3D視覺測量技術的應用日益廣泛，目前的主要技術手段包括雙目立體視覺、激光掃描和結構光掃描等，其中結構光技術因其系統結構簡單、速度快、精度高的優勢而被視為未來3D視覺發展的主要方向。典型的結構光系統由投影模塊和相機模塊構成，通過系統標定手段，獲取相機和投影儀的內外部參數，進而基于三角測量原理實現精確的三維重建過程。

結構光系統的技術核心是其所采用的結構光編碼和解碼方法，目前主要的結構光編碼策略是采用正弦相移加格雷碼的方法，通過投影模塊投射的正弦相移條紋獲取局部相位編碼，進而通過格雷碼實現全局的相位展開，目前絕大部分結構光三維掃描儀采用的都是這種編碼策略。然而該方法存在的問題也非常突出，即魯棒性不足，特別是對于反射特性表面，由于所投射條紋的灰度信息受到表面反射干擾，造成灰度分布失真，嚴重影響了相位計算的準確性，甚至重建失敗，實際應用中，往往需要對反射特性表面預先噴涂顯影劑消除反射因素，因而大大制約了結構光技術的應用范圍。

為了提高結構光系統的魯棒性，研究人員先后提出了基于線位移條紋、高頻位移條紋、二值帶位移條紋等編碼方法，使得該技術的魯棒性有了顯著提升，然而對于高反射特性表面，如圖1所示的金屬薄板沖壓件，因其高度的反射特性，造成投射條紋的斷裂以及局部暗區，無法提取有效結構光條紋信息，導致現有方法均無法直接應用，為了解決問題，本文介紹了一種基于高動態成像（HDR）原理的結構光3D掃描方法，該方法的基本思想是將傳統的HDR成像方法應用在結構光圖像處理中，通過對相機響應曲線的計算，融合不同曝光參數下的結構光圖像，從而獲得高動態范圍的結構光圖像，使得過曝和欠曝光區域均能較好的成像，從而實現不經噴涂處理條件下的高反射金屬表面直接3D掃描。

圖1當結構光圖像投射到金屬薄板沖壓件上時，受到其表面反射影響，造成較大的過曝和欠曝區域，無法實現完成的3D重建

相機響應曲線計算

高動態成像技術已廣泛應用于圖像處理和攝影領域，通過不同曝光程度圖像的融合，能夠顯著提升圖像的動態范圍，使得較亮和較暗區域均能得到較好的視覺呈現。假設場景種不存在動態目標，那么圖像Iij的成像過程可以描述為：

其中f表示相機的響應函數，Ei表示像素i的輻照度，表示相機的曝光時間，假設響應函數f單調可逆，引入函數g=lnf-1，那么公示(1)可寫作:

公示(2)中，像素點輻照度Ei和相機響應函數g均為未知，為了恢復出正確的輻照度，我們需要預先計算出相機的響應函數g。由于在實際圖像中，其像素的灰度值是有限的，即分布在0~255區間，理論上我們通過調整曝光時間，獲得不同曝光時間下的亮度值，可以通過最小二乘擬合策略計算出相機的響應曲線，實際中也多采用這種計算方式。

傳統的HDR方法研究中，大多處理的是自然圖像，其灰度分布范圍較廣，而對于結構光圖像特別是二值編碼結構光圖像，在表面反射的影響下，結構光圖像中的灰度值比較有限，為了提高計算效率，我們采用了圖像采樣的手段，分別提取50，100，200個采樣點計算相機響應曲線，如下圖，結果顯示即使采用50個采樣點，仍能較好的獲得相機響應曲線。

圖2，不同采樣點數目下所獲得相機響應曲線分布

高動態結構光圖像合成

    獲得相機響應曲線g后，每個像素點的輻照度值可按下式計算

加入權值函數ω(z)后，上式可改寫為:

通過計算所有圖像點可以獲得對應響應曲線的輻照圖，然而輻照圖的范圍要遠大于0~255的灰度范圍，我們采用了梯度壓縮策略，在不損失局部圖像細節的前提下，將高動態圖像轉換到普通的灰度空間。

    表示吸收函數并描述如下

通過求解下面的泊松方程，我們就可以重構出具有更高動態范圍的圖像

由于結構光掃描過程包含了一系列的條紋圖像投射，因此造成了光照條件的變化，為了保證光照條件的一致性，我們采用了一組中度曝光結構光圖像作為參考，對其他曝光時間的圖像進行了后續處理，所獲取的最終HDR結構光圖像由以下計算獲得。

實驗結果分析

實驗裝置如圖3所示，包括DLP投影儀(LGHX300G，分辨率1024×768像素)，工業相機(PointGreyFL3-U3-32S2M-CS,USB3.0,60fps，分辨率2080×1552像素),工作距離約500mm，采用了高頻二值位移條紋編碼，投射30張圖像所需時間約0.5秒。實驗目標主要是金屬薄板沖壓件，將相機曝光時間分別設定為2ms,3ms,4ms,5ms,6ms和7ms，我們分別計算了不同曝光時間下的3D重建結果，如圖4所示，相機曝光時間較短時，圖像中存在較大的曝光不足區域，由于結構光條紋無法成像，因此造成較大的重建缺失，對于較長的曝光時間，圖像過曝區域增加，同樣也造成重建缺失，通過上述方法合成的HDR圖像中，曝光不足區域亮度有顯著提升，而過曝區域同樣可以得到較好的抑制，基本可以實現完整的3D重建過程。

為了評估系統的重建精度，我們對其中一塊沖壓件進行了噴涂處理，并對噴涂前和噴涂后的工件分別進行3D掃描，對兩個模型進行精度對比分析，結果顯示平均誤差約0.06mm，方差約0.08mm，最大誤差約0.45mm，較大的誤差主要出現在尖銳邊緣部分，主要是邊緣部分即使在較低的曝光時間下仍然對結構光條紋造成了干擾，只有利用更低的曝光時間才能清晰還原此處的結構光條紋圖像，但代價是需要更多的曝光參數設置，考慮到現有重建精度已經可以滿足沖壓件的檢測精度指標，因此5-6組曝光組合完全可以滿足要求，圖6給出了更多不同形狀沖壓件的3D掃描結果。

圖3.所開發的結構光3D掃描系統，由DLP投影機和USB3.0工業相機組成。

結論與展望

結構光3D掃描技術在工業檢測領域具有廣闊的應用前景，其所面臨的主要技術挑戰來自于目標和場景的不確定性，造成結構光圖像成像質量不佳，從而影響了重建精度，我們所提出的高動態結構光3D成像方法為這一問題提供了一種有效的解決方案，但多次曝光也同時顯著增加了掃描時間和數據處理量的增加，未來的研究工作中可考慮如何實現結構光圖像的場景自適應性調整，在不顯著增加拍攝時間的前提下，提高掃描過程的魯棒性，從而可以滿足更多的在線3D檢測需求。