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最近几年，HD高清摄像头被广泛的布置在水下进行高质量的海洋环境观察，以及水下资产管理，如石油和天然气资产。由于高分辨率传感器（1080P和4K）、过滤器和其他进行视频处理的软件的进步，图像的质量显著提高。直观的可视化会提供物体的颜色和纹理以及整体形状，但这些信息不能用于异常判断。因此，图像解释会受到诸多因素的影响，比如视角、光亮和缺乏尺度。
. E5 v- f- _, m1 H6 B 这就促使维眼公司开发了一套视频激光扫描系统（VLS）.使用现有的水下高清摄像头和激光线发射器，它将提供更多的附加信息用于可视化检测但并不需要额外增加数据采集的成本。
, ?2 Q! x: H! H) b8 P9 Z4 \+ e 最近几年，HD高清摄像头被广泛的布置在水下进行高质量的海洋环境观察，以及水下资产管理，如石油和天然气资产。由于高分辨率传感器（1080P和4K）、过滤器和其他进行视频处理的软件的进步，图像的质量显著提高。直观的可视化会提供物体的颜色和纹理以及整体形状，但这些信息不能用于异常判断。因此，图像解释会受到诸多因素的影响，比如视角、光亮和缺乏尺度。
6 O4 C: o( w* X$ x; Q7 e3 _0 S 这就促使维眼公司开发了一套视频激光扫描系统（VLS）.使用现有的水下高清摄像头和激光线发射器，它将提供更多的附加信息用于可视化检测但并不需要额外增加数据采集的成本。
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黑色的均匀表面在没有和有激光的情况下，右侧图片显示激光被折断了
: M1 @- u: j! X, A# s- J$ W7 I 数据处理包括三个步骤： T$ G% K+ r* T! n) g
第一步是高清视频可以实时查看，高分辨率图片可以稍后从视频中提取，如果需要。最近图像质量在显著提高，这个趋势还在延续。不仅传感器的分辨率从标清SD提高到高清HD，而且现在一些摄像头可以在低照度下获取图像，新的过滤器和软件允许在低能见度下锐化图像。图像无论如何只能从一定视角得到直接的可视化信息，会受它所在位置的外部环境的影响（障碍物，低能见度，水中的微粒和鱼）。 9 L/ f( Q( ^3 U( m. q* p
第二步是增加一个激光平面发射器去制造一个贯穿物体表面的线。这样的一个激光面或者激光线在水下行业被广泛应用，可以很好的集成到所有标准的ROV附件上。不可否认的是通过投射一条“沿着”或者“扫描”物体并表面的线，可以提供对场景的额外理解，从而给出形状的相关可视化信息。增加激光线可以显示图像在没有激光线情况下不可能探测或者理解（至少可以证明或者量化）的突变。这里也有很多局限性，比如当激光垂直的打在表面时会显示几乎没有偏差，尽管表面看起来成脊状的。
3 m/ u( ]. _ n/ y 激光垂直的打在表面
, e4 \2 Q4 o* x, \: f3 x' } 这种检测的关键是能确定多年来的趋势并预测未来，以便对可能的维修或更换做出相关决定。很可惜，如果没有三维、没有稳定的参考，只能是猜测。这个三维分析的需求开启了视频激光扫描技术的研发，根据结合摄影测量和激光三角测量技术，和两个额外的要求： ' T0 j0 ^7 ^( s' Q) D
在自由飞行模式下工作 8 f+ P0 J P7 @' b% W' z
使用现有的水下摄像头和激光 3 p1 A+ V. J6 n% r% u9 \
整个处理过程的详细内容如下： : Q4 g' }0 X0 R$ E6 R
首先把一个高清摄像头和一个激光线发射器牢牢的固定在架子上，他们的相对位置和方向通过水下校准得到。一旦VLS传感器被校准，测量视频被采集，摄影测量三维最小二乘方计算（也被称为光束自由网平差）将提供重新标记的点云的三维坐标和几何特征，摄像头所在位置的方向和三维坐标。最后每一个图像上，得益于校准，点云可以在激光线上三角化。
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将VLS固定在水下机器人关节杆上（左侧）-校准工具（中间）-水下校准处理（右侧）
& i3 Q) ^2 r# i, _* p/ l 第三步也是最后一步三维模型的建立和生成横截面。高清视频的每幅图像包括一个激光线，可以用来三角化已选密度的点云，因为每秒可以最小获取30帧（最高60），和摄像头缓慢的移动，激光线的密度可以非常的高，高达每0.3毫米@2sigma有一根线(大约是水下测量精度的限值)。在激光线之间每0.3毫米有一个点，可以得到整体0.3毫米的分辨率。注意如果需要，这个点云可以送去进行有限元分析（FEA）。基于这些点云，可以生成三维网格和在任何位置生成横截面，横截面将提供整体形状，尺寸，和形状的异常以及多年的变化。 1 D0 f& A8 O. t4 b! c# I
当图像显示不同柔性连接的三维检测时，同样的技术和同样的算法可以应用到其他组件上，包括锚链，牺牲阳极和焊接处。 " m0 ^8 i8 t" L6 V! R3 Z' F* e
) F& h- Q7 I* Y( H' b 在叠加了纹理的三维模型上的横截面（左侧）在0.5英寸方格上的横截面（右侧） # m0 v5 E, V. Z b
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多年数据的比较显示相应测量的演变 ( l+ E$ Z6 g D( I& \
除了这项技术使用现有的水下硬件（摄像头、灯光和激光）和即插即用外，它的非常成功之处在于任何一款机器人都可以支持该VLS系统，比如工作级ROV、观察级、微型ROV、无人机、爬行器，当然包括潜水员。
# C9 p+ K' z% L# _* y 黑色的均匀表面在没有和有激光的情况下，右侧图片显示激光被折断了 2 n! c/ l, j" q1 l6 [
数据处理包括三个步骤： % T" s9 [2 D, }4 u# H
第一步是高清视频可以实时查看，高分辨率图片可以稍后从视频中提取，如果需要。最近图像质量在显著提高，这个趋势还在延续。不仅传感器的分辨率从标清SD提高到高清HD，而且现在一些摄像头可以在低照度下获取图像，新的过滤器和软件允许在低能见度下锐化图像。图像无论如何只能从一定视角得到直接的可视化信息，会受它所在位置的外部环境的影响（障碍物，低能见度，水中的微粒和鱼）。
5 w( `1 W4 Y. q6 I1 s3 x" { 第二步是增加一个激光平面发射器去制造一个贯穿物体表面的线。这样的一个激光面或者激光线在水下行业被广泛应用，可以很好的集成到所有标准的ROV附件上。不可否认的是通过投射一条“沿着”或者“扫描”物体并表面的线，可以提供对场景的额外理解，从而给出形状的相关可视化信息。增加激光线可以显示图像在没有激光线情况下不可能探测或者理解（至少可以证明或者量化）的突变。这里也有很多局限性，比如当激光垂直的打在表面时会显示几乎没有偏差，尽管表面看起来成脊状的。
# ` d# n* e" I. V! H 激光垂直的打在表面5 Q# E- L ]3 r6 d
这种检测的关键是能确定多年来的趋势并预测未来，以便对可能的维修或更换做出相关决定。很可惜，如果没有三维、没有稳定的参考，只能是猜测。这个三维分析的需求开启了视频激光扫描技术的研发，根据结合摄影测量和激光三角测量技术，和两个额外的要求：
/ n$ F6 K2 u: s5 m 在自由飞行模式下工作
! Y) \: J- N. i0 [) i8 g) A 使用现有的水下摄像头和激光 6 ~/ E% p/ c- x# M% R# J. }
整个处理过程的详细内容如下：
# {1 z2 F- f$ R7 A* D6 x7 Q D+ b 首先把一个高清摄像头和一个激光线发射器牢牢的固定在架子上，他们的相对位置和方向通过水下校准得到。一旦VLS传感器被校准，测量视频被采集，摄影测量三维最小二乘方计算（也被称为光束自由网平差）将提供重新标记的点云的三维坐标和几何特征，摄像头所在位置的方向和三维坐标。最后每一个图像上，得益于校准，点云可以在激光线上三角化。
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$ L' k$ @5 Q- W( \2 y1 z 将VLS固定在水下机器人关节杆上（左侧）-校准工具（中间）-水下校准处理（右侧）
& d1 ~ a7 m0 [5 q+ Y4 @ 第三步也是最后一步三维模型的建立和生成横截面。高清视频的每幅图像包括一个激光线，可以用来三角化已选密度的点云，因为每秒可以最小获取30帧（最高60），和摄像头缓慢的移动，激光线的密度可以非常的高，高达每0.3毫米@2sigma有一根线(大约是水下测量精度的限值)。在激光线之间每0.3毫米有一个点，可以得到整体0.3毫米的分辨率。注意如果需要，这个点云可以送去进行有限元分析（FEA）。基于这些点云，可以生成三维网格和在任何位置生成横截面，横截面将提供整体形状，尺寸，和形状的异常以及多年的变化。
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" |( K; U' e* A% d- g; c& H( @) h 在叠加了纹理的三维模型上的横截面（左侧）在0.5英寸方格上的横截面（右侧） % S& ?. K% z( I% j) h7 [2 K: Y/ ~2 ~
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0 r2 J0 R2 e9 B6 _, d 除了这项技术使用现有的水下硬件（摄像头、灯光和激光）和即插即用外，它的非常成功之处在于任何一款机器人都可以支持该VLS系统，比如工作级ROV、观察级、微型ROV、无人机、爬行器，当然包括潜水员。 - e2 K6 a: ~% L/ ~ _
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