。
```hdevelop
* 将3D坐标转换为对象模型
xyz_to_object_model_3d (X, Y, Z, ObjectModel3D)
* 显示3D模型
dev_display_object_model_3d(ObjectModel3D)
```
上述过程展示了完整的从准备到实施再到查看整个工作流程。值得注意的是,在实际项目里可能还需要考虑更多细节调整以适应特定需求。
在自动化缺陷检测中,如何结合激光三角测量、结构光和ToF技术实现3D工业视觉的应用?请提供具体的技术细节和实施步骤。
3D工业视觉技术在自动化缺陷检测中扮演着关键角色,它通过多种技术手段获取物体的三维信息,从而实现精准、快速的缺陷识别。激光三角测量、结构光和ToF技术是实现3D视觉的三种主要方法,每种技术都有其独特的优势和应用场景。
参考资源链接:[3D工业视觉:机器人眼睛的革新与市场爆发](https://wenku.csdn.net/doc/3x0fi7kkmx?spm=1055.2569.3001.10343)
激光三角测量技术通过发射激光束到物体表面,并通过镜头和传感器接收反射光,形成高精度的三维数据。它特别适用于高精度测量和对表面细节要求极高的场景,如半导体晶圆缺陷检测。实施步骤包括:校准激光器和相机,发射激光并捕捉反射光点,计算光点与物体表面的距离,最终生成三维模型。
结构光技术则是通过投影已知的光编码图案到物体表面,然后通过相机捕捉变形后的图案,基于图案变形的信息重建物体表面的三维形状。这一技术适合于较为复杂的物体表面和较大范围的检测任务。实施步骤包括:设计和投射光编码图案,使用相机拍摄变形图案,通过算法解析图案变形,生成三维图像数据。
ToF技术通过测量光从发射点到物体表面再返回的时间来确定物体表面的深度信息。这种技术的优势在于能够快速地生成深度图,适用于动态场景下的缺陷检测。实施步骤包括:发射调制光信号,测量光信号往返时间,根据时间差计算深度信息,最终合成三维数据。
在实际应用中,这三种技术往往可以相互补充,共同提升检测系统的性能。例如,在一个综合系统中,可以首先使用激光三角测量进行高精度测量,然后利用结构光对复杂表面进行详细分析,最后应用ToF技术处理高速动态场景下的缺陷检测。集成多种技术时,需要考虑系统的整体架构设计、数据融合算法以及实时处理能力。
为了深入了解这些技术的应用和实施细节,建议阅读《3D工业视觉:机器人眼睛的革新与市场爆发》。这本书详细探讨了3D视觉技术在自动化缺陷检测中的应用,包括各种技术的工作原理、优缺点以及实际案例分析,是掌握3D工业视觉技术不可或缺的参考资料。
参考资源链接:[3D工业视觉:机器人眼睛的革新与市场爆发](https://wenku.csdn.net/doc/3x0fi7kkmx?spm=1055.2569.3001.10343)
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