基于單雙目結(jié)合的線結(jié)構(gòu)光掃描技術(shù)

王 迪，楊 龍，張志毅

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 信息工程學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

0 引 言

三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取技術(shù)在工業(yè)鑄件、醫(yī)療診斷、文物保護(hù)等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。依據(jù)測(cè)量設(shè)備是否與測(cè)量模型表面直接進(jìn)行接觸，可將其分為接觸式和非接觸式兩類。接觸式三維測(cè)量技術(shù)以三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x為代表，該項(xiàng)技術(shù)通過(guò)探測(cè)頭與物體表面直接接觸以獲取物體的三維點(diǎn)坐標(biāo)，測(cè)量精度可以達(dá)到μm級(jí)別，但該設(shè)備造價(jià)昂貴且容易對(duì)物體造成損耗，影響測(cè)量精度，因此并未得到廣泛使用。數(shù)字三維照相系統(tǒng)成本低，精度高，因此一直是非接觸式方法研究的熱點(diǎn)。根據(jù)有無(wú)輔助的照明設(shè)備，數(shù)字三維照相系統(tǒng)可分為被動(dòng)三維測(cè)量法和主動(dòng)三維測(cè)量法，被動(dòng)三維測(cè)量法以雙目立體視覺(jué)[1,2]為代表，此類方法系統(tǒng)構(gòu)成比較簡(jiǎn)單且適用性強(qiáng)，但對(duì)物體自身特征(如顏色、結(jié)構(gòu)、紋理等)的依賴程度較高，因此具有一定的局限性。主動(dòng)測(cè)量方法以光柵投影法[3]和線結(jié)構(gòu)掃描法[4-7]較為常見(jiàn)，光柵投影法測(cè)量精度高但計(jì)算復(fù)雜，且對(duì)所用的光源有特殊要求。線結(jié)構(gòu)光掃描法目前存在單目[4,5]和雙目[6,7]兩種方式，單目線結(jié)構(gòu)光掃描方法掃描速度快但系統(tǒng)標(biāo)定困難，點(diǎn)云數(shù)據(jù)恢復(fù)精度較低；雙目線結(jié)構(gòu)光掃描方法能夠達(dá)到較高的精度但速度較慢，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性的要求。

針對(duì)以上方法存在的問(wèn)題，文中提出一種單目和雙目結(jié)合的線結(jié)構(gòu)光掃描方法，用投影儀取代傳統(tǒng)激光，在雙目系統(tǒng)結(jié)構(gòu)下計(jì)算光平面方程，提高平面參數(shù)的擬合精度，然后利用求得的平面方程，在單目系統(tǒng)下計(jì)算被測(cè)物體表面的三維坐標(biāo)。本文提出的方法能夠同時(shí)兼顧掃描精度和時(shí)間效率的需求，因此具有一定的實(shí)用價(jià)值。

1 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

整個(gè)系統(tǒng)的硬件平臺(tái)包括兩個(gè)羅技C920攝像頭(分辨率1920×1080)，一臺(tái)微型投影儀(分辨率1280×720，流明2500)以及用來(lái)計(jì)算光平面方程的柱形紙筒。如圖1所示，兩臺(tái)攝像機(jī)和投影儀置于平臺(tái)同側(cè)，用投影儀投射的單位像素寬度的紅色光條取代傳統(tǒng)激光，并同步使用攝像機(jī)對(duì)含有光條信息的圖像進(jìn)行捕獲，根據(jù)所獲得的圖像信息，恢復(fù)物體的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

圖1 系統(tǒng)硬件平臺(tái)

1.2 系統(tǒng)軟件流程

系統(tǒng)軟件的實(shí)現(xiàn)需要在雙目系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和單目系統(tǒng)結(jié)構(gòu)兩種環(huán)境下進(jìn)行。在雙目系統(tǒng)中，為獲取計(jì)算物體三維坐標(biāo)時(shí)所需要的相機(jī)內(nèi)部參數(shù)和兩臺(tái)相機(jī)間的位姿關(guān)系，采用經(jīng)典的張正友標(biāo)定算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，之后用投影儀向柱形紙筒表面投射單位像素的紅色移動(dòng)光條，并使用兩臺(tái)相機(jī)實(shí)時(shí)進(jìn)行圖像捕獲，每獲取到一對(duì)圖像，首先采用中值濾波對(duì)其進(jìn)行去噪處理，并對(duì)圖像進(jìn)行極線校正，使得同一物點(diǎn)在兩幅圖像上的投影點(diǎn)處于同一水平位置，以此來(lái)縮小匹配點(diǎn)的空間搜索范圍，之后提取同一水平位置上左右圖像的光條中心，便可以得到對(duì)應(yīng)的匹配點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，計(jì)算出左右匹配點(diǎn)的視差，依據(jù)三角形原理，即可得到光條中心的三維點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)所求得的三維點(diǎn)進(jìn)行擬合，即可得到對(duì)應(yīng)的光平面方程。在單目系統(tǒng)中，對(duì)被測(cè)物體進(jìn)行掃描，利用單臺(tái)相機(jī)采集到的圖像信息以及獲取的光平面方程即可求解物體的三維點(diǎn)坐標(biāo)。系統(tǒng)流程如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)流程

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理

2.1 相機(jī)坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的映射原理

如圖3所示，明確像素坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，是獲取三維點(diǎn)坐標(biāo)的首要步驟。在不考慮透鏡畸變的情況下，可以將攝像機(jī)模型理想化為針孔模型，由此，兩坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系可以寫成式(1)的形式

(1)

式中：f表示攝像頭的焦距,dx,dy表示單位像素在圖像坐標(biāo)系中x軸方向和y軸方向上的物理尺寸， (u0,v0) 則表示圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)在像素坐標(biāo)系中的具體位置，以上4個(gè)變量共同構(gòu)成了攝像機(jī)的內(nèi)參矩陣M1,M2是攝像機(jī)的外參矩陣，由旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T構(gòu)成，代表了攝像機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系之間的位姿關(guān)系。文中以左攝像機(jī)坐標(biāo)系為世界坐標(biāo)系，采用經(jīng)典的張正友棋盤格標(biāo)定算法獲取左右相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，由此即可實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)系之間的映射。

圖3 像素坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系

2.2 光條中心提取算法

為了獲取高精度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，理想情況下成像到圖像上的光條寬度應(yīng)該為單位像素，但是受到物體表面材質(zhì)、環(huán)境光線及其它因素的影響，所采集圖像的光條寬度通常大于一個(gè)像素，因此首先需要進(jìn)行光條中心提取。

受外界環(huán)境及設(shè)備自身等因素的影響，采集到的光源圖像通常都會(huì)存在一些噪聲點(diǎn)，這些噪聲點(diǎn)會(huì)使得光條中心的提取結(jié)果嚴(yán)重偏離正確值，進(jìn)一步影響點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取精度，因此，在提取光條中心之前，首先需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理以去除噪聲點(diǎn)，考慮到光條圖像中多為銳利的噪聲點(diǎn)，采用中值濾波對(duì)圖像進(jìn)行處理。除此之外，在雙目系統(tǒng)中，為了縮小匹配點(diǎn)的搜索范圍，提升查找效率，采用系統(tǒng)標(biāo)定所獲取的相機(jī)間的位姿關(guān)系，對(duì)左右兩幅圖像進(jìn)行極線校正，使得物體上一點(diǎn)在兩幅圖像上的投影點(diǎn)處于同一水平位置，之后便可對(duì)光條中心進(jìn)行提取。

按照計(jì)算方式的不同，目前較為常見(jiàn)的光條中心提取算法可分為幾何中心提取和能量中心提取兩大類。其中，閾值法[8]和邊緣法[9]是前者的典例，這一類方法通常比較簡(jiǎn)潔高效，但提取精度低，因此并不適用于對(duì)精確度要求較高的場(chǎng)景；灰度重心法[10]和極值法[11]是能量中心提取算法中較為常用的兩種，相較于極值法，灰度重心法的計(jì)算精度更高且魯棒性更強(qiáng)，因此成為常用的一種中心提取算法。光條圖像單行像素的R通道值近似服從正態(tài)分布，符合加權(quán)重心法的使用場(chǎng)景，因此選用該方法提取光條中心。假定圖像的分辨率為m×n， 對(duì)于圖像中的第k行，其光條中心的橫坐標(biāo)xk為

(2)

其中，權(quán)值Ni的取值為

(3)

式中：R(k,i) 表示當(dāng)前像素R通道的值，此處，T不是固定的常量值，而是以當(dāng)前行中所有像素R通道的最大值為基準(zhǔn)，減少t個(gè)單位所得到的值。多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，t的取值范圍在20～30之間為最佳。加權(quán)重心法的光條中心提取結(jié)果如圖4所示。

圖4 光條中心提取結(jié)果

2.3 雙目立體視覺(jué)測(cè)量模型

光平面方程的計(jì)算是在雙目系統(tǒng)結(jié)構(gòu)下進(jìn)行的，在這個(gè)過(guò)程中利用雙目立體視覺(jué)理論對(duì)三維點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行求解是問(wèn)題的關(guān)鍵。

如圖5所示，設(shè)Ol為左攝像機(jī)的光心，Or為右攝像機(jī)的光心，此處采用的兩臺(tái)相機(jī)型號(hào)相同，因此焦距同為f， 由于在初始階段已經(jīng)對(duì)左右像平面進(jìn)行了極線校正，因此空間中一點(diǎn)在兩幅圖像上的成像點(diǎn)基本處于同一水平高度，假定以左側(cè)相機(jī)坐標(biāo)系為參考坐標(biāo)系，則對(duì)其進(jìn)行平移，即可得到右側(cè)相機(jī)坐標(biāo)系，移動(dòng)的距離為左右相機(jī)透鏡中心距離B， 設(shè)Ol坐標(biāo)為(0,0,0)，Or為 (B,0,0)，P(x,y,z) 為空間一點(diǎn)，其在左右像平面上的成像點(diǎn)分別為Pl(xl,yl),Pr(xr,yr)， 根據(jù)各坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，可以推演出如下關(guān)系式

(4)

圖5 雙目立體視覺(jué)測(cè)量模型

通過(guò)對(duì)上式進(jìn)行簡(jiǎn)化可得到P點(diǎn)三維坐標(biāo)為

(5)

依據(jù)上述原理，在雙目系統(tǒng)中對(duì)柱形紙筒進(jìn)行掃描，通過(guò)提取同一水平位置左右圖像的光條中心，即可得到對(duì)應(yīng)匹配點(diǎn)，恢復(fù)出投影在柱形紙筒上的光條中心的三維點(diǎn)坐標(biāo)，結(jié)果如圖6所示。

圖6 柱形紙筒三維點(diǎn)云恢復(fù)結(jié)果

2.4 點(diǎn)云數(shù)據(jù)擬合光平面

在計(jì)算出投射在柱形紙筒表面上的光條中心三維點(diǎn)坐標(biāo)之后，對(duì)其進(jìn)行擬合獲取對(duì)應(yīng)的光平面參數(shù)。目前，較為常用的平面擬合方法有最小二乘法、特征值法等。前者僅考慮了z軸方向的誤差，但在真實(shí)場(chǎng)景下，受環(huán)境及設(shè)備自身因素的影響，x、y方向上也同樣存在誤差，因此該方法在此處并不適用。特征值法通過(guò)最小化點(diǎn)到平面的距離求解平面方程參數(shù)，能夠同時(shí)兼顧x、y、z這3個(gè)方向的誤差。但當(dāng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)存在異常值擾動(dòng)時(shí)，以上兩種方法的擬合結(jié)果都會(huì)受到影響，對(duì)此，李偉等[12]等提出一種改進(jìn)的最小二乘平面擬合算法，通過(guò)中位數(shù)法獲得最佳初始平面模型，并采用迭代最小二乘法剔除殘差較大的離群點(diǎn)以獲取最佳平面方程，該方法具有一定的抗差性。陳漢青等[13]提出穩(wěn)健加權(quán)總體最小二乘法，通過(guò)設(shè)置一定的規(guī)則剔除異常點(diǎn)，使得求解的參數(shù)更加精確，但該算法不具有魯棒性。李希等[14]采用RANSAC(random sample consensus)算法剔除點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的異常值，并采用總體最小二乘法對(duì)剩余的有效點(diǎn)進(jìn)行擬合，該方法能夠獲得較為理想的擬合結(jié)果，但參數(shù)的設(shè)置會(huì)對(duì)擬合結(jié)果產(chǎn)生影響。由于雙目線結(jié)構(gòu)光掃描能夠達(dá)到較高的精度，因此恢復(fù)出的三維點(diǎn)只存在少量異常點(diǎn)，為了滿足實(shí)效性要求，此處采用迭代的特征值法對(duì)光平面進(jìn)行擬合。

設(shè)空間平面方程為

ax+by+cz=d

(6)

式中： (a，b，c) 為待擬合平面的單位法向量，d為坐標(biāo)原點(diǎn)到擬合平面的距離。假設(shè)對(duì)柱形紙筒進(jìn)行掃描后，從單幅圖像中共恢復(fù)出n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn) {(xi，yi，zi)，i=1，2，…，n}， 其中任意一點(diǎn) (xi，yi，zi) 到擬合平面的距離可以表示為

di=|axi+byi+czi-d|

(7)

為了獲得高精度的平面擬合參數(shù)，應(yīng)在條件a2+b2+c2=1的約束下，滿足

(8)

設(shè)所構(gòu)成的函數(shù)f為

(9)

采用拉格朗日乘數(shù)法求解函f數(shù)的極值，并令函數(shù)對(duì)參數(shù)d的偏導(dǎo)數(shù)為零，得

(10)

則式(7)可以改寫為

(11)

將式(11)帶入式(9)，并分別對(duì)a、b、c求偏導(dǎo)，令所有偏導(dǎo)數(shù)為零，可得到特征值方程

(12)

由此將平面參數(shù)求解問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)矩陣特征值及特征向量的求解，設(shè)

顯然，矩陣A為3×3的實(shí)對(duì)稱矩陣，求解A的最小特征值λmin及其對(duì)應(yīng)的齊次線性方程組，所得到的非零向量即為平面方程的3個(gè)參數(shù)a、b、c， 將其帶入式(10)，即可得到參數(shù)d的值。

為了降低點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的異常值對(duì)平面參數(shù)擬合精度造成的影響，采用穩(wěn)健的加權(quán)迭代思想逐步剔除數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)，直至擬合精度滿足預(yù)定需求。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

步驟1 采用特征值最小二乘法擬合平面方程，獲取初始參數(shù)值a、b、c；

步驟2 根據(jù)式(11)計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中每個(gè)點(diǎn)到平面的距離di；

步驟3 根據(jù)式(13)計(jì)算所有點(diǎn)到平面距離的標(biāo)準(zhǔn)偏差，若di>2ε， 則認(rèn)為該點(diǎn)為異常值，將其從點(diǎn)集中刪除

(13)

步驟4 更新點(diǎn)云數(shù)據(jù)集并重新求解平面方程的參數(shù)；

步驟5 重復(fù)執(zhí)行步驟2～步驟4，直至點(diǎn)云集合中任意一點(diǎn)到擬合平面的距離di均小于給定閾值，此時(shí) (a、b、c) 即為平面方程的最優(yōu)解；

步驟6 依據(jù)式(10)求解參數(shù)d的值，獲得最佳平面擬合方程。

在雙目系統(tǒng)中求得所有光條所對(duì)應(yīng)的平面方程后，在單目系統(tǒng)中對(duì)物體進(jìn)行掃描，通過(guò)計(jì)算相機(jī)透鏡中心與結(jié)構(gòu)光中心在像平面映射點(diǎn)的連線與對(duì)應(yīng)光平面方程的交點(diǎn)，便可以計(jì)算出空間中一點(diǎn)的三維坐標(biāo)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本次實(shí)驗(yàn)以C++作為編程語(yǔ)言，Windows7為系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)，內(nèi)存4 GB。為了確認(rèn)本文方法的有效性和可行性，分別以磨砂材質(zhì)的弱紋理水杯、毛絨材質(zhì)的維尼熊和表面光滑易反光的恐龍玩具作為測(cè)量模型，并以點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取精度、速度及密度作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，將所提出方法的掃描結(jié)果與雙目線結(jié)構(gòu)光掃描方法和單目線結(jié)構(gòu)光掃描方法的結(jié)果進(jìn)行比較。

如圖7～圖9所示，在每組數(shù)據(jù)中，圖(a)為模型原始圖像，圖(b)～圖(d)分別為3種掃描方法所獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其中圖像左邊為點(diǎn)云的正視圖，右邊為點(diǎn)云的側(cè)視圖。從圖中可以看出，對(duì)于不同的模型，雙目線結(jié)構(gòu)光掃描方法的精度最高，文中提出的方法次之，最后是單目線結(jié)構(gòu)光掃描方法。雙目線結(jié)構(gòu)光掃描方法是對(duì)左右兩幅圖像逐行提取結(jié)構(gòu)光中心并逐點(diǎn)進(jìn)行匹配以恢復(fù)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，在這個(gè)過(guò)程中，結(jié)構(gòu)光中心提取和像素匹配的精度對(duì)三維掃描的結(jié)果起決定性作用，目前關(guān)于這兩個(gè)領(lǐng)域的研究已經(jīng)相對(duì)成熟，誤差可以穩(wěn)定在較小的范圍內(nèi)，因此該方法相對(duì)于另外兩種精度更高；單目線結(jié)構(gòu)光掃描方法需要對(duì)背景板進(jìn)行標(biāo)定以獲取背景板平面方程，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算光平面方程，每一步的誤差都會(huì)對(duì)后續(xù)操作造成較大影響，因此掃描精度較低，從圖7(b)，圖8(b)，圖9(b)的側(cè)視圖區(qū)域可看出恢復(fù)出的模型表面有一定的凹凸；文中提出的方法利用雙目線結(jié)構(gòu)光掃描法精度高的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)對(duì)柱形紙筒進(jìn)行雙目掃描以計(jì)算光平面方程，該方法計(jì)算出的光平面方程相較于傳統(tǒng)背景板標(biāo)定方法誤差小，在此基礎(chǔ)上采用單目掃描恢復(fù)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，此方法的掃描精度與雙目掃描方法相差不多，但掃描速度得到了較大提升。

圖7 水杯三維點(diǎn)云恢復(fù)結(jié)果

圖8 玩具熊三維點(diǎn)云恢復(fù)結(jié)果

圖9 恐龍三維點(diǎn)云恢復(fù)結(jié)果

除掃描方法外，模型材質(zhì)對(duì)掃描精度也有一定的影響。如圖7所示，對(duì)于磨砂材質(zhì)的無(wú)紋理水杯，當(dāng)紅色光條投影到物體表面上時(shí)，不會(huì)產(chǎn)生反光、顏色吸收等問(wèn)題，因此能夠得到較為完整的三維模型，掃描效果較好。圖8中，毛絨玩具熊的眉毛、眼睛、鼻子處呈棕黑色，當(dāng)光條被投影到這些部位時(shí)，紅色被吸收，圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的R通道值無(wú)法達(dá)到閾值，從而形成孔洞，而鼻尖處反光處像素的R通道值大于閾值，因而可恢復(fù)出三維數(shù)據(jù)。對(duì)于表面光滑的恐龍模型，如圖9所示，其腿部、背部等點(diǎn)云恢復(fù)正常，由此可見(jiàn)物體上的反光點(diǎn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的恢復(fù)基本上不產(chǎn)生影響。

單雙目結(jié)合的三維掃描方法不僅在點(diǎn)云數(shù)據(jù)恢復(fù)精度上能達(dá)到一定的標(biāo)準(zhǔn)，在時(shí)間效率上也滿足生產(chǎn)實(shí)踐的需求。在測(cè)量模型與掃描裝置之間的距離保持不變的前提下，分別采用3種方法對(duì)不同的模型進(jìn)行掃描，并將不同情況下，根據(jù)單幅分辨率為1920×1028的光條圖像計(jì)算物體三維點(diǎn)坐標(biāo)所需的時(shí)間進(jìn)行比較，結(jié)果見(jiàn)表1。在等距條件下，對(duì)于不同的模型，同一方法計(jì)算三維坐標(biāo)所消耗的時(shí)間基本不受物體大小及形態(tài)的影響，即在時(shí)間效率上3種方法均是模型不相關(guān)的。其中，由于雙目線結(jié)構(gòu)光掃描方法受限于兩幅圖像的匹配速度，因此在三者中耗時(shí)最長(zhǎng)，達(dá)到了368.07 ms/幅，本文提出的方法和單目線結(jié)構(gòu)光掃描方法在掃描之前均對(duì)光平面方程進(jìn)行了標(biāo)定，將時(shí)間縮短為78 ms/幅左右，是雙目掃描的1/5。

表1 單幅圖像點(diǎn)云數(shù)據(jù)恢復(fù)時(shí)間

表2顯示了等距離條件下，3種模型在不同掃描方法下恢復(fù)出的三維點(diǎn)個(gè)數(shù)。由表中可以看出，當(dāng)被測(cè)模型與掃描系統(tǒng)相對(duì)位置維持不變的情況下，對(duì)于同一物體而言，3種掃描方法獲取到的三維點(diǎn)數(shù)量基本持平，無(wú)明顯差異。

表2 等距離條件下恢復(fù)的三維點(diǎn)個(gè)數(shù)

由以上分析可知，傳統(tǒng)雙目線結(jié)構(gòu)光掃描方法能夠達(dá)到較高的掃描精度，但時(shí)間效率較低，在某些情況下無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性的要求；傳統(tǒng)單目線結(jié)構(gòu)光掃描方法在時(shí)效上有一定的優(yōu)勢(shì)，但掃描精度易受背景板標(biāo)定的影響，可能出現(xiàn)較大誤差；單雙目結(jié)合的掃描方法綜合了兩者的優(yōu)勢(shì)，在掃描精度和實(shí)效性上都能夠滿足一定的要求，且恢復(fù)出的模型三維點(diǎn)數(shù)目與其它兩種方法基本持平，因此具有一定的實(shí)用價(jià)值。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)傳統(tǒng)線結(jié)構(gòu)光掃描方法的局限性，提出一種單目和雙目結(jié)合的掃描方法。首先采用投影儀投射的紅色移動(dòng)光條取代傳統(tǒng)激光作為線光源，這在一定程度上縮減了硬件成本，之后，以柱形紙筒為輔助，在雙目系統(tǒng)中對(duì)其進(jìn)行掃描并采用迭代特征值最小二乘法對(duì)獲取到的光條中心三維點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行擬合，得到光平面方程，該方法提高了平面參數(shù)的擬合精度，最后在單目系統(tǒng)中利用所求得的光平面方程計(jì)算物體表面的三維點(diǎn)坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效發(fā)揮雙目掃描和單目掃描各自的優(yōu)勢(shì)，在點(diǎn)云數(shù)據(jù)恢復(fù)精度和速度上取得有效折中，具有一定的實(shí)用價(jià)值。但需要指出的是：受外界環(huán)境和設(shè)備噪聲等因素的影響，恢復(fù)出的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中難免會(huì)存在一些噪聲點(diǎn)，如何剔除掃描物體之外的噪聲點(diǎn)，是接下來(lái)要研究的主要內(nèi)容。