izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2023-8-36-41izmertech-1982Research ArticleОПТИКО-ФИЗИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯOPTICOPHYSICAL MEASUREMENTSБыстрый алгоритм расшифровки изображения объекта в структурированном свете для измерения трёхмерного профиля в условиях нелинейности оптического трактаA fast algorithm for decoding an object image in structured light for measuring a three-dimensional profi le in a non-linear optical pathhttps://orcid.org/0000-0002-0018-7675ДвойнишниковС. В.DvoynishnikovS. V.

Сергей Владимирович Двойнишников

Новосибирск

Sergey V. Dvoynishnikov

Novosibirsk

dv.s@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7322-1355БакакинГ. В.BakakinG. V.

Григорий Владимирович Бакакин

Новосибирск

Grigory V. Bakakin

Novosibirsk

bakakin@itp.nsc.ruПавловВ. А.PavlovV. A.

Владимир Антонович Павлов

Новосибирск

Vladimir A. Pavlov

Novosibirsk

pavlov@itp.nsc.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3765-342XМелединВ. Г.MeledinV. G.

Владимир Генриевич Меледин

Новосибирск

Vladimir G. Meledin

Novosibirsk

meledin@itp.nsc.ruИнститут теплофизики им. С. С. КутателадзеРоссияKutateladze Institute of ThermophysicsRussian Federation202320092023083641Copyright © Двойнишников С.В., Бакакин Г.В., Павлов В.А., Меледин В.Г., 20232023Двойнишников С.В., Бакакин Г.В., Павлов В.А., Меледин В.Г.Dvoynishnikov S.V., Bakakin G.V., Pavlov V.A., Meledin V.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.izmt.ru/jour/article/view/1982

Рассмотрено развитие алгоритмов обработки изображений для измерения трёхмерного профиля поверхности методами фазовой триангуляции. Предложен алгоритм расшифровки изображений объекта в структурированном свете, основанный на итерационном поиске минимального отклонения модельной функции от результатов измерения и компенсирующий нелинейность приёмопередаточного тракта измерительного комплекса. Отличительная особенность данного алгоритма заключается в том, что модельную функцию находят в виде многочлена второй степени, что обеспечивает устойчивость метода к нелинейным искажениям, вызванным степенными преобразованиями приёмопередаточного тракта. Для качественного уменьшения алгоритмической сложности применён метод интервального поиска. Показано, что предложенный алгоритм обеспечивает устойчивый поиск значения начального фазового сдвига на изображениях объекта, устойчив к шумам и нелинейным искажениям, а также позволяет обрабатывать изображения, получаемые трёхмерными сканирующими системами на основе триангуляции с использованием структурированного освещения и фазовой триангуляции. Разработанный алгоритм будет полезен для обработки данных при работе измерительных систем в условиях нелинейности приёмопередаточного тракта и ограничений времени измерения.

The work is devoted to the development of image processing algorithms for measuring a three-dimensional surface profi le using phase triangulation methods. An algorithm for decoding images of an object in structured light is proposed, based on an iterative search for the minimum deviation of the model function from the measurement results and compensating for the nonlinearity of the receiving-transmitting path of the measuring complex. A distinctive feature of the proposed method is that the search for the model function is sought in the form of a polynomial of the second degree, which ensures the stability of the method against nonlinear distortions caused by power-law transformations of the receiving-transmitting path. The use of the interval search method as part of the proposed algorithm provides a qualitative reduction in its algorithmic complexity. It is shown that the proposed algorithm provides a stable search for the value of the initial phase shift in object images, is resistant to noise and non-linear distortions. The algorithm proposed in the paper can be used to process images received in three-dimensional scanning systems based on triangulation methods using structured illumination and phase triangulation. The proposed algorithm will be especially useful for data processing during the operation of measuring systems in the conditions of a nonlinear source-receiver path of optical radiation and measurement time limitations.

фазовая триангуляцияинтервальный поискчисленный алгоритмphase triangulationinterval searchnumerical algorithmИсследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 23-29-00194).The research was funded by the Russian Science Foundation (project no. 23-29-00194).ReferencesМордасов М. М., Савенков А. П. Измерение геометрических параметров поверхностей раздела газожидкостных систем // Измерительная техника. 2015. № 7. С. 47–49. https://elibrary.ru/udnvqlMordasov M. M., Savenkov A. P. Measurement Techniques, 2015, vol. 58, no. 7, рр. 796–799. https://doi.org/10.1007/s11018-015-0796-xМарков Б. Н., Шарамков А. Б. Использование результатов калибровки координатно-измерительных машин FARO ARM для сравнительной оценки их точностных возможностей // Измерительная техника. 2014. № 8. С. 19–21. https://elibrary.ru/sxucvfMarkov B. N., Sharamkov A. B. Measurement Techniques, 2014, vol. 57, no. 8, рр. 870–874. https://doi.org/10.1007/s11018-014-0551-8Левин Г. Г., Минаев В. Л., Иванов А. Д., Голополосов А. А., Горяинова И. В. Метрологическое обеспечение видеоизмерительных систем // Измерительная техника. 2023. № 1. С. 24–30. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2023-1-24-30Levin G. G., Minaev V. L., Ivanov A. D. et al. Measurement Techniques, 2023, vol. 66, no. 1, pp. 24–30. https://doi.org/10.1007/s11018-023-02185-xЯнушкин В. Н., Коляда Ю. Б. Прецизионные фотоэлектрические преобразователи перемещения в нанометрии // Измерительная техника. 2014. № 8. С. 16–18. https://elibrary.ru/sxucuvYanushkin V. N., Kolyada Y. B. Measurement Techniques, 2014, vol. 57, no. 8, рр. 866-869. https://doi.org/10.1007/s11018-014-0550-9Zhang S. Optics and Lasers in Engineering, 2010, vol. 48(2), pp. 149–158. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2009.03.008Zhang S. Optics and Lasers in Engineering, 2010, vol. 48(2), pp. 149–158. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2009.03.008Lohry W., Zhang S. Opt. Express, 2014, vol. 22, pp. 26752–26762. https://doi.org/10.1364/OE.22.026752Lohry W., Zhang S. Opt. Express, 2014, vol. 22, pp. 26752–26762. https://doi.org/10.1364/OE.22.026752Armangue X., Salvi J., Battle J. Pattern Recognition, 2002, vol. 35(7), pp. 1617–1635. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(01)00126-1Armangue X., Salvi J., Battle J. Pattern Recognition, 2002, vol. 35(7), pp. 1617–1635. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(01)00126-1Двойнишников С. В., Куликов Д. В., Меледин В. Г. Оптоэлектронный метод бесконтактного восстановления профиля поверхности трехмерных объектов сложной формы // Метрология. 2010. № 4. С. 15–27. https://elibrary.ru/mvacopDvoinishnikov S. V., Kulikov D. V., Meledin V. G. Optoelectronic method for non-contact reconstruction of the surface profile of three-dimensional objects of complex shape. Metrologiya, 2010, no. 4, pp. 15–27. (In Russ.)Zuo C., Tao T., Feng S., Huang L., Asundi A., Chen Q. Optics and Lasers in Engineering, 2018, vol. 102, pp. 70–91. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2017.10.013Zuo C., Tao T., Feng S., Huang L., Asundi A., Chen Q. Optics and Lasers in Engineering, 2018, vol. 102, pp. 70–91. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2017.10.013Двойнишников С. В., Меледин В. Г., Павлов В. А. Высокоскоростная обработка фазовых изображений с использованием параллельных вычислений // Автометрия. 2017. Т. 53. № 2. С. 56–62. https://elibrary.ru/ykfyxnDvoinishnikov S. V., Meledin V. G., Pavlov V. A. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2017, vol. 53, no. 2, pp. 145–150. https://doi.org/10.3103/S8756699017020066Двойнишников С. В., Куликов Д. В., Меледин В. Г., Рахманов В. В. Алгоритм расшифровки фазовых изображений для измерения трёхмерной геометрии динамичных объектов // Сибирский журнал индустриальной математики. 2023. Т. 26. № 2. C. 53–59.Dvoinishnikov S. V., Kulikov D. V., Meledin V. G., Rahmanov V. V. Sibirskii jurnal industrialnoy matematiki, 2023, vol. 26(2) pp. 53–59. (In Russ.)Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. Л. И. Рубанова, П. А. Чочиа, науч. ред. перевода П. А. Чочиа. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.Gonzalez R., Woods R. Digital Image Processing. Addison Wesley, 1992, 609 p.Двойнишников С. В., Меледин В. Г., Шпольвинд К. В. Метод компенсации нелинейности тракта источник-приемник оптического излучения при 3D-измерениях на основе фазовой триангуляции / Измерительная техника. 2012. № 2. С. 12–16. https://elibrary.ru/owmfdxDvoynishnikov S. V., Meledin V. G., Shpolvind K. V. Measurement Techniques, 2012, vol. 55, no. 2, pp. 123–129. https://doi.org/10.1007/s11018-012-9928-8Мальцев И. А. Основы линейной алгебры. Изд. 3-е, перераб., М.: Наука, 1970. 400 c.Malcev I. А. Osnovi lineynoi algebry. Moscow, Nauka Publ., 1970, 400 p. (In Russ.)Кнут Д. Э. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 3. Сортировка и поиск. М.: Мир, 1978. 844 с.Knuth D. E. The art of computer programming. Vol. 3: Sorting and searching. Reading, MA; Harlow, Addison-Wesley Publ., 1998, 800 p.Двойнишников С. В., Куликов Д. В., Меледин В. Г., Главный В. Г. Быстрый алгоритм расшифровки фазовых изображений с произвольным пошаговым сдвигом // Интер-Экспо Гео-Сибирь. 2022. Т. 8. № 1. С. 80–85.Dvoinishnikov S. V., Kulikov D. V., Meledin V. G., Glavny V. G. Interekspo Geo Sibir, 2022, vol. 8(1), pp. 80–85. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.