当今世界,为物体和数据建立3D模型的表现方式是大受追捧的手段,并被广泛应用在制造业、数据可视化、医学和娱乐等方面。但这些模型从何而来?一种常见的来源是高级计算机辅助设计(ACAD)软件,该软件可通过切割和连接材料的虚拟块来创建3D物体。另一种常见的来源,同样也是DLP技术可以轻松方便实现的,是通过3D扫描仪。3D扫描仪能使用一个或多个传感器以及附加的组件来记录和存储有关物体表面的信息。这些信息可包括物体表面的空间位置、质地、反射率、透射率,还可能包括颜色。高品质的扫描仪能快速提供多种物体的精确测量值,并且有着高分辨率及低创性;此类扫描仪易于使用,同时极具成本效益。DLP技术可用于实现高品质扫描仪。
那么,3D扫描到底是如何进行的?以下有供参考的五个基本步骤:
采集(Acquisition):物体的属性是通过传感器及其它元件测定的,测量值被存储起来供之后的处理。采集过程通常从各种角度、分多个阶段实施,以确保所有相关细节信息都能被捕获。
记录(Registration):从各个采集阶段获取的数据集会在一致的参考帧内被参考和校准,在测量值集之间建立联系,这有助于将测量值融入紧密结合的模型中。
泛化(Generalization):在采集阶段,测量连续表面上的每个点是不太实际的,所以,测量数据是离散或非连续的。为建立连续表面的模型,若干算法已经被开发出来,旨在正确地诠释测量值,并在数据点之间实现表面外插或填充。
融合(Fusion):来自多个阶段的测量值被组合成单个物体。该步骤可在泛化处理之前或之后实施。对步骤3、步骤4和步骤5进行若干次迭代是必需的,以便产生一个精确的模型。
优化(Optimization):要在目标应用中实现最佳使用效果,可重新格式化该模型。
如果每单位面积的测量值(即采样密度)很多并可迅速获得,那么3D扫描过程就能十分高效地运行。为实现这个目标,我们常采用主动三角测量法,例如使用Kinect。已知方向和位置的光源投射出带有图形的光,以展示所需的物体细节。已知位置和方向的摄像头则可拍摄该图形的影像。然后用三角测量法来定位空间中图案的每个点,从而产生物体表面的一系列网格点。如果可在非常短的时间内显示许多不同的高分辨率图案,那么一个高度精确的3D模型将会被生成。
这一点上,DLP技术可提供差异化的优势。这些优势包括:
小型数字微镜器件(DMD)像素大小能产生对高光强度的分辨率,可实现卓越性能。
当与不同颜色的光源耦合使用时,物体颜色对采集过程的影响会被最大限度地减小,并可迅速获得色彩编码的数据。
DLP系统的帧速率很高,每秒可产生多达32,500个图形,从而能实现高采集速度并允许快速和精确的系统校准。
可在一个或仅仅几帧内改变图形类型、颜色和分辨率,以便快速提供许多不同的测量值——这些测量值能带来高精确度和细节信息。
审核编辑:郭婷
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