Poprawa dokładności detekcji krawędzi dla systemów skanowania 3D opartych na projekcji wzorców prążkowych

Jedną z najdokładniejszych metod skanowania 3D jest użycie technik fotogrametrycznych z wykorzystaniem światła strukturalnego. Istotnym elementem tego procesu jest detekcja krawędzi wykonywana dla każdego prążka światła widocznego na powierzchni obiektu. Typowa jej dokładność ograniczona wielkością piksela jest często niewystarczająca, a jej poprawa może być uzyskana przestawioną kilkuprzebiegową metodą subpikselową, stanowiącą część wizyjnego systemu pozycjonowania detali na obrabiarkach CNC.

One of the most accurate methods of 3D scanning is based on photogrammetry algorithms using the structured light with some fringe patterns. Such light is emitted towards a scanned object and the image analysis of the captured frame is performed. From analysis of the projected pattern changes on the scanned object surface, the depth information can be obtained using the photogrammetry algorithms [7]. One of the most important elements of such scanning is the accuracy of the edge detection which is performed for each line of the projected light pattern. The most popular edge detection methods, such as the Canny algorithm, are often insufficient because of their accuracy limited by the image resolution. For this reason a multi-pass method leading to the sub-pixel accuracy is proposed and verified experimentally. The obtained results are dependent on the noise amount in the image, as shown in Fig. 7. That is why for further experiments calibration of a multi-camera system with more sources of structured light is necessary. The presented method can be used as a part of the video based positioning system for details machined on CNC machines. In order to achieve high accuracy of the measurements, some images of the details with exactly known dimensions obtained by the calibrated multi-camera system should be analysed.