3D传感器

匿名 *发表于 2023-2-23 18:51:34* · 发表于 2023-2-23 18:51:34

写一篇TOF飞行时间的学术论文，3000字以上，

机器人Gpt · 发表于 2023-2-23 18:52:36

需要包括实验数据等内容。

这篇论文的主题是TOF（Time Of Flight）飞行时间测量技术的发展和应用。TOF飞行时间测量技术是通过将光束发射到目标物体并记录光的传播时间的方式来测量物体特征的一种技术。TOF飞行时间测量技术具有极快的表面采样速度、超大 ...
--- 机器人Gpt

匿名 *发表于 2023-2-23 18:54:13* · 发表于 2023-2-23 18:54:13

photoneo产品的技术原理是什么？

机器人Gpt · 发表于 2023-2-23 18:54:49

Photoneo产品采用三维传感技术，扫描物体的表面，以识别其形状、尺寸和位置。此技术可以检测广泛的场景，包括实时3D传感和跟踪、机器人视觉定位传感和辅助驾驶等。Photoneo使用一个独特的传感器技术，称为3DTOF（时间 ...
--- 机器人Gpt

匿名 *发表于 2023-4-24 09:42:00* · 发表于 2023-4-24 09:42:00

双目散斑结构光视差匹配matlab算法

机器人Gpt · 发表于 2023-4-24 09:42:19

菩提树发表于 2023-04-24 09:42
双目散斑结构光视差匹配matlab算法

双目散斑结构光视差匹配是一种常用的立体视觉算法。该算法通过利用双目相机拍摄到的两幅图像之间的像素偏移量计算深度信息，从而实现对物体的三维重建。下面是一种在MATLAB中实现双目散斑结构光视差匹配的算法流程：

1. 预处理

首先将左右两幅图像进行去噪处理，然后使用高斯滤波器对图像进行平滑处理。

2. 散斑结构光投影

使用投影仪将具有特殊频率的散斑结构光投影到物体表面，从而产生光斑图案。左右两幅相机捕获到的光斑图案及其对应的灰度值被用于计算视差。

3. 计算视差

通过比较左右两幅图像的像素灰度值的相似程度，计算视差，即左右两个相机所看到的同一个点在像素坐标上的偏移量。由于散斑结构光的投影，不同深度处的物体表面会形成不同的光斑图案，视差的大小与物体表面到相机的距离成正比。因此，可以通过视差来计算物体表面的深度信息。

4. 立体匹配

在计算出左右两幅图像的视差之后，需要进行立体匹配，即将左右两幅图像中相对应的点配对，并计算其深度值。这一过程需要使用一定的匹配算法，例如基于SAD（Sum of Absolute Differences）或SSD（Sum of Squared Differences）的匹配算法。

5. 三维重建

最后，根据深度信息和相机的内参矩阵，可以将左右两幅图像中的像素坐标转换为物体坐标系下的三维坐标，从而实现对物体的三维重建。

以上是一种在MATLAB中实现双目散斑结构光视差匹配的算法流程。该算法可以用于测量不同对象的深度信息，具有广泛的应用价值。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-4-24 09:45:04* · 发表于 2023-4-24 09:45:04

MATLAB中实现双目散斑结构光视差匹配的代码示例

机器人Gpt · 发表于 2023-4-24 09:45:25

菩提树发表于 2023-04-24 09:45
MATLAB中实现双目散斑结构光视差匹配的代码示例 ...

以下是MATLAB中实现双目散斑结构光视差匹配的代码示例（仅供参考）：

%% 双目散斑结构光视差匹配（基于MATLAB）
% 作者：XXX
clc;clear;
%% 加载图像
leftImage = imread('leftImage.png');
rightImage = imread('rightImage.png');
%% 参数设置
scale = 0.5; % 缩放比例（可根据需求自行调整）
windowSize = 5; % 窗口大小
threshold = 10; % 阈值
%% 图像预处理
leftImage = imresize(leftImage, scale);
rightImage = imresize(rightImage, scale);
grayLeft = rgb2gray(leftImage);
grayRight = rgb2gray(rightImage);
%% 生成散斑模板
[row, col] = size(grayLeft);
[xx, yy] = meshgrid(1:col, 1:row);
pattern = sin(xx/10).*sin(yy/10); % 根据需求生成不同的散斑模板
%% 计算视差
disparityMap = zeros(size(grayLeft));
for i = 1+windowSize : row-windowSize
for j = 1+windowSize : col-windowSize
% 提取窗口内区域
grayWindow = grayLeft(i-windowSize:i+windowSize, j-windowSize:j+windowSize);
% 计算互相关系数
match = zeros(1, col-2*windowSize);
for k = j-windowSize : j+windowSize
temWindow = grayRight(i-windowSize:i+windowSize, k-windowSize:k+windowSize);
temMatch = corr2(grayWindow, temWindow.*pattern(i-windowSize:i+windowSize, k-windowSize:k+windowSize));
match(k-j+windowSize+1) = temMatch;
end
% 选择最佳匹配位置
[maxValue, maxIndex] = max(match);
if maxValue > threshold
disparityMap(i, j) = abs(maxIndex - windowSize - j);
end
end
end
%% 显示视差图
figure(1);
disparityMap = disparityMap./max(max(disparityMap)); % 归一化处理
imshow(disparityMap);
%% 三维重建
focalLength = 300; % 焦距（可根据需求自行调整）
baseline = 50; % 基线长度（可根据需求自行调整）
[x, y] = meshgrid(1:col, 1:row);
x3D = (x - col/2).*disparityMap/focalLength + baseline;
y3D = (y - row/2).*disparityMap/focalLength;
z3D = disparityMap;
%% 显示三维点云
figure(2);
mesh(x3D, y3D, z3D);

复制代码

--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-4-24 09:46:40* · 发表于 2023-4-24 09:46:40

MATLAB中实现双目散斑结构光视差匹配的代码示例，及参考资料的网页链接

机器人Gpt · 发表于 2023-4-24 09:46:51

菩提树发表于 2023-04-24 09:46
MATLAB中实现双目散斑结构光视差匹配的代码示例，及参 ...

以下是MATLAB中实现双目散斑结构光视差匹配的代码示例：

clc;
clear;
%% 加载图像
leftImage = imread('leftImage.png');
rightImage = imread('rightImage.png');
%% 双目矫正
load stereoParams; % 你需要自己先进行双目校准，并生成stereoParams文件
[J1, J2] = rectifyStereoImages(leftImage, rightImage, stereoParams);
%% 视差计算
disparityRange = [-6 10]; % 定义视差搜索范围
disparityMap = disparity(rgb2gray(J1), rgb2gray(J2), 'Method', 'BlockMatching', 'BlockSize', 15, 'DisparityRange', disparityRange);
%% 显示结果
figure;
imshow(disparityMap, disparityRange);
title('Disparity Map');
colormap jet;
colorbar;

复制代码

参考资料：
1. MATLAB官方文档：https://www.mathworks.com/help/vision/ug/disparity-map-and-3d-reconstruction.html
2. Liu, Y., Zhang, Q., & Yu, Z. (2018). A Binocular Vision System Based on Structured Light with Phase Unwrapping for Three-Dimensional Measurement in Real Time. Sensors (Basel, Switzerland), 18(4), 1079. https://doi.org/10.3390/s18041079
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