Luận án Nghiên cứu đo biên dạng 3D của chi tiết bằng phương pháp sử dụng ánh sáng cấu trúc

.......................................................................................................................... 9 1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu .......................................................................... 9 2. Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu. .......................................................... 10 3. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ................................................................. 10 4. Các đóng góp mới của luận án ................................................................................ 11 5. Nội dung luận án ..................................................................................................... 12 6. Phương pháp nghiên cứu ......................................................................................... 13 CHƯƠNG 1 ......................................................................................................................... 14 TỔNG QUAN ĐO BIÊN DẠNG 3D SỬ DỤNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC .................... 14 1.1. Phương pháp đo lường biên dạng 3D bằng ánh sáng cấu trúc ................................. 14 1.2. Nguyên lý phương pháp đo và các dạng ánh sáng cấu trúc trong đo lường biên dạng 3D .................................................................................................................................... 18 1.2.1. Nguyên lý phương pháp đo biên dạng 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc .............. 18 1.2.2. Khái niệm và phân loại ánh sáng cấu trúc ......................................................... 19 1.2.3. Hệ chiếu mẫu vân sáng ...................................................................................... 27 1.2.4. Hệ thu ảnh vân ................................................................................................... 29 1.3. Các mô hình biến thể kỹ thuật trong phương pháp đo bằng ánh sáng cấu trúc. ....... 31 1.3.1. Hệ thống đo biên dạng 3D của Srinivasan ........................................................ 32 1.3.2. Hệ thống đo biên dạng 3D của Toyooka và Iwaasa .......................................... 34 1.3.3. Hệ thống đo biên dạng 3D của Hu .................................................................... 35 1.4. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước............................................................... 38 1.4.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới .................................................................... 38 1.4.2. Tình hình nghiên cứu trong nước ...................................................................... 43 1.5. Nội dung nghiên cứu chủ yếu của luận án ................................................................ 45 CHƯƠNG 2 ......................................................................................................................... 47 PHƯƠNG PHÁP ĐO BIÊN DẠNG 3D BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC DỊCH PHA SỬ DỤNG MÃ HÓA GRAY ĐỂ TĂNG ĐỘ CHÍNH XÁC GỠ PHA .................................... 47 2 2.1. Phương pháp đo biên dạng 3D sử dụng dịch pha ..................................................... 47 2.1.1. Cơ sở phương pháp dịch pha ............................................................................. 47 2.1.2. Đo lường biên dạng 3D bằng phương pháp dịch pha ........................................ 49 2.1.3. Các thuật toán dịch pha. .................................................................................... 53 2.1.4. Các phương pháp gỡ pha ................................................................................... 56 2.1.5. Đặc điểm phương pháp dịch pha ....................................................................... 59 2.2. Nghiên cứu sử dụng mã hóa Gray để tăng độ chính xác gỡ pha trong phương pháp dịch pha. .......................................................................................................................... 59 2.2.1. Phương pháp mã hóa Gray ................................................................................ 59 2.2.2. Nghiên cứu phương pháp gỡ pha bằng mã hóa Gray trong phương pháp dịch pha. .............................................................................................................................. 62 2.3. Xác định tọa độ điểm đo trong phương pháp dịch pha sử dụng mã hóa Gray để gỡ pha. .................................................................................................................................. 67 2.3.1. Nguyên lý tam giác lượng trong xác định tọa độ điểm đo [31] ......................... 67 2.3.2. Xây dựng phương pháp xác định tọa độ điểm đo .............................................. 70 2.4. Xây dựng phương pháp hiệu chuẩn .......................................................................... 73 2.4.1. Phương pháp hiệu chuẩn camera ....................................................................... 73 2.4.2. Xây dựng phương pháp hiệu chuẩn hệ thống camera và máy chiếu ................. 74 2.5. Kết luận chương ....................................................................................................... 76 CHƯƠNG 3 ......................................................................................................................... 78 CƠ SỞ XÂY DỰNG THIẾT BỊ ĐO BIÊN DẠNG 3D BẰNG PHƯƠNG PHÁP DỊCH PHA SỬ DỤNG MÃ HÓA GRAY ĐỂ GỠ PHA ............................................................... 78 3.1. Xây dựng cơ sở tính toán thiết kế cụm cảm biến ..................................................... 78 3.1.1. Xác định khoảng dịch chuyển của cụm cảm biến ............................................. 79 3.1.2. Xác định vị trí và tính toán lựa chọn camera và máy chiếu .............................. 80 3.2. Xây dựng giải thuật xử lý tín hiệu đo. ...................................................................... 81 3.2.1. Giải thuật tạo mẫu ảnh chiếu ............................................................................. 82 3.2.2. Thuật toán xử lý dữ liệu ảnh .............................................................................. 88 3.2.3. Thuật toán xác định đám mây điểm đo.............................................................. 92 3.2.4. Thuật toán hiệu chuẩn hệ thống ......................................................................... 96 3.3. Đánh giá các sai số ảnh hưởng đến độ chính xác thiết bị đo .................................... 98 3.3.1. Ảnh hưởng sơ đồ bố trí cụm cảm biến đến độ chính xác [31] .......................... 99 3 3.3.2. Ảnh hưởng độ chính xác pha đến độ chính xác phép đo ................................. 101 3.3.3. Ảnh hưởng quang sai đến độ chính xác ........................................................... 103 3.4. Áp dụng tính toán cho thiết bị thực nghiệm STL – 1 ............................................. 105 3.4.1. Tính toán thiết kế cụm cảm biến ..................................................................... 105 3.4.2. Xác định cấu hình hệ thống điều khiển ........................................................... 107 3.4.3. Xây dựng thuật toán điều khiển ....................................................................... 108 3.5. Kết luận chương 3 .................................................................................................. 109 CHƯƠNG 4 ....................................................................................................................... 110 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM ................................................................... 110 4.1. Xây dựng thiết bị đo biên dạng 3D STL - 1 ........................................................... 110 4.2. Tạo mẫu ảnh chiếu .................................................................................................. 112 4.3. Hiệu chuẩn đặc tính quang của cụm cảm biến ....................................................... 116 4.3.1. Hiệu chuẩn sự phân bố cường độ sáng của máy chiếu. ................................... 116 4.3.2. Hiệu chuẩn màu cho cảm biến ......................................................................... 121 4.3.3. Hiệu chuẩn cường độ sáng ảnh xám ................................................................ 121 4.3.4. Hiệu chuẩn thiết bị thực nghiệm STL – 1 sử dụng ô vuông bàn cờ ................ 124 4.4. Xác định độ chính xác thiết bị đo ........................................................................... 126 4.4.1. Khảo sát độ phân giải cơ sở ............................................................................. 126 4.4.2. Đo mẫu trụ chuẩn ............................................................................................ 129 4.4.3. Đo mẫu khối cầu chuẩn ................................................................................... 132 4.5. Một số kết quả thử nghiệm trên thiết bị STL - 1 .................................................... 134 4.5.1. Kết quả đo tại một phương chiếu .................................................................... 134 4.5.2. Ảnh mô phỏng dữ liệu quét khi quét toàn bộ vật thể sử dụng 6 phương chiếu135 4.5.3. Ứng dụng thiết bị trong lĩnh vực an ninh ........................................................ 137 4.6. Kết luận chương 4 .................................................................................................. 138 KẾT LUẬN ....................................................................................................................... 139 KIẾN NGHỊ ....................................................................................................................... 140 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................. 141 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN ............................. 150 PHỤ LỤC .......................................................................................................................... 151 4 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT 2D Không gian 2 chiều 3D Không gian 3 chiều CNC Computer(ized) Numerical(ly) Control(led) (điều khiển bằng máy tính) I(x, y) Cường độ sáng tại điểm (x,y) I0(x, y) Cường độ sáng thành phần nền Imod(x, y) Biên độ tín hiệu điều chế ∅(x, y) Thành phần pha θ Hằng số dịch pha u Phương ngang cảm biến ảnh v Phương dọc cảm biến ảnh α Góc nghiêng hai phương u, v k1, k2, k3, k4, k5 Hệ số đặc trưng quang sai fx Tiêu cự theo trục x fy Tiêu cự theo trục y R Ma trận quay T Ma trận chuyển vị X(C) Y( C) Z(C) Hệ tọa độ camera XYZ Hệ tọa độ máy X(P) Y( P) Z(P) Hệ tọa độ máy chiếu N Số bước dịch pha n Số ảnh trong phương pháp dịch pha p Chu kì sin mẫu chiếu dịch pha Ф (x, y) Pha tuyệt đối L Khoảng cách hệ tâm camera và máy chiếu với mặt phẳng tham chiếu d Khoảng cách tâm camera và máy chiếu CCD Cảm biến camera DMD Cảm biến máy chiếu IP Cường độ mẫu ảnh chiếu theo tỷ lệ ảnh xám (IP = 0 ÷255) IC Cường độ mẫu ảnh chụp theo tỷ lệ ảnh xám (IC = 0 ÷255) 5 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1 Một số thiết bị đo biên dạng 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc trên thị trường ...................... 17 Bảng 2 Giá trị mã hóa bit trên mẫu chiếu Gray .............................................................................. 65 Bảng 3 Mã hóa bit trên mẫu ảnh chiếu Gray. ............................................................................... 112 Bảng 4 Ảnh hưởng cường độ và chu kì trong phương pháp dịch pha. .......................................... 119 Bảng 5 Kết quả xác định ảnh pha .................................................................................................. 120 Bảng 6 Kết quả hiệu chuẩn thiết bị ................................................................................................ 125 Bảng 7 Kết quả đo chi tiết trụ chuẩn ............................................................................................. 131 Bảng 8 Kết quả đo chi tiết cầu chuẩn ........................................................................................... 133 6 DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Phương pháp đo biên dạng 3D bằng ánh sáng cấu trúc. ................................................. 14 Hình 1.2 Thiết bị đo biên dạng 3D SLS-1 đo tuốc bin động cơ máy bay [18] ................................ 15 Hình 1.3 Ứng dụng phương pháp đo sử dụng ánh sáng cấu trúc trong gia công cơ khí [5] .......... 15 (a) Đo chi tiết cơ khí; b) Đo khuôn nhựa ......................................................................................... 15 Hình 1.4 Ứng dụng thiết kế và đo lường ánh sáng cấu trúc trong công nghiệp sản xuất ô tô [44] 16 Hình 1.5 Một số ứng dụng của thiết bị đo sử dụng ánh sáng cấu trúc ............................................ 16 Hình 1.6 Xác định độ cao điểm đo [61] .......................................................................................... 19 Hình 1.7 Mẫu mã nhị phân [61] ...................................................................................................... 20 Hình 1.8 Mã hóa cấp độ xám cho hình ảnh 3D với N= 3, M= 3 mô hình tối ưu hóa trong không gian Hilbert [114] ............................................................................................................................ 20 Hình 1.9 Phương pháp dịch pha 3 bước [61] ................................................................................. 21 Hình 1.10 Camera cầu vồng 3D [132] ............................................................................................ 21 Hình 1.11 Mẫu chiếu tạo ra bởi kết hợp 3 màu cơ bản [61] ........................................................... 22 Hình 1.12 Đánh dấu đường bằng cách sử dụng màu sắc [61] ........................................................ 22 Hình 1.13 Mẫu chiếu có đường chiếu mã hóa gián đoạn [69] ....................................................... 23 Hình 1.14 Mẫu chiếu các đường lặp đi lặp lại mẫu mức xám [61] ................................................ 23 Hình 1.15 Mô tả dãy De Bruijn [110] ............................................................................................. 24 Hình 1.16 Mẫu chiếu sử dụng chuỗi De Bruijn (k=5, n=3) [65] .................................................... 24 Hình 1.17 Mảng 31 x 33 PRBA với kích thước cửa sổ phụ 5x 2 [48] ............................................. 25 Hình 1.18 Mô hình mã nhỏ [84] ...................................................................................................... 25 Hình 1.19 Mô hình lưới màu sắc [2] ............................................................................................... 26 Hình 1.20 Mô hình chiếu mảng 2D mã đốm màu sắc [85] ............................................................. 26 Hình 1.21 Sơ đồ nguyên lý cấu tạo của máy chiếu LCD ................................................................. 27 Hình 1.22 (a) Sơ đồ nguyên lý cấu tạo máy chiếu DLP; (b) Cấu tạo điểm ảnh trên chip DMD [28] .......................................................................................................................................................... 28 Hình 1.23 So sánh chất lượng hình ảnh tạo ra bởi máy chiếu LCD và DLP .................................. 29 Hình 1.24 Cấu tạo cảm biến ảnh CCD ............................................................................................ 30 Hình 1.25 Phần tử điểm ảnh không lý tưởng ................................................................................... 30 Hình 1.26 Ảnh không có quang sai (a) và ảnh có quang sai (b) ..................................................... 31 Hình 1.27 Mô hình toán học cho sơ đồ bố trí tổng quát[135]. ....................................................... 31 Hình 1.28 Hệ thống SMFP và mô hình toán học của Srinivasan [113] .......................................... 33 Hình 1.29 Mô hình toán học cho hệ thống SMFP của Toyooka và Iwaasa .................................... 34 Hình 1.30 Mô hình toán học cho hệ thống SMFP do Hu đề xuất .................................................... 36 Hình 1.31 Sơ đồ kỹ thuật đo biên dạng 3D bằng phương pháp chiếu mẫu vân .............................. 38 Hình 1.32 Quy ước hệ tọa độ camera lỗ nhỏ................................................................................... 41 Hình 2.1 Phương pháp dịch pha trong giao thoa Twyman – Green [17] ....................................... 48 7 Hình 2.2 Sơ đồ khối quá trình đo theo phương pháp dịch pha ....................................................... 49 Hình 2.3 Nguyên lý xác định độ cao điểm đo trên chi tiết ............................................................... 51 Hình 2.4 Quá trình đo chi tiết sử dụng phương pháp dịch pha ....................................................... 52 Hình 2.5 Mẫu chiếu dạng mã Gray. ................................................................................................ 60 Hình 2.6 Quá trình đo theo phương pháp Gray. ............................................................................. 61 a) Ảnh chụp chi tiết đo, b) ảnh pha theo hai phương; c) ảnh mô phỏng điểm đo 3D ...................... 61 Hình 2.7 Mẫu chiếu sin với chu kì 32 điểm ảnh .............................................................................. 63 Hình 2.8 Phân bố cường độ sáng trên 4 chu kì đầu của mẫu chiếu ................................................ 63 Hình 2.9 Phân bố cường độ sáng mẫu chiếu dạng mã Gray 8 bit .................................................. 64 Hình 2.10 Sơ đồ khối quá trình đo sử dụng phương pháp kết hợp dịch pha và mã hóa Gray ........ 65 Hình 2.11 Xác định pha trong phương pháp kết hợp ...................................................................... 66 Hình 2.12 Sơ đồ mô hình toán học cho thiết bị [31]. ...................................................................... 67 Hình 2.13 Sơ đồ hình học xác định độ cao điểm đo ........................................................................ 68 Hình 2.14 Sơ đồ xác định đám mây điểm đo ................................................................................... 71 Hình 2.15 Phương pháp xác định đường vuông góc chung của 2 đường thẳng chéo nhau ............ 72 Hình 2.16 Xác định tọa độ 3D của điểm M ..................................................................................... 72 Hình 2.17 Ô vuông bàn cờ theo phương pháp hiệu chỉnh Tsai [14] ............................................... 73 Hình 2.18 Sơ đồ hệ thống phát và thu ánh sáng cấu trúc ................................................................ 75 Hình 2.19 Quy ước hệ tọa độ gốc trên ảnh của camera và máy chiếu ............................................ 75 Hình 2.20 Nguyên lý hiệu chuẩn hệ thống ánh sáng cấu trúc ......................................................... 76 Hình 3.1 Sơ đồ nguyên lý máy đo 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc. .................................................. 78 Hình 3.2 Sơ đồ xác định khoảng dịch chuyển của cụm cảm biến. ................................................... 79 Hình 3.3 Sơ đồ bố trí camera và máy chiếu .................................................................................... 80 Hình 3.4 Sơ đồ xử lý tín hiệu đo ...................................................................................................... 81 Hình 3.5 Lưu đồ thuật toán tạo mẫu ảnh Gray ............................................................................... 84 Hình 3.6 Lưu đồ thuật toán tạo mẫu ảnh sin ................................................................................... 85 Hình 3.7 Lưu đồ thuật toán chiếu và chụp ảnh trong quá trình đo ................................................. 87 Hình 3.8 Giao diện phần mềm tạo ảnh mẫu chiếu và điều khiển quá trình chiếu chụp .................. 87 Hình 3.9 Sơ đồ thuật toán giải mã phương pháp mã hóa Gray ...................................................... 89 Hình 3.10 Sơ đồ thuật toán xác định pha tương đối trong phương pháp dịch pha ......................... 90 Hình 3.11 Sơ đồ thuật toán xác định pha tuyệt đối ......................................................................... 91 Hình 3.12 Giao diện phần mềm của thiết bị đo biên dạng 3D bằng ánh sáng cấu trúc .................. 92 Hình 3.13 Phép đo sử dụng tam giác lượng giao điểm của đường thẳng và đường thẳng ............. 92 Hình 3.14 Trung điểm p1,2(λ1,λ2) với giá trị bất kỳ (hình trái) của λ1,λ2 .......................................... 93 và với giá trị tối ưu (hình phải) ........................................................................................................ 93 Hình 3.15 Sơ đồ thuật toán xác định đám mây điểm đo theo phương pháp hai đường thẳng giao nhau .................................................................................................................................................. 95 Hình 3.16 Giao diện phần mềm chương trình hiệu chuẩn thiết bị .................................................. 96 8 Hình 3.17 Sơ đồ thuật toán hiệu chuẩn thiết bị dùng mẫu in ô vuông bàn cờ ................................ 97 Hình 3.18 Đồ thị ảnh hưởng của sai số hệ thống ΔL/L tới ΔZL/ΔZ ............................................... 100 Hình 3.19 Đồ thị ảnh hưởng của sai số hệ thống Δd/d tới ΔZd/ΔZ ................................................ 100 Hình 3.20 Đồ thị ảnh hưởng của sai số hệ thống Δα/α tới ΔZα/ΔZ với k là hằng số .................... 101 Hình 3.21 Hình trụ độ không đảm bảo đo của điểm đo ................................................................ 104 Hình 3.22 Sơ đồ bố trí camera và máy chiếu ................................................................................ 106 Hình 3.23 Sơ đồ khối nguyên lý cấu tạo hệ thống điều khiển thiết bị đo STL – 1 ......................... 107 Hình 3.24 Sơ đồ thuật toán điều khiển động cơ ............................................................................ 108 Hình 4.1 Thiết bị đo biên dạng chi tiết máy STL - 1 ...................................................................... 110 Hình 4.2 Hệ thống điều khiển cho thiết bị đo ................................................................................ 111 Hình 4.3 Giao diện phần mềm điều khiển và xử lý dữ liệu đo ....................................................... 112 Hình 4.4 Các mẫu chiếu mã hóa Gray. ......................................................................................... 113 ........................................................................................................................................................ 114 Hình 4.5 Các mẫu chiếu sin dùng trong phương pháp dịch pha ................................................... 114 Hình 4.6 Biểu đồ phân bố cường độ sin của các điểm ảnh dùng cho phương pháp dịch pha ...... 115 Hình 4.7 Biểu đồ biến thiên cường độ 4 bước dịch pha ................................................................ 116 Hình 4.8 Hình ảnh chụp được từ camera khi chiếu mẫu lên bảng trắng. ..................................... 117 Hình 4.9 Cường độ điểm ảnh phân bố trên không gian chiếu trên các đường (a), (b), (c), (d) .... 117 Hình 4.10 Ảnh hưởng sự phân bố cường độ sáng cụm cảm biến đến chất lượng vân chiếu mã Gray ........................................................................................................................................................ 118 Hình 4.11 Biểu đồ thể hiện tương quan màu của hệ cảm biến thiết bị .......................................... 121 Hình 4.12 Đồ thị quan hệ cường độ sáng mẫu chiếu và cường độ sáng ảnh thu được của cảm biến ........................................................................................................................................................ 122 Hình 4.13 Đồ thị xác định khoảng cường độ chiếu sáng tối ưu .................................................... 123 Hình 4.14 Đồ thị quan hệ cường độ chiếu sáng sau hiệu chuẩn ................................................... 123 Hình 4.15 Xác định các góc ô vuông và ảnh pha cho bảng in ô vuông bàn cờ ............................. 124 Hình 4.17 Hình ảnh thể hiện sự phân bố điểm đo khi đo mặt phẳng ............................................ 129 Hình 4.18 Kết quả các kích thước đo mẫu trục chuẩn trên máy CMM ........................................ 130 Hình 4.19 Hình ảnh mô phỏng chi tiết trụ đo được ....................................................................... 130 Hình 4.20 Đồ thị thể hiện quan hệ giữa độ phân giải cơ sở và khoảng dịch chuyển h ................. 131 ........................................................................................................................................................ 132 Hình 4.21 Đồ thị thể hiện các kết quả đo trụ chuẩn ...................................................................... 132 Hình 4.22 Hình ảnh mô phỏng kết quả đo quả cầu chuẩn. ........................................................... 133 Hình 4.23 Kết quả mô phỏng một số mẫu chi tiết sử dụng một phương chiếu .............................. 135 Hình 4.24 Kết quả mô phỏng một số mẫu chi tiết sử dụng 6 phương chiếu .................................. 136 Hình 4.25 Kết quả dữ liệu 3D phục vụ công tác an ninh. ............................................................. 137 9 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu Đo biên dạng 3D của vật thể có ý nghĩa rất lớn trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống và các ngành khoa học kỹ thuật như: đo lường kiểm tra trực tuyến, quản lý chất lượng quá trình sản xuất, công nghệ thiết kế ngược, công nghiệp thời trang, y học, an ninh, xây dựng tái tạo các di sản văn hóa, khảo cổ.... Các thiết bị đo quét 3D cung cấp dữ liệu bề mặt biên dạng chi tiết dưới dạng đám mây điểm. Từ đám mây điểm thu được có thể tái tạo lại biên dạng các vật thể, từ đó có thể xác định các thông tin về hình dạng, màu sắc, kích thước, góc quan sát vật thể từ nhiều góc nhìn khác nhau. Những thông tin thu được từ hình ảnh 3D giúp cho khả năng quan sát, nhận dạng, mô phỏng chính xác hơn. Hai nhóm phương pháp chính đo biên dạng 3D của vật thể là: đo tiếp xúc và không tiếp xúc. Phương pháp đo tiếp xúc sử dụng các đầu dò tiếp xúc với bề mặt chi tiết cần đo như các máy đo ba tọa độ CMM, tay máy đo.... Đặc điểm chính của phương pháp đo tiếp xúc là phương pháp đo từng điểm, mỗi điểm được xác định khi đầu dò tiếp xúc cơ học với bề mặt cần đo đồng thời đánh dấu các tọa độ điểm đo trên hệ tọa độ máy với thời gian xác định mỗi điểm đo lên đến phần mười giây do đó để đo một chi tiết thường rất lâu. Phép đo có các sai số do kích thước đầu dò và khó đo các chi tiết hình dạng phức tạp hoặc có bề mặt không xác định. Giá thành các thiết bị đo tiếp xúc thường rất cao do các bộ phận cảm biến đầu dò được mang bởi các hệ thống cơ khí đòi hỏi độ chính xác cao. Phương pháp đo không tiếp xúc sử dụng tia X, sóng siêu âm và các phương pháp sử dụng nguyên lý quang học để thu thập dữ liệu điểm đo được phân loại thành 2 dạng phương pháp chính là: quét chủ động và quét bị động. Phương pháp đo không tiếp xúc chủ động chiếu các mẫu ánh sáng vào bề mặt chi tiết đo dựa vào sự tán xạ, phản xạ của bề mặt chi tiết để xác định điểm đo; có các nguyên lý như: thời gian truyền sóng, nguyên lý tam giác lượng (đo bằng laser, ánh sáng cấu trúc). Phương pháp đo không tiếp xúc bị động sử dụng các hình ảnh của vật cần đo để xác định tọa độ điểm đo gồm: phương pháp ảnh lập thể (mô phỏng lại cách quan sát của mắt người), phương pháp quang trắc, phương pháp dựa vào bóng của vật. Phương pháp đo không tiếp xúc có thể đo được bề mặt các chi tiết có kích thước rất lớn như: các công trình kiến trúc, máy bay, tàu thủy và các chi tiết có bề mặt vô định hình. Phương pháp đo chủ động có độ chính xác cao hơn song phương pháp đo bị động thường có tốc độ đo nhanh hơn. Hầu hết các thiết bị đo sử dụng camera làm cảm biến hình ảnh với tốc độ chụp hình cao có thể đến hàng triệu ảnh trong một giây, số điểm đo tương ứng với số điểm ảnh của camera nên tốc độ đo rất nhanh, có khả năng đo quét các chi tiết trực tuyến. Trong đó, phương pháp đo chủ động sử dụng ánh sáng cấu trúc cho độ chính xác cao, tốc độ đo nhanh nên được tập trung nghiên cứu ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Tại Việt Nam, nền sản xuất công nghiệp cơ khí đang phát triển đặc biệt là công nghệ gia công trên máy CNC nên việc gia công chế tạo các sản phẩm cơ khí rất đa dạng phục vụ 10 nhiều ngành công nghiệp như: sản xuất ô tô, xe máy, gia công chi tiết, công nghệ khuôn mẫu...đi liền phát triển với nó là nhu cầu về đo kiểm tra biên dạng 3D. Với các doanh nghiệp trong nước việc đầu tư một vài trăm nghìn USD cho một thiết bị đo biên dạng 3D khá khó khăn, các sản phẩm muốn kiểm tra thường thông qua đo dịch vụ tại các trung tâm đo lường dẫn đến làm giảm năng suất và hiệu quả của quá trình sản xuất. Mặt khác, thiết bị đo nhập khẩu tính năng kĩ thuật không được khai thác hết do phụ thuộc vào phần mềm của hãng cung cấp, quá trình bảo dưỡng sửa chữa có tính chuyên gia nên không thể chủ động khai thác thiết bị đạt hiệu quả. Việc nghiên cứu tìm hiểu loại thiết bị đo này giúp cho sử dụng hiệu quả hơn và có khả năng tự chế tạo tại Việt Nam từ đó cho phép ứng dụng rộng rãi, nâng cao chất lượng cũng như sự phát triển của ngành cơ khí. Phương pháp đo lường biên dạng 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc là một vấn đề mới đối với lĩnh vực đo lường trong nước. Nghiên cứu, thiết kế chế tạo, nâng cao độ chính xác và ứng dụng các thiết bị đo 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc trở nên cấp bách góp phần nâng cao năng lực sản xuất trong nước giúp cho các doanh nghiệp chủ động hơn trong việc tiếp cận các công nghệ mới tiên tiến hiện đại trên thế giới đồng thời thúc đẩy lĩnh vực khoa học công nghệ đo lường. Xuất phát từ yêu cầu thực tế đó tác giả lựa chọn đề tài “Nghiên c...ể tạo ra một dải màu được đánh dấu dựa trên chuỗi De Bruijn. Xây dựng một chuỗi De Bruijn với k = 7, n= 3. Điều này dẫn đến một chuỗi với 343 đường. Nếu số sọc quá nhiều, người ta có thể sử dụng một chuỗi De Bruijn bằng cách thiết lập k =5, n = 3 [65]. Số lượng sọc trong trường hợp này còn 125. Có một hạn chế trong việc xây dựng một chuỗi chỉ số đường sử dụng kỹ thuật De Bruijn là tất cả các sọc cạnh nhau phải có màu sắc khác nhau. Nếu một số sọc bằng hai hoặc ba lần chiều rộng vạch sẽ xảy ra gây nhầm lẫn các thuật toán tái tạo 3D. Hình 1.16 thể hiện một tập hợp các sọc màu sắc được đánh dấu theo chuỗi De Brụiin với các vạch cạnh nhau có màu sắc khác nhau. Hình 1.16 Mẫu chiếu sử dụng chuỗi De Bruijn (k=5, n=3) [65] Phương pháp đo tạo ra mẫu chiếu duy nhất để chiếu lên chi tiết đo. Sự biến dạng các vạch là cơ sở xác định độ cao các điểm đo. Tuy nhiên, phương pháp khó đo các chi tiết có màu sắc, độ phân giải không cao . k) Mẫu ảnh chiếu mã hóa mảng giả ngẫu nhiên nhị phân (PRBA) Một lưới chỉ số sử dụng một mảng nhị phân giả ngẫu nhiên (PRBA) để tạo ra các vùng lưới có thể được đánh dấu bằng dấu chấm. Mô hình mã hóa của bất kỳ cửa sổ nhỏ làm mặt nạ nhận dạng là duy nhất. Một PRBA được xác định bởi mảng mã hóa n1xn2 bằng cách sử dụng chuỗi giả ngẫu nhiên, như vậy bất kỳ cửa sổ phụ có kích thước k1xk2 trượt trên toàn bộ mảng là duy nhất và hoàn toàn xác định tọa độ tuyệt đối của của sổ phụ (i, j) trong mảng. Mô hình mã hóa của mảng nhị phân được tạo ra dựa trên một chuỗi nhị phân giả ngẫu nhiên bằng cách sử dụng đa thức modulo 2n, trong đó 2n -1= 2k1k2 - 1, n1 = 2k1 - 1, 25 n2= 2 n – 1/ n1. Hình 1.17 cho thấy một ví dụ về một PRBA tạo ra với k1 = 5, k2 = 2, và n1= 31, n2 = 33. Hình 1.17 Mảng 31 x 33 PRBA với kích thước cửa sổ phụ 5x 2 [48] l) Mẫu ảnh chiếu theo mô hình mã nhỏ Thay vì sử dụng một mảng nhị phân giả ngẫu nhiên như trên có sử dụng mảng giả ngẫu nhiên đa giá trị. Cũng giống phương pháp tạo mảng ở trên có thể tạo ra các mẫu mã đặc biệt nhỏ hơn tương ứng chứa đầy đủ các giá trị tồn tại trong mảng chính, các cửa sổ phụ thể hiện mã nhị phân cũng được xác định tương tự [84]. Hình 1.18 mô tả ba giá trị mảng giả ngẫu nhiên và một tập hợp các mảng mô hình nhỏ cũng như cửa sổ phụ để xác định vị trí các điểm lưới mã hóa. Phương pháp đo được áp dụng cho các chi tiết có biên dạng không phức tạp, bề mặt phản xạ đồng đều. Tuy nhiên, độ phân giải không cao, tạo mẫu ảnh chiếu và chiếu lên vật đo phức tạp. Hình 1.18 Mô hình mã nhỏ [84] m) Mẫu ảnh chiếu lưới mã hóa màu Một lưới chỉ số mã hóa màu sắc cả hai chiều [2], các sọc mã hóa theo chiều dọc và chiều ngang có thể là giống hoặc hoàn toàn khác nhau tùy thuộc vào các ứng dụng (Hình 1.19). Việc mã hóa này giúp xác định các điểm quét theo cả 2 hướng. Tuy nhiên, nếu bề 26 rộng các đường quá hẹp sẽ ảnh hưởng đến sự tin cậy khi xác định các điểm cần đo làm giảm độ phân giải của phương pháp đo. Hình 1.19 Mô hình lưới màu sắc [2] n) Mẫu ảnh chiếu 2 chiều mã hóa đốm màu Có nhiều phương pháp khác tạo ra các mảng giả ngẫu nhiên [85] đề xuất một thuật toán để tạo ra một mảng giữ được sự duy nhất của cửa sổ phụ. Phương pháp này là tương đối trực quan để thực hiện trong các thuật toán máy tính. Ví dụ hình 1.20 (bên trái) cho thấy mảng 6x6 với kích thước cửa số phụ 3x3 sử dụng ba màu (R, G, B). Các quá trình tạo mảng như sau: đầu tiên lấp đầy trên góc bên trái của mảng 6 x 6 với một mẫu được chọn ngẫu nhiên. Sau đó thêm một cột ba yếu tố trên vào bên phải ngẫu nhiên. Tiếp tục bổ sung các cột cho đến khi tất cả các cột được làm đầy với mã ngẫu nhiên và mặt nạ cửa sổ phụ được xác định. Tương tự như vậy, thêm ngẫu nhiên hàng theo hướng đi xuống từ vị trí mặt nạ ban đầu. Sau đó, thêm mã ngẫu nhiên mới theo hướng đường chéo. Lặp lại các quá trình cho đến khi tất cả các dấu chấm được điền đầy màu sắc. Hình 1.20 (bên phải) thể hiện một mảng giả ngẫu nhiên với kích thước 20 x 18. Hình 1.20 Mô hình chiếu mảng 2D mã đốm màu sắc [85] Nhận xét: Các dạng ánh sáng cấu trúc được mã hóa với mục đích xác định lưới điểm đo trên không gian chiếu. Để thuận tiện cho quá trình xử lý dữ liệu đo các mẫu chiếu cần đảm bảo mỗi điểm trên lưới đo có sự phân biệt với toàn bộ các điểm khác. Tốc độ đo phụ thuộc số mẫu chiếu trong phương pháp sử dụng. Một số phương pháp sử dụng nhiều mẫu chiếu và một số phương pháp chỉ cần một mẫu chiếu. Độ phân giải của phương pháp đo (khoảng cách gần nhau nhất của các điểm mã hóa) phụ thuộc vào cách mã hóa cũng như độ phân giải của hệ thống chiếu vân và camera. Xét trường hợp độ phân giải liên quan đến phương pháp mã hóa, hầu như các phương pháp cho độ phân giải bằng độ phân giải của hệ 27 thống chiếu sáng (một điểm ảnh trên các thiết bị chiếu) như vậy khi chiếu lên không gian lớn thông qua hệ phóng hình cho bề mặt lưới trên các chi tiết đo có khoảng cách các nút lưới lớn (độ phân giải thấp). Phương pháp dịch pha có độ phân giải cao nhất trong các phương pháp đo lường sử dụng ánh sáng cấu trúc. 1.2.3. Hệ chiếu mẫu vân sáng Phương pháp đo bằng ánh sáng cấu trúc cần phải chiếu mẫu vân sáng lên bề mặt chi tiết đo. Độ chính xác của phép đo phụ thuộc rất nhiều vào độ chính xác của vân chiếu được tạo ra. Có nhiều phương pháp tạo mẫu vân sáng như sử dụng giao thoa laser, dùng cách tử nhiễu xạ, dùng máy chiếu. Phương pháp giao thoa laser và chiếu sáng qua cách tử nhiễu xạ phù hợp với các phép đo có vùng đo nhỏ cần độ chính xác cao do có thể tạo ra mẫu sáng chiếu có chu kì sin nhỏ, tuy nhiên có nhược điểm là kết cấu phức tạp đòi hỏi độ chính xác rất cao cũng như phạm vi đo hạn chế. Với các thiết bị đo thông dụng đáp ứng các dải sản phẩm có kích thước trung bình thường sử dụng máy chiếu kỹ thuật số. Máy chiếu nói chung có thể phân loại theo hai công nghệ dựa trên cơ chế hoạt động bên trong mà máy chiếu sử dụng để hiển thị hình ảnh là: DLP (Digital Light Processing) và LCD (Liquid Crystal Display). a) Công nghệ LCD Máy chiếu LCD (liquid crystal display - hiển thị tinh thể lỏng) tổng hợp hình ảnh màu dựa trên 3 màu cơ bản là đỏ, lục và xanh dương (RGB). Hình 1.21 Sơ đồ nguyên lý cấu tạo của máy chiếu LCD Hình 1.21 thể hiện sơ đồ nguyên lý cấu tạo của máy chiếu LCD trong đó các thành phần gồm có: Nguồn sáng trắng ban đầu được tách thành 3 nguồn sáng đơn sắc là đỏ, lục, xanh dương và được dẫn đến 3 tấm LCD độc lập. Nếu điểm ảnh trên LCD ở trạng thái đóng, ánh sáng không thể xuyên qua thì điểm ảnh biểu diễn trên màn hình là đen. Tương 28 tự, độ sáng của điểm ảnh cũng thay đổi tương ứng theo trạng thái mở của điểm ảnh LCD. Điều khiển 3 tấm LCD đóng mở điểm ảnh theo thông tin ảnh số thu được 3 ảnh đơn sắc theo hệ màu RGB. Sau đó ba ảnh được tổng hợp qua lăng kính chiếu đến hệ quang của máy chiếu.  Ưu điểm của máy chiếu LCD là thể hiện phong phú sắc độ màu, sắc nét và độ sáng cao.  Nhược điểm của LCD: + Hiệu ứng "ca-rô" làm hình ảnh trông bị "vỡ hạt". + Kích thước máy chiếu lớn + Hiện tượng "điểm chết" - các ảnh điểm có thể luôn tắt hay luôn mở, được gọi là điểm chết. + Các tấm kính LCD có thể bị hỏng và thay thế rất đắt tiền. b) Công nghệ DLP Công nghệ Digital Light Processing là giải pháp hiển thị kỹ thuật số. Công nghệ DLP sử dụng một vi mạch bán dẫn quang học, gọi là thiết bị vi gương số Digital Micromirror Device hay DMD để tái tạo dữ liệu nguồn. Trái ngược với phương pháp truyền qua của LCD, công nghệ DLP do Texas Instruments phát triển độc quyền vào năm 1997 sử dụng gương để phản chiếu ánh sáng. (a) (b) Hình 1.22 (a) Sơ đồ nguyên lý cấu tạo máy chiếu DLP; (b) Cấu tạo điểm ảnh trên chip DMD [28] Trên hình 1.22 thể hiện sơ đồ nguyên lý cấu tạo của máy chiếu DLP và cấu tạo của vi gương dùng trong bộ cảm biến ảnh. Một chip DMD (Direct Micromirror Device) được tích hợp ma trận vi gương, mỗi vi gương tương ứng một điểm ảnh. Tần số dao động của gương hàng ngàn lần/ giây và thể hiện được 1024 cấp độ xám. Để thể hiện hình ảnh màu, một bánh quay màu (color wheel) được đặt giữa nguồn sáng và DMD. Phổ biến hiện nay là hệ thống sử dụng bánh quay 4 màu gồm đỏ, lục, xanh dương, trắng để lần lượt tạo và xuất ra 4 ảnh đơn sắc trong một chu kỳ. Ưu điểm của DLP  Hiệu ứng "ca-rô" (lưới) nhẹ hơn vì các ảnh điểm gần nhau hơn. Điều này không cho nhiều khác biệt với dữ liệu, nhưng cho hình ảnh video mịn hơn. Bo mạch Chip DMD Kính lọc màu Nguồn sáng Hệ quang 29  Có thể đạt độ tương phản (contrast) cao hơn.  Gọn nhẹ, dễ di động hơn do có ít thành phần hơn.  Máy chiếu DLP có tuổi thọ cao hơn máy chiếu LCD. Hình 1.23 So sánh chất lượng hình ảnh tạo ra bởi máy chiếu LCD và DLP Nhược điểm của DLP  Độ bão hoà màu thấp hơn.  Có hiệu ứng "vầng hào quang" do ánh sáng bị tán xạ khi chiếu tới cạnh rìa của các vi gương. Nhận xét Máy chiếu sử dụng công nghệ DLP được ứng dụng nhiều trong đo lường ánh sáng cấu trúc bởi một số yếu tố sau:  Công nghệ DLP có hiệu ứng “ca rô” ít hơn LCD do đó khi chiếu mẫu chiếu mã hóa cường độ điểm ảnh dạng sin cho độ chính xác cao hơn.  Các chip DMD của công nghệ DLP cho độ phân giải cao với kích thước máy chiếu nhỏ gọn (ví dụ chip 1024x768 hoặc có thể các chip đáp ứng độ phân giải HD hoặc full HD). Mỗi điểm ảnh có thể điều khiển 256 mức cường độ xám khi chiếu ảnh xám.  Điều khiển chính xác cường độ sáng của điểm ảnh: các mẫu chiếu được thiết kế trên máy tính được số hóa và truyền tín hiệu điều khiển xuống máy chiếu đơn giản và cho độ chính xác cao.  Giá thành các thiết bị chiếu theo công nghệ DLP ngày càng giảm. 1.2.4. Hệ thu ảnh vân Cấu tạo camera bao gồm hai bộ phận chính: hệ quang để tạo ảnh và một phần tử nhạy sáng thu nhận hình ảnh từ hệ quang gọi là cảm biến ảnh. a) Cảm biến hình ảnh của camera Trong các camera thông thường, tại vị trí mặt phẳng ảnh là một cảm biến ma trận ảnh. Cảm biến này là thiết bị lấy mẫu cho hàm cảm biến đầu vào và biến đổi nó thành tín hiệu điện. Cảm biến ảnh cấu tạo bởi các lưới điểm nhạy với ánh sáng, nó có thể là CCD hoặc CMOS. Cách sắp xếp các điểm ảnh này theo hệ trục tọa độ ảnh hình 1.24. Mỗi điểm ảnh có diện tích là 𝑑𝑖𝑢 × 𝑑𝑖𝑣 và khoảng cách giữa các điểm ảnh theo chiều dọc và ngang tương ứng là 𝑑𝑠𝑢𝑣à⁡𝑑𝑠𝑣. Khoảng cách tâm giữa hai điểm ảnh theo chiều dọc và ngang sẽ là: 30 𝑑𝑢 = 𝑑𝑖𝑢 + 𝑑𝑠𝑢𝑣à⁡𝑑𝑣 = 𝑑𝑖𝑣 + 𝑑𝑠𝑣. Hình 1.24 Cấu tạo cảm biến ảnh CCD Biểu thức trên ở dạng đơn giản khi coi các phần tử của cảm biến là hình vuông (tỷ lệ các cạnh là 1:1) và không bị xiên. Tuy nhiên, giả định này không phải lúc nào cũng đúng, ví dụ như hệ ảnh TV NTSC định nghĩa các điểm ảnh hình chữ nhật có tỉ lệ 10:11. Trong thực tế, tỉ lệ này theo tài liệu kỹ thuật của hãng sản xuất. Trong trường hợp thiết bị thu ảnh theo từng khung hình riêng biệt (frame grabber), trong quá trình đồng bộ các khung hình có hiện tượng các điểm ảnh bị xiên hình 1.25. Vì các lý do trên nên trong mô hình camera người ta đưa thêm vào hai tham số là hệ số tỉ lệ pixel mu, mv và hệ số xiên pixel𝛾 = 𝑚𝑢𝑐𝑜𝑡𝜃. Hình 1.25 Phần tử điểm ảnh không lý tưởng b) Hệ quang học Theo quy ước hệ quang học phân tích theo phương pháp quang hình. Do sự ảnh hưởng không đáng kể tới mục đích nghiên cứu nên ta không dùng quang sóng (như nhiễu xạ). Coi thấu kính đối xứng trục, trục đó gọi là trục quang (hệ quang không có gương, lăng kính. ). Mọi hệ quang đều có quang sai ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh thu được (làm ảnh bị mờ, ảnh bị biến dạng). Xuất phát từ định luật khúc xạ (định luật Snell): 𝑛1 𝑠𝑖𝑛(𝜃1) = 𝑛2 𝑠𝑖𝑛(𝜃2) (1.2) Khai triển Taylor ta được: 𝑠𝑖𝑛 𝑥 = ∑ (−1)𝑛 (2𝑛 + 1)! . 𝑥2𝑛+1 ∞ 𝑛=0 = 𝑥 − 𝑥3 3! + 𝑥5 5! − 𝑥7 7! +⋯ (1.3) Khi góc tới rất nhỏ cho gần đúng sin 𝑥 ≈ 𝑥 nghĩa là các tia tới rất gần trục quang hệ quang được coi là hoàn hảo, không có quang sai ở miền gần trục. Khi góc tới tăng lên, 31 sin 𝑥 = 𝑥 − 𝑥3 3! , có quang học bậc 3, khi này các tia sáng không còn gần trục nữa và hệ quang xuất hiện quang sai bậc 3. Như vậy, việc thay thế hàm số sin bằng chuỗi gần đúng trong định luật khúc xạ cùng với sự phi tuyến của hàm số sin mô tả sai lệch của đường truyền thực qua hệ quang học khỏi đường truyền cận trục, sai lệch này dẫn tới sự sai khác vị trí điểm ảnh - tức là quang sai. Quang sai làm hình ảnh thu được bị biến dạng như hình 1.26. (a) (b) Hình 1.26 Ảnh không có quang sai (a) và ảnh có quang sai (b) 1.3. Các mô hình biến thể kỹ thuật trong phương pháp đo bằng ánh sáng cấu trúc. Đo biên dạng 3D cần xác định tọa độ lưới điểm trong không gian 3 chiều XYZ. Để xác định độ cao điểm đo Z sử dụng phương pháp tam giác lượng trong quang học. Các thiết bị đo sử dụng hệ camera và máy chiếu có thể bố trí theo dạng tổng quát như hình 1.27. Hình 1.27 Mô hình toán học cho sơ đồ bố trí tổng quát[135]. Xét các tam giác OO3OC, O2O3OC, OPFOC ta có: O3OC = LC cosθ0 (1.4) O2OC = LC cosθ0 cosθ2 (1.5) 32 O2O3 = LC cosθ0 sinθ2 (1.6) FOC = S1sinα1 (1.7) Mặt khác: KOP = O1OCT + EOCT = LC cosθ0 cosθ2 + S1sinα1 (1.8) Xét tam giác AOCTO1 và KOOP có: 𝑡𝑎𝑛 𝛿 = ⁡ 𝑂1𝑂𝐶𝑇 𝐴𝑂 +⁡𝑂𝑂1 (1.9) 𝑡𝑎𝑛 𝜂 = ⁡ 𝑂𝑃𝐾 𝐾𝑂 − ⁡𝐶𝑂 (1.10) Trong tam giác ADB và BCD ta có: AB = ⁡ BD Tanδ (1.11) 𝐵𝐶 = ⁡ 𝐵𝐷 𝑇𝑎𝑛𝜂 (1.12) Khi đó: CA= AB + BC (1.13) 𝐶𝐴⁡ = ⁡𝐵𝐷 ( 1 𝑡𝑎𝑛𝛿 +⁡ 1 𝑡𝑎𝑛𝜂 ) (1.14) ℎ(𝑥, 𝑦) ⁡= ⁡𝐵𝐷⁡ = ⁡ 𝐶𝐴𝑡𝑎𝑛𝛿𝑡𝑎𝑛𝜂 𝑡𝑎𝑛𝛿 + 𝑡𝑎𝑛𝜂 (1.15) ℎ(𝑥, 𝑦) ⁡= ⁡⁡⁡ 𝐶𝐴⁡𝐿𝐶 ⁡𝑐𝑜𝑠𝜃0𝑐𝑜𝑠𝜃2(𝐿𝐶 ⁡𝑐𝑜𝑠𝜃0𝑐𝑜𝑠𝜃2 +⁡𝑆1𝑠𝑖𝑛𝛼1) 𝐿𝐶 ⁡𝑐𝑜𝑠𝜃0(𝑟𝑐𝑜𝑠𝜃2 +⁡𝑆1 sin 𝛼1 𝑠𝑖𝑛𝜃2) + ⁡𝐴𝑂𝑆1𝑠𝑖𝑛𝛼1 + 𝐶𝐴𝐿𝐶𝑐𝑜𝑠𝜃0 cos 𝜃2 (1.16) 𝐶𝐴⁡ = −𝛥𝜙𝐷𝐶(𝑥, 𝑦) 2𝜋𝑓0 (1.17) 𝐴𝑂 = −𝜙𝐷(𝑥, 𝑦) 2𝜋𝑓0 (1.18) Từ đó suy ra: ℎ(𝑥, 𝑦) ⁡ = ⁡⁡⁡ −𝛥𝜙𝐷𝐶(𝑥, 𝑦)𝐿𝐶 ⁡𝑐𝑜𝑠𝜃0𝑐𝑜𝑠𝜃2(𝐿𝐶 ⁡𝑐𝑜𝑠𝜃0𝑐𝑜𝑠𝜃2 +⁡𝑆1𝑠𝑖𝑛𝛼1) 2𝜋𝑓0𝐿𝐶 ⁡𝑐𝑜𝑠𝜃0(𝑟𝑐𝑜𝑠𝜃2 +⁡𝑆1 𝑠𝑖𝑛 𝛼1 𝑠𝑖𝑛𝜃2) −⁡𝜙𝐷(𝑥, 𝑦)𝑆1𝑠𝑖𝑛𝛼1 − 𝛥𝜙𝐷𝐶(𝑥, 𝑦)𝐿𝐶𝑐𝑜𝑠𝜃0 𝑐𝑜𝑠 𝜃2 (1.19) Như vậy, trong trường hợp trên để xác định được h(x, y) cần biết LC, r, f0, θ0, S1, α1, θ2 các thông số này chỉ có thể xác định thông qua quá trình hiệu chuẩn. Để đơn giản hơn trong quá trình tính toán một số tác giả đã nghiên cứu và đưa ra các điều kiện biên cho mô hình bố trí thiết bị và tạo ra một số biến thể kỹ thuật như sau: 1.3.1. Hệ thống đo biên dạng 3D của Srinivasan Srinivasan [113] đã phát triển một trong những hệ thống đo lường biên dạng đầu tiên dựa trên phương pháp chiếu vân. Hệ thống bao gồm khối chiếu (sử dụng nguyên tắc dịch 33 pha) và một dãy cảm biến ánh sáng. Sơ đồ phần cứng của hệ thống được thiết lập như hình 1.28(a). Thiết bị chiếu vân chiếu dạng sin là các vân giao thoa laser chiếu qua ống chuẩn trực lên bề mặt chi tiết đo, do đó vân chiếu không phụ thuộc vào khoảng cách từ bộ phận chiếu tới vật cần đo. Mảng cảm biến ánh sáng về cơ bản là một camera kỹ thuật số, có trục thẳng hàng và đồng phẳng với trục ống chuẩn trực tạo với nhau một góc (900 - θ0). Tọa độ cho hệ thống xác định như hình 1.28(b). (a) Sơ đồ phần cứng (b) Mô hình toán học của thiết bị Hình 1.28 Hệ thống SMFP và mô hình toán học của Srinivasan [113] Trên mô hình toán học: OXYZ là hệ tọa độ thiết bị, mặt phẳng OXZ là mặt phẳng song song với mặt phẳng của cảm biến ảnh đi qua trục quang của ống chuẩn trực và trục quang của cảm biến ảnh. OXY là mặt phẳng tham chiếu vuông góc với mặt phẳng OXZ và đi qua giao điểm giữa trục quang của ống chuẩn trực và trục quang của cảm biến ảnh. Cường độ ảnh chiếu lên mặt phẳng tham chiếu có khoảng cách vân chiếu p0 xác định bằng phương trình: I (x, y) = a (x, y) + b (x, y) cos(2 πx/p0) (1.20) Trong đó: b(x, y) là sự tương phản của vân chiếu tại điểm (x, y, 0) và a(x, y) là cường độ nền. Biểu thức (2πx/p0) là giá trị pha tham chiếu tại điểm (x, y, 0) ký hiệu là ФR(x, y), Ф𝑅(𝑥, 𝑦) ⁡= ⁡2𝜋𝑥/𝑝0 (1.21) Xét điểm D trên bề mặt của đối tượng được đo. Theo phương chiếu giá trị pha của điểm D ký hiệu Ф(D) bằng giá trị pha của điểm A trên mặt phẳng tham chiếu. Cảm biến hình ảnh thu được ảnh DI của điểm D trùng với điểm C trên mặt phẳng tham chiếu. Khoảng cách giữa điểm A và điểm C xác định theo: |𝐴𝐶| = − 𝑝0 2𝜋 (Ф𝑅(𝐴) − Ф𝑅(𝐶)) (1.22) Ở đây, ФR(A) và ФR(C) là những giá trị pha của điểm A và điểm C trên mặt phẳng tham chiếu. [ФR(A) - ФR(C)] thể hiện sự thay đổi pha của DI hay độ lệch pha của điểm DI ký hiệu ΔФ (DI) khi đó: Bề mặt chi tiết đo Dãy cảm biến sáng Bộ phận chiếu dịch pha Hệ thấu kính Bề mặt chi tiết đo Chiếu cách tử Mặt phẳng tham chiếu Mặt phẳng ảnh cảm biến sáng 34 ∆Ф(𝐷𝐼) = Ф𝑅(𝐴) − Ф𝑅(𝐶) (1.23) Sử dụng các mối quan hệ hình học của các điểm A, B, C và D, tọa độ z điểm D có thể được viết như sau: 𝑧𝐷 = −|𝐵𝐷| = −|𝐴𝐶|𝑡𝑎𝑛𝜃0 1 + 𝑡𝑎𝑛𝜃0/𝑡𝑎𝑛𝜃𝐼 (1.24) θI là góc giữa đường DDI và mặt phẳng hình ảnh của dãy cảm biến ánh sáng. Từ công thức tọa độ z của điểm D được xác định bởi: 𝑧𝐷 = 𝑝0𝑡𝑎𝑛𝜃0∆Ф(𝐷𝐼) 2𝜋(1 + 𝑡𝑎𝑛𝜃0/𝑡𝑎𝑛𝜃𝐼) (1.25) Qua đó có thể xác định được tọa độ D(X,Y,Z). Với mô hình hệ được phát triển bởi Srinivasan do sử dụng ống chiếu chuẩn trực nên mô hình toán học được đơn giản hóa. Tuy nhiên, khi chiếu chuẩn trực chỉ có thể chiếu diện tích bề mặt xấp xỉ kích thước ống kính dẫn đến không gian đo của hệ thống bị hạn chế. 1.3.2. Hệ thống đo biên dạng 3D của Toyooka và Iwaasa Toyooka và Iwaasa [106] phát triển một hệ thống SMFP với thiết bị bao gồm một máy chiếu và một camera. Máy chiếu thay cho ống chuẩn trực trong phương pháp của Srinivasan. Mô hình toán học của hệ thống được thể hiện trên hình 1.29. Trong mô hình này tâm máy chiếu P và tâm camera I đặt cách nhau một khoảng d0 và có cùng khoảng cách l0 tới mặt phẳng tham chiếu OXY. Hình 1.29 Mô hình toán học cho hệ thống SMFP của Toyooka và Iwaasa Gọi mặt phẳng Q là mặt phẳng song song với mặt phẳng chiếu đi qua gốc O. Máy chiếu sẽ chiếu vân sáng trên mặt phẳng Q có cường độ sáng của các điểm ảnh phân bố theo dạng: 𝐼′(𝑠, 𝑦) = ⁡𝑎′(𝑠, 𝑦) +⁡𝑏′(𝑠, 𝑦)𝑐𝑜𝑠 ( 2⁡𝜋𝑠 𝑝′ 0 ) (1.26) Trong đó: s = PO là khoảng cách của điểm P tới trục Y, và p'0 là bước vân trên mặt Mặt phẳng tham chiếu R Mặt phẳng ảnh của camera Bề mặt chi tiết đo Mặt phẳng ảnh của máy chiếu Mặt phẳng Q 35 phẳng Q. Do mặt phẳng tham chiếu và mặt phẳng Q tạo với nhau một góc θ0 do đó cường độ ánh sáng phân phối trên mặt phẳng tham chiếu R được xác định theo công thức sau: 𝐼(𝑥,𝑦) = 𝑎(𝑥, 𝑦) + 𝑏(𝑥, 𝑦)𝑐𝑜𝑠 ( 2𝜋𝑥 𝑝0 − 2𝜋𝑥 𝑝0 𝑠𝑖𝑛𝜃0𝑐𝑜𝑠𝜃0 𝑙0 𝑥 + 𝑠𝑖𝑛𝜃0𝑐𝑜𝑠𝜃0 ) (1.27) Trong đó p0 là bước vân tại điểm O. Xem xét điểm H trên bề mặt đối tượng được đo. Điểm HI là hình ảnh của H trên mặt phẳng ảnh của camera và điểm D là điểm tương ứng của nó trên mặt phẳng tham chiếu (R). Điểm A, C tương ứng là giao điểm PH với mặt phẳng Q và R. Theo phương Z tọa độ H được xác định bởi: 𝑧𝐻 = 𝑙0|𝐷𝐶⃗⃗⃗⃗ ⃗| 𝑑0 + |𝐷𝐶⃗⃗⃗⃗ ⃗| (1.28) Trong đó 𝐷𝐶⃗⃗⃗⃗ ⃗ = xC - xD, theo phương y: yD= yC, theo phương x tọa độ D và C xác định theo biểu thức pha: 𝛷(𝑥) = 2𝜋𝑥 𝑝0 (1 − 𝑠𝑖𝑛𝜃0𝑐𝑜𝑠𝜃0 𝑙0 𝑥 + 𝑠𝑖𝑛𝜃0𝑐𝑜𝑠𝜃0 ) (1.29) Mô hình toán học của Toyooka và Iwaasa đề xuất có một số yêu cầu: trục quang của máy chiếu và camera cần phải đồng phẳng (mặt phẳng OXZ), tâm máy chiếu và camera có cùng một khoảng cách tới mặt phẳng tham chiếu, phương chiếu vân sáng phải vuông góc với mặt phẳng X-Z và mặt phẳng tham chiếu song song với mặt phẳng ảnh của camera. Các điều kiện đó làm cho mô hình toán học đơn giản nhưng hạn chế sự linh hoạt của hệ thống và làm tăng phức tạp khi hiệu chuẩn. Một số thông số hệ thống như khoảng cách giữa các tâm chiếu của máy chiếu và camera (d0), khoảng cách từ tâm chiếu đến mặt phẳng tham chiếu (l0) không thể có được bằng cách đo trực tiếp. Tuy nhiên, các phương pháp xác định chính xác các thông số này không được đưa ra. 1.3.3. Hệ thống đo biên dạng 3D của Hu Hu [80] đề xuất một mô hình cho các hệ thống SMFP có thể được xem xét như một phần mở rộng của mô hình Toyooka và Iwaasa. So với mô hình của Toyooka, mô hình của Hu loại bỏ một số hạn chế trên cấu hình hệ thống như tâm chiếu của máy chiếu và camera có cùng khoảng cách đến mặt phẳng ảnh của camera. Tuy nhiên hệ thống có các yêu cầu sau:  Các trục quang học của máy chiếu và camera đồng phẳng.  Mặt phẳng tham chiếu OXY được xác định là mặt phẳng song song với mặt phẳng ảnh của máy chiếu và đi qua giao điểm hai trục quang.  Tâm máy chiếu đi qua tâm mặt phẳng ảnh của máy chiếu. Tương tự như mô hình Toyooka, mô hình của Hu sử dụng mô hình camera lỗ nhỏ để 36 mô tả quang hình của máy chiếu và camera. Hình 1.30 Mô hình toán học cho hệ thống SMFP do Hu đề xuất Trên hình 1.30, hệ tọa độ XYZ được xác định như sau: Trục Z trùng với trục quang của máy chiếu; trục Y song song với hướng thẳng đứng của mặt phẳng ảnh chiếu; giao điểm của các trục quang học của máy chiếu và camera là gốc O. X (C)Y(C) Z(C) là hệ tọa độ camera, trục Z(C) trùng với trục quang của camera và qua gốc O. Trục Y(C) song song với chiều dọc của mặt phẳng ảnh của camera, có nghĩa là nó cũng song song với trục. Trục X(C) nằm trên mặt phẳng ảnh của camera, điểm gốc của camera xác định gốc của khung ảnh. Gọi S là tâm chiếu của camera, DC và dC biểu thị khoảng cách từ S đến điểm O và gốc của hệ tọa độ X(C) Y( C) Z(C). Chuyển đổi tọa độ giữa tọa độ X(C) Y(C) Z(C) và tọa độ XYZ có thể được diễn tả bởi phương trình sau: [ 𝑥 𝑦 𝑧 1 ] = [ 𝑐𝑜𝑠𝜃 0 0 −1 𝑠𝑖𝑛𝜃 −(𝐷𝐶 + 𝑑𝐶)𝑠𝑖𝑛𝜃 0 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡0 𝑠𝑖𝑛𝜃 0 −𝑐𝑜𝑠𝜃 −(𝐷𝐶 + 𝑑𝐶)𝑠𝑖𝑛𝜃 0 0 0 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡1 ] [ 𝑥(𝐶) 𝑦(𝐶) 𝑧(𝐶) 1 ] (1.30) [x, y, z , 1] T là tọa độ đồng nhất trong hệ XYZ, [x(C), y(C), z(C) , 1] T là tọa độ đồng nhất trong hệ X(C)Y(C) Z (C), và θ là góc giữa các trục quang học của máy chiếu và camera. Với phương pháp dịch pha 3 bước sử dụng vân hình sin, các giá trị pha tuyệt đối các điểm trên mặt phẳng XY có thể được mô tả bởi: 𝛷(𝑥, 𝑦, 0) = 2𝜋𝑥/𝑝0 (1.31) p0 là khoảng vân chiếu trên mặt phẳng X-Y. Giá trị pha tuyệt đối của một điểm tùy ý trong trường chiếu của máy chiếu được xác định theo biểu thức: 37 𝛷(𝑥, 𝑦, 𝑧) = 2𝜋𝑥𝑧𝑅 𝑝0(𝑧𝑅 − 𝑧) (1.32) Điểm R là tâm chiếu của máy chiếu và ZR là tọa độ theo phương z. Giá trị ZR có thể được tính từ các thông số máy chiếu. Q biểu thị hình ảnh của điểm H trên mặt phẳng ảnh của camera và Ф(H) biểu thị giá trị pha tuyệt đối của điểm H thu được bằng cách sử dụng phương pháp dịch pha. Tọa độ của điểm Q được xác định dựa trên các nội tham số của camera. Tọa độ trong hệ XYZ được xác định bằng cách sử dụng công thức 1.30. Gọi α là góc giữa đường thẳng RH và trục Z, α có thể được tính từ Ф(H) như sau: 𝛼 = 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛 ( 𝑝0 2𝜋𝑧𝑅 𝛷(𝐻)) (1.33) Từ các giá trị của α, vị trí của điểm Q (XQ,YQ,ZQ) cũng như vị trí của các điểm S và R, tọa độ zH của điểm H xác định theo công thức: 𝑧𝐻 = (𝑧𝑆 − 𝑧𝑄)[(𝑥𝑅 − 𝑥𝑄)𝑐𝑜𝑠𝛼 + 𝑧𝑅𝑠𝑖𝑛𝛼] + 𝑧𝑄(𝑥𝑆 − 𝑥𝑄)𝑐𝑜𝑠𝛼 (𝑥𝑆 − 𝑥𝑄)𝑐𝑜𝑠𝛼 + (𝑧𝑆 − 𝑧𝑄)𝑠𝑖𝑛𝛼 (1.34) Tọa độ xH và yH được xác định theo: { 𝑥𝐻 = (𝑧𝐻 − 𝑧𝑄)(𝑥𝑆 − 𝑥𝑄) 𝑧𝑆 − 𝑧𝑄 + 𝑥𝑄 𝑦𝐻 = (𝑧𝐻 − 𝑧𝑄)(𝑦𝑆 − 𝑦𝑄) 𝑧𝑆 − 𝑧𝑄 + 𝑦𝑄 (1.35) Bên cạnh mô hình toán học cho hệ thống SMFP và thuật toán xây dựng đám mây điểm đại diện cho bề mặt đo, Hu cũng phát triển một cách tiếp cận để ước tính các thông số trong mô hình toán học như θ, DC, dC và DP. Bước đầu tiên của quá trình này là để có được giá trị gần đúng của các thông số. Sử dụng các tấm phẳng được in các đường thẳng hoặc tâm tròn đặt trên một đường dẫn thẳng, cụm cảm biến chụp lại hình ảnh của tấm phẳng tại các vị trí khác nhau khi dịch chuyển tấm phẳng dọc đường dẫn. Phân tích vị trí các tâm hoặc vị trí các đường thẳng được in trên tấm phẳng để xác định gần đúng các thông số kể trên. Bước thứ hai của quá trình là để tinh chỉnh giá trị của các thông số hiệu chuẩn đo lường bằng cách giảm thiểu các lỗi còn sót lại. Các phép đo hiệu chuẩn được tiến hành trên mẫu chuẩn có vị trí và kích thước chính xác cao hơn (đo bằng các phương tiện khác như CMM). Bằng cách thay đổi các thông số xung quanh giá trị ban đầu thu được từ bước đầu tiên, xác định lại đám mây điểm so với đám mây điểm thực tế có thể xác định được chính xác các thông số cần thiết. So với mô hình của Toyooka, mô hình đề xuất của Hu có nhiều ưu điểm như cung cấp độ chính xác đo tốt hơn, phát triển quy trình ước lượng các tham số hệ thống. Tuy nhiên, phương pháp hiệu chuẩn đòi hỏi chính xác hơn và không tính đến các dạng quang sai của ống kính camera và máy chiếu. 38 1.4. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 1.4.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới Trong quá trình đo các đối tượng sử dụng ánh sáng cấu trúc hình ảnh thu được chứa thông tin chiều cao thông qua sự biến thiên về pha so với vân chiếu mẫu, do đó quá trình xử lý cần tính toán các pha điều biến bằng phân tích ảnh với một kĩ thuật phân tích vân chiếu như: Biến đổi Fourier, phương pháp dịch pha, phương pháp xác định không gian pha. Sau đó sử dụng giải thuật gỡ pha phù hợp nhằm xác định sự phân bố pha liên tục tương ứng là độ cao của đối tượng cần đo. Để xác định chính xác tọa độ thực của đối tượng đo, các thiết bị đo cần hiệu chuẩn gỡ bỏ phân bố pha nhằm đưa ra tọa độ 3D thực của đối tượng đo. Nhìn chung, việc đo biên dạng 3D sử dụng phương pháp chiếu vân có thể xác định thông qua 4 bước theo sơ đồ hình 1.31. Trong khoảng 30 năm trở lại đây việc sử dụng ánh sáng cấu trúc trong đo lường được nghiên cứu phát triển mạnh mẽ. Các công trình nghiên cứu tập trung vào những vấn đề tồn tại trong các bước và một số nghiên cứu đối tượng áp dụng của phương pháp. Hình 1.31 Sơ đồ kỹ thuật đo biên dạng 3D bằng phương pháp chiếu mẫu vân Bước 1: Chiếu vân và chụp ảnh vân chiếu Đây là bước được xác định thông qua cụm cảm biến của thiết bị đo thường là hệ chiếu sáng mẫu và camera. Hai hướng nghiên cứu chủ yếu là:  Nghiên cứu thiết kế các mẫu ảnh chiếu [7, 9, 20, 29, 49, 63, 66, 70, 89, 128, 129....].  Phương pháp tạo ảnh chiếu và cách chiếu các ảnh mẫu lên đối tượng đo [21, 25, 30, 34, 50, 51, 67, 71, 111, 112, 115, 124....]. Các mẫu vân chiếu được thiết kế rất đa dạng phụ thuộc vào sự mã hóa cường độ hoặc màu sắc các điểm ảnh. Ngoài các dạng ánh sáng cấu trúc đã trình bày trên mục 1.2.2, còn có rất nhiều các nghiên cứu thiết kế chế tạo các mẫu chiếu sao cho phù hợp với đối tượng đo và các yêu cầu về độ chính xác của phép đo. Các mẫu chiếu cần có giải thuật xác định và sử dụng được trên thiết bị chiếu phù hợp. Ngày nay, hầu hết các hệ thống đo lường 3D tự động sử dụng các thiết bị chiếu có sẵn như thiết bị chiếu vi gương kỹ thuật số (DMD) hoặc công nghệ màn hình tinh thể lỏng (CCD) như đã trình bày trên mục 1.2.3. Việc thiết kế điều khiển các mẫu chiếu sử dụng máy tính cho phép có thể tạo ra các dạng mẫu chiếu rất đa dạng, phương pháp chiếu đơn giản và có hiệu quả cao. Hiệu chuẩn Dựng pha tuyệt đối Phân tích vân Chiếu vân và chụp ảnh vân chiếu 39 Trong thực tế nghiên cứu cũng như sản xuất các đối tượng đo rất đa dạng, để đáp ứng yêu cầu của phương pháp đo một số phương pháp tạo vân chiếu mã hóa cường độ dạng sin và chiếu lên chi tiết đo như: tạo mẫu chiếu dạng sin tần số cao bằng phương pháp giao thoa Michelson [21, 50], phần tử nhiễu xạ quang [30], hệ thống chiếu Grating [51, 115], sợi quang đa lõi [67], màn hình LCD có thể lập trình [70], hệ thống giao thoa laser bán dẫn sử dụng cáp quang giúp cho hệ thống đo nhỏ gọn và linh hoạt hơn [111],.... Hầu hết các phương pháp kể trên đều có thể tạo ra các mẫu chiếu cho phương pháp dịch pha [25, 34, 71]. Với các nghiên cứu này thường áp dụng phương pháp đo cho các chi tiết nhỏ có độ chính xác cao cỡ vài µm, không phù hợp đo các chi tiết trung bình và lớn. Sự phát triển của công nghệ chế tạo máy chiếu giúp cho việc mã hóa các mẫu chiếu trở nên dễ dàng và linh hoạt hơn, các mẫu chiếu được tạo ra không chỉ là các mẫu chiếu dạng sin mà còn có nhiều biến thể khác như có thể tạo ra các mẫu chiếu thích nghi với vùng chiếu [7, 70], mẫu chiếu mã hóa Gray [29], mẫu chiếu có biên độ điều biến dạng tam giác [44], mẫu chiếu tùy biến phù hợp với biên dạng 3D bề mặt của đối tượng đo [49], một số nghiên cứu sử dụng mẫu chiếu nhiễu xạ lục giác [63], mẫu chiếu hình răng cưa [66], sự phát triển của phân tích hàm nghịch đảo cho phép chiếu các mẫu chiếu được mã hóa bất kì [129],.... Như vậy, trong đo lường các chi tiết cơ khí nói chung trong phạm vi 200x200x200 mm thì việc sử dụng thiết bị chiếu kỹ thuật số là phù hợp hơn cả. Các thiết bị chiếu kỹ thuật số sẽ giúp cho khả năng mã hóa mẫu chiếu đa dạng, đạt độ chính xác cao và khả năng điều khiển cũng như sử dụng đơn giản hơn. Các mẫu chiếu khi chiếu lên đối tượng đo được chụp lại bởi hệ thống camera kỹ thuật số, sự phát triển của công nghiệp chế tạo camera đã tạo ra các dòng camera công nghiệp có độ phân giải cao, tốc độ chụp cao, giá thành phù hợp với việc chế tạo các thiết bị đo 3D có độ chính xác cao đáp ứng được yêu cầu của các hệ thống đo sử dụng phương pháp chiếu vân. Bước 2: Phân tích vân Hình ảnh thu được từ camera được lưu trữ vào máy tính để xử lý. Thuật toán phân tích vân ảnh hưởng đến tốc độ đo, độ phân giải đo, độ chính xác đo cũng như yêu cầu phần cứng thiết bị đo. Trải qua thời gian phát triển đã có rất nhiều nghiên cứu về các phương pháp phân tích vân. Tuy nhiên có thể phân thành 2 loại là phân tích vân theo thời gian và phân tích vân theo không gian. Các công trình nghiên cứu phát triển theo hai hướng:  Phát triển phương pháp phân tích ảnh chiếu để xác định cơ sở sự phân bố pha. [3, 52, 53, 54, 60, 64, 72, 73, 90, 91, 97, 98, 99, 106, 128, 130]. 40  Phát triển ...ị đo biên dạng 3D sử dụng phương pháp dịch pha và mã hóa Gray đầu tiên tại Việt Nam đạt độ chính xác 0,05mm, phạm vi đo 200x200x200 mm. Thiết bị đã hoạt động đáp ứng đo quét một số chi tiết cơ khí được gia công trên thiết bị CNC, đúc, rèn dập và các ứng dụng khác trong lĩnh vực thời trang và an ninh. Thiết bị có thể sử dụng đo quét các bề mặt như một thiết bị công nghiệp, cho thấy khả năng tự chế tạo loại thiết bị đo này tại Việt Nam. 140 KIẾN NGHỊ Từ kết quả nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm đạt được trên thiết bị nghiên cứu thực nghiệm STL – 1, để tiếp tục nâng cao chất lượng làm việc về độ chính xác, tốc độ đo cần thiết tiếp tục nghiên cứu sâu hơn về các mặt:  Tăng tốc độ đo của thiết bị: Với phương pháp áp dụng chỉ có thể đo được các chi tiết tĩnh do cần nhiều mẫu ảnh chiếu do đó việc đo quét theo thời gian thực không tiến hành được.  Tối ưu hóa các chương trình: Xây dựng các chương trình xử lý dữ liệu ảnh nhằm tăng tốc độ và độ chính xác khi xử lý dữ liệu đo. Nghiên cứu tìm hiểu các thuật toán nhằm nâng cao độ chính xác khi đo. 141 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A. Treuille, A. Hertzmann, and S. M. Seitz (Springer, 2004) Example-based stereo with general BRDFs, in Computer Vision—ECCV 2004: 8th European Conference on Computer Vision, Part II, pp. 457–469. [2] A. Osman Ulusoy, F. Calakli, and G. Taubin (IEEE Computer Society, 2010) Robust one-shot 3D scanning using loopy belief propagation, in 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) pp. 15–22. [3] A. Dursun, S. Ozder, F. N. Ecevit (2004) Continuous wavelet transform analysis of projected fringe patterns, Meas. Sci. Techn. 15 (9) 1768– 1772. [4] A. Baldi (2003) Phase unwrapping by region growing, Appl. Opt. 42 (14) 2498–2505. [5] ATOS Triple Scan - Revolutionary scanning technique, metrology-systems/ atos/atos-triple-scan.html. [6] A Better Fingerprint ID (2009), /2009 / 10/3d-digit- image-capture-better.html. [7] B. Denkena, W. Acker (2007) Three-dimensional optical measurement with locally adapted projection, Advanced Materials Research 22 83– 90. [8] Carre ´ P (1966) ‘‘ Installation et utilisation du comparateur photoe ´lectrigue et Interferentiel du Bureau International des Poids ek Measures,’’ Metrologia, 1, 13-23. [9] C. R. Coggrave, J. M. Huntley (1999) High-speed surface profilometer based on a spatial light modulator and pipeline image processor, Opt. Eng. 38 (9) 1573–1581. [10] C. Yu, Q. Peng (2007) A correlation-based phase unwrapping method for Fourier- transform profilometry, Opt. Laser Eng. 45 (6) 730–736. [11] C. Yu, Q. Peng (2007) A unified-calibration method in FTP-based 3D data acquisition for reverse engineering, Opt. Laser Eng. 45 (3) 396– 404. [12] C. Zhang, P. S. Huang, F. Chiang (2002) Microscopic phase-shifting profilometry based on digital micromirror device technology, Appl. Opt. 41 (28)5896–5904. [13] C. Quan, X. Y. He, C. F. Wang, C. J. Tay, H. M. Shang (2001) Shape measurement of small objects using LCD fringe projection with phase shifting, Opt. Commun. 189 (1-3) 21–29. [14] Camera Calibration (2010), https://eyebug.wordpress.com/2010/10/13/camera- calibration/. [15] D. Ganotra, J. Joseph, K. Singh (2003) Second- and first-order phase-locked loops in fringe profilometry and application of neural networks forphase-to-depth conversion, Opt. Commun. 217 (1-6) 85–96. [16] D. Feipeng, G. Shaoyan (2008) Flexible three-dimensional measurement technique based on a digital light processing projector, Appl. Opt. 47 (3) 377–385. [17] Daniel malacara (2007) Optical Shop Testing, A John Wiley & Sons, Inc., Publication. 142 [18] DAVID Structured Light 3D Scanner SLS-1, product/ detail/ P363199/ DAVID-Structured-Light-3D-Scanner-SLS-1.html. [19] DAVID 3.x User Manual Pages (2014) /structured _light_scanning. [20] E. M. Petriu, Z. Sakr, H. J. W. Spoelder, and A. Moica (IEEE, 2000) Object recognition using pseudo-random color encoded structured light, in Proceedings of the 17th IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, 2000. IMTC 2000 Vol. 3, pp. 1237–1241. [21] E. B. Li, X. Peng, J. Xi, J. F. Chicharo, J. Q. Yao, D. W. Zhang (2005) Multifrequency and multiple phase-shift sinusoidal fringe projection for 3D profilometry, Opt. Express 13 (5) 1561–1569. [22] E. Zappa, G. Busca (2009) Fourier-transform profilometry calibration based on an exhaustive geometric model of the system Opt. Laser Eng. 47 (7-8) 754–767. [23] E. Hu, Y. He (2009) Surface profile measurement of moving objects by using an improved pi phase-shifting Fourier transform profilometry, Opt. LaserEng. 47 (1) 57–61. [24] Explore Store Scans, Scan Store, and more, https://www.pinterest.com/pin/ 541135711447979931/. [25] F. Wu, H. Zhang, M. J. Lalor, D. R. Burton (2001) Novel design for fiber optic interferometric fringe projection phase-shifting 3-D profilometry, Opt. Commun. 187 (4-6) 347–357. [26] F. Berryman, P. Pynsent, J. Cubillo (2004) The efect of windowing in Fourier transform profilometry applied to noisy images, Opt. Laser Eng. 41 (6) 815–825 [27] F. J. MacWilliams and N. J. A. Sloane (1976). Pseudorandom sequences and arrays, Proc. IEEE 64(12), 1715–1729. [28] Frankowski, G. , Hainich, R. , GFMesstechnik GmbH (2011) DLP-Based Optical 3D Sensors for the Mass Market, Proc. SPIE Photonics West [29] G. Sansoni, S. Corini, S. Lazzari, R. Rodella, F. Docchio (1997) Threedimensional imaging based on Gray-code light projection: Characterization of the measuring algorithm and development of a measuring system for industrial applications, Appl. Opt. 36 (19) 4463–4472. [30] G. S. Spagnolo, D. Ambrosini (2001) Diractive optical element-based profilometer for surface inspection, Opt. Eng. 40 (1) 44–52. [31] Giovanna Sansoni, Matteo Carocci, Roberto Rodella (1999). Three dimensional vision based on a combination of gray- code and phase-shift projection: analysis and compensation of the systematic errors. Applied Optics. Vol.38(31) ,pp.6565-6573. [32] H. Fredricksen (1982). A survey of full length nonlinear shift register cycleAlgorithms, Soc. Industr. Appl. Math. Rev. 24(2), 195–221 [33] H. H ¨ ugli and G. Ma¨ (1989) ıtre, Generation and use of color pseudo-random sequences for coding structured light in active ranging, Proc. SPIE 1010, 75–82 143 [34] H. Fan, H. Zhao, Y. Tan (1997) Automated three-dimensional surface profilometry using dual-frequency optic fiber phase-shifting method, Opt. Eng. 36 (11) 3167–3171. [35] H. Guo, H. He, M. Chen (2004) Gamma correction for digital fringe projection profilometry, Appl. Opt. 43 (14) 2906–2914. [36] H. O. Saldner, J. M. Huntley (1997) Temporal phase unwrapping: Applicationto surface profiling of discontinuous objects, Appl. Opt. 36 (13) 2770–2775. [37] H. Liu, W. Su, K. Reichard, S. Yin (2003) Calibration-based phase-shiftingProjected fringe profilometry for accurate absolute 3D surface profile measurement, Opt. Commun. 216 (1-3) 65–80. [38] H. G¨artner, P. Lehle, and H. J. Tiziani (1996) New, highly efficient, binary codes for structured light methods. In Proceedings of SPIE 2599, pages 4–13, [39] H. Du, Z. Wang (2007) Three-dimensional shape measurement with an arbitrarily arranged fringe projection profilometry system, Opt. Lett. 32 (16) 2438–2440. [40] H. O. Saldner and J. M. Huntley (1997) Profilometry using temporal phase unwrapping and a spatial[ light modulator-based fringe projector. Optical Engineering, 36(2):610–615. [41] H. O. Saldner and J. M. Huntley (1997) Temporal phase unwrapping: application to surface profiling of discontinuous objects. Applied Optics, 36(13):2770–2775. [42] H. Zhao, W. Chen, and Y. Tan (1994) Phase-unwrapping algorithm for the measurement of three-dimensional object shapes. Applied Optics, 33(20):4497–4500. [43] H. Guo, H. He, Y. Yu, M. Chen (2005) Least-squares calibration method forfringe projection profilometry, Opt. Eng. 44 (3) 1–9. [44] High Resolution Structured Light Scanning / Blue and White Light Scanning, [45] I. Ishii, K. Yamamoto, K. Doi, and T. Tsuji (IEEE,2007) High-speed 3D image acquisition using coded structured light projection, in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2007. IROS 2007 pp. 925–930. [46] J. L. Posdamer and M. D. Altschuler (1982) Surface measurement by space-encoded projected beam systems, Comput. Graph. Image Processing 18(1), 1–17. [47] J. Geng (March 2, 2004) Method and apparatus for 3D imaging using light pattern having multiple sub-patterns, U. S. patent 6,700,669). [48] J. Le Moigne and A. M. Waxman (1988) Structured light patterns for robotMobility, IEEE J. Robot. Automat. 4(5), 541–548. [49] J. Salvi, J. Pages, J. Batlle (2004) Pattern codification strategies in structuredlight systems, Pattern Recognition 37 (4) 827–849. [50] J. I. Harizanova, E. V. Stoykova, V. C. Sainov (2007), Phase retrieval techniques in coordinates measurement, in: AIP Conference Proceedings, vol. 899,321–322. [51] J. Zhang, C. Zhou, X. Wang (2009) Three-dimensional profilometry using aDammann grating, Appl. Opt. 48 (19) 3709–3715. 144 [52] J. Vanherzeele, P. Guillaume, S. Vanlanduit (2005) Fourier fringe processingusing a regressive Fourier-transform technique, Opt. Laser Eng. 43 (6) 645–658. [53] J. Zhong, H. Zeng (2007) Multiscale windowed Fourier transform for phaseextraction of fringe patterns, Appl. Opt. 46 (14) 2670–2675. [54] J. Villa, M. Servin (1999) Robust profilometer for the measurement of 3-D object shapes based on a regularized phase tracker, Opt. Laser Eng. 31 (4) 279–288. [55] J. -F. Lin, X. -Y. Su (1995) Two-dimensional Fourier transform profilometry forthe automatic measurement of three-dimensional object shapes, Opt. Eng. 34 (11) 3297–3302. [56] J. Zhong, J. Weng (2004) Spatial carrier-fringe pattern analysis by means of wavelet transform: Wavelet transform profilometry, Appl. Opt. 43 (26) 4993–4998. [57] J. Kozlowski, G. Serra (1997) New modified phase locked loop method forfringe pattern demodulation, Opt. Eng. 36 (7) 2025–2030. [58] J. Meneses, T. Gharbi, P. Humbert (2005) Phase-unwrapping algorithm for images with high noise content based on a local histogram, Appl. Opt. 44 (7) 1207–1215. [59] J. M. Huntley and H. O. Saldner (1993) Temporal phase-unwrapping algorithm for automated interferogram analysis. Applied Optics, 32(17):3047–3052. [60] J. Zhong, J. Weng (2004) Dilating Gabor transform for the fringe analysis of 3-D shape measurement, Opt. Eng. 43 (4) 895–899. [61] J. Geng (2011) Structured-light 3D surface imaging: a tutorial”, IEEE Intelligent Transportation System Society, Advances in Optics and Photonics, vol. 3. [62] K. L. Boyer and A. C. Kak (1987) Color-encoded structured light for rapid active ranging, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 9(1), 14–28. [63] K. Iwata, F. Kusunoki, K. Moriwaki, H. Fukuda, T. Tomii (2008) Threedimensional profiling using the fourier transform method with a hexagonal grating projection, Appl. Opt. 47 (12) 2103–2108. [64] K. Okada, E. Yokoyama, H. Miike (2007) Interference fringe pattern analysis using inverse cosine function, Electronics and Communications in Japan, Part II: Electronics 90 (1) 61–73. [65] L. Zhang, B. Curless, and S. M. Seitz Rapid shape acquisition using colorstructured light and multi-pass dynamic programming, in First International Symposium on 3D Data Processing Visualization and Transmission, [66] L. Chen, C. Quan, C. J. Tay, Y. Fu (2005) Shape measurement using one frame projected sawtooth fringe pattern, Opt. Commun. 246 (4-6) 275– 284. [67] L. Yuan, J. Yang, C. Guan, Q. Dai, F. Tian (2008) Three-core fiber-based shapesensing application, Opt. Lett. 33 (6) 578–580. [68] L. Zhongwei, S. Yusheng, W. Congjun, W. Yuanyuan (2008) Accurate calibration method for a structured light system, Opt. Eng. 47 (5) [69] M. Maruyama and S. Abe (1993) Range sensing by projecting multiple slitswith random cuts, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 15(6), 647–651. 145 [70] M. K. Kalms, W. P. Jueptner, W. Osten (1997) Automatic adaption of projected fringe patterns using a programmable LCD-projector, Proc. SPIE 3100156–165. [71] M. Yokota, A. Asaka, T. Yoshino (2003) Stabilization improvements of laserdiode closed-loop heterodyne phase-shifting interferometer for surface profile measurement, Appl. Opt. 42 (10) 1805–1807. [72]M. Takeda, K. Mutoh (1983) Fourier transform profilometry for the automatic measurement of 3-D object shapes, Appl. Opt. 22 (24) 3977– 3982. [73] M. A. Sutton, W. Zhao, S. R. McNeill, H. W. Schreier, Y. J. Chao (2001) Development and assessment of a single-image fringe projection method fordynamic applications, Experimental Mechanics 41 (3) 205–217. [74] M. A. Gdeisat, D. R. Burton, M. J. Lalor (2006) Eliminating the zero spectrumin Fourier transform profilometry using a two-dimensional continuous wavelet transform, Opt. Commun. 266 (2) 482–489. [75] M. Dai, Y. Wang (2009) Fringe extrapolation technique based on Fourier transform for interferogram analysis with the definition, Opt. Lett. 34 (7)956–958. [76] M. A. Gdeisat, D. R. Burton, M. J. Lalor (2006) Spatial carrier fringe pattern demodulation by use of a two-dimensional continuous wavelet transform, Appl. Opt. 45 (34) 8722–8732. [77] M. A. Gdeisat, D. R. Burton, M. J. Lalor (2005) Fringe-pattern demodulationusing an iterative linear digital phase locked loop algorithm, Opt. Laser Eng. 43 (7) 31–39. [78] M. R. Sajan, C. J. Tay, H. M. Shang, A. Asundi (1998) Improved spatial phase detection for profilometry using a TDI imager, Opt. Commun. 150 (1-6) 66–70. [79] M. Chang, D. Wan (1991) On-line automated phase-measuring profilometry,Opt. Laser Eng. 15 (2) 127–139. [80] M. Servin, F. J. Cuevas, D. Malacara, J. L. Marroquin, R. RodriguezVera (1999) Phase unwrapping through demodulation by use of the regularizedphase-tracking technique, Appl. Opt. 38 (10) 1934–1941. [81] M. Heredia-Ortiz, E. A. Patterson (2003) On the industrial applications of Moir´ e and fringe projection techniques, Strain 39 (3) 95–100. [82] N. G. Durdle, J. Thayyoor, and V. J. Raso (IEEE, 1998) An improved structured light technique for surface reconstruction of the human trunk, in IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, 1998 Vol. 2, pp. 874–877 . [83] P. S. Huang and S. Zhang (2006) A fast three-step phase shifting algorithm Appl. Opt. 45(21), 5086–5091 [84] P. M. Grin, L. S. Narasimhan, and S. R. Yee (1992) Generation of uniquely encoded light patterns for range data acquisition, Pattern Recog. 25(6), 609–616 . [85] P. Payeur and D. Desjardins (Springer, 2009) Structured light stereoscopic imaging with dynamic pseudo-random patterns, in Image Analysis and Recognition, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5627/2009, 687–696. 146 [86] P. J. Tavares, M. A. Vaz (2006) Orthogonal projection technique for resolution enhancement of the Fourier transform fringe analysis method, Opt. Commun. 266 (2) 465– 468. [87] P. S. Huang, Q. Hu, F. Chiang (2003) Error compensation for a threedimensional shape measurement system, Opt. Express 42 (2) 482–486. [88] P. Brakhage, G. Notni, R. Kowarschik (2004) Image aberrations in opticalthree- dimensional measurement systems with fringe projection, Appl. Opt. 43 (16) 3217–3223. [89] P. Jia, J. Kofman, C. English (2008) Error compensation in two-step triangularpattern phase-shifting profilometry, Opt. Laser Eng. 46 (4) 311. [90] Q. Hu, P. S. Huang, Q. Fu, and F. Chiang (2003) Calibration of a three-dimensional shape measurement system. Optical Engineering, 42(2):487–493. [91] Q. Kemao (2004) Windowed Fourier transform for fringe pattern analysis, Appl. Opt. 43 (13) 2695–2702. [92] Qican Zhang, Xianyu Su, Liqun Xiang, Xuezhen Sun (2012). 3D shape measurement base on complementary Gray- Code light. Optics and Lasers in Engineering 50,pp 574-579 [93] R. Rodr´ ıguez-Vera, M. Serv´ ın (1994) Phase locked loop profilometry, Opt. Laser Techn. 26 (6) 393–398. [94] R. Cusack, J. M. Huntley, H. T. Goldrein (1995) Improved noise-immunephase- unwrapping algorithm, Appl. Opt. 34 (5) 781–789. [95] R. Anchini, G. Di Leo, C. Liguori, A. Paolillo (2009) A new calibration procedure for 3-D shape measurement system based on phase-shifting projected fringe profilometry, IEEE Trans. Instrumentation and Measurement 58 (5) 1291–1298. [96] R. Y. Tsai (1987) A versatile camera calibration technique for high accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses, IEEE J. Robotics Automat. 3(4), 323–344. [97] S. Vanlanduit, J. Vanherzeele, P. Guillaume, B. Cauberghe, P. Verboven (2004) Fourier fringe processing by use of an interpolated Fourier-transform technique, Appl. Opt. 43 (27) 5206–5213. [98] S. Zheng, W. Chen, X. Su (2006) Adaptive windowed Fourier transform in 3-D shape measurement, Opt. Eng. 45 (6) 063601. [99] S. Ozder, O. Kocahan, E. Coskun, H. Goktas (2007), Optical phase distribution evaluation by using an S-transform, Opt. Lett. 32 (6) 591–593. [100] S. Li, X. Su, W. Chen, L. Xiang (2009) Eliminating the zero spectrum inFourier transform profilometry using Empirical mode decomposition, J. Opt. Soc. Am. A 26 (5) 1195–1201. [101] S. Su, X. Lian (2001) Phase unwrapping algorithm based on fringe frequency analysis in Fourier-transform profilometry, Opt. Eng. 40 (4) 637– 643. [102] S. Zhang, X. Li, S. Yau (2007) Multilevel quality-guided phase unwrapping algorithm for real-time three-dimensional shape reconstruction, Appl. Opt. 46 (1) 50–57. 147 [103] S. Pavageau, R. Dallier, N. Servagent, T. Bosch (2004) A new algorithm for large surfaces profiling by fringe projection, Sensors and Actuators A:Physical 115 (2-3) 178– 184. [104] S. Inokuchi, K. Sato, F. Matsuda (1984) Range imaging system for3-D object recognition, in: Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition, , pp. 806 –808. [105] S. Zhang and P. S. Huang (2006) Novel method for structured light system calibration, Optical Engineering, vol. 45, no. 8, pp. 083 601–083 601–8. [106] S. Toyooka and Y. Iwaasa (1986) Automatic profilometry of 3-D diffuse objects by spatial phase detection. Applied Optics, 25(10):1630–1633. [107] Shuang Yu, Jing Zhang, Xiaoyang Yu, Xiaoming Sun, Haibin Wu (2016). Unequal- period combination approach of gray code and phase-shifting for 3-D visual measurement. Optics Communications 374,pp.97-106. [108] Structured light, https://en.wikipedia.org/wiki/Structured_light. [109] T. Monks and J. Carter (Springer,1993) Improved stripe matching for colour encoded structured light, in Computer Analysis of Images and Patterns , pp. 476–485. [110] T. Pajdla (1995) Bcrf—binary-coded illumination range finder reimplementation, in Technical Report KUL/ESAT/MI2/9502. [111] T. L. Pennington, H. Xiao, R. May, A. Wang (2001) Miniaturized 3-D surface prof ilometer using a fiber optic coupler, Opt. Laser Technol. 33 (5) 313–320. [112] T. Anna, S. K. Dubey, C. Shakher, A. Roy, D. S. Mehta (2009) Sinusoidal fringe projection system based on compact and non-mechanical scanning low-coherence Michelson interferometer for three-dimensional shape measurement, Opt. Commun. 282 (7) 1237–1242. [113] V. Srinivasan, H. C. Liu, and M. Halioua (1984) Automated phase-measuring profilometry of 3-D diffuse objects. Applied Optics, 23(18):3105–3108. [114] W. Krattenthaler, K. J. Mayer, and H. P. Duwe (1993) 3D-surface measurement with coded light approach, in Proceedings of the 17th Meeting of the Austrian Association for Pattern Recognition on Image Analysis and Synthesis Vol. 12, pp. 103–114. [115] W. Su, K. Reichard, S. Yin, F. T. S. Yu (2003) Fabrication of digital sinusoidal gratings and precisely controlled diusive flats and their application tohighly accurate projected fringe profilometry, Opt. Eng. 42 (6) 1730–1740. [116] W. Schreiber, G. Notni (2000) Theory and arrangements of self-calibrating whole- body three-dimensional measurement systems using fringe projection technique, Opt. Eng. 39 (1) 159–169. [117] W. H. Wang, Y. S. Wong, G. S. Hong (2006) 3D measurement of crater wearby phase shifting method, Wear 261 (2) 164–171. [118] W. Jia, H. Qiu (2001) A novel optical method in micro drop deformation measurements, Opt. Laser Eng. 35 (3) 187–198. 148 [119] W. Li, X. Su, Z. Liu (2001), Large-scale three-dimensional object measurement: A practical coordinate mapping and image data-patching method, Appl. Opt. 40 (20) 3326– 3333. [120] W. Van Paepegem, A. Shulev, A. Moentjens, J. Harizanova, J. Degrieck,V. Sainov (2008) Use of projection moir´ e for measuring the instantaneous outof-plane deflections of composite plates subject to bird strike, Opt. Laser Eng. 46 (7) 527–534. [121] X. Su, W. Chen (2001) Fourier transform profilometry: A review, Opt. LaserEng. 35 (5) 263–284. [122] X. Su, W. Zhou, G. von Bally, D. Vukicevic (1992) Automated phasemeasuring profilometry using defocused projection of a Ronchi grating, Opt. Commun. 94 (6) 561– 573. [123] X. Su, G. von Bally, D. Vukicevic (1993) Phase-stepping grating profilometry: utilization of intensity modulation analysis in complex objects evaluation, Opt. Commun. 98 (1-3) 141–150. [124] X. F. Meng, X. Peng, L. Z. Cai, A. M. Li, J. P. Guo, Y. R. Wang (2009)Wavefront reconstruction and three-dimensional shape measurement by two-step dc-term-suppressed phase-shifted intensities, Opt. Lett. 34 (8) 1210–1212. [125] X. Zhang, Y. Lin, M. Zhao, X. Niu, Y. Huang (2005) Calibration of a fringe projection profilometry system using virtual phase calibrating model planes, J. Opt. A: Pure Appl. Opt. 7 (4) 192–197. [126] X. Chen, J. Xi, Y. Jin, J. Sun (2009) Accurate calibration for a camera-projector measurement system based on structured light projection, Opt. LaserEng. 47 (3-4) 310– 319. [127] X. Su, W. Chen, Q. Zhang, Y. Chao (2001) Dynamic 3-D shape measurement method based on FTP, Opt. Laser Eng. 36 (1) 49–64. [128] Y. Hu, J. Xi, J. F. Chicharo, W. Cheng, Z. Yang, Inverse Function Analysis Method for Fringe Pattern Profilometry, IEEE Trans. Instrumentation and Measurement Article in Press. [129] Y. Hu, J. Xi, J. Chicharo, E. Li, Z. Yang (2006) Discrete cosine transformbased shift estimation for fringe pattern profilometry using a generalizedanalysis model, Appl. Opt. 45 (25) 6560–6567. [130] Y. Tangy, W. Chen, X. Su, L. Xiang (2007) Neural network applied to reconstruction of complex objects based on fringe projection, Opt. Commun. 278 (2) 274– 278. [131] Y. Li, J. A. Nemes, A. Derdouri (2000) Optical 3-D dynamic measurement system and its application to polymer membrane inflation tests, Opt. Laser Eng. 33 (4) 261–276. [132] Z. J. Geng (1996). Rainbow three-dimensional camera: new concept of high-speed three-dimensional vision systems, Opt. Eng. 35(2), 376–383. [133] Z. Zhang, D. Zhang, X. Peng (2004) Performance analysis of a 3D full-fieldsensor 149 based on fringe projection, Opt. Laser Eng. 42 (3) 341– 353. [134] Z. Zhang (2000) A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactionson Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(11):1330–1334,. [135] Z. Huang, J. Xi, Y. Yu, Q. Guo & L. Song (2014) Improved geometrical model of fringe projection profilometry, Optics Express, vol. 22,(26) pp. 32220-32232. 150 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 1. Lê Quang Trà, Nguyễn Văn Vinh (2013) Nghiên cứu ứng dụng phương pháp ánh sáng cấu trúc để đo biên dạng 3D chi tiết cơ khí, Hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí lần thứ III, trang 829-834. 2. Le Quang Tra, Nguyen Van Vinh, Nguyen Duc Duong (2014) Calibration of camera for 3D scanner using structured light, ISEPD 2014 International Symposium on Eco- materials Processing ang Design, pp .399-403. 3. Le Quang Tra, Nguyen Van Vinh (2014) Improve accuracy fringe projection model in structured light measurement devices using a digital projecto, RCMME 2014 proceedings the 7th AUN/SEED-Net Regional Conference in Mechanical and Manufacturing Engineering 2014, pp. 220-224. 4. Lê Quang Trà, Nguyễn Văn Vinh (2015) Nghiên cứu thiết kế, chế tạo thiết bị đo biên dạng 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc, Hội nghi khoa học kĩ thuật đo lường toàn quốc lần thứ VI, trang 233-238. 5. Lê Quang Trà, Nguyễn Văn Vinh (2015) Nghiên cứu hiệu chuẩn thiết bị đo biên dạng 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mẫu ô vuông bàn cờ, Tạp chí Cơ khí Việt Nam, số 8, trang 71-75. 6. Lê Quang Trà, Nguyễn Văn Vinh (2015) Đo biên dạng 3D chi tiết bằng ánh sáng cấu trúc dạng mã hóa Gray, Tạp chí Cơ khí Việt Nam, số 10, trang 68-73. 151 PHỤ LỤC Bảng 1. Thông số kĩ thuật máy chiếu sử dụng trong thiết bị Thông số Model InFocus IN114A Độ phân giải cơ bản XGA 1024x768 Độ phân giải lớn nhất WUXGA 1290x1200 Công nghệ hiển thị Chip DLP 0,55” Độ sáng 3000 -3200 lumens Tuổi thọ bóng đèn 5000- 6000 h Công suất bóng đèn 190 W Độ tương phản 15000 : 1 Ống kính Điều chỉnh tiêu cự và lấy nét Khoảng cách chiếu 1,2 đến 11,9 m Cỡ ảnh 78 đến 762 cm Số màu 1,07 tỷ màu Nguồn tín hiệu vào HDMI 1. 4, VGA x 2, Composite Video, S-Video, 3. 5 mm stereo input x 2, RS232C, USB Type B (control & firmware) Kích thước 292 x220 x108 mm Khối lượng 3,22 kg Khoảng nhiệt làm việc 0 – 40 oC 152 Bảng 2 Thông số kĩ thuật camera sử dụng trong thiết bị Thông số CAMERA DFK 41 BU02 Định dạng video @ khung hình trên giây 1280x960UYVY @ 7. 5, 3. 75 fps 1280x960 BY8 @ 15, 7. 5, 3. 75 fps Độ nhạy sáng 0. 15 lx Độ rộng màu 8 bit Lọc hồng ngoại Có Màn trập Có Kích thước cảm biến 1/2 " Độ phân giải H: 1360, V: 1024 Kích thước pixel H: 4. 65 µm, V: 4. 65 µm Dạng nối ống kính C/CS Điện áp 4. 5 đến 5. 5 VDC Dòng tiêu thụ Khoảng 500 mA tại 5 VDC Kích thước bao H: 50. 6 mm, W: 50. 6 mm, L: 56 mm Khối lượng 265 g Tốc độ màn trập 1/10000 đến 30 s Khuếch đại 0 đến 36 dB Offset 0 đến 511 Độ bão hòa màu 0 đến 200 % Cân bằng trắng -2 dB đến +6 dB Nhiệt độ làm việc -5 °C đến 45 °C Nhiệt độ bảo quản -20 °C đến 60 °C Độ ẩm làm việc 20 % đến 80 % Độ ẩm bảo quản 20 % đến 95 % 153 Bảng 3 Thông số kĩ thuật định dạng cảm biến hình ảnh Định dạng CCD Chiều cao CCD (mm) Chiều rộng CCD (mm) 1/4” 2,4 3,2 1/3” 3,6 4,8 1/2” 4,8 6,4 2/3” 6,6 8,8 1” 9,6 12,8 Bảng 4 Thông số kĩ thuật một số ống kính Mã ống kính Định dạng Tiêu cự (mm) MOD (m) H0514-MP 1/2” 5 0,1 M0914- MP 2/3” 8 0,1 H1214- M(KP) 1/2” 12 0,25 C1614- KPM() 2/3” 16 0,25 C2514- M(KP) 2/3” 25 0,25 C3516-M(KP) 2/3” 35 0,35 C5028 – M(KP) 2/3” 50 0,90 Bảng 5: Tiêu chuẩn chọn vòng đệm cho ông kính camera Tiêu cự 12mm 16mm 25mm 50mm 75mm Vòng đệm 0,5 12 ÷ 31cm 22÷54cm 41÷129cm 1 8 ÷ 15cm 17÷28cm 32÷66cm 1. 5 6 ÷ 10cm 14÷20cm 27÷45cm 75÷175cm 5 2 ÷ 3cm 7 ÷ 8cm 14÷16cm 43÷59cm 69÷125cm 10 9÷10cm 29÷34cm 50÷69cm 15 23÷25cm 41÷50cm 20 35÷41cm 25 30÷35cm 154 Đặc tính ống kính camera H1214 - M Phụ lục 2. Kết quả hiệu chuẩn hệ thống khi đo trụ chuẩn %YAML:1. 0 - cam_K: !!opencv-matrix data: [ 2. 6003103385477757e+003, 0. , 5. 8942103309707136e+002, 0. , 2. 6077090528588687e+003, 4. 7498752176714896e+002, 0. , 0. , 1. ] - cam_kc: !!opencv-matrix data: [ -7. 4857785396192578e-001, -3. 6721758092811599e-002, -2. 3132718914316559e-003, -2. 1256545885085785e-003, 0. ] - proj_K: !!opencv-matrix data: [ 2. 2189964160896229e+003, 0. , 4. 8664810790040929e+002, 0. , 2. 2263105534837455e+003, 8. 2521250648704893e+002, 0. , 0. , 1. ] 155 - proj_kc: !!opencv-matrix data: [ -5. 7008672687585117e-002, -1. 1072535763255268e-002, -2. 2494423703204093e-003, -2. 0377171979763346e-003, 0. ] - R: !!opencv-matrix data: [ -9. 2179458672631975e-001, -4. 5661718720065012e-002, 3. 8498019082231116e-001, 6. 0808646302625002e-004, -9. 9320850528577287e-001, -1. 1634644497729361e-001, 3. 8767817853589193e-001, -1. 0701342192234857e-001, 9. 1556198993599747e-001 ] - T: !!opencv-matrix data: [ -2. 4943894861854156e+002, -3. 7647027129186874e+001, 4. 5800629340674065e-001 ] cam_error: 3. 4230355191221057e-001 proj_error: 2. 9064206238286255e-001 stereo_error: 3. 4241011560016987e-001 Phụ lục 3 Bảng3.1 Giá trị đo cường độ điểm ảnh xám trung tâm trên ảnh chụp bằng camera Cường độ sáng mẫu ảnh chiếu Cường độ sáng ảnh Gray thu được Cường độ sáng ảnh Green Cường độ sáng ảnh RED Cường độ sáng ảnh Blue 0 0 0 0 4 10 0 102 126 4 20 0 129 152 4 30 0 153 193 5 40 0 154 199 4 50 0 164 213 5 60 0 165 222 6 70 2 176 233 7 80 8 195 233 10 90 18 190 254 13 100 28 176 250 16 110 41 202 247 25 156 120 55 197 249 29 130 71 210 246 38 140 95 208 251 47 150 117 202 248 55 160 147 201 249 57 170 168 220 250 64 180 192 202 249 72 190 228 208 253 82 200 254 205 250 89 210 255 208 251 96 220 255 225 253 109 230 255 215 254 127 240 255 217 252 140 250 255 217 250 145 Bảng 3.2 Giá trị cường độ sáng ảnh xám tối ưu Cường độ sáng mẫu ảnh chiếu Cường độ sáng ảnh thu được 70 2 80 8 90 18 100 28 110 41 120 55 130 71 140 95 150 117 160 147 170 168 157 180 192 190 228 200 254 Bảng 3.3 Giá trị cường độ sáng ảnh xám sau khi hiệu chuẩn Cường độ mẫu ảnh chiếu Cường độ ảnh thu được 0 0 10 5 20 6 30 8 40 10 50 14 60 19 70 25 80 32 90 40 100 49 110 60 120 71 130 83 140 105 150 115 160 130 170 150 180 166 190 211 200 226 210 230 220 246 230 247 240 250 250 255 158 Phụ lục 5. Bản vẽ thiết kế