Разработка модели лазерного триангуляционного дальномера со структурированной подсветкой


DOI: 10.34759/trd-2023-130-12

Авторы

Гуменюк А. А.*, Маринина И. А.**, Штрунова Е. С.***

Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина, ул. Гагарина, 59/1, Рязань, 390005, Россия

*e-mail: gr912.gymenyuk.a.a@gmail.com
**e-mail: ira.marinina.01@mail.ru
***e-mail: shtrunova.e.s@rsreu.ru

Аннотация

Рассмотрена задача разработки математической модели лазерного триангуляционного дальномера со структурированной веерной подсветкой. В отличие от известного подхода, основанного на применении алгоритма Брезенхэма, модель обеспечивает субпиксельную точность формирования центров свечения маркеров подсвета, а также учитывает их форму и распределение яркости при проецировании структурированного освещения на объект под различными углами. Обеспечение субпиксельности достигается определением 3D координат пиков яркости маркеров подсвета с помощью метода трассировки лучей, а их пиксельных координат — с помощью модели проективной камеры. Для вычисления интенсивности отражений применяется закон косинусов Ламберта. Форма и угловая ориентация изображения маркера подсвета определяются по информации об угле между нормалью к поверхности и направлением падающего на объект излучения, а также вариацией параметров двумерного гауссова распределения.

Ключевые слова:

модель проективной камеры, структурированное освещение, лазерный триангуляционный дальномер, закон отражения Ламберта, субпиксельная точность

Библиографический список

  1. Geng J. Structured-light 3D surface imaging: a tutorial // Advances in Optics and Photonics, 2011, vol. 3, pp. 128-160. DOI:10.1364/AOP.3.000128
  2. Гужов В.И. Методы измерения 3D-профиля объектов. Контактные, триангуляционные системы и методы структурированного освещения. — Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2015. — 82 с.
  3. Баранчиков А.И., Муратов Е.Р., Никифоров М.Б., Устюков Д.И. Обнаружение точек лазерного подсвета стереосистемы на сложном фоне // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. № 9. С. 10-19.
  4. Михайличенко А.А., Клещенков А.Б. Способ бесконтактного измерения размеров крупногабаритных объектов // 27-я Международная конференция по компьютерной графике и машинному зрению «GraphiCon 2017» (Пермь, 24-28 сентября 2017): труды конференции. — Пермь: ПГНИУ, 2017. С. 223-227.
  5. Ефимов А.И., Костяшкин Л.Н., Логинов А.А., Муратов Е.Р., Никифоров М.Б., Новиков А.И. Обработка изображений в многоспектральных системах технического зрения // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2017. № 60. С. 83-92.
  6. Новиков А.И., Пронькин А.В. Детектор границ градиентного типа для изображений подстилающей поверхности // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2019. № 68. С. 68-76.
  7. Хисматов И.Ф. Методика воспроизведения метеоусловий при имитационном моделировании авиационных оптико-электронных систем // Труды МАИ. 2019. № 108. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=109572. DOI: 10.34759/trd-2019-108-18
  8. Труфус М.В., Абдуллин И.Н. Алгоритм обнаружения маркерных изображений для вертикальной посадки беспилотного летательного аппарата // Труды МАИ. 2021. № 116. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=121099. DOI: 10.34759/trd-2021-116-13
  9. Сельвесюк Н.И., Веселов Ю.Г., Гайденков А.В., Островский А.С. Оценка характеристик обнаружения и распознавания объектов на изображении от специальных оптико-электронных систем наблюдения летного поля // Труды МАИ. 2018. № 103. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=100782
  10. Гусев С.Н., Сахно И.В., Хуббиев Р.В. Методика оценивания качества формирования виртуальных объектов на радиолокационных изображениях // Труды МАИ. 2019. № 104. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=102169
  11. Алпатов Б.А., Бабаян П.В., Евтеев И.Е. Моделирование работы системы технического зрения со структурированным освещением // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2020. № 71. С. 128-136.
  12. Bresenham J.E. Algorithm for computer control of a digital plotter // IBM Systems Journal, 1965, vol. 4, no. 1, pp. 25-30.
  13. Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision: 2nd edition. Cambridge: Cambridge university press, 2003, 656 p.
  14. Ландсберг Г.С. Оптика: учебное пособие. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2017. — 852 с.
  15. Калинкин А.И., Холопов И.С. Исследование погрешности оценивания угловых координат объекта по двум реперным точкам с помощью камеры и инерциального измерительного модуля // Радиотехника. 2019. Т. 83. № 11 (18). С. 57-63.
  16. Brown D.C. Close-range camera calibration // Photogrammetric engineering, 1971, vol. 37, no. 8, pp. 855-866.
  17. Роджерс Д., Адамс Дж. Математические основы машинной графики. — М.: Мир, 2001. — 608 с.
  18. Elkin J.M. A deceptively easy problem // Mathematics Teacher, 1965, vol. 58, no 3, pp. 194-199.
  19. Berry E.M. The reflection of light from a sphere // Journal of the Optical Society of America, 1929, vol. 7, pp. 679-682.
  20. Glaeser G. Reflections on spheres and cylinders of revolution // Journal for Geometry and Graphics, 1999, vol. 3, no. 2, pp. 121-139.

Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход