#1 Phase Map Image 제작 (C++)

2D 이미지에 Moire 패턴을 투영시켜 얻은 이미지를 토대로 3D 높이 측정을 할 수 있다.

수많은 공장 부품이나 소자들의 높이를 2D 이미지만으로 측정할 수 있으며, 이를 위해서는 Moire 패턴이 투영된 이미지가 필요하다.

이미지는 총 4장의 이미지가 사용되며 0도, 90도, 180도, 270도로 투영된 Moire 이미지이다.

높이 측정에 앞서 Phase Map 이미지를 제작해보고자 한다.

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Introduction

PCB 부품의 4장의 Moire 패턴이 투영된 이미지는 다음과 같다.

각각 각도가 다른 Moire 패턴이 투영되어 cos파를 이훈다.

픽셀값이 점차 어두워졌다가 밝아졌다를 반복하며 Moire 패턴이 만들어진다.

 

이 4장의 사진을 통해 Phase Map 으로 변환한 결과 이미지는 다음과 같다.

4장의 Moire 이미지를 입력으로 넣어, 그림과 같은 Phase Map 이미지를 얻었다.

Phase Map에 그라데이션으로 그려진 선과 소자들간의 선 위치 차이를 가지고 높이를 추정할 수 있다.

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Coding C++

 

전체 코드이다.

void make_phase_with_shadow() {



    cv::Mat moire_000 = imread("moire_180.bmp", 0);
    cv::Mat moire_090 = imread("moire_090.bmp", 0);
    cv::Mat moire_180 = imread("moire_000.bmp", 0);
    cv::Mat moire_270 = imread("moire_270.bmp", 0);
    moire_000.convertTo(moire_000, CV_32FC1);
    moire_090.convertTo(moire_090, CV_32FC1);
    moire_180.convertTo(moire_180, CV_32FC1);
    moire_270.convertTo(moire_270, CV_32FC1);

    int height = moire_000.rows;
    int width = moire_000.cols;

    cv::Mat phase = cv::Mat::zeros(height, width, CV_32FC1);

    float intensity = 30;
    int freq = height / 3;
    int count = (height / freq) + 1;
    std::vector<float> gap;
    gap.clear();
    
    for (int g = 0; g < count; g++)
    {
        float temp_length = freq * g * 1.0;
        gap.push_back(temp_length);
    }
    gap.push_back(height);

    for (int i = 0; i < width; i++)
    {
        for (int j = 0; j < height; j++)
        {
            phase.at<float>(i, j) = std::atan2(double(moire_270.at<float>(i, j) - moire_090.at<float>(i, j)), double(moire_000.at<float>(i, j) - moire_180.at<float>(i, j)));
        }
    }

    normalize(phase, phase, 0., 255.0, NORM_MINMAX);
    imwrite("phase_map.bmp", phase);
    int a = 0;
}

메인 코드는 아래와 같다.

int main()
{
    make_phase_with_shadow();
}

이미지를 함수에서 일일이 변경하기는 귀찮지만 이는 참고하길 바란다.

코드 분석이다.

cv::Mat moire_000 = imread("moire_180.bmp", 0);
cv::Mat moire_090 = imread("moire_090.bmp", 0);
cv::Mat moire_180 = imread("moire_000.bmp", 0);
cv::Mat moire_270 = imread("moire_270.bmp", 0);

1. 먼저 4장의 moire 이미지를 불러온다. 각도가 0도와 180도가 바뀌었는데, 이는 육안으로 결과이미지를 확인하고 필요에 맞게 조정하면 된다.

moire_000.convertTo(moire_000, CV_32FC1);
moire_090.convertTo(moire_090, CV_32FC1);
moire_180.convertTo(moire_180, CV_32FC1);
moire_270.convertTo(moire_270, CV_32FC1);

2. 4장의 사진을 float 형식으로 바꾸어준다.

int height = moire_000.rows;
int width = moire_000.cols;

cv::Mat phase = cv::Mat::zeros(height, width, CV_32FC1);

 

3. height은 이미지 높이, width 는 이미지 가로길이를 의미한다, phase라는 이미지를 생성하여 모든 픽셀값을 0으로 초기화해준다. 결과이미지는 phase에 저장된다.

float intensity = 30;
int freq = height / 3;
std::vector<float> gap;
gap.clear();
    
for (int g = 0; g < count; g++)
{
        float temp_length = freq * g * 1.0;
        gap.push_back(temp_length);
}
gap.push_back(height);

for (int i = 0; i < width; i++)
{
    for (int j = 0; j < height; j++)
    {
        phase.at<float>(i, j) = std::atan2(double(moire_270.at<float>(i, j) - moire_090.at<float>(i, j)), double(moire_000.at<float>(i, j) - moire_180.at<float>(i, j)));
    }
}

4. phase map 이미지를 만들기 위한 변수들을 선언, for문을 이용해 4장의 moire 이미지를 조합하여 phase map 이미지를 생성한다.

normalize(phase, phase, 0., 255.0, NORM_MINMAX);
imwrite("phase_map.bmp", phase);
int a = 0;

5. 결과 이미지를 정규화하여 원하는 위치에 저장한다.

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else

4각도 (0,90,180,270) 에서 Moire 패턴을 투영한 이미지를 Phase Map 이미지로 변환하는 과정을 살펴보았다.

Phase Map 이미지를 가지고 3D 높이 측정이 가능하다.

해당 블로그를 참고하였다.

https://todamfather.tistory.com/52

3D Moire Scanner 개발 - 모아레(Moire) 현상을 이용한 3차원 형상 측정의 원리