Phương pháp giảm nhiễu nhảy pha trong phương pháp đo bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mã gray kết hợp dịch pha

Tổng quan về đo biên dạng 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng dịch pha kết hợp mã Gray; nhiễu nhảy pha trong phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray; thực nghiệm đánh giá hiệu quả giảm nhiễu nhảy pha. Tổng quan về đo biên dạng 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng dịch pha kết hợp mã Gray; nhiễu nhảy pha trong phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray; thực nghiệm đánh giá hiệu quả giảm nhiễu nhảy pha.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

Ngành K ỹ thuật Cơ điện tử

Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Nguyễn Văn Vinh

HÀ NỘI, 06/2020

Chữ ký của GVHD

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

H ọ và tên tác giả luận văn : Nguyễn Việt Kiên

Đề tài luận văn: Phương pháp giảm nhiễu nhảy pha trong phương pháp

đo bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha

Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử

Mã s ố SV: CB180002

Tác giả, Người hướng dẫn khoa học và Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả đã sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên bản họp Hội đồng ngày… ………… với các nội dung sau:

- Viết lại phần mở đầu và bổ sung kết luận các chương

- Bổ sung chú thích, trích dẫn

- Chuyển mục 2.2 cũ lên chương 1 phần nghiên cứu tổng quan

- Bổ sung giao diện phần mềm do chính tác giả xây dựng

- Chỉnh sửa các lỗi chính tả, định dạng văn bản, thể thức yêu cầu của

luận văn thạc sĩ

Ngày tháng năm

PGS TS Nguyễn Văn Vinh Nguyễn Việt Kiên

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

PGS TS Vũ Toàn Thắng

L ỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan những kết quả có trong Luận văn là do bản thân tôi thực

hiện dưới sự hướng dẫn của thầy giáo PGS.TS Nguyễn Văn Vinh, các số liệu và

kết quả thực nghiệm là trung thực và chưa được ai công bố trong bất cứ công trình nào khác

Hà N ội, ngày 20 tháng 6 năm 2020

Người thực hiện

Nguyễn Việt Kiên

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình nghiên cứu, học tập và hoàn thiện luận văn với đề tài

“Phương pháp giảm nhiễu nhảy pha trong phương pháp đo bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha”, tôi đã nhận được sự giúp đỡ

nhiệt tình, động viên, khích lệ tinh thần và tạo điều kiện tốt nhất của các thầy cô, gia đình và bạn bè

Đầu tiên, tôi xin bày tỏ sự cảm ơn với Ban giám hiệu nhà trường, các thầy

cô phòng Đào tạo - Bộ phận sau đào tạo đã giúp đỡ, giải đáp các thắc mắc của tôi liên quan đến các thủ tục trong quá trình học tập tại trường

Tôi xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô thuộc bộ môn Cơ khí chính xác và Quang học, các thầy cô trực tiếp giảng dạy các học phần thuộc chuyên ngành Cơ điện tử đã cho tôi những ý kiến, đóng góp quý báu để tôi có thể hoàn thiện luận văn này

Tôi xin chân thành cảm ơn phòng thí nghiệm Quang - Cơ điện tử 307

C4-5, bộ môn Máy Chính xác và Quang học với những máy móc, thiết bị cùng với các em sinh viên đã hỗ trợ tôi trong quá trình nghiên cứu, thực nghiệm

Đặc biệt, tôi xin bày tỏ sự cảm ơn sâu sắc đối với PGS.TS Nguyễn Văn Vinh và TS Nguyễn Thị Kim Cúc thuộc bộ môn Máy Chính xác và Quang học-viện Cơ Khí, người đã trực tiếp hướng dẫn tôi hoàn thiện luận văn này

Tác giả

Nguyễn Việt Kiên

TÓM T ẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN

1 M ục đích nghiên cứu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu

- Mục đích chính của luận văn là nghiên cứu, đề xuất một phương pháp

giảm nhiễu nhảy pha trong phương pháp đo lường 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha

- Đối tượng nghiên cứu là nhiễu nhảy pha xuất hiện trong phương pháp đo 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha

- Phạm vi nghiên cứu của đề tài là đánh giá độ chính xác phương pháp giảm nhiễu nhảy pha sử dụng thuật toán lân cận mà tác giả xây dựng

2 Phương pháp nghiên cứu

- Luận văn tập trung nghiên cứu lý thuyết về nhiễu nhảy pha, từ đó đưa ra phương pháp giảm nhiễu nhảy pha sử dụng thuật toán lân cận

- Xây dựng chương trình, thực nghiệm để đánh giá hiệu quả của phương pháp

3 Đóng góp mới của luận

Xây dựng được phương pháp giảm nhiễu nhảy pha, cho kết quả đám mây điểm tốt hơn so với đầu vào

4 Định hướng phát triển

Nghiên cứu sâu hơn, kết hợp các phương pháp khác để cải thiện hiệu quả

của phương pháp giảm nhiễu nhảy pha

MỤC LỤC

MỤC LỤC 6

DANH M ỤC HÌNH ẢNH 8

DANH M ỤC BẢNG BIỂU 10

M Ở ĐẦU 11

1 Lý do lựa chọn đề tài 11

2 Mục đích, đối tượng và phạm vị nghiên cứu của luận văn 12

3 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn 13

4 Phương pháp nghiên cứu 13

5 C ấu trúc của luận văn 13

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐO BIÊN DẠNG 3D BẰNG ÁNH SÁNG C ẤU TRÚC SỬ DỤNG DỊCH PHA KẾT HỢP MÃ GRAY 14

1.1 Phương pháp đo lường biên dạng 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc 14

1.2 Phương pháp đo bằng sử dụng ánh sáng cấu trúc mã dịch pha kết hợp Gray 14 1.2.1 Phương pháp dịch pha 14

1.2.2 Phương pháp mã Gray 17

1.2.3 Phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray 21

1.3 Xác định tọa độ điểm đo trong phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray 24 1.4 Nhiễu nhảy pha và tình hình nghiên cứu 30

1.4.1 Nhiễu nhảy pha là gì? 30

1.4.2 Một số nghiên cứu giảm nhiễu nhảy pha 32

1.5 Kết luận chương 1 38

1.6 Hướng nghiên cứu của luận văn 38

CHƯƠNG 2 NHIỄU NHẢY PHA TRONG PHƯƠNG PHÁP DỊCH PHA KẾT HỢP MÃ GRAY 39

2.1 Phân tích nhiễu nhảy pha 39

2.2 Xây dựng phương pháp giảm nhiễu nhảy pha sử dụng thuật toán lân cận 42 2.3 Kết luận chương 2 48

C HƯƠNG 3 THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ GIẢM NHIỄU NHẢY PHA 49

3.1 Mục đích của việc thực nghiệm 49

3.2 Thiết bị thực nghiệm 49

3.3 Phần mềm thực nghiệm 50

3.4 Mẫu thực nghiệm 53

3.5 Khảo sát đo 3D căn mẫu gốm 54

3.5.1 Trường hợp không sử dụng bộ lọc nhiễu 54

3.5.2 Trường hợp sử dụng bộ lọc nhiễu nhảy pha sử dụng thuật toán lân cận 55 3.6 Khảo sát đo 3D chi tiết bậc 56

3.6.1 Trường hợp không sử dụng bộ lọc nhiễu 56

3.6.2 Trường hợp sử dụng bộ lọc nhiễu nhảy pha sử dụng thuật toán lân cận 56 3.7 Đánh giá hiệu quả của phương pháp 57

3.8 Kết luận chương 3 59

KẾT LUẬN CHUNG CỦA LUẬN VĂN 60

HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 61

TÀI LI ỆU THAM KHẢO 62

PH Ụ LỤC 63

DANH M ỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Sóng ánh sáng điều biến dạng sin a; Ảnh vân trên mặt phẳng tham

chiếu b, [1] 15

Hình 1.2 Vân chiếu dạng mã gray 18

Hình 1.3 Hệ thống đo 3D sử dụng mã Gray [1] 18

Hình 1.4 Phương pháp mã Gray kết hợp dịch pha 21

Hình 1.5 Xác định pha tuyệt đối từ pha tương đối và thứ tự vân [1] 22

Hình 1.6.Giải mã bản đồ pha tương đối qua hai phương chiếu [1] 23

Hình 1.7 Minh họa méo ảnh 25

Hình 1.8 Mô hình máy ảnh lỗ nhỏ [1] 26

Hình 1.9 Các hệ tọa độ trong hệ thống đo [1] 27

Hình 1.10 Phép đo sử dụng tam giác lượng giao điểm của đường thẳng và đường thẳng [2] 28

Hình 1.11 Trung điểm p12(λ1,λ2) với giá trị bất kỳ (hình trái) của p12(λ1,λ2) và với giá trị tối ưu (hình phải) [2] 29

Hình 1.12 Vị trí nhiễu nhảy pha xuất hiện 31

Hình 1.13 Nhiễu nhảy pha trên đám mây điểm 3D 31

Hình 1.14 Mã Binary 32

Hình 1.15 Mã Gray 32

Hình 1.16 (a) Pha liên tục; (b) Pha lý tưởng; (c) Nhiễu; (d) Pha mô phỏng [3] 33 Hình 1.17 Pha đồng nhất bởi: (a) bộ lọc 1x3; (b) bộ lọc 1x5; (c) bộ lọc 13x13; (d) bộ lọc 21x21, and nhiễu của: (e) bộ lọc 1x3; (f) bộ lọc 1x5; (g) bộ lọc 13x13; (h) bộ lọc 21x21 [3] 34

Hình 1.18 Sơ đồ của bộ lọc trung bình thích nghi 35

Hình 1.19 (a) Pha đồng nhất thu được từ bộ lọc trung bình 1x5; (b) Nhiễu của bộ lọc trung bình 1x5; (c) Pha cuối cùng thu được từ bộ lọc trung bình thích nghi; (d) Các nhiễu còn lại của bộ lọc trung bình thích nghi [3] 36

Hình 2.1 Các sọc nhiễu nhảy pha trên bản đồ pha tuyệt đối 40

Hình 2.2 Mã Gray 41

Hình 2.3 Mã Gray 41

Hình 2.4 Minh họa tập hợp điểm 42

Hình 2.5 Minh họa pha tuyệt đối theo hai phương trên hai ảnh mẫu của máy chiếu 43

Hình 2.6 Minh họa mỗi vị trí điểm ảnh trên máy chiếu mang một cặp giá trị pha tuyệt đối 43

Hình 2.7 Minh họa mảng hai chiều Aij 44

Hình 2.8 Minh họa mảng hai chiều Aij 44

Hình 2.9 Sơ đồ thuật toán loại bỏ nhiễu nhảy pha 46

Hình 2.10 Sơ đồ thuật toán xác định nhiễu nhảy pha 47

Hình 3.1 Hệ thống thiết bị thực nghiệm [1] 49

Hình 3.2 Giao diện chường trình phần mềm đo 50

Hình 3.3 Giao diện chường trình phần mềm đo 51

Hình 3.4 Giao diện Capture 51

Hình 3.5 Extract corners 52

Hình 3.6 Decode 52

Hình 3.7 Calibrate 53

Hình 3.8 Reconstruct 53

Hình 3.9 a) Chi tiết bậc; b) Căn mẫu gốm 54

Hình 3.10.Hình ảnh đám mây điểm của chi tiết căn mẫu gốm khi đo biên dạng 3D không sử dụng bộ lọc nhiễu; a) Hình chiếu đứng; b) Hình chiếu bằng 55

Hình 3.11 Hình ảnh đám mây điểm của chi tiết căn mẫu gốm khi đo biên dạng 3D có sử dụng bộ lọc nhiễu; a) Hình chiếu đứng; b) Hình chiếu bằng 55

Hình 3.12 Hình ảnh đám mây điểm của chi tiết bậc khi đo biên dạng 3D không sử dụng bộ lọc nhiễu; a) Hình chiếu đứng; b) Hình chiếu cạnh; c) Hình chiếu bằng 56

Hình 3.13 Hình ảnh đám mây điểm của chi tiết khi đo biên dạng 3D sử dụng bộ lọc nhiễu nhảy; a) Hình chiếu đứng; b) Hình chiếu cạnh; c) Hình chiếu bằng 57

Hình 3.14 So sánh đám mây điểm theo hình chiếu đứng sau khi thực nghiệm trong hai trường hợp a) Có sử dụng bộ lọc; b) Không sự dụng bộ lọc 57

Hình 3.15 So sánh đám mây điểm theo hình chiếu cạnh sau khi thực nghiệm trong hai trường hợp a) Có sử dụng bộ lọc; b) Không sự dụng bộ lọc 58

Hình 3.16 So sánh đám mây điểm theo hình chiếu bằng sau khi thực nghiệm trong hai trường hợp a) Có sử dụng bộ lọc; b) Không sự dụng bộ lọc 58

DANH M ỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Số nhiễu cho bộ lọc trung bình trong mô phỏng 34

Bảng 1.2 Số nhiễu cho bộ lọc trung bình thích nghi trong mô phỏng 36

Bảng 3.1 Thống kê số lượng điểm của đám mây điểm chi tiết bậc 58

Bảng 3.2 Số lượng điểm nhiễu của chi tiết bậc 59

MỞ ĐẦU

1 Lý do lựa chọn đề tài

Hiện nay trên thế giới, công nghệ đo lường quang học biên dạng 3D đối

tượng được coi là một trong những lĩnh vực đo lường hiện đại đang được quan

tâm nghiên cứu, phát triển cũng như được ứng dụng rộng rãi Có rất nhiều

phương pháp đo lương quang học biên dạng 3D đã được nghiên cứu, phát triển

và thường gặp là: quét tia laser, ánh sáng cấu trục hay phương pháp chụp ảnh

stereo Trong đó, phương pháp đo bằng ánh sáng cấu trúc có tốc độ đo cao nhất

nhưng độ chính xác lại thấp hơn phương pháp quét tia laser Phương pháp đo 3D

bằng ánh sáng cấu trúc có thể thu thập được nhiều thông tin của nhiều đối tượng

cùng lúc mà không cần tác động vật lý, không phá hủy đối tượng,… Trong

những năm gần đây, phương pháp đo này đã được ứng dụng rất nhiều trong các

lĩnh vực như sản xuất, khoa học y tế, khoa học máy tính, an ninh quốc gia và giải

trí,…

Phương pháp bằng ánh sáng cấu trúc là phương pháp chiếu chùm ánh sáng

cấu trúc thường được gọi là ảnh mẫu ánh sáng (pattern images) được mã hóa theo

hàm cường độ hoặc màu sắc theo không gian và thời gian lên bề mặt chi tiết cần

đo Hình ảnh sẽ được thu lại bởi máy ảnh và truyền tới máy tính để xử lý Do sự

thay đổi về độ cao của các điểm trên bề mặt chi tiết đo làm biến dạng các vân của

ảnh mẫu ánh sáng đã được chiếu Sự biến dạng của các vân ảnh mẫu ánh sáng

trên chi tiết đo so với ảnh mẫu sáng chuẩn cho phép xác định được tọa độ các

điểm trên bề mặt chi tiết đo được máy tính tính tính toán, xử lý bằng các thuật

toán dựng hình 3D Phương pháp đo bằng ánh sáng cấu trúc có nhược điểm độ dễ

bị nhiễu bởi ảnh hưởng của môi trường xung quanh hoặc do hệ thống đo

Trong các phương pháp đo bằng ánh sáng cấu trúc mã hóa theo thời gian

như: phương pháp dịch pha, mã Gray, dịch đường và các phương pháp kết hợp

thì phương pháp dịch pha có ưu điểm lớn nhất về độ phân giải cao và thời gian

đo quét nhanh Phương pháp dịch pha sử dụng ảnh mẫu ánh sáng mà những điểm

ảnh được điều chế cường độ sáng theo dạng sin, điều đó cho phép nội suy giá trị

pha duy nhất cho mỗi điểm ảnh của máy chiếu trong mỗi chu kỳ sin, cho kết quả

đo biên dạng bề mặt với độ phân giải cao Tuy nhiên, phương pháp này do sử

Commented [A1]: Đã viết lại

dụng kỹ thuật nội suy và lượng tử hóa mức xám nên bị ảnh hưởng nhiều bởi nhiễu và quá trình gỡ pha của phương pháp này khá phức tạp, dễ gây lỗi gỡ pha làm phát sinh các sai số đo rất lớn Vì vậy cần thiết phải kết hợp các phương pháp khác để khử nhiễu đồng thời giúp đơn giản hóa quá trình gỡ pha Trong các phương pháp đó thì phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray (PSGC- Phase shift combined with Gray code) đễ gỡ pha là phương pháp được ưa chuộng, vừa có độ phân giải cao của phương pháp dịch pha, vừa có khả năng chống nhiễu cao của phương pháp mã Gray

Tuy nhiên, sự kết hợp của hai phương pháp này lại tạo ra một loại nhiễu

mới gọi là nhiễu nhảy pha trong quá trình gỡ pha Nhiễu nhảy pha xuất hiện tại các đường biên của các vân sáng và tối liền kề nhau của mã Gray Nguyên nhân

là vì sự mất nét của máy chiếu, độ phản xạ không đồng đều của bề mặt chi tiết

Việc xuất hiện nhiễu nhảy pha ảnh hưởng rất lớn đến bề mặt chi tiết, tạo ra một

lớp đám mây điểm nhiễu lớn bao quanh bề mặt 3D chi tiết Việc xử lý nhiễu này bằng tay sẽ tốn rất nhiều công sức, vì vậy, việc nghiên cứu giảm nhiễu nhảy pha

sẽ cho hiệu quả cao về kinh tế và kỹ thuật cũng như tiết kiệm rất nhiều thời gian Với mục đích nghiên cứu các phương pháp kỹ thuật để góp phần nâng cao

độ chính xác, đảm bảo chất lượng sản phẩm, tăng được tính chủ động trong công nghệ đo lường, hạn chế lệ thuộc vào bí mật công nghệ, phần mềm và giảm chi phí nhập khẩu từ nước ngoài Đây cũng là lý do để lựa chọn nội dung nghiên cứu

của luận văn:

Phương pháp giảm nhiễu nhảy pha trong phương pháp đo bằng ánh sáng

c ấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha

2 Mục đích, đối tượng và phạm vị nghiên cứu của luận văn

Mục đích chính của luận văn là nghiên cứu, đề xuất một phương pháp giảm nhiễu nhảy pha trong phương pháp đo lường 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử

dụng mã Gray kết hợp dịch pha

Đối tượng nghiên cứu là nhiễu nhảy pha xuất hiện trong phương pháp đo 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha

Phạm vi nghiên cứu của đề tài là đánh giá độ chính xác phương án nghiên

cứu do đề tài tạo ra

3 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn

Hiện nay, đo biên dạng 3D đã được sử dụng rất rộng rãi trong nhiều ngành nghề như cơ khí, may mặc, thủ công nghiệp Đo biên dạng 3D đã thay đổi rất nhiều ngành nghề từ bộ mặt tới phương thức sản xuất Và trong các phương pháp

đo biên dạng 3D hiện nay, phương pháp với nhiều ưu điểm và phổ biến sử dụng

là đo biên dạng 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha Phương pháp này hiện đang rất phát triển và được nhiều nhà khoa học tập trung nghiên cứu, tuy nhiên vấn đề tồn đọng vẫn còn rất nhiều như xử lý nhiễu, thời gian đo, hệ thống đo… Trong đó, xử lý nhiễu là một công việc khá tốn nhiều công nghiên cứu và ảnh hưởng rất nhiều đến độ chính xác của biên dạng 3D Vì

vậy, tôi quyết định lựa chọn xử lý nhiễu của phương pháp để đem lại nhiều kết quả tối ưu hơn Nhiễu nhảy pha là một nhiễu đặc trưng của phương pháp đo biên

dạng 3D bằng ánh sáng cấu trục sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha, nó gây cản

trở trong việc ghép các đám mây điểm để xây dựng là biên dạng 3D đầy đủ của chi tiết Vì vậy, việc nghiên cứu giảm nhiễu nhảy pha là vô cùng cần thiết

4 Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng phương pháp khảo sát, phân tích tổng hợp các tài liệu về phương pháp đo 3D bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray kết hợp dịch pha

Tìm hiểu nguyên nhân, ảnh hưởng và các nghiên cứu về nhiễu nhảy pha

Kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm, xây dựng phần mềm

để đánh giá độ chính xác của phương pháp

5 Cấu trúc của luận văn

Luận văn được trình bày theo bố cục 3 chương:

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐO BIÊN DẠNG 3D BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC SỬ DỤNG DỊCH PHA KẾT HỢP MÃ GRAY

CHƯƠNG 2: NHIỄU NHẢY PHA TRONG PHƯƠNG PHÁP DỊCH PHA KẾT HỢP MÃ GRAY

CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ GIẢM NHIỄU NHẢY PHA

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐO BIÊN DẠNG 3D BẰNG ÁNH SÁNG

C ẤU TRÚC SỬ DỤNG DỊCH PHA KẾT HỢP MÃ GRAY

1.1 Phương pháp đo lường biên dạng 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc

Trong những năm gần đây, với những tiến bộ của khoa học về hệ thống

quang học, công nghệ máy tính, lĩnh vực đo lường biên dang 3D không ngừng

phát triển Trong đó, phương pháp 3D bằng ánh sáng cấu trúc được rất đông đảo

nhà khoa học nghiên cứu và phát triển Với những tính năng ưu việt của nó như

phép đo đạt độ chính xác cao, thời gian lấy mẫu nhanh có thể thực hiện theo thời

gian thực, cho phép dựng hình 3D chi tiết có biên dạng khác nhau mà không tác

động vật lý gây ảnh hưởng bề mặt chi tiết mà phương pháp này được ứng dụng

rộng rãi trong nhiều ngành nghề như: công nghiệp, thủ công nghiệp, thời trang,

giải trí… Trong công nghiệp, máy đo 3D bằng ánh sáng cấu trúc được sử dụng

rộng rãi bởi vì nó có thể số hóa nhanh chóng hình dáng của các chi tiết khác nhau

với biên dạng phức tạp Các dữ liệu số hóa được thể hiện trên máy tính, người

dùng có thể tùy biến thao tác đo đạc, chỉnh sửa dễ dàng nhanh chóng

1.2 Phương pháp đo bằng sử dụng ánh sáng cấu trúc mã dịch pha kết hợp

Gray

Trong các phương pháp đo bằng ánh sáng cấu trúc, phương pháp dịch pha

có độ phân giải cao nhất, tuy nhiên đối với bề mặt có độ dốc lớn hoặc thay đổi

đột nghột về chiều cao thì sẽ khó phân biệt được từng chu kỳ sin Phương pháp

mã Gray có giá trị mã hóa mỗi vân mẫu là duy nhất cho nên dùng phương pháp

mã Gray để phân biệt mỗi chu kỳ sin giúp giảm lỗi và thời gian gỡ pha

1.2.1 Phương pháp dịch pha

Phương pháp dịch pha được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực đo lường

quang học như giao thoa vân moi-rơ và chụp ảnh giao thoa laser kĩ thuật số Các

thuật toán dịch pha đã được sử dụng rộng rãi để đo hình dạng 3D đối tượng một

các chính xác và nhanh chóng Trong những năm qua có rất nhiều thuật toán dịch

pha được phát triển như thuật toán dịch pha 3 bước, 4 bước và 5 bước Ánh sáng

cấu trúc mã dịch pha được phân loại theo mã hóa ảnh mẫu chiếu có hai loại là :

dịch pha dạng nhị phân và dịch pha dạng sin

Commented [A2]: Đã viết lại

Commented [A3]: Đã bổ sung trích dẫn

' ''( , , ) ( , ) ( , ) cos[ (x, y) (t)]

i

I x y t =I x y +I x y φ +δ (1.1) Trong đó: I x y t i( , , ) là cường độ ánh sáng của các ảnh mẫu chiếu được chiếu bằng máy chiếu '

và xử lý dữ liệu khác nhau Các thuật toán dịch pha đã được phát triển như: Dịch pha 3 bước, dịch pha 4 bước, dịch pha 5 bước Số bước dịch pha sử dụng càng nhiều thì ảnh hưởng của nhiễu càng nhỏ Tuy nhiên, dùng nhiều bước vân mẫu

dịch pha thì quá trình gỡ pha sẽ rất phức tạp

Ảnh mẫu dịch pha 4 bước với pha là [1]:

(1.3)

(1.5) Trong đó I1(x, y), I2(x, y), I3(x, y), I4(x, y) tương ứng là cường độ sáng phân bố tại tọa độ (x, y) của 4 ảnh mẫu chiếu trên mặt phẳng tham chiếu Từ phương trình (1.2), (1.3), (1.4), (1.5) sẽ xác định được các giá trị pha tương đối ϕw(x, y) của các điểm đo:

Giá trị pha ϕw là ma trận 2 chiều tương ứng với kích thước của CCD Hàm arctan gián đoạn ở 2π, nên pha tương đối chỉ được phân bố liên tục trong phạm vi

từ 0 đến 2π Khi trên bề mặt vật đo có hai mặt phẳng tạo nên độ lệch pha lớn hơn 2π sẽ gây ra các điểm không xác định Nếu tần số sóng sin được sử dụng trong ảnh mẫu mã hóa ánh sáng cấu trúc là 1 chu kỳ trên toàn bộ vùng chiếu, thì thuật toán gỡ pha là không cần thiết song độ phân giải các điểm đo sẽ thấp nhất Tần

số sóng sin càng cao thì độ phân giải càng lớn nhưng sẽ chịu ảnh hưởng nhiều của nhiễu và cần phải sử dụng thuật toán gỡ pha Bản chất của quá trình gỡ pha

là quá trình xác định các vị trí gián đoạn 2π Sau đó di chuyển các đoạn pha tương đối này bằng cách thêm hoặc bớt đi một số lượng kG(x, y) modul pha 2π để nối tiếp các pha tương đối thành pha tuyệt đối liên tục trên toàn bộ vùng không gian đo [1]

Hiện nay, có hai phương pháp gỡ pha được nghiên cứu ứng dụng: gỡ pha không gian và gỡ pha thời gian Sự khác nhau cơ bản giữa hai phương pháp là gỡ pha thời gian không đòi hỏi phải biết các thông tin pha điểm ảnh lân cận để thực hiện gỡ pha Gỡ pha không gian quay quanh phát hiện sự gián đoạn 2π từ các điểm ảnh lân cận và do đó đòi hỏi bề mặt liên tục (Ví dụ, bề mặt hình học không

thể gây ra những thay đổi pha 2π) Thuật toán gỡ pha không gian thường ứng dụng đo các bề mặt bằng phẳng và không có vùng bị gián đoạn Ngược lại phương pháp gỡ pha thời gian là phù hợp để đo chi tiết đo có bề mặt hình học tùy

ý Pha tuyệt đối có thể thu được thông qua một số phương pháp gỡ pha thời gian

đã được nghiên cứu: thêm các dấu trên ảnh liên tục, sử dụng thuật toán dịch pha nhiều tần số hoặc một thuật toán mã hóa nhị phân và dịch pha, mã hóa Gray kết

hợp dịch pha, mã hóa bậc thang kết hợp dịch pha [1]

Phương pháp dịch pha là phương pháp tiêu biểu trong đo không tiếp xúc

sử dụng ánh sáng cấu trúc vì có những ưu điểm đặc trưng như: độ chính xác cao,

độ phân giải cao nhất trong các phương pháp đo sử dụng ánh sáng cấu trúc do

ảnh pha biến thiên trong khoảng 0÷ 2π trong một chu kì nên có thể chia nhỏ để

đạt độ phân giải cần thiết Do đặc trưng là phương pháp đo quang học nên nhược

điểm chính của phương pháp này là chịu nhiều ảnh hưởng của môi trường đo đến

độ chính xác Trong quá trình đo cần dựng lại ảnh pha tuyệt đối bằng phương

pháp gỡ pha, đây là bước chịu nhiều ảnh hưởng của điều kiện đo, đặc điểm hình

dạng, màu sắc, phản xạ của bề mặt chi tiết đo Với các chi tiết cơ khí với độ

bóng, hình dạng phức tạp tạo nên nhiều yếu tố nhiễu, để giải quyết những vấn đề

này cần nghiên cứu chuyên sâu Một hướng nghiên cứu nhằm tăng độ chính xác

gỡ pha và tăng độ chính xác phép đo là sử dụng kết hợp phương pháp dịch pha

và mã hóa Gray Do mã hóa Gray có khả năng chống nhiễu tốt, xử lý dữ liệu

điểm đạt độ chính xác cao đề tài luận văn lựa chọn sử dụng Gray như một giải

pháp cho quá trình gỡ pha để tăng độ chính xác ảnh pha tuyệt đối và tăng độ

chính xác thiết bị đo [2]

1.2.2 Phương pháp mã Gray

Phương pháp đo 3D bằng ánh sáng cấu trúc mã Gray là một phương pháp

đo với các ảnh mẫu ánh sáng gồm các vẫn đen và trắng xen kẽ theo quy tắc mã

Gray do nhà khoa học Frank Gray đề xuất Ý tưởng cơ bản của phương pháp này

là chiếu các ảnh mẫu ánh sáng theo thời gian lên bề mặt chi tiết và chia thành các

vùng, tại mỗi vùng sẽ được gán một mã nhị phân để phân biệt

Như vậy, trong phương pháp mã hóa Gray nếu có n mẫu chiếu khi đó ta sẽ

có 2n vùng được đánh dấu trong không gian chiếu Để độ phân giải theo phương

ngang tăng lên phải tăng số mẫu chiếu Việc tăng số mẫu chiếu bị giới hạn bởi

phần cứng hệ thống chiếu cũng như khả năng phân biệt vùng đen trắng trên nền

chiếu của camera sử dụng Tương tự như phương pháp dịch pha mỗi điểm ảnh

thu được trên camera sẽ tương ứng với điểm trên chi tiết cần đo Việc xác định

độ cao của điểm đo được xác định theo nguyên tắc tam giác lượng trong quang

học Phương pháp Gray sử dụng hệ thống vân có tính chất đối nghịch nhau để

làm giảm bớt sự sai lệch của các bít và ngăn chặn ảnh hưởng của điều kiện chiếu

sáng

Commented [A4]: Đã bổ sung trích dẫn

Hình 1.2 Vân chiếu dạng mã gray

Phương pháp mã Gray cho phép mô tả 2n vùng chiếu khác nhau của máy chiếu Số chỉ thị của hướng chiếu có thể được xác định rõ ràng bằng số lượng từ

mã sử dụng hai mức xám (trắng và đen) với ưu điểm thiết lập hệ thống đơn giản

và chống nhiễu tốt và có thể đo các bề mặt gián đoạn hoặc các bề mặt đơn độc Tuy nhiên phương pháp này lại có nhược điểm: độ phân giải thấp và dải động

thấp Tùy thuộc vào độ phân giải của phép đo mà số lượng mẫu chiếu được sử dụng khác nhau Độ phân giải càng cao thì càng yêu cầu nhiều ảnh mẫu chiếu

Để tăng độ phân giải theo các phương, phải tăng số ảnh mẫu chiếu, tuy nhiên

việc tăng số mẫu chiếu bị giới hạn bởi phần cứng hệ thống chiếu cũng như khả năng phân biệt vùng đen trắng trên nền chiếu của máy ảnh sử dụng [1]

Hình 1.3 H ệ thống đo 3D sử dụng mã Gray [1]

Sau khi tất cả các mẫu được chụp bằng máy ảnh, một từ mã nhị phân tại

mỗi điểm ảnh được tính toán dựa trên cường độ chiếu tới điểm ảnh đó trong toàn

bộ thời gian chiếu Ảnh mẫu cuối cùng là ảnh được phối hợp với một bit bằng mã của tất cả các điểm ảnh trên CCD Danh giới của hai từ mã được xác định thông qua việc tìm kiến biên hay tâm của vân mẫu Trong kỹ thuật tìm kiếm biên của vân, một số thuật toán được sử dụng là: thuật toán xác định ngưỡng và thuật toán chiếu ảnh mẫu thuận nghịch Thuật toán xác định ngưỡng phù hợp với từng điểm ảnh được nghiên cứu với điều kiện vùng mã trên vật quét phải tồn tại giá trị nhị phân tức là có thể mang bit 0 ở mẫu chiếu này thì phải mang bit 1 ở mẫu chiếu bên cạnh Mỗi vạch trên mẫu chiếu cuối cùng tương ứng một mã nhị phân riêng

biệt và duy nhất Các điểm ảnh trên cùng một vạch có cùng mã nhị phân do đó khi tính toán bằng phương pháp tam giác lượng xác định tọa độ các điểm đo cần xác định vị trí tâm vạch hoặc biên của vạch trên vật để dựng lại lưới điểm quét

Việc mã hóa và giải mã ánh sáng cấu trúc dựa trên biên của vân chiếu để có được

số thứ tự vân trong mô hình mã hóa hoặc sự tương ứng giữa biên của vân với cường độ trong hình ảnh mã hóa Quá trình này có thể gặp phải sai số do hình ảnh vân mã hóa Gray không sắc nét trong các đường biên của vân chuyển đổi từ đen sang trắng [1]

Gartner et Al đã đưa các tiêu chuẩn sau đây để đánh giá một mã nhị phân:

- Nhận dạng duy nhất: Mỗi mã trong bộ mã được xác định bởi một thuật toán mã nhị phân cần phải là duy nhất và không có sự trùng lặp giữa các

mã

- Khả năng tự thích nghi: Để xác định mã cho một điểm ảnh sử dụng ngưỡng cường độ tạo thành bản đồ bit Do ảnh hưởng của ánh sáng môi trường và sự phản xạ của các bề mặt chi tiết đo làm cho cường độ tỉ lệ xám của vân sáng và vân tối trong ảnh có thể thay đổi trên các vùng khác nhau của hình ảnh Vì vậy, một giá trị ngưỡng cố định toàn bộ hình ảnh

có thể không đáp ứng được yêu cầu Thuật toán xác định ngưỡng phù hợp

với từng điểm ảnh được nghiên cứu với điều kiện vùng mã trên vật quét phải tồn tại giá trị nhị phân tức là có thể mang bit 0 ở mẫu chiếu này thì

phải mang bit 1 ở mẫu chiếu khác

- Các khoảng Hamming giữa mã tiếp giáp bằng 1 Khoảng Hamming được định nghĩa là số bit khác nhau khi so sánh hai mã theo vị trí tương ứng

Ví dụ, các khoảng Hamming giữa "10011001" và "10111011" là 2 vì hai bit trong mã thứ 3 và thứ 7 là khác nhau Do kích thước các điểm ảnh là

hữu hạn do đó một điểm ảnh có thể chứa ranh giới giữa vân trắng và vân đen do đó việc xác định mã bit của điểm ảnh đó trở lên khó khăn và gây

ra lỗi trong quá trình tính toán Tuy nhiên, nếu khoảng cách Hamming

giữa các vùng mã liền kề luôn luôn là 1 có thể giúp cho thuật toán có thể xác định các điểm mơ hồ từ đó xác định được các điểm nhiễu để có thể ứng dụng các phương pháp xử lý nhiễu khác Như vậy, đối với cách chiếu vân sử dụng mã nhị phân cơ bản có các khoảng Hamming có giá trị biến thiên sẽ gặp những bất lợi trong giải thuật tính toán so với phương pháp chiếu sử dụng mã Gray

Do ảnh hưởng của ánh sáng môi trường và sự phản xạ của các bề mặt chi tiết đo làm cho cường độ tỉ lệ xám của vân sáng và vân tối trong ảnh có thể thay đổi trên các vùng khác nhau của hình ảnh Vì vậy, một giá trị ngưỡng cố định để xác định biên của vân cho toàn bộ hình ảnh có thể không đáp ứng được yêu cầu

Do vậy phương pháp chiếu mã Gray thuận nghịch được áp dụng để giảm thiểu sai số xác định biên của vân Phương pháp Gray sử dụng hệ thống vân có tính

chất thuận nghịch để làm giảm bớt sự sai lệch của các bít và ngăn chặn ảnh hưởng của điều kiện chiếu sáng Sau đó tìm giao điểm của hai ảnh chiếu thuận và ảnh chiếu nghịch để tìm vị trí của biên Vì ranh giới giữa mã 0 và mã 1 khi chiếu lên bề mặt sẽ có biên dạng phi tuyến nên việc nội suy tuyến tính sẽ được sử dụng giữa các điểm lấy mẫu gần nhất (mức xám của các điểm ảnh gần đó) Phương pháp mã hóa Gray dựa trên biên của vân thông qua giá trị mã xám của điểm biên trong ảnh dạng cường độ tương ứng với các điểm trong ảnh mã hóa Các biên của vân là các đường thẳng khi ảnh mẫu chiếu trên mặt phẳng tham chiếu Sau khi xác định được biên của vân, bước tiếp theo là xác định số thứ tự của vân trong ảnh cường độ Khi xác định số thứ tự vân trong các ảnh mẫu được chiếu mã Gray xác định bởi giá trị mức xám 0 hoặc 1 ở vị trí tương ứng với biên của vân sau khi nhị phân hóa trong ảnh cường độ [1]

1.2.3 Phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray

Hiện nay, phương pháp đo dịch pha kết hợp với mã Gray (PSGC - Phase

shift combined with Gray code) là phương pháp được quan tâm nhiều nhất bởi vị

đây là phương pháp có độ phân giải cao, độ chính xác cao và chống nhiễu tốt

Nguyên lý đo 3D của phương pháp PSGC là chiếu tuần tự các ảnh mẫu

dịch pha và mã Gray lên chi tiết đo, vân mẫu ánh sáng chiếu trên bề mặt 3D của

chi tiết đo được thu lại bởi hệ thống máy ảnh, sự biến dạng của vân mẫu ánh sáng

trên chi tiết so với vân mẫu ánh sáng được chiếu phụ thuộc vào hình dạng bề mặt

chi tiết đo Thông qua các quan hệ hình học giữa vị trí máy chiếu và máy ảnh,

giữa cường độ các điểm ảnh và mẫu chiếu thu được có thể xác định được độ sâu

của các điểm bề mặt chi tiết đo dựa vào phương pháp tam giác lượng [1]

Hình 1.4 Phương pháp mã Gray kết hợp dịch pha

Một đơn vị mã duy nhất của mã Gray sẽ xác định thứ tự vân kG(x, y)

tương ứng với mỗi chu kỳ pha 2π của dịch pha, với kG(x, y) là số nguyên đại diện

cho thứ tự vân Mục tiêu của thuật toán gỡ pha là tìm được thứ tự mỗi chu kỳ sin

một cách chính xác cho mỗi điểm ảnh Trong phương pháp PSGC, giá trị chính

của mã sin được gỡ bằng thuật toán dịch pha để thu được bản đồ pha tương đối,

còn giá trị tuyệt đối hay thứ tự pha được xác định bằng thuật toán Gray Nhờ đó

thuật toán dịch pha kết hợp mã Gray có khả năng đo biên dạng bề mặt 3D của

các chi tiết phức tạp có bề mặt không liên tục và độ dốc lớn mà không cần sử

dụng thuật toán gỡ pha phức tạp Ngoài ra, phương pháp kết hợp này còn có thể

giảm thiểu được nhiễu khi gỡ pha tuyệt đối [1]

Trong thuật toán xác định thứ tự vân kG(x, y) cần xác định được biên của

các vân Sau khi xác định được biên của vân, bước tiếp theo là xác định số thứ tự

vân của ảnh chiếu mã Gray theo hàng và cột, lưu vào một ma trận với hai thông

Commented [A5]: Đã bổ sung trích dẫn

số hàng và cột tương ứng với số vân mỗi hàng và cột Khi đó chỉ số kG sẽ tương ứng với chỉ số của hàng và cột tương ứng Ma trận hệ số kG:

Trong đó: kuv là các chuỗi mã Gray biểu diễn ở dạng nhị phân tương ứng

với hàng u và cột v, kuv sẽ có giá trị từ mã tương ứng với cường độ mỗi vân chiếu được chiếu tuần tự Thông quan ma trận hệ số kG các chu kì sin sẽ được xác định

một cách tuyệt đối [1]

Giải mã bản đồ pha của Gray có thể xác định được số thứ tự của chu kỳ vân kG(x, y) Trong quá trình gỡ pha, nếu kG(x, y) có thể được xác định duy nhất cho mỗi vân chiếu, thì Φi( , )x y , có thể được coi là pha tuyệt đối được xác định

bằng công thức:

w( , ) 2 ( , ) ( , )

i x y k x y G π x y

Thông tin pha tuyệt đối thu được có thể xây dựng được bản đồ Φt( , )x y

đối từ đó xác định tọa độ 3D của điểm đo Bản đồ pha tuyệt đối Φt( , )x y được tính toán sử dụng thông tin của bản đồ pha tương đối Φt( , )x y của mã sin và thứ

tự vân Gray kG(x, y) [1]

^

Hình 1.5 Xá c định pha tuyệt đối từ pha tương đối và thứ tự vân [1]

Hình 1.5 biểu thị sơ đồ giải mã pha tuyết đối Φt Pha tương đối được xác định trong mỗi chu kỳ 2π, thể hiện bằng đường chấm gạch màu tím Mã Gray với các thứ tự vân kG được xác định duy nhất trong một chu kỳ sin, thể hiện bằng đường nét đứt màu xanh dương Các pha tương đối được di chuyển thêm hoặc bớt với số nguyên chu kỳ để thu được pha tuyệt đối liên tục trên toàn bộ vùng đo theo phương X, thể hiện bằng đường liền màu đỏ [1]

Quá trình gỡ pha không làm thay đổi ảnh mẫu trong quá trình chiếu và thu ảnh mẫu, với giả sử ảnh hưởng của nhiễu là không đáng kể Nếu chỉ sử dụng một hướng vân mẫu, sự tương ứng không phải là duy nhất: giá trị pha tuyệt đối chỉ cung cấp tương ứng với một đường pha ngang, ΦHthay vì điểm Bản đồ pha thu được sẽ là sự tương ứng từ một tới nhiều điểm ảnh: một điểm ảnh trên máy ảnh tương ứng với nhiều điểm trên máy chiếu Để thiết lập sự tương ứng điểm với điểm, sử dụng một tập hợp các mẫu vân thứ hai có phương chiếu vuông góc với vân mẫu thứ nhất để tạo ra một đường pha khác vuông góc với đường thứ nhất,

tức là đường pha dọc Φv Giao điểm của hai đường này là một điểm, đó là điểm tương ứng giữa máy ảnh và máy chiếu Bằng cách này, có thể thiết lập bản đồ

một-một giữa điểm ảnh máy ảnh và điểm ảnh máy chiếu Nói cách khác, một hình ảnh máy ảnh có thể được chuyển đổi sang máy chiếu theo từng điểm ảnh để tạo thành một ảnh "ảo" (tiếng ảnh), được gọi là hình ảnh của máy chiếu và được coi là hình ảnh "chụp" được bởi máy chiếu

Hình 1.6 Giải mã bản đồ pha tương đối qua hai phương chiếu [1]

Hình 1.6 mô tả quá trình giải mã pha tuyệt đối của hai phương chiếu để

tổng hợp thành bản đồ điểm ảnh trên máy ảnh và máy chiếu Pha tuyệt đối được

xác định bằng cách sử dụng thuật toán dịch pha ba bước, có thể thiết lập ánh xạ

một-một giữa hình ảnh máy ảnh và máy chiếu bằng cách chiếu các vân ngang và

vân dọc Đối với các vân ngang, mỗi điểm trên hình ảnh máy ảnh tương ứng với

một đường ngang Φh trên bản đồ pha tuyệt đối Đối với các vân dọc, cùng một

điểm trên hình ảnh máy ảnh tương ứng với một đường pha dọc (Φv) trên bản đồ

pha tuyệt đối Giao điểm giữa (Φh) và (Φv) trên mặt phẳng ảnh máy ảnh là một

điểm duy nhất, điểm này tương ứng với một điểm ảnh trên máy chiếu Nếu quá

trình này được thực hiện từng điểm thì hình ảnh máy chiếu có thể được tạo nên

bằng cách lấy thông tin cường độ của hình ảnh máy ảnh cho điểm tương ứng [1]

Tọa độ thực của chi tiết đo có thể thu được dựa trên hiệu chuẩn các thông

số bên trong và bên ngoài của máy ảnh và máy chiếu Các ảnh vân dịch pha có

thể được sử dụng để dựng lại biên dạng hình học của bề mặt Để dựng lại biên

dạng bề mặt 3D, cần phải có thông tin pha tuyệt đối ΦL(x, y) Nếu thu được pha

tuyệt đối, mỗi điểm trên máy ảnh tương ứng với một điểm trên pha tuyệt đối của

ảnh vân chiếu Trong thực tế thì việc dựng lại tọa độ điểm 3D bị ảnh hưởng bởi

rất nhiều thông số như lượng tử hóa mức xám, đặc điểm bề mặt chi tiết đo và

nhiễu [1]

1.3 Xác định tọa độ điểm đo trong phương pháp dịch pha kết hợp mã Gray

Quá trình xử lý dữ liệu đo, cần chuyển đổi dữ liệu 2D trên cảm biến ảnh

sang không gian 3D đây là quá trình ngược với quá trình chụp ảnh Các bước để

xác định tọa độ điểm đo trong không gian thực như sau:

Bước 1: Xác định tọa độ các điểm có cùng giá trị pha theo hai phương trên

ảnh ảo của máy chiếu và ảnh chụp của máy ảnh

Bước 2: Khử méo ảnh và quy đổi tọa độ các điểm về cùng hệ tọa độ

Ocxcyczc

Bước 3: Sử dụng thuật toán đường giao đường để xác định tọa độ thực

trong không gian Owxwywzw

 Xác định tọa độ các điểm có cùng giá trị pha theo hai phương trên ảnh ảo

c ủa máy chiếu và ảnh chụp của máy ảnh:

Từ các bức ảnh chụp dịch pha sau khi đo quét chi tiết, chúng ta tính được

giá trí pha tương đối ϕw(x, y) theo công thức (1.6) và ma trận hệ số kG Sau đó,

Commented [A6]: Đã bổ sung trích dẫn

chúng ta tính được giá trị pha tuyệt đối Φi( , )x y theo công thức (1.8) Làm tương

tự cho cả hai đường pha dọc và ngang, ta thu được hai giá trị pha tuyệt đối (Φh)

và (Φv), giao điểm giữa (Φh) và (Φv) trên mặt phẳng máy ảnh là một điểm duy

nhất, tương ứng với điểm có cùng giao điểm giữa (Φh) và (Φv) trên mặt phẳng máy chiếu

 Kh ử méo ảnh và quy đổi tọa độ các điểm về cùng hệ tọa độ O c x c y c z c :

Các ông kính máy ảnh có thể tạo ra méo ảnh Méo ảnh ảnh hướng lớn đến hình học của ảnh mà không giảm chất lượng và thông tin của ảnh

Hình 1.7 Minh họa méo ảnh

Sau khi hiệu chuẩn hệ thống, ta thu được các tham số:

• Ma trận máy ảnh: A =

0

0 f 0

0 0 1

v v

10 11 12

Hình 1.9 Các hệ tọa độ trong hệ thống đo [1]

Sau đó, quy đổi tọa độ điểm trên máy chiếu về cùng hệ tọa độ với điểm trên máy ảnh theo hệ tọa độ máy ảnh Ocxcyczc:

Hình 1.10 Phép đo sử dụng tam giác lượng giao điểm của đường thẳng và đường thẳng

[2]

Xét hai đường thẳng L1 và L2 bất kì cắt nhau như hình 1.10

1 { 1 1 1; 1 2} { 2 2 2; 2 }

L = p = q + λ v λ Є IR và L = p = q + λ v λ Є IR (1.14) Hai vector v1 và v2 có thể phụ thuộc tuyến tính (tạo 1 vector là bội số vô hướng của hai vector còn lại) hoặc có thể độc lập tuyến tính Hai đường thẳng song song khi hai vector v1 và v2 phụ thuộc tuyến tính Ngoài ra vector q2-q1 có

thể biểu dễn như là bội số vô hướng của vector v1 hoặc v2

Nếu vector v1 và v2 độc lập tuyến tính, thì hai đường thẳng có thể cắt

hoặc không cắt nhau Điều kiện cần và đủ để 2 đường thẳng cắt nhau là v1 và v2 độc lập tuyến tính, các giá trị vô hướng λ1 và λ2 thỏa mãn: q1+λ1v1= q2+λ2v2 hoặc tương đương vector q2-q1 là phụ thuộc tuyến tính 2 vector v1 và v2 Khi hai đường thẳng có thể không cắt nhau, chúng ta có thể (tìm) xác định xấp xỉ giao nhau của chúng bằng điểm gần với 2 đường thẳng nhất Để chính xác hơn dù 2 đường thằng có cắt nhau hay không, xác định được xấp xỉ giao nhau

của chúng bằng điểm có tổng khoảng cách ngắn nhất đến hai đường thẳng:

1 3 1 1 1(p, , || q v P||

Hình 1.11 Trung điểm p12(λ1,λ2) với giá trị bất kỳ (hình trái) của p12(λ1,λ2) và với giá

tr ị tối ưu (hình phải) [2]

Như trên đã giả sử v1 và v2 độc lập tuyến tính và giao điểm của hai đường

thẳng (xấp xỉ giao nhau) là một điểm duy nhất Hàm Φ(p, λ1, λ2) là phương trình

bậc hai không âm và là hàm gồm 5 biến số, 3 thông số về tọa độ điểm p và 2 hệ

số vô hướng λ1 và λ2 Làm giảm khoảng cách từ điểm tới hai đường thẳng bằng cách cực tiểu sự sai khác trong phương trình không âm định nghĩa hàm Φ (p, λ1, λ2) với 2 biến λ1 và λ2 và p1= q1+λ1v1 là 1 điểm trên đường thẳng L1, p2=q2+λ2v2 là 1 điểm nằm trên đường thẳng L2 Điểm p12 là trung điểm của đoạn thằng nối p1 và p2:

với 5 biến số được triệt tiêu tại giá trị min

λ λ

Do 2 vector v1 và v2 độc lập tuyến tính nên ma trận 2x2 ở vế trái là ma

trận có nghịch đảo Tìm được giá trị của λ1 và λ2 như sau:

1 2

λ λ

Kết luận: việc xác định điểm giao nhau xấp xỉ p của hai đường thẳng có

thể tìm được từ các giá trị của 1 trong hai biến λ1 hoặc λ2 cho bởi phương trình

1.23

1.4 Nhiễu nhảy pha và tình hình nghiên cứu

1.4.1 Nhiễu nhảy pha là gì?

Sự kết hợp của hai phương pháp dịch pha và mã Gray tạo ra một loại

nhiễu mới gọi là nhiễu nhảy pha trong quá trình gỡ pha

Commented [A7]: Bổ sung

Hình 1.12 V ị trí nhiễu nhảy pha xuất hiện

Tại các vị trí các điểm giao thoa giữa vân trắng và đen, sự phân biết chính xác những điểm này thuộc vân trắng hay đen là vô cùng khó khăn Do đó, mã Gray tại các điểm này sẽ bị xác định sai gây ra sự nhầm lẫn về thứ tự pha của mã

dịch pha khi gỡ pha Sự nhầm lần này gây ra sai số rất lớn trên bề mặt đám mây điểm 3D của chi tiết

Hình 1.13 Nhi ễu nhảy pha trên đám mây điểm 3D

Nhìn vào hình 1.13, chúng ta thấy có rất nhiều tập hợp điểm nhiễu bao xung quanh chi tiết Số lượng nhiễu quá nhiều cộng thêm vị trí của nhiễu khiến

việc xử lý nhiễu gặp nhiễu khó khăn và mất rất nhiều thời gian, công sức để xử

lý Nếu như nhiễu này không được loại bỏ, việc ghép các đám mây điểm theo các phương thành một mô hình 3D chi tiết sẽ không thể thực hiện

Nhiễu nhảy pha

1.4.2 Một số nghiên cứu giảm nhiễu nhảy pha

 Ưu điểm của mã Gray so với mã Binary

Như chúng ta đã biết, ngoài mã Gray còn có mã Binary Phương pháp đo 3D bằng ánh sáng cấu trúc mã Binary là những ảnh mấu ánh sáng gồm những vân đen và trắng được sắp xếp xen kẽ theo quy tắc của mã Binary

Quan sát vào hình 1.15, chúng ta có thể thấy trong một chuỗi mã Gray chỉ

xảy ra duy nhất một lần sự thay đổi từ vân trắng sang vân đen và ngược lại Điều này cho thấy ưu điểm vượt bậc của mã Gray so với mã Binary trong việc kết hợp với phương pháp dịch pha

 K ỹ thuật sử dụng bộ lọc trung bình thích nghi

Trong phép đo thực, đối tượng đo thường có bước nhảy chiều cao và các mẫu chụp chứa các pixel không hợp lệ Sự tồn tại của bước nhảy chiều cao và các pixel không hợp lệ làm cho việc xác định kích thước bộ lọc trung bình trở nên khó khăn Đầu tiên, tác giả của phương pháp này đã chỉ ra sự thiểu sót của

bộ lọc trung bình trong mô phỏng dưới đây

Một bản đồ pha mẫu liên tục kích thước 512x512 pixel được tạo như hình 1.16a, giá trị pha được tăng tuyến tính từ −π đến 63π theo phương ngang, mỗi

hàng sẽ bao gồm 32 chu kì vân và mỗi chu kì bao gồm 16 pixel Bốn pha bước tròn với các giá trị lần lượt là 2π, 4π, 6π và 8π, được tạo ra để mô phỏng bốn đối tượng, có bán kính 40 pixel và đặt tại các vị trí (150, 150), (150, 350), (350, 150)

và (350, 350) Các pixel không hợp lệ được tạo thành bốn vòng tròn với bán kính

40 pixel và được căn giữa lần lượt là (250, 150), (250, 350), (350, 250) và (150, 250) Giá trị pha của các pixel không hợp lệ được gán với −2π (tức là, không nằm trong phạm vi [−π, 63]) Pha tổng hợp kết quả, có cả pha bước và pixel không

hợp lệ, được hiển thị trong hình 1.16b, sẽ được sử dụng làm pha lý tưởng Để mô

phỏng các nhiễu nhảy pha, một số pixel gần với bước nhảy pha 2π, bước nhảy chiều cao và pixel không hợp lệ được chọn ngẫu nhiên để đưa ra các nhiễu nhảy

và được hiển thị trong hình 1.16c Cả pixel đơn và hai pixel liền kề được tạo ra

Bằng cách thêm các nhiễu nhảy pha, pha cuối cùng được sử dụng để mô phỏng pha tuyệt đối được hiển thị trong Hình 1.16d, chứa 2529 nhiễu nhảy pha [3]

Hình 1.16 (a) Pha liên tục; (b) Pha lý tưởng; (c) Nhiễu; (d) Pha mô phỏng [3]

Các bộ lọc trung bình với các kích thước 1x3, 1x5, 3x3, 5x5, , 21x21 được áp dụng cho giai đoạn mô phỏng từng cái một và chỉ các kết quả của 1x3, 1x5, 3x3, 5x5 và 21x21 được hiển thị trong hình 1.17 Sau khi lọc trung bình, các pha đồng nhất thu được và hiển thị trong hình 1.17a – 1.17d Bằng cách trừ pha

lý tưởng khỏi các pha đồng nhất này, các nhiễu nhảy pha được lấy cho các kích thước khác nhau như trong hình 1.17e – 1.17h Để rõ ràng, số lượng nhiễu nhảy pha còn lại cho các kích thước bộ lọc trung bình khác nhau cũng được cung cấp trong bảng 1.1 Có thể thấy rằng, kích thước nhỏ 1x3, mặc dù có hiệu quả, chỉ làm giảm một phần nhiễu Kích thước nhỏ 1x5 loại bỏ tất cả các nhiễu nhảy pha 2π, nhưng vẫn tồn tại một số nhiễu gần với các chiều cao bước và các pixel

không hợp lệ 13x13 và 21x21 cung cấp nhiễu rõ ràng cho chiều cao bước, không

thể được sử dụng trực tiếp trong phép đo thực

Bảng 1.1 Số nhiễu cho bộ lọc trung bình trong mô phỏng

Hình 1.17 Pha đồng nhất bởi: (a) bộ lọc 1x3; (b) bộ lọc 1x5; (c) bộ lọc 13x13; (d) bộ

l ọc 21x21, and nhiễu của: (e) bộ lọc 1x3; (f) bộ lọc 1x5; (g) bộ lọc 13x13; (h) bộ lọc

21x21 [3]

Theo các quan sát và phân tích được trình bày trong phần trên, kích thước

nhỏ của bộ lọc trung bình có thể loại bỏ các nhiễu nhảy pha gần các bước nhảy pha 2π, nhưng một số nhiễu nhảy pha gần chiều cao bước và các pixel không hợp

lệ vẫn tồn tại và gây khó chịu Một bộ lọc trung bình thích nghi để loại bỏ nhiễu

nhảy pha được đề xuất, bao gồm hai bước chính, phát hiện pixel sai và lọc trung bình Hai bước này sẽ được lặp đi lặp lại để xác định kích thước bộ lọc tự động cho đến khi tiêu chí dừng được thỏa mãn Thuật toán được minh họa trong hình 1.18

Pha tuyệt đối nhiễu nhảy Phát hiện

pha

s = 0

Bộ lọc trung bình với kích thước s i

Xuất ra pha mong muốn

s = s +1

Thỏa mãn tiêu chí dừng Sai

Đúng

Hình 1.18 Sơ đồ của bộ lọc trung bình thích nghi

Bước đầu tiên của phát hiện pixel bị lỗi được đề xuất như sau Trong bản

đồ pha tuyệt đối, bằng cách lấy pixel A hiện tại làm trung tâm, cửa sổ 5x5 được

chọn làm khu vực cục bộ của nó Đối với một pixel lỗi, nhiễu nhảy pha của nó phải là bội số của 2π Do đó, tại một địa phương, giá trị pha của một pixel bị lỗi

và một pixel tốt là rất khác nhau, trong khi các pixel của hai pixel tốt là tương tự nhau Bằng cách sử dụng thuộc tính này, trước tiên, tác giả phân loại bất kỳ pixel

B nào trong cửa sổ là pixel kin hoặc pixel không liên quan Nếu |Φ(A) – Φ(B)| < Thr, B là tác giả pixel của A; mặt khác B là pixel không liên quan của A Tiếp theo, trong cửa sổ này, nếu A có pixel thân hơn pixel không liên quan, sau đó A được coi là một điểm ảnh “tốt”; nếu không, nó là sai lầm Giá trị ngưỡng được

chọn là Thr = π, là tần số lấy mẫu Nyquist [3]

Trong bước thứ hai, bộ lọc trung vị chỉ được áp dụng cho các EP được phát hiện này Để tự động xác định kích thước bộ lọc, quét kích thước

Cơ chế được đề xuất, tức là kích thước bộ lọc được lấy tuần tự là s1 = 1x3, s2 = 1x5, s3 = 3x3, s4 = 5x5, s5 = 7x7, s6 = 9x9 và cứ thế Ưu điểm của cơ

chế quét này là, nó ưu tiên kích thước bộ lọc nhỏ và tối đa hóa cơ hội loại bỏ nhiễu trong khi ngăn ngừa nhiễu chiều cao bước Các tiêu chí dừng được thiết kế

dựa trên số lượng nhiễu được phát hiện Tác giả biểu thị số lượng nhiễu được phát hiện trước khi lọc là NEP(0), trong khi số lượng các nhiễu sau khi lọc trung bình có kích thước si là NEP(i) Tiêu chí dừng của tác giả như sau [3]:

(i) NEP(i) = 0, chỉ ra rằng không có nhiễu;

(ii) NEP(i) = NEP(i - 1) = NEP(i - 2), chỉ ra rằng số lượng nhiễu không

giảm sau ba lần lọc liên tiếp Nếu điều này xảy ra, tác giả cho rằng việc lọc trung bình hơn nữa không còn hiệu quả

Để đánh giá bộ lọc trung bình thích nghi được đề xuất, trước tiên tác giả

áp dụng nó cho ví dụ được hiển thị trong hình 1.17 Đối với mỗi lần quét kích thước, số lượng nhiễu được phát hiện sẽ giảm và được ghi lại trong bảng 2 Khi kích thước được quét thành s7 = 11x11, các nhiễu nhảy pha được phát hiện sẽ được loại bỏ và quá trình lọc được hoàn thành Pha đồng nhất cuối cùng được

hiển thị trong hình 1.19c Bằng cách trừ pha lý tưởng khỏi pha đồng nhất, 37 nhiễu còn lại thu được và hiển thị trong Hình 1.19d So sánh với pha thực, 37 nhiễu này không chính xác, nhưng trình phát hiện nhiễu của tác giả không thể tìm

thấy chúng vì chúng phù hợp với các pixel lân cận Mặc dù không hoàn hảo, bộ lọc trung bình thích nghi có thể loại bỏ hầu hết các nhiễu thực sự và đáng kể, cải thiện kết quả từ các bộ lọc trung bình truyền thống

Hình 1.19 (a) Pha đồng nhất thu được từ bộ lọc trung bình 1x5; (b) Nhiễu của bộ lọc trung bình 1x5; (c) Pha cuối cùng thu được từ bộ lọc trung bình thích nghi; (d) Các

nhi ễu còn lại của bộ lọc trung bình thích nghi [3]

Bảng 1.2 Số nhiễu cho bộ lọc trung bình thích nghi trong mô phỏng

Kích thước bộ lọc 1x3 1x5 3x3 5x5 7x7 9x9 11x11

Số nhiễu 879 133 34 9 7 1 0

 Tình hình nghiên c ứu trong nước

Ở Việt Nam hiện nay, các thiết bị đo lường biên dạng 3D bằng ánh sáng cấu trúc của các hãng nước ngoài được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp Tuy nhiên, những thiết bị đo này có giá thành không hề thấp Trong việc vận hành, sử

dụng, các doanh nghiệp chưa làm chủ được công nghệ, gặp khó khăn rất nhiều trong việc đảm bảo độ chính xác đo và bảo trì bảo dưỡng thiết bị

Hiện nay, nước ta đã có những nghiên cứu về phương pháp đo 3D bằng ánh sáng cấu trúc Nổi bật trong đó có hai đề tài nghiên cứu, đầu tiên là của tác

giả Lê Quang Trà [2] đã đạt được một số kết quả như: xây dựng được hệ thống thiết bị đo 3D bằng ánh sáng cấu trúc mã Gray kết hợp dịch pha với sơ đồ bố trí

cụm cảm biến: trục quang máy chiếu vuông góc với mặt phẳng tham chiếu và trục quang máy ảnh nghiêng một góc so với trục quang máy chiếu Tác giả đã sử

dụng phương pháp của Zhang để hiệu chuẩn độ chính xác bằng bảng hiệu chuẩn

ô vuông bàn cờ Trong nghiên cứu của tác giả, mã Gray sử dụng 8bit cần số ảnh chiếu theo hai phương ngang, dọc và ảnh đảo bít là 34 ảnh, phương pháp dịch pha 4 bước có số ảnh chiếu là 4 ảnh tổng cộng là 38 ảnh mẫu chiếu lên chi tiết

đo Đã xây dựng phần mềm tạo vân dịch pha và mã Gray và phần mềm khảo sát quá trình đo dựa trên định hướng nghiên cứu theo mô hình kỹ thuật của cụm cảm

biến Xây dựng được mô hình thiết bị thực nghiệm với phạm vi đo 200×200×200

mm đo một số mẫu chi tiết tiện CNC, đúc, rèn dập cho kết quả đạt yêu cầu về mô

phỏng biên dạng thực của chi tiết đo Đề tài nghiên cứu tiếp theo đó là của tác giả Nguyễn Thị Kim Cúc [1] đã được một số kết quả như: xây dựng được các thuật toán nhằm xác định tối đã các thông số hiệu chuẩn tuyến tính và phi tuyến tính,

đã nghiên cứu xây dựng phương pháp làm giảm phản xả bề mặt các chi tiết cơ khí bằng cách ghép đám mây điểm với các thời gian phơi sáng phù hợp mà không cần một phương pháp xử lý bề mặt đo nào, cũng như không cần thiết lập thêm hệ thống và phần cứng phụ trợ phức tạp Đã nghiên cứu xây dựng phương pháp làm giảm phản xạ bề mặt các chi tiết cơ khí đo bề mặt chi tiết ở các góc khác nhau sử dụng phương pháp ghép đám mây điểm bù vùng phản xạ Các góc nghiêng để ghép các đám mây điểm bù vùng phản xạ phụ thuộc vào hình dạng và đặc tính phản xạ của từng chi tiết đo Đã xây dựng được hệ thống thực nghiệm với vùng không gian đo giới hạn là (w×h×d) = 245×181×130 mm, tiêu cự thấu kính f =12 mm và khoảng cách đo là L=500 mm Các thông số của bảng hiệu chuẩn để độ chính xác hiệu chuẩn đạt được nhỏ hơn 0.4 điểm ảnh như sau: kích thước ô vuông bàn cờ 15 x15 mm, góc nghiêng của bảng hiệu chuẩn so với mặt phẳng ảnh trong giới hạn ±30o Độ rọi của ánh sáng môi trường ổn định trong vùng 100 đến 200 lux để hệ thống đo đạt độ chính xác cao

Cho đến nay, chưa có công trình nghiên cứu nào đi sâu vào nghiên cứu về nhiễu nhảy pha và xây dựng phương pháp loại bỏ nhiễu này Việc nghiên cứu, xây dựng phương pháp giảm nhiễu nhảy pha trong đo lường biên dạng 3D chi tiết