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Dec 28, 2023

넓은 범위의 라인 구조 광 비전 센서의 정밀 측정

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 7234(2023) 이 기사 인용 502 액세스 측정항목 세부정보 높은 정밀도와 넓은 측정 범위는 모든 3차원 스캐너의 목표입니다.

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 7234(2023) 이 기사 인용

502 액세스

측정항목 세부정보

높은 정밀도와 넓은 측정 범위는 모든 3차원 스캐너의 목표입니다. 라인 구조 광 비전 센서의 경우 측정 정밀도는 교정 결과, 즉 카메라 좌표계에서 광 평면의 수학적 표현을 결정하는 방식에 따라 달라집니다. 그러나 교정 결과는 국지적으로 최적의 솔루션이므로 넓은 범위에서 고정밀 측정이 어렵습니다. 본 논문에서는 측정 범위가 넓은 라인 구조의 광 비전 센서에 대한 정확한 측정 방법과 해당 교정 절차를 제공합니다. 이동 범위가 150mm인 전동 선형 이동 스테이지와 가공 정밀도가 0.05mm인 정반인 평면 타겟이 활용됩니다. 선형 이동 스테이지와 평면 타겟의 도움으로 레이저 스트라이프의 중심점과 수직/수평 거리 사이의 관계를 제공하는 함수가 얻어집니다. 밝은 줄무늬 이미지가 캡처되면 정규화된 특징점에서 정확한 측정 결과를 얻을 수 있습니다. 기존 측정 방법에 비해 왜곡 보정이 필요하지 않으며 측정 정밀도가 크게 향상됩니다. 실험 결과, 제안한 방법에 따른 측정 결과의 제곱평균제곱근 오차가 기존 방법에 비해 64.67% 감소하는 것으로 나타났다.

3차원 라인 구조 라이트 비전 센서(LSLVS)는 일반적으로 하나의 이미지 센서와 라인 레이저 프로젝터로 구성됩니다. 측정 범위가 넓고, 정밀도가 높으며, 정보 추출이 용이한 등 산업 측정 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이러한 LSLVS는 구성에 따라 두 가지 범주로 분류될 수 있습니다.

첫 번째 범주에서 이미지 센서는 일반 렌즈1,2가 있는 일반 카메라입니다. 즉, 이미지 평면이 렌즈 평면과 평행합니다. 이미지 센서와 레이저 프로젝터 사이의 관계는 측정 과정에서 변경될 수 없으며 삼각 측량됩니다. 관계가 결정되면 공간 포인트를 확인할 수 있는데, 이를 LSLVS 보정이라고 합니다.

지금까지 LSLVS에 대한 많은 교정 방법이 있습니다. 이러한 방법은 레이저 평면에서 특징점을 얻는 방법에 따라 3D 타겟 기반 방법, 평면 타겟 기반 방법, 1D 타겟 기반 방법의 세 가지 범주로 분류될 수 있습니다3.

3D 타겟 기반 방법에서는 최근 몇 년 동안 기하학적 특징이 널리 사용되었습니다. Xiao et al.4는 구조화된 조명 평면의 소실점과 빛의 투사 각도를 얻기 위해 3D 타겟, 즉 매우 정밀한 금속 큐브를 제어하여 순수 병진으로 정확하게 이동하는 추가 기능을 사용했습니다. 평면 프로젝터는 소실점뿐만 아니라 기준선, 이미지 좌표계의 x축에서 구조화된 광 평면의 차단점까지 해결되었습니다. Yang et al.5는 정확하게 보이는 두 개의 평행 평면이 있는 3D 타겟을 사용하여 구조광 평면에 두 개의 평행선을 얻었으며, 여러 개의 소실점이 얻어지면 구조광 평면의 법선 벡터를 추론할 수 있었습니다. 교차비 불변성을 기반으로 베이스라인을 해결함으로써 구조광 평면의 보정이 이루어졌습니다. 불행하게도 3D 타겟 기반 방법6,7,8은 타겟의 서로 다른 평면 사이의 상호 폐색 문제와 더 적은 특징점으로 인해 충분히 정확하지 않습니다. 또한 일반적으로 일부 특수 액세서리가 포함된 큐브인 3D 타겟은 정밀하게 만들기 어렵고 현장 교정이 번거롭습니다.

평면 타겟 기반 방법은 LSLVS를 보정하는 데 더 많이 사용됩니다. Wei 등9,10은 교정을 완료하기 위해 체커보드 패턴이 있는 평면 타겟을 활용했습니다. 이중 교차비의 불변성을 기반으로 밝은 줄무늬와 체커보드의 교차점을 이미지 좌표계에서 각 체커보드의 정확히 알려진 크기로 얻을 수 있습니다. 그러면 광 평면에서 충분한 특징점을 얻을 수 있습니다. 관련 피팅 알고리즘에 따라 카메라 좌표계 하에서 빛 평면의 표현을 계산할 수 있습니다. Liu et al.11은 평면 타겟에 밝은 줄무늬를 표현하기 위해 Plücker 행렬에 따른 새로운 방법을 제안했습니다. 대상이 여러 다른 위치에 있을 때 밝은 줄무늬의 Plücker 매트릭스를 얻을 수 있습니다. 그런 다음 얻은 Plücker 행렬을 결합하여 광 평면의 표현을 해결할 수 있습니다. Wei et al.12는 소멸 특징을 기반으로 LSLVS를 보정합니다. 빛 평면의 소실점은 빛 줄무늬와 목표 평면의 소실선의 교차점에서 얻을 수 있습니다. 평면 대상이 충분히 다른 위치로 이동되면 광 평면의 법선 벡터와 소실선을 계산할 수 있습니다. 평면 타겟의 크기가 정확히 알려져 있으므로 결과적으로 매개변수 D를 추론할 수 있습니다. 그런 다음 카메라 좌표계에서 조명 평면의 기능이 결정되었습니다.