《Optics & Laser Technology》：Overexposure-aware adaptive scanning and confidence fusion reconstruction for highly reflective workpieces
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•多角度预扫描预测过曝分布，用于视图质量评估。•自适应主视图和补偿视图规划提高了反射区域的覆盖范围。•像素级置信度通过条纹调制、过曝惩罚和灰度级提示指导点云融合。引言结构光3D测量具有非接触式操作、高测量速度、高空间分辨率和灵活的系统配置等优点，已广泛应用于工业检测、逆向工程和复
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多角度预扫描预测过曝分布，用于视图质量评估。
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自适应主视图和补偿视图规划提高了反射区域的覆盖范围。
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像素级置信度通过条纹调制、过曝惩罚和灰度级提示指导点云融合。
引言
结构光3D测量具有非接触式操作、高测量速度、高空间分辨率和灵活的系统配置等优点，已广泛应用于工业检测、逆向工程和复杂零件的3D重建。然而，对于高动态范围或高反射率表面，局部强烈反射容易导致相机灰度饱和度降低、条纹调制减弱以及相位计算不稳定，进而产生无效点、噪声点和点云空洞。Zhang等人[1]系统回顾了针对闪亮表面的3D测量技术，并指出高反射区域的成像畸变和有效条纹信息的丢失是影响测量精度和重建完整性的重要因素。为了解决这些问题，已经开展了大量关于自适应条纹投影、曝光调整、偏振调制和成像质量提升的研究[2]、[3]、[4]、[5]、[6]、[7]。
自适应投影和曝光调整方法可以通过改变投影强度或相机曝光参数来改善高反射区域的成像质量。Sun等人[8]、Cai等人[9]和Huang等人[10]分别从自适应条纹投影、反射表面形状测量和彩色投影仪强度调整的角度提高了高反射表面的测量稳定性。多曝光和高动态范围融合方法通过使用多次曝光或多图案信息来扩展成像动态范围。Cheng等人[11]提出了适用于高反射表面的自适应多曝光结构光方案。Zhu等人[12]、Xiang等人[13]、Liu等人[14]、Zhang等人[15]和Wang等人[16]分别从稳定HDR测量、多反射率模式融合、伪曝光融合、实时HDR测量和彩色相机串扰建模的角度提高了高反射区域的重建质量。Li等人[17]和Zheng等人[18]进一步研究了最佳曝光选择和曝光融合策略。
除了曝光和投影调整外，多视图观测、像素级融合和点云后处理也为高反射工件的完整重建提供了有效方法。Zhang等人[19]研究了具有复杂结构和高动态范围表面的多视图条纹投影。Chen等人[20]提出了一种像素级相位图融合技术。Feng等人[21]基于双帧差分图像实现了多视图高动态范围3D重建和点云质量评估。对于实际的工业高反射工件，Kim等人[22]结合了相位偏移和格雷码来提高机械零件表面的重建精度。Feng等人[23]、[24]从多视图融合、点云拟合和自适应点云修复的角度改善了高反射表面的点云质量。Dang等人[25]和Lai等人[26]探索了深度学习和生成模型在高动态范围结构光测量中的应用。Heng等人[27]提出了一种适用于强反射表面的双目线结构光重建方法，Li等人[28]研究了高反射漫反射物体的在线3D重建。这些研究表明，多视图观测和质量评估在提高高反射工件重建完整性方面起着重要作用。
尽管现有研究通过自适应投影、多曝光融合和多视图重建改善了高反射表面的测量性能，但基于转盘的全视图扫描在采集效率、主动视图规划和融合可靠性方面仍存在局限。多曝光方法通常需要重复采集多组条纹图像，虽然可以缓解局部饱和问题，但会增加采集时间和数据处理成本，难以平衡高反射抑制和快速扫描[11]、[14]、[15]、[17]、[18]。现有的多视图方法主要集中在采集后的点云融合、质量评估或点云修复[19]、[20]、[21]、[23]、[24]，缺乏对不同转盘角度下过曝分布的预采集预测，因此难以根据视图质量主动规划有效的观测视角。此外，高反射区域受到局部镜面反射、孔边缘遮挡和曲率变化的影响，仍可能产生过曝、低调制和双眼不一致等低质量观测结果，从而影响点云的连续性和完整性。
现有方法主要改进了曝光调整或多视图融合等单个阶段，但很少建立基于视图依赖的过曝预测、主动视图规划和置信度引导的融合之间的统一联系。
为了解决这些限制，本文建立了一个统一的框架，将过曝分布预测、自适应视图规划和置信度引导的多视图融合结合起来，用于高反射工件的结构光重建。本文的主要贡献如下：
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提出了一种基于多角度预扫描的工件区域过曝分布预测方法。通过使用工件区域掩模和过曝区域掩模，在完整旋转范围内提取双眼过曝信息，建立了转盘角度、观测视图和高反射故障区域之间的映射关系，有效预测了过曝分布的变化趋势，从而能够预先评估候选视图的质量。
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基于预测的过曝分布，提出了一种主视图和补偿视图协同的自适应视图规划策略。以过曝风险、局部高反射浓度和全局视图覆盖作为约束条件，构建了一种有效观测高反射区域的角度优化机制。该策略解决了采集视图可靠性不足和局部观测不足的问题，从而提高了采集角度配置和视图利用的合理性。
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对于根据计划视图获取的多视图观测数据，建立了一种像素级置信度引导的点云融合方法。通过整合条纹调制、过曝惩罚和灰度级操作点约束构建像素级置信度，并进一步结合左右相机的置信度值获得联合双目置信度。该置信度用于指导多视图点云融合，从而抑制过曝和低可靠性区域中的低质量观测，提高高反射工件全视图重建的可靠性。
章节片段
基于过曝分布预测的自适应转盘扫描和置信融合的总体框架
为了解决高反射工件结构光测量中的局部过曝、有效观测不足和不稳定的多视图点云融合问题，本文提出了一种基于过曝分布预测的自适应转盘扫描和像素级置信融合方法。该方法的整体工作流程如图1所示。构建并校准了一个结构光转盘扫描系统，如图1(a)所示。系统由一个双目
系统3D重建精度验证
为了验证结构光转盘扫描系统的基本3D重建精度，选择了直径为50.806毫米的标准球体作为实验对象，并对重建的点云进行了球体拟合分析。结果如图5和图6所示。如图5(a)所示，重建的标准球体具有相对完整的整体形状。拟合均方根误差(RMSE)为0.030毫米，
结论
为了解决高反射金属工件结构光3D测量中的局部过曝、有效观测不足和不稳定的多视图点云融合问题，本研究通过多角度预扫描获得了工件区域内的双眼过曝分布。通过考虑过曝风险和视图覆盖关系，自适应规划了主视图和补偿视图，从而减少了与之相关的无效观测
CRediT作者贡献声明
Lin Sha：写作——审稿与编辑，撰写——初稿，验证，资源获取，调查，形式分析，概念化。Xijie Sun：写作——初稿，可视化，监督，软件开发，项目管理，调查，形式分析，概念化。Haozhen Huang：写作——初稿，验证，软件开发，项目管理，调查，形式分析，概念化。Jiaqi Zhang：可视化，资源获取，项目管理，
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。
致谢
本工作得到了国家自然科学基金（编号：62573317）的支持。
Lin Sha|Xijie Sun|Haozhen Huang|Jiaqi Zhang|Zongyang Zhang|Limei Song
