Structured light-based 3D surface measurement using a multi-camera system

Tämän diplomityön tarkoituksena oli tutkia, millä strukturoituun valoon perustuvilla menetelmillä saavutetaan vankimmat mittaustulokset 3D-pinnan mittauksessa monikamerajärjestelmällä. Työn teoriaosuudessa vertailtiin pinnan mittauksessa käytettyjä strukturoidun valon menetelmiä. Työn kokeellisessa osuudessa rakennettiin mittausjärjestelmä, jossa oli yhteensä 16 kameraa ja yksi projektori. Mittakappaleina käytettiin tasoa ja auton ovea. Mittauksilla pyrittiin selvittämään, minkälainen tarkkuus, luotettavuus ja toistettavuus saavutetaan valituilla strukturoidun valon menetelmillä. Heijastettavina piirteinä käytettiin viivoja ja ympyröitä. Vastinpisteiden etsinnässä kuvien välillä hyödynnettiin Gray-koodausta ja lisäksi kokeiltiin epipolaarisuoriin perustuvaa menetelmää. Tutkimus toteutettiin toimeksiantona Mapvision Oy Ltd:lle ja kokeellisen osuuden sovelluskohteena oli autoteollisuuden laadunvarmistus. Työn teoriaosuuden perusteella eri menetelmien vankkuus riippuu olennaisesti sovelluskohteen asettamista rajaehdoista. Paikallaan pysyvien kohteiden mittauksessa vankimmat menetelmät perustuvat useamman eri kuvion heijastamiseen kohteeseen. Liikkuvilla kohteilla saadaan vankimmat mittaustulokset yhden kuvanoton menetelmillä. Tämän työn tutkimustulosten perusteella yksi vankimmista usean kuvanoton menetelmistä monikamerajärjestelmällä perustuu pysty- ja vaakasuuntaisten viivojen käyttöön strukturoituna valona. Tällä menetelmällä saavutettiin 0.02 mm tarkkuus tason mittauksessa ja parhaimmillaan 0.02 – 0.05 mm toistotarkkuus auton oven mittauksessa. Käytännössä toistotarkkuus oli kuitenkin 0.02 – 0.2 mm laajoilla ja tasaisilla pinnoilla. Luotettavuus oli heikoin jyrkkien pinnanvaihteluiden lähellä. Vastinpisteiden etsintä epipolaarisuorien avulla osoittautui erittäin käyttökelpoiseksi vaihtoehdoksi Gray-koodaukselle.The purpose of this master's thesis was to identify a structured light-based 3D surface measurement method that could provide the most robust measurement results using a multi-camera system. The thesis compares structured light methods used for surface measurement. To determine the accuracy, reliability and repeatability of these methods, a flat surface and a car door were measured using a measurement system consisting of 16 cameras and a projector. Lines and circles were used as projected features. Gray coding was used to detect corresponding points between images, and an epipolar line-based method was also tested. The study, commissioned by Mapvision Oy Ltd, will be used for ensuring quality control in the automotive industry. The literature show that the robustness of the different methods essentially depends on the limitations of the specific application. The most robust methods for measuring static objects are based on projecting multiple different patterns on the scene. For moving objects, the most robust measurement results are achieved with one-shot methods. The study results found that one of the most robust multiple-shot methods in the multi-camera system is based on using vertical and horizontal lines as a structured light, which yielded an accuracy of 0.02 mm when measuring a flat object, with the best repeatability occurring at 0.02 – 0.05 mm when measuring a car door. In contrast, the repeatability for large flat surfaces was 0.02 – 0.2 mm, with the worst reliability being observed near steep surfaces. This study demonstrates that epipolar lines offer an effective alternative to Gray coding for detecting corresponding points