陶 衛(wèi)，陳 剛，崔 斌，南卓江

(1.上海交通大學感知科學與工程學院，上海 200240; 2.上海市質(zhì)量監(jiān)督檢驗技術(shù)研究院，上海 200031)

0 引言

隨著計算機圖形學的發(fā)展和認知維度的提升，三維重建技術(shù)在工業(yè)、建筑業(yè)、醫(yī)學以及農(nóng)牧林業(yè)中有著廣闊的應(yīng)用前景。該技術(shù)所獲取的數(shù)字化點云能夠提供豐富的高質(zhì)量、高細節(jié)性、高精度的三維信息。三維空間內(nèi)的尺度信息可作為傳感系統(tǒng)中的輸入數(shù)據(jù)，從而感知周邊環(huán)境信息，為對象識別、感測、地圖構(gòu)建與導航等功能提供新的輔助。同時，在以三維重建技術(shù)為主導發(fā)展而來的逆向工程領(lǐng)域中，點云數(shù)據(jù)可實現(xiàn)復雜的自由曲面的數(shù)字化，從而快速創(chuàng)建、復現(xiàn)目標的精確模型，在零件加工與檢測、服裝設(shè)計、文物遺產(chǎn)保護中起到關(guān)鍵作用。此外，三維重建技術(shù)也被應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，可作為術(shù)前診斷、假體定制、醫(yī)美整形的輔助手段，也可結(jié)合虛擬現(xiàn)實技術(shù)實現(xiàn)術(shù)中可視化、模擬訓練教學、智能應(yīng)用等。

三維重建技術(shù)可按實現(xiàn)步驟劃分為數(shù)字點云獲取與點云處理兩部分。其中的基礎(chǔ)是數(shù)字點云獲取，即三維信息測量。相比于接觸式測量方法存在的易磨損、耗時長、測試環(huán)境嚴格、成本較高等缺點，非接觸式三維測量方法逐漸受到人們的青睞。其中，以單目、雙目、多目等形式為代表的被動式非接觸三維測量方法測量精度較低、計算量較大且有效信息量占比較少，常用于三維目標的識別、理解以及位形分析，難以用于高精度地重建復雜目標[1]。

主動式非接觸三維測量方法有飛行時間(time of flight,TOF)法、光學干涉測量法、相位測量輪廓術(shù)、傅里葉變換輪廓術(shù)等。TOF法依賴時間分辨力，對設(shè)備參數(shù)的要求較高，價格昂貴且難以適應(yīng)復雜環(huán)境[2]。光學干涉測量法(如莫爾條紋法等)的工作范圍主要依賴于基準光柵的尺寸，無法對較大尺寸的物體進行重建，且測量穩(wěn)定性較差[3]。相位測量輪廓術(shù)又名光柵投影法，在諸如臺階、深槽、突起等相位突變處會產(chǎn)生較嚴重的陰影問題，難以進行相位展開，因此不能測量表面有高度劇烈變化或不連續(xù)區(qū)域的復雜三維物體。同時，該技術(shù)的測量范圍較小、測量環(huán)境要求嚴格，難以推廣至實際應(yīng)用[4]。傅里葉變換輪廓術(shù)需保證各級頻譜之間不混疊，因而限制了測量范圍，測量精度較相位測量輪廓術(shù)低[5]。

相比之下，光切法(基于單線或多線結(jié)構(gòu)光掃描的形式)的測量精度能達到微米級別，對應(yīng)用環(huán)境的適應(yīng)性較強，測量魯棒性較高。因此，對于中小尺寸場景下的三維重建需求，光切法是一種有效的三維點云數(shù)據(jù)獲取途徑。

本文重點對光切法在各類場景中的應(yīng)用進行了調(diào)研：首先，介紹了光切法的技術(shù)原理及關(guān)鍵技術(shù)；隨后，介紹了光切法對不同目標或在不同環(huán)境中的應(yīng)用；最后，結(jié)合光切法技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀及科技發(fā)展趨勢，簡要剖析了光切法的應(yīng)用前景。上述研究成果可為研究人員或工程人員在實際應(yīng)用中選擇合理的方法提供參考。這將有助于明確光切法的進一步發(fā)展方向。

1 光切法技術(shù)原理

傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)光三角法結(jié)合成熟的光條紋中心線提取算法，可獲取當前光平面內(nèi)目標輪廓的坐標信息；若輔以第三自由度的移動裝置，可得到當前覆蓋場景的完整三維信息。當測量各截面層疊的偏移量信息時，若被測目標為剛性或靜態(tài)，則可將其轉(zhuǎn)換為位移量，即以類似掃描的形式對被測目標進行離散化采樣，再通過擬合等數(shù)據(jù)處理方法完成剛性物體的完整三維形貌信息表征。這類方式獲取的點云精度較大程度地受光三角系統(tǒng)和移動裝置的參數(shù)及性能的影響。此外，當被測目標為非剛性或動態(tài)時，上述方法所獲取的相鄰兩幀信息不具備空間強相關(guān)性，直接進行數(shù)據(jù)擬合所獲取的結(jié)果置信度不高，不足以完成此類場景的高精度三維重建。

光切系統(tǒng)原理如圖1所示。

圖1 光切系統(tǒng)原理圖Fig.1 Principle diagram of light-section system

因此，需在經(jīng)典結(jié)構(gòu)光三角法的基礎(chǔ)上，在離散點云中添加光條紋中的法矢信息、光強信息等高維信息。當各截面層疊的偏移量能夠滿足相鄰兩幀激光條紋涵蓋的矢量信息在當前延長線上不平行的條件時，通過在厚度光條紋中建立時空場模型，即可在統(tǒng)一世界坐標系內(nèi)建立一定置信度下的拓撲結(jié)構(gòu)信息，進而獲取維度介于經(jīng)典離散點云和有序點云間的結(jié)果。該結(jié)果稱為半有序點云[6]。

光切系統(tǒng)的主要構(gòu)件包括結(jié)構(gòu)光光源、成像器件互補金屬氧化物半導體(complementary metal oxide semiconductor,CMOS)或電荷耦合元件(charge coupled device,CCD)、慣性測量單元(inertial measurement unit，IMU)等。其中，光切系統(tǒng)的移動方式可根據(jù)使用場景調(diào)整為平移、自旋轉(zhuǎn)、俯仰掃描或多自由度組合等類型。

2 光切法關(guān)鍵技術(shù)

光切系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)主要包括點云濾波技術(shù)、點云精簡技術(shù)、點云配準技術(shù)和點云曲面重建技術(shù)。

2.1 點云濾波技術(shù)

原始點云會因傳感器或采集設(shè)備的固有噪聲、物體的表面特征或其他環(huán)境/人為因素而產(chǎn)生異常值，從而影響3D重建的準確性。因此，必須在保留點云初始特征和細節(jié)的基礎(chǔ)上，減弱甚至去除噪聲。

點云濾波方法可以分為七類，分別是基于統(tǒng)計的濾波方法、基于鄰域的濾波方法、基于投影的濾波方法、基于信號處理的濾波方法、基于偏微分方程的濾波方法、混合濾波方法以及其他濾波方法[7]。

2.2 點云精簡技術(shù)

一般而言，前端系統(tǒng)需要更高的采樣率和分辨率。這就導致了只有海量的原始數(shù)據(jù)和更高的信息空間密度，才能獲得高質(zhì)量的點云。對點云數(shù)據(jù)存儲和相關(guān)計算速度的需求也隨著范圍的擴大或待重構(gòu)對象復雜性的增加而呈指數(shù)級增長。但是，過濾后的點云數(shù)據(jù)量仍然很大且必要性不足。海量數(shù)據(jù)的低效存儲、運算和傳輸直接影響后續(xù)算法的收斂性。在點云精度要求不高的情況下，可以通過降低采樣分辨率來降低點云密度。但當應(yīng)用場景是高精度對象重建時，則需要對數(shù)據(jù)進行下采樣并建立拓撲結(jié)構(gòu)，再對點云進行進一步的操作。

點云精簡方法可分為五類，分別是傳統(tǒng)下采樣精簡方法、基于幾何特征的精簡方法、基于成分分析的精簡方法、基于空間細分的精簡方法以及基于深度學習的精簡方法。

2.3 點云配準技術(shù)

受限于結(jié)構(gòu)光測量原理和多源數(shù)據(jù)融合的發(fā)展方向，點云配準通常需要合成多組點云數(shù)據(jù)，并將不同世界坐標系中的點云配準到同一個坐標系，完成物體或環(huán)境的高精度重建。

傳統(tǒng)的點云配準方法主要依賴曲率、點密度和表面連續(xù)性等顯式鄰域特征。此類算法的大部分改進是找到合適的配準特征、加快數(shù)據(jù)查詢和優(yōu)化注冊效率。一些配準方法對云點的初始位置要求較高，容易陷入局部最優(yōu)，當兩點云重疊率較高時難以獲得良好的配準結(jié)果。

除了上述方法以外，目前的點云配準方法主要有五類，分別是基于數(shù)學求解的配準方法、基于統(tǒng)計模型的配準方法、基于點云特征的配準方法、基于迭代最近點(interative closest point,ICP)變形的配準方法以及基于深度學習的配準方法。

2.4 點云曲面重建技術(shù)

為了在點數(shù)據(jù)集中建立完整的拓撲關(guān)系并形成封閉、可觀的表面，還需對原始數(shù)據(jù)進行曲面重建操作。傳統(tǒng)的目標物重建過程很大程度依賴點對點的對應(yīng)關(guān)系。然而，特征點搜索通常會受到圖像噪聲、失真、光影變化等影響，易產(chǎn)生圖形走樣。此外，基于點的重構(gòu)忽略了物體表面采樣點之間的結(jié)構(gòu)信息，為重構(gòu)點的后續(xù)處理過程增加了難度。因此，研究人員嘗試采用曲線、曲面重構(gòu)三維場景。

目前的點云曲面重建方法主要有三類，分別是參數(shù)表征式曲面重建方法、隱式曲面重建方法以及網(wǎng)格/體素式曲面重建方法。其中，隱式曲面重建方法又可細分為全局和局部隱式曲面重建方法。

3 光切法技術(shù)的應(yīng)用

目前，經(jīng)典光切法和改良光切法的應(yīng)用場景更加廣泛。典型應(yīng)用場景及案例如下所示。

3.1 針對大尺寸待重建物體的應(yīng)用

王紹臣等提出了基于表面重建的輪廓度測量方法[8]。該方法首先對點云特征進行提取以建立測量基準坐標系，隨后通過對局部點云作快速表面重建之后的模型進行輪廓線的定位與提取，實現(xiàn)了曲面輪廓度的定位測量，從而真實地還原出大尺寸工件的完整形貌。

張洋等針對大型構(gòu)件曲面邊界特征因圖像噪聲干擾大而難以準確提取的問題，提出了一種基于非固定特征點的激光邊界提取方法[9]。該方法通過被測零件的非固定特征點，構(gòu)建被測零件整體邊界輪廓約束，并基于該約束采用弧長法實現(xiàn)激光光條邊界有效判別，大幅提高了零件邊界特征的提取準確度。

張譯等為克服視覺測量方法的測量范圍的局限性，開展了激光與視覺復合式測量系統(tǒng)的全局數(shù)據(jù)拼接研究。該研究結(jié)合全局拼接的思想，利用全局轉(zhuǎn)接標志實現(xiàn)大范圍全局測量系統(tǒng)對局部掃描測量系統(tǒng)的高精度定位，保證大尺寸全局范圍內(nèi)的曲面零構(gòu)件面形測量精度。全局測量精度可達0.042%。

3.2 針對半透明待重建物體的應(yīng)用

彭業(yè)昌等在在線激光垂直投射下采集輸電線圖像，利用小波邊緣檢測算法從圖像中獲取激光照射區(qū)域的輪廓，并根據(jù)該輪廓計算其外接矩形，通過外接矩形的寬度和輸電線直徑的對應(yīng)關(guān)系，計算得到輸電線的覆冰厚度[10]。該方法在實驗室條件下的測量誤差小于±1 mm，可用于對輸電線路覆冰的全天檢測。

王玉杰等提出了一種基于激光鎖定成像疊加圖像增強的技術(shù)，對鏡面目標和強背景光下的目標進行測量[11]。激光鎖定成像技術(shù)可以很好地濾除待測目標周圍的環(huán)境光、降低圖像中的噪聲。因此，將待測目標同一位置的圖像進行激光鎖定成像后疊加并濾波，可以在一定范圍內(nèi)提高圖像的信噪比。在此之后，采用分段線性增強技術(shù)對圖像中的特征信息進行定向增強，可再次提高圖像的信噪比。

3.3 針對動態(tài)待重建物體的應(yīng)用

鞠標等提出一種基于標準鋼軌軌廓固有曲線曲率的鋼軌磨耗檢測方法[12]。該方法首先利用基于激光三角測距原理的傳感器得到組成鋼軌全斷面輪廓一系列點的空間坐標;然后利用L-M優(yōu)化算法進行數(shù)據(jù)處理，并采用Hough變換方法檢測鋼軌輪廓固有幾何特性；最后進行鋼軌輪廓匹配后實現(xiàn)鋼軌磨耗高精度檢測。該方法已應(yīng)用在軌道檢測小車上。試驗數(shù)據(jù)表明：鋼軌磨耗檢測系統(tǒng)的重復性精度能達到0.005 mm。該方法的高精度性和快速性能滿足鐵路部門對鋼軌磨耗檢測的要求。

華程等設(shè)計了一種基于機器視覺的帶式輸送機物料瞬時流量測量系統(tǒng)，通過提取物料表面線激光輪廓，并開發(fā)基于梯形面元積分的物料流瞬時流量計算方法，求出物料瞬時流量[13]。試驗結(jié)果表明:測量系統(tǒng)最小誤差達到1.45 %，整體測量誤差在5%以內(nèi)，有較高精度，可以滿足帶式輸送機物料在線流量測量需求。

3.4 針對醫(yī)療中待重建物體的應(yīng)用

姚敏提出一種基于單線激光的測量方法[14]。該方法以紅外激光器作為光源，通過光纖導光到頭部。光纖頭部帶有準直器和柱狀透鏡，投射出的線狀激光束與視頻內(nèi)窺鏡CCD靶面短邊平行，作為輔助標定線。通過建立單線結(jié)構(gòu)光測量模型標定激光線與物距位置關(guān)系，在觀測物體表面同時，能夠測量長度、面積、高度、深度等多種幾何參數(shù)。通過在視頻內(nèi)窺鏡探頭上的集成和成像測量試驗，驗證了方法的正確性。

3.5 針對缺陷等待重建物體的應(yīng)用

張光龍等以芒果為研究對象，采用一種基于線激光加工業(yè)面陣相機的激光三角法，同時利用計算機圖像處理實現(xiàn)對水果外形三維幾何尺寸的精確測量[15]。該方法的體積測量誤差不超過1.0%，缺陷面積測量誤差不超過3.0%。

丁曉東等針對焊縫表面中的凹陷、咬邊和氣孔等缺陷，分析不同類型缺陷在焊縫激光條紋圖像中的幾何形態(tài)及空間分布特點，并結(jié)合斜率截距法與分段區(qū)間檢測法提取焊縫表面缺陷的特征點[16]。該研究利用特征提取方法識別焊縫表面缺陷的七個特征參數(shù)，設(shè)計基于三層反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊縫缺陷分類模型，將提取的缺陷特征作為網(wǎng)絡(luò)的特征輸入進行網(wǎng)絡(luò)訓練。試驗結(jié)果表明，所建立的焊縫缺陷分類模型可識別凹陷、咬邊、氣孔等焊縫表面缺陷，整體識別率達91.51%。

4 光切法技術(shù)的發(fā)展前景

光切三維重建技術(shù)目前仍有許多關(guān)鍵技術(shù)待解決。其研發(fā)應(yīng)用前景及趨勢分析如下。

①小型化。光學鏡組以及微機電系統(tǒng)的技術(shù)進步，為光切三維重建系統(tǒng)的集成化、小型化提供了技術(shù)支撐，也亟需小型化系統(tǒng)搭建在各類設(shè)備上以配合完成各項任務(wù)。

②魯棒化。隨著計算機領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)飛速發(fā)展，人工智能類算法普遍提高了設(shè)備的普適性和運算效率。光切三維重建技術(shù)也應(yīng)逐步融合此類技術(shù)，以適應(yīng)各類復雜目標或環(huán)境的三維重建需求。

③大量程。數(shù)字化時代下對數(shù)據(jù)獲取的需求遠不止中小范圍的三維重建。對此，還應(yīng)進一步發(fā)展與創(chuàng)新光切三維技術(shù)，擴大系統(tǒng)工作的量程范圍，以滿足日益提升的技術(shù)需求。

④多傳感融合。目前的光切三維重建技術(shù)僅提供深度信息，還需與顏色、坐標、加速度等多維信息融合，應(yīng)用至物聯(lián)網(wǎng)、智慧交通、智能城市等綜合領(lǐng)域中。

5 結(jié)論

光切三維重建技術(shù)是一項優(yōu)秀的非接觸高精度三維測量方法。隨著現(xiàn)代光電、計算機等領(lǐng)域的進步，該技術(shù)的各項關(guān)鍵環(huán)節(jié)不斷發(fā)展，被廣泛應(yīng)用于各類目標與環(huán)境，并在智能制造、醫(yī)學醫(yī)療、航空航天等高精尖領(lǐng)域內(nèi)嶄露頭角。未來，光切三維重建技術(shù)依舊具有廣闊的應(yīng)用前景和研究價值，將朝著小型化、魯棒化、大量程、多傳感融合的方向不斷發(fā)展。