In recent years, 3-D sensing techniques have been widely used in the fields of mobile robots, reverse engineering, semiconductor process inspections, medical applications, virtual reality, etc. With the increasing demand for 3-D measurement, new measurement techniques have been developed including passive sensing systems such as the stereo vision method, and active sensing systems such as laser triangulation, laser structured light, a laser range finder, and the PMP technique. However, the application of those methods in real problems is restricted by their own limitations such as correspondence problem (stereo vision), low resolution and low sensing speed (laser structured light), $2\pi$ ambiguity (PMP), occlusion problem. Among the 3D sensing methods, PMP is known for its high accuracy and robustness to environmental illumination. In this thesis, adopting a stereo vision system in the PMP method is proposed to solve its inherent problems like $2\pi$ ambiguity. By this fusion, the $2\pi$ ambiguity of the typical PMP method and the correspondence problem of the stereo vision can be solved simultaneously. Based on this measurement principle, proper algorithm and hardware setup are proposed to solve the problems induced by introducing stereo vision system and common problems in vision based 3D measurement methods. The followings are the problems dealt with in this thesis.
First of all, a proper information fusion algorithm of the phase and stereo geometry is developed and experimental parametric analysis of the proposed system is provided. The major parameters are the distance between the two cameras and the pitch of the projected fringe pattern. Through several experiments, the ability of overcoming the $2\pi$ ambiguity and correspondence problems is shown and the superiority of the proposed method is shown by comparison of the results with those of the typical PMP algorithm and stereo vision.
Second, the noise sensitivity problem in stereo correspondence matching is solved by including the intensity information into the fusion algorithm and using dynamic programming for optimization. In this way, the robustness of the system can be enhanced with high computation speed.
Third, the hardware system is modified to overcome the occlusion problem which is common in stereo systems and notorious for being difficult to be solved. Optical scanning system with movable mirrors is proposed to provide variable directional view and variable viewing position as well. The occlusion can be avoided by changing the viewing direction. An algorithm to determine the optimal viewing direction and measurement sequence is suggested and verified by several simulations and a series of experiments.
Finally, data stitching method for the measurement results of different part in the same object is proposed to enhance speed and accuracy of the conventional methods. The intensity and depth information is utilized together and RB-particle filter algorithm is adopted. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by several experiments.
As an example of application of the proposed sensor system, three kinds of PCB boards are measured to show the effectiveness of the proposed sensing method.
3차원 형상 측정 방법은 근래에 들어서 많은 응용 분야를 가지고 있다. 이러한 3차원 측정을 위해 스테레오 비전, PMP 방법과 같은 많은 연구들이 진행 되어 왔다. 이러한 측정 방법들의 가장 큰 이슈는 보다 빠르고, 보다 정확하게 물체를 측정하는 것이다. 그리고 보다 넓은 영역을 높은 해상도로 측정하는 것이다. 따라서 본 연구의 목적 또한 보다 빠르게 그리고 보다 정확하게, 고해상도로 넓은 영역의 물체를 3차원 적으로 측정하는 것이 연구의 목적이다.
기존 3차원 측정 연구 중에서 빠른고 정확한 측정으로 유명한 측정법이 바로 PMP 방법이다. 하지만 이 PMP 방법은 여러 가지 문제점들은 가지고 있다. 그 중에 가장 대표적이고 심각한 문제가 바로 $2\pi$ 모호성 문제이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 스테레오 기법을 도입하여 두 방법을 융합하는 새로운 센서 시스템을 제시하고, 그에 따른 새로운 측정 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 시스템은 $2\pi$ 모호성의 제거가 중요한 목적이었지만, 부수적으로 스테레오 비전에서 correspondence 문제도 함께 해결하는 계기가 되었다. 본 시스템의 중요한 파라미터들을 해석 함으로 $2\pi$ 모호성의 문제가 어떤 경우에 제거가 되는지를 확인하여 보았고, 각 파라미터에 따른 측정 정확도를 분석하여 보았다.
다음으로 스테레오 비전 방법 등 다른 3차원 측정 방법에서 문제가 되었던 Occlusion 문제를 본 방법과 연관 지어 해결해 보고자 하였다. 새로운 하드웨어 시스템을 제안하여 이 문제를 효과적으로 해결하고자 하였다. 이러한 occlusion 영역을 측정 하고 이전 측정 영역과 occlusion 영역의 측정값을 정합하여야 한다. 또한 작은 FOV를 가지고, 고 해상도를 유지하면서 물체를 측정하게 되면, 큰 물체의 경우 물체를 부분적으로 측정하고, 측정한 부분들을 정합함으로써 전체 큰 영역의 형태를 측정할 수 있게 된다. 이때 정합 문제가 발생하게 된다. 기존의 방법들이 가지고 있던 정합 시간 문제와 정합 정확도 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 3차원 정합 알고리즘을 제시하고자 한다.
