شماره ركورد كنفرانس :
5326
عنوان مقاله :
كاليبراسيون ارتفاع-فاز در رويهنگاري افكنش فريز به روش حداقل مربعات
عنوان به زبان ديگر :
Height-phase calibration in fringe projection profilometry using the least square method.
پديدآورندگان :
كشمير زهرا دانشگاه صنعتي اميركبير , شمسي احسان دانشگاه صنعتي اميركبير , اقبالي يلدگرماني افسانه دانشگاه صنعتي اميركبير , معدنيپور خسرو دانشگاه صنعتي اميركبير
كليدواژه :
بازگشايي فاز , تبديل فوريه دو بعدي , رويهنگاري سه بعدي سطوح , كاليبراسيون
عنوان كنفرانس :
بيست و نهمين كنفرانس اپتيك و فوتونيك ايران و پانزدهمين كنفرانس مهندسي و فناوري فوتونيك ايران
چكيده فارسي :
يكي از مهمترين نيازهاي صنعت دستيابي به نمايه سه بعدي سطوح است كه در اين ميان رويهنگاري اپتيكي يكي ازكاربرديترين روشها در مقايسه با ديگر روشهاي موجود است. در اين مقاله كاليبراسيون رويهنگاري افكنش فريز، به منظور تعيين رابطه نگاشت بين عمق نقشه و اختلاف فاز ارايه شده است. اين رويكرد مبتني بر يك تابع غير خطي ساده است كه با تجزيه و تحليل هندسه سيستم اندازهگيري به خوبي نگاشت بين نقشه عمق و توزيع اختلاف فاز را توصيف ميكند. در اين روش كاليبراسيون براي يك صفحه مرجع در فواصل مشخص توزيع فاز به دست ميآيد. براي به دست آوردن پارامترهاي مربوطه و بازسازي تابع نگاشت، يك رويكرد برآورد حداقل مربعات با محاسبات خطي به كار گرفته شده است.
چكيده لاتين :
One of the industry s most important demands is obtaining a three-dimensional profile of the surfaces, among which optical profilometry is one of the most applied methods compared to other existing techniques. This paper presents a calibration approach for determining the mapping relationship between the depth map and the phase difference in fringe projection profilometry. This method is based on a straightforward nonlinear function that is inferred from an analysis of the measurement system s geometry and so precisely describes the relationship between the depth map and the phase-difference distribution. The calibration is accomplished by translating a target plane to a series of predetermined points with specified depths and measuring its phase distributions. A least-squares estimate approach with linear computation is deduced to obtain the relevant parameters and reconstruct the mapping function.