[实用新型]用于获取物体表面三维形貌的无线手持式三维扫描设备有效

专利信息
申请号: 201721846332.7 申请日: 2017-12-26
公开(公告)号: CN208125072U 公开(公告)日: 2018-11-20
发明(设计)人: 王玮;李洲强;杜华;李仁举;叶成蔚 申请(专利权)人: 天远三维(天津)科技有限公司
主分类号: G01B11/25 分类号: G01B11/25
代理公司: 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 代理人: 陈娟
地址: 300350 天津市津南区咸水*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 三维扫描设备 无线手持式 三维形貌 物体表面 扫描 分析图像数据 数据发送模块 图案投射装置 图像传感设备 本实用新型 扫描分辨率 处理平台 高分辨率 模块连接 目标检测 前端设备 设备状态 数据压缩 图像数据 移动处理 移动电源 上位机 探测 输出 压缩 检测 配合 交流
【说明书】:

实用新型提供一种用于获取物体表面三维形貌的无线手持式三维扫描设备,包括一组用于分析图像数据和控制前端设备状态的移动处理平台,该处理平台分别与图案投射装置,图像传感设备,数据发送模块,移动电源模块连接,实现图像数据到目标检测结果压缩数据的检测输出,实现设备状态探测,实现与上位机的数据和命令交流。本设备具有更高的扫描分辨率和扫描速度,使用处理后的数据,配合数据压缩,突破原有限制,可以实现更高分辨率,更高速度的扫描。

技术领域

本实用新型属于物体表面几何形状的三维扫描领域,尤其是一种具有数据前端处理功能的无线手持三维扫描设备。

背景技术

物体表面的何形状的三维扫描和数字化技术现在被普遍地应用于很多工业和服务中,它的应用领域是非常广泛的。这些应用领域的一些例子如下:工业生产系统中的外形一致性检查和测量;工业造型设计中的设计模型和样件的数字化;具有复杂几何形状的零部件的逆向工程;多媒体和游戏应用中的交互式虚拟现实技术;文物,艺术品等高价值物品的非接触三维数字化。

测距传感器可以测量传感器和物体表面上一组点之间的距离,从而获得目标表面上各点在传感器坐标系上的三维坐标。但此时获得的三维坐标集合仅仅是表面可见部分的距离测量。为了完整的获得整个物体的数字化形状,传感器必须移动视角以覆盖整个物体表面。根据各个视角在全球公用坐标系统上的方位以及对应视角传感器坐标系上的局部三维坐标,旋转平移组合全部的局部坐标集合,即可以获得整个目标物的完整数字化外部形状。

关于测距传感器发展了很多不同的理论,其中,干涉度量法(interferometry),飞行时间(TOF) 和多视角摄影测量法的原理是公知的理论,根据精度要求、传感器和物体之间的距离以及景深要求,每一种理论都有其适用的范围。

我们特别关注基于多视角摄影测量原理的测距传感器,此类传感器通常适用于近距离测量,尤其是分米~米长度级别的距离测量。此类方法模拟生物的立体双目视觉,人们必须从两个不同视角收集同一目标的两个观测值,这两个视角相对位置固定。综合视角顶点的连线和两个光线方向,可以获知被观测点的相对位置,即使用三角形中的一条边长和两个角求解三角形顶点。进一步的,如果用在己知方向上发射一组光线的光线投影器来替代光线检测器,那么使用投影器的方向线替代双目方案的其中一个视角,也可以检测光线求解三角形。

光线投影器的使用替代了图像目标物的复杂检测,同时可以提供密集的表面点测量集。典型的光源有投射点光线、光照平面或其他简单几何图案排布的激光光源。CCD和CMOS 数码相机是最常用的光线检测器。

扫描一个物体的就是要收集物体表面上点的信息,并将其构造成曲线(轮廓)或深度图像的形式。为了扫描物体的整个表面,需要移动传感器实现全方位覆盖。一般来说,传感器通常至少包含一个光线检测器和一个投影器,且光线检测器和投影器是刚性集成的。通过利用机械系统带动或手持围绕物体转动扫描,非常适合快速扫描物体或物体必须在现场扫描的情况。

以上步骤获得了物体在设备坐标系下的扫描数据,扫描整体轮廓需要将数据转换到相对于物体来说是固定的全球公用坐标系统,这需要连续评估仪器的位置和方向。一类方法是通过使用与测距传感器相耦合的定位装置来完成,但存在增加仪器的复杂度和成本以及可能限制集成数据质量的问题。另一种替代方案是使用在刚性物体上收集到的测量结果来计算仪器和物体之间相对位置和方向,但是这种系统完全依赖于物体的几何形状并且对所保持姿势的准确评估较为困难。

为了改进上述的方法,可以使用从场景中的提取的固定点及特征,通过多视角特征匹配,就可以使用照相测量法理论。但这种场景中的自然点存在密度或质量是不充分的问题,进一步的,使用人工设置的固定目标,可以较好的解决特征点不足或难以精确检测的问题。使用这种类型的系统,一般首先测量和建立特征目标的框架,使用扫描图像中的目标信息,实现当前位置检测数据和整体目标数据的拼合。

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