研究背景光对基于PSD的空间三维坐标测量影响的方法与流程

本发明属于三维位置测量领域，特别涉及研究背景光对基于psd的空间三维坐标测量影响的方法，是一种定量研究的方法。

技术背景

目标三维位置测量在工业、航空航天、医疗、交通等领域有着巨大需求，特别是在工业过程监控、机器人自主行为规划、导弹跟踪定位、航天器交会对接、无人驾驶等方面有广泛的应用。随着光电子半导体器件的不断发展，利用光电传感器并结合视觉测量和图像处理技术来获取目标三维位置坐标成为典型的测量方法。位置敏感探测器(positionsensitivedetector,psd)是一种基于横向光电效应的半导体器件，它能够将照射在光敏面上的光斑位置信息转换成电流信号，具有位置分辨率高、响应速度快、信号处理电路相对简单、成本低等优点。利用psd构成的光电位置检测系统，可直接测出目标的位置和动态位移，特别适合要求实时控制、快速显示反馈的测控现场。psd工作时会受到入射光以外的其它背景光干扰，影响测量的精度和可靠性，为此在测量时必须研究背景光对位置精度的影响。

郑军等人在《基于双psd的三维测量系统的标定方法》中提出了一种基于双psd的三维测量方法。利用两个psd从不同的角度捕获、跟踪激光点的方式来还原工件的三维信息，省去了传统双目视觉中的特征点识别和匹配部分，极大简化了三维测量模型。但文献并没有开展背景光对三维测量影响的研究。

吕爱民等人在《入射光强和背景光对二维光电位置敏感器件干扰的影响》中虽然研究了有背景光作用于光电位置敏感器件上位置输出的关系及背景光导致的位置误差，但并没有拓展到对空间三维坐标的测量。

当前并没有定量研究背景光对基于psd的空间三维坐标测量的影响，而这是实现精确三维测量的前提和基础。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是针对现有背景光对基于psd的三维测量影响研究的不足，提出一种定量研究背景光对基于psd的空间三维坐标测量影响的方法。该方法通过搭建基于双psd的视觉系统，对比基于双psd的空间三维测量系统在不同背景光条件下测得的目标光点的坐标值与实际值的偏差，最终得出背景光对基于psd的空间三维坐标测量的影响。

本发明采用的技术方案是：

一种研究背景光对基于psd的空间三维坐标测量影响的方法，利用左右两个psd对同一目标光点的测量数据还原目标光点的三维坐标，搭建基于双psd的空间三维坐标测量系统，将目标光点置于三坐标测量机上，在不同背景光条件下，分别通过基于神经网络的空间三维坐标测量系统和三坐标测量机获得目标光点的三维坐标，并进行对比，得到基于双psd的空间三维坐标测量系统在不同背景光条件下获得的目标光点的坐标值与实际值的偏差，最终确定背景光对基于psd的空间三维坐标测量的影响，如图1所示，具体步骤如下：

步骤1：搭建基于双psd的空间三维坐标测量系统。此系统主要由红led点光源(目标光点)、两个psd相机、两个枕型psd模块、psd支架、两台信号处理器、数据采集卡和计算机组成，如图2所示。

位于空间某一位置的红led点光源发光，枕型psd模块检测到目标光源的光信号，并在枕型psd模块内部实现光信号到位置信号的转换，并将位置信号以电压量输出。信号处理器通过对枕型psd模块输出的电压信号进行滤波、放大等处理，将电压信号调整为与光斑在psd敏感面上位置以1mm/v关系相对应的值，输出模拟电压信号。数据采集卡将信号处理器输出的模拟电压信号转换为数字信号，并传输至计算机，计算机用于显示所采集到的位置信号。系统信号传输流程如图3所示。

步骤2：在不同背景光条件下利用基于双psd的空间三维坐标测量系统对目标光点的位置进行测量，通过计算机获得目标光点的位置数据。

将目标光点放置在三坐标测量机的立柱上，调节psd测量装置的位置，使psd测量视野覆盖预设的三坐标测量机上目标光点的活动范围；在不同背景光条件下分别测量不同位置的目标光点在左右两个psd上的坐标，并记录目标光点在三坐标测量机上的值。

步骤3：利用bp神经网络预测不同背景光条件下目标光点的空间三维坐标值。

空间三维坐标测量系统参数包括：目标光点在左psd上形成的坐标(ul，vl)，目标光点在右psd上形成的坐标(ur，vr)和目标光点在世界坐标系下的三维坐标(xw，yw，zw)，将ul、vl、ur和vr作为bp神经网络的输入量，将xw、yw和zw作为bp神经网络的输出量；步骤2中获得的位置数据中，随机选取其中的140组作为训练样本，而另10组作为测试样本，测试样本用于测试目标光点的三维坐标。首先，通过训练样本数据训练bp神经网络，然后将测试样本中的ul、vl、ur和vr代入bp神经网络，获得测试光点的三维坐标(xw，yw，zw)。

步骤4：通过对比不同背景光条件下目标光点的三维坐标测量预测值与实际值之间的误差，得到背景光对基于psd的空间三维坐标测量的影响。

目标光点的预测值与实际值之间的距离误差公式如下：

其中，e为任一目标光点的预测值与实际值之间的距离误差，xs、ys和zs为目标光点的实际三维坐标值，xy、yy和zy为神经网络的预测坐标值。

其中，eave为各目标光点的平均距离误差，e1、e2、...、es为各目标光点的预测值与实际值之间的距离误差，s为测试点总数。

本发明的有益效果：本发明所述的定量研究背景光对基于psd的空间三维坐标测量影响的方法具有搭建及使用过程简单、效率高和定量化等优点，为消除背景光对基于psd的空间三维坐标测量影响提供了前提和基础，有利于空间三维位置的精确测量，具有实际应用价值。

附图说明

图1是定量研究背景光对基于psd的空间三维坐标测量影响的流程图。

图2是基于双psd的空间三维坐标测量系统示意图。

图3是系统信号传输流程图。

图4是坐标系间的位置关系图。

图5是光点三维坐标求解原理图。

图6是暗室条件下测试光点的实际值与预测值。

图7是正常照明条件下测试光点的实际值与预测值。

具体实施方式

下面结合附图和技术方案详细说明本发明的具体实施方式。

基于双目视觉原理搭建psd空间三维坐标测量系统，通过计算机获取三坐标测量机上红led点光源(目标光点)在左右psd上的位置，通过对比不同背景光条件下由神经网络获取的三维坐标值与三坐标测量机测得的红led点光源的坐标，即可获得背景光对psd空间三维坐标测量的影响。测量方法的具体操作步骤如下：

(1)搭建基于双psd的空间三维坐标测量系统。

此系统主要由红led点光源、两个psd相机、两个枕型psd模块(光敏区尺寸为12mm×12mm，分辨率为1.4μm，敏感光谱范围为320-1060nm，光谱峰值对应波长为920nm，最大光功率为167μw，光灵敏度为60mv/μw)、psd支架、两台信号处理器、数据采集卡和计算机等组成。

空间三维坐标测量系统所涉及的四个坐标系为：红led点光源所在三维空间的坐标系为世界坐标系ow-xwywzw，世界坐标系根据实际情况而建；相机坐标系oc-xcyczc，其原点oc位于psd相机的中心，oczc轴与相机镜头光轴重合，ocxc轴与ocyc轴所在的平面与psd的光敏面平行；光敏面坐标系of-xy，其位于psd传感器的光敏面上，中心点of为psd传感器光敏面的几何中心，ofx与ofy分别与ocxc轴与ocyc轴对应平行，ofoc的大小为psd相机镜头的焦距f；psd坐标系o-uv，其与of-xy同平面，ou与ov分别与ofx与ofy对应平行。坐标系间的关系如图4所示。图中，p表示目标光点，p’表示照在psd光敏面上的光斑点。

目标光点的psd坐标与世界三维坐标间的关系表示为齐次坐标的形式：

其中，(u，v，1)为目标光点在psd坐标系下的齐次坐标，(xw，yw，zw，1)为目标光点在世界坐标系的齐次坐标，m为3×4的透视投影矩阵，t为比例因子。

已知6个以上目标光点的三维坐标与psd坐标，可以通过最小二乘法求出矩阵m。由于本系统由两个psd构成，因此，可以利用以上方法分别求出对应于左、右psd的矩阵ml、mr，二者分别表示为：

式(4)中，是矩阵ml的第i行第j列的元素，代表目标光点在左psd中的坐标与世界三维坐标间的关系。

式(5)中，是矩阵mr的第i行第j列的元素，代表目标光点在右psd中的坐标与世界三维坐标间的关系。

目标光点的三维坐标测量系统是由两个psd以固定的相对位置组成，左右psd同时探测同一个目标光点的系统。两个psd的输出值与目标光点的空间三维坐标满足如下关系：

其中，xw、yw、zw为目标光点的世界三维坐标，ul、vl为目标光点在左psd上的坐标，ur、vr为其在右psd上的坐标。

利用最小二乘法求解式(6)，求出目标光点在世界坐标系下的三维坐标，目标光点的三维坐标求解原理如图5所示。

(2)在不同背景光条件下利用基于双psd的空间三维坐标测量系统对红led点光源的位置进行测量，通过计算机获取同一位置的红led点光源在左右psd上的位置数据ul、vl、ur、vr。

将红led点光源放置在三坐标测量机测头的立柱上，使其随立柱在测量空间内移动，调节psd测量装置的位置，保证其测量视野覆盖预设的红led点光源的活动范围。测量空间内选取150个测量点，由三坐标测量机测得光点的空间三维坐标，由两个psd得出它们的psd坐标。红led点光源的活动空间范围为160mm×250mm×160mm，x、y方向相邻两个点间的间隔均为40mm，z方向相邻两个点间的间隔为50mm。在暗室和正常照明条件下分别测量不同位置的红led点光源在左右psd上的坐标，且记录下红led点光源在三坐标测量机上的值。

(3)利用bp神经网络来预测不同背景光条件下红led点光源的空间三维坐标值。

空间三维坐标测量系统涉及到的主要参数有：目标光点在左psd上形成的坐标(ul，vl)，在右psd上形成的坐标(ur，vr)，以及在世界坐标系的三维坐标(xw，yw，zw)。因为目标光点在左右psd上的坐标ul，vl，ur和vr是影响光点三维坐标的主要因素，因此，将ul，vl，ur和vr作为bp神经网络的输入量，即输入层的节点数为4，将xw，yw，zw作为bp神经网络的输出量，即输出层的节点数为3。本神经网络模型选择单隐层的三层网络结构，设置隐层神经元的个数为13，隐含层的传递函数选择tansig，输出层的传递函数选择purelin，训练函数选择trainlm函数。随机取步骤(2)中获得的140组数据用作训练样本，而另10组数据用来测试目标光点的三维坐标。

(4)通过对比不同背景光条件下红led点光源的三维坐标测量误差，得到背景光对基于psd的空间三维坐标测量的影响大小。

在暗室条件下由三坐标测量机得到目标光点的世界三维坐标的实际值与由训练好的bp神经网络得到的预测值对比见图6。

在正常照明条件下由三坐标测量机得到目标光点的世界三维坐标的实际值与由训练好的bp神经网络得到的预测值对比见图7。

利用公式(1)、(2)，计算出暗室条件下10个测试点的平均距离误差为3.8496mm，在其他条件都不变正常照明情况下10个测试点的平均距离误差为17.5828mm。由此得出照明背景光对空间三维坐标的测量有显著影响，需要采取措施进行抑制。