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总结!结构光重建之沙姆镜头用途

2023-09-06 08:58 作者:3D视觉工坊  | 我要投稿

在结构光技术中,投影仪经常用到沙姆(移轴)镜头来增加景深,那么背后的原理是什么呢?让我们来看,如图1所示:

图1 沙姆定律

沙姆定律:当被摄主体平面(Subject Plane)、镜头平面(Lens Plane)、成像平面(Image Plane)这三个面的延长面相交于同一条直线,那么被拍摄主体/测量平面(Subject Plane)上的全部景物在成像平面上都是清晰的(黑色那条线)。 注1:对于成像平面与镜头平面平行的平面,可以认为是相交于无穷远处,而且实际工艺,也无法完全做到平行。 注2:镜头在不同距离下对光线的汇聚作用不同,因此景深也并非无限,而仅仅是这条黑线附近。如果更换测量平面,则需要重新调整成像平面、镜头平面之间的夹角、镜头的焦距等参数。

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实际的投影仪成像平面(Image Plane)和镜头平面(Lens Plane)是固定的,因此清晰成像的范围,也就是在主体/测量平面(Subject Plane)附近。那么这么做有什么用呢?如图2所示:

作者:天涯居士 | 来源:3DCV

原论文:总结!结构光重建之沙姆镜头用途

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图2 普通镜头与沙姆(Scheimpflug)镜头结构光系统的清晰成像区域对比(来自文献Meng Wang, Yongkai Yin, Dingnan Deng, et al. Improved performance of multi-view fringe projection 3D microscopy[J]. Optics Express, 2017, 25(16):19408.)

  • 普通镜头(左侧):相机成像平面与镜头平面是平行的,无论是相机、投影仪,它们清晰成像(人眼认为还可以)的范围都在平行于镜头的长方形平面的前后,做并集之后,可以看到公共区域仅为:红色的菱形区域。

  • 沙姆镜头(右侧):相机成像平面与镜头平面是呈现一定倾角的,投影仪在平行于芯片的一定范围内清晰成像,而沙姆镜头的相机同样在测量平面清晰成像,因此公共区域就是:较大的长方形区域。

有时候,结构光相机需要对整个测量平面清晰成像。显然,采用沙姆镜头的结构光系统更能满足该要求。

需要说明的是,虽然似乎好像,沙姆镜头仅仅是根据测量平面与镜头平面之间的位置关系,偏移一下成像芯片和镜头的角度。但为了保证成像质量,纠正里面的各种光学误差(例如像差、慧差),实际的光学设计成本也是更高的。就好像相机成像最简单的原理,无非是一个针孔模型,那你总不能设计一个孔来成像吧?一颗好的定焦光学镜头,无论是单反相机还是工业相机,价格都是很昂贵的。

另外,还有个概念,投影仪的偏轴,也就是offset>0,这是两个不同的概念:

图3 同轴与偏轴(有上仰角)区别

光学原理如下,只是通过偏移光轴映射(光路可逆)在DLP芯片上的位置,来做到偏轴。可以看到,这个DLP芯片跟镜头平面依然是平行的。

图4 光学原理区别:100%offset的光机,其光轴落在DMD芯片最上方(取自)

  • 好处:方便投影,放在桌面上即可直接进行投影。

  • 缺点:

  • 与相机非同轴,光机需要倾斜。

  • 同轴光机,亮度呈现上下分布对称,因此均匀度更好。

  • 不完全符合针孔相机模型(当然,利用逆相机法,同样也能重建,可以当做另一半的虚拟DMD芯片没有发光)。

参考链接:

移轴摄影、沙姆定律与射影几何 [知乎]

移轴/沙姆/Scheimpflug 结构的相机标定 [知乎]

Meng Wang, Yongkai Yin, Dingnan Deng, Xiangfeng Meng, Xiaoli Liu, and Xiang Peng, Improved performance of multi-view fringe projection 3D microscopy, Optics Express, 2017

目前工坊已经建立了3D视觉方向多个社群,包括SLAM、工业3D视觉、自动驾驶方向。

细分群包括:

[工业方向]三维点云、结构光、机械臂、缺陷检测、三维测量、TOF、相机标定、综合群;

[SLAM方向]多传感器融合、ORB-SLAM、激光SLAM、机器人导航、RTK|GPS|UWB等传感器交流群、SLAM综合讨论群;

[自动驾驶方向]深度估计、Transformer、毫米波|激光雷达|视觉摄像头传感器讨论群、多传感器标定、自动驾驶综合群等。

[三维重建方向]NeRF、colmap、OpenMVS等。

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