基于激光位移传感器的物体表面形貌测量系统

为了对物体表面形貌进行精准的无损测量,设计了一种基于激光位移传感器的物体表面形貌测量系统,该系统由硬件部分和软件部分组成,硬件部分包括激光位移传感器、光栅位移平台、PCL833三轴正交编码计数器卡,软件部分包括数据采集软件和MATLAB数据处理程序。被测物体在光栅位移平台上按一定的轨迹移动,数据采集软件将X、Y、Z方向的离散点坐标数据进行存储,最后采用高斯滤波,由MATLAB程序对数据进行处理,并绘制被测物体的三维形貌图。     

一种自由曲面视觉测量三维数据拼接方法

提出一种利用标志点构建全局测量控制点的视觉测量三维数据拼接方法.在被测自由曲面上粘贴标志点,并在被测区域放置基线尺,采用1台数码相机在不同视点拍摄标记点和基线尺图像,由此求解数码相机在不同视点的坐标系变换关系.在此基础上,根据立体视觉模型确定标志点三维坐标,转换到全局坐标系下,形成全局测量控制点.视觉传感器在不同位置对各局部区域进行三维扫描,获得局部区域内标志点在局部测量坐标系下的坐标,通过至少3个非共线标志点解算局部坐标系到全局坐标系的变换,从而将实现局部三维数据的拼接.该方法操作简便,适合现场使用.实验结果表明, x,y,z 坐标的拼接误差分别为0.03mm,0.02mm,0.07mm.     

光学坐标测量机的搭建与实现CSCD

为了高速高精高效地完成中小型复杂型面零件的测量,基于激光位移传感器和三坐标测量机等搭建了非接触式的光学坐标测量机,从而将测量机和光学测头的优点结合起来以应对空间自由曲面的测量任务。通过测头标定技术获得测量光束所在直线的单位方向向量,进而将激光测头的一维距离值转化为测量光斑的三维坐标值,然后通过坐标系转换将此坐标值转化到统一的测量机坐标系下,进而完成被测曲面三维点云的创建。最后,对一个直径已知的球在10个不同方位进行测量,通过点云数据拟合球面方程得到其直径作为测量结果,所得各次测量结果的误差均小于0.05mm,充分说明所搭建的测量系统的有效性。     

投影栅相位法视觉检测技术研究

提出了一种新型的投影栅和相位法视觉检测系统,该系统由投射器将具有正弦分布的条纹投射到被测物体表面,利用不同方位投射条纹的相位来确定双目立体视觉中的对应匹配点。文中对该视觉检测系统进行了标定,建立了双目视觉传感器的三维测量数学模型,标定结果的平均误差为0.039 6mm,均方差为0.023 1mm,角度相对误差为0.2％。最后不仅给出了V型体表面测量的结果,角度相对误差为0.22％,同时还给出了V型体的三维重建图。     

基于平面靶标的多视点云对齐方法

在大型物体三维视觉测量中,多视点云的对齐是其关键技术之一.设计了一种带有多个间距已知的角点作为特征点的平面靶标.靶标置于视觉传感器在2个不同位置测量的公共区域,2次测得特征点三维坐标.用靶标上任意3个非共线特征点的三维坐标建立单位正交基,从而求得多视点云坐标系初始变换矩阵.以初始对齐后的对应特征点之间距离平方和建立目标函数,并引入距离控制来增加约束条件,以3点求得的坐标变换矩阵为初值,采用Levenberg-Marquardt优化方法解出最优的坐标变换矩阵.采用双目视觉传感器对一石膏像在2个位置进行了测量,实验结果表明该对齐方法简单可靠,优化后的对齐精度比优化前提高了约31%.      

基于坐标融合的大型壳体壁厚自动测量方法研究

介绍了一种基于光栅投影测量原理的大型壳体壁厚自动化测量方法及其在大型锥形壳体产品自动测量中的应用。采用基于坐标转换统一的数据拼接方法,通过对自动测量系统的多坐标系综合标定,实现了多站位扫描测量数据的精密拼接融合。利用点云检测软件Polyworks完成了产品数模比对分析和壁厚检测,并对测量系统壁厚测量不确定度进行了分析评定。结果表明,基于坐标融合的大型壳体壁厚自动测量方法可有效提高产品的检测质量和检测效率。     

气膜孔轴线方向的视觉测量技术研究

针对高压涡轮叶片气膜孔的轴线方向测量难题,将非接触式的视觉测量技术与常规的多轴坐标测量技术相结合,搭建了气膜孔五轴视觉坐标测量系统,以在气膜孔的测量方法和设备方面开展探索与研究。为了获取被测气膜孔的轴线矢量参数,提出了采用景深合成技术来实现气膜孔形貌的三维重建,并将工业相机获取到的图像序列转化为三维物理数据的测量方法,而后通过空间直线拟合获取到了被测气膜孔的轴线矢量,以表征气膜孔的轴线方向。为了验证该方法的有效性和可行性,选取某型高压涡轮导向叶片作为被测物体,应用该测量系统对其前缘部位上的目标气膜孔进行了轴线矢量参数的10次等精度重复测量试验,轴线角度的重复性测量误差不大于0.30°,从而提供了一种气膜孔轴线方向的测量技术解决方案。     

多视觉检测系统的世界坐标唯一全局标定方法

提出一种世界坐标唯一全局标定方法,以双电子经纬仪三维测量系统为总体测量坐标系,在现场直接获得多视觉检测系统中各个视觉传感器在此测量坐标系下的特征点作为标定点,从而一次实现全部传感器的全局统一(标定),无需任何中间坐标系的转换环节,只有唯一的双经纬仪三维测量坐标系,坐标转换环节少,标定过程简单.对双经纬仪三维测量系统的像坐标和物坐标测量精度进行了分析,给出了实际测量中经纬仪获得较高测量精度时的取点范围,针对一实际的结构光多视觉检测系统进行了标定实验,获得了RMS(Root Mean Square)误差不超过0.24mm的标定精度.      

基于激光三角法的CBN杯形砂轮表面形貌检测

分析了常见的砂轮表面形貌检测方法的局限性,阐述了激光三角法的基本原理.在此基础上,提出了激光三角法检测砂轮表面三维形貌的方法和装置,利用它可以对砂轮表面进行扫描测量,得到表面各点的三维坐标,随后通过origin软件的绘图功能和数据分析功能得到砂轮表面的三维形貌图和单个砂粒的三维尺寸.在实验中,得到了在航空发动机叶片磨抛中使用的60#杯形CBN砂轮表面0.5 mm×1.6 mm面积的三维形貌图,某单个磨粒宽度为209.1 μm,磨粒切刃突出高度为17.3 μm.该结果与用美国WYKO的白光干涉三维表面形貌仪测量结果之间的误差为1.00%左右,这说明所采用的激光三角法测量砂轮表面三维形貌是可行的.      

基于结构光扫描数据点的内表面重建方法

提出基于结构光扫描获取的特征点重建物体内表面的方法.结构光扫描获取原始数据精度较高,但是存在数据密度不均的问题.通过剔除测量方向部分冗余数据点和插补扫描方向的稀疏数据,对原始三维数据密度进行适当调整,然后采用基于局部切平面簇的方法对调整后的数据点云进行表面重建.在某一特征点的邻域构造对应于该点的局部切平面,通过局部切平面簇逼近原始表面,采用Marching cubes算法提取等值面,得到三维表面重建的初始网格,根据优化算法简化网格,并采用Loop细分法平滑网格,获得描述物体表面特征的重建表面.该方法解决了由结构光扫描获取的不均匀原始数据点重建物体内表面的问题.      

一种光栅式双目立体视觉传感器光条匹配方法

光栅式双目立体视觉传感器的难点之一在于光条的准确匹配.基于编码方式的光条匹配方法往往需投射多幅图像,或限制最少可见光条数,更严重的是在被测对象深度变化较大时,常出现误匹配.为此,将光栅式双目立体视觉传感器看作两个已经过标定统一的光栅结构光视觉传感器,由这两个光栅结构光视觉传感器测得各光条中心点的三维坐标,并搜索光条中心点集之间距离最小且模型编号相同的光条即为匹配光条.实验表明该方法有效实现了光栅光条的准确匹配.     

基于置信度的TOF与双目系统深度数据融合

为了解决铁路火车等结构单一环境的三维重建问题,提出了置信度的概念,将TOF系统与双目系统的互补性特点有效结合。通过联合标定,建立起TOF系统与双目系统的坐标关系,将TOF中的点映射到左相机视角下,得出双目系统左相机视角下的TOF测量视差图,再利用图像分割以及曲面拟合对其上采样处理至双目图像的分辨率大小。根据各系统特点定义置信度,确定数据融合的不同系统权重。利用Middlebury的数据集处理结果,融合后的匹配精度较双目系统精度提高一倍以上,且视差图的分辨率提升至与双目系统相同大小。      

光栅式双目立体视觉传感器光条快速匹配算法

光栅式双目立体视觉传感器用于物体三维形貌测量,其难点之一是光栅光条的匹配与识别.利用可见光条数和光条序列组合间的关系,提出了一种基于空间三维搜索的快速光条匹配算法.将光栅式双目立体视觉传感器看作两个光栅结构光传感器,分别进行标定后,可计算各光条中心点的三维坐标.搜索不同光条中心点集之间的距离最小且模型编号相同的光条即为匹配光条.分析了可见光条数目和光条序列组合间的关系后,列出各种可能的组合情况,设计了搜索算法,排除了冗余计算,大大减少了计算量,实验证明了方法的有效性.     

基于CCD和超声的物体位姿检测方法及精度分析

介绍了用单个CCD摄像机和超声传感器相结合检测物体位姿的方法.首先由CCD摄像机采集一幅图像,获取物体上目标点在图像坐标系中的理想坐标,并由此确定该点投影矢量(连接物体点和对应图像点的直线)的方向;然后控制机器人运动,使超声传感器的z轴与求得的投影矢量重合;最后用超声传感器测出投影矢量的长度,确定目标点在摄像机坐标系中的坐标.分析了影响检测精度的主要因素,具体研究了超声传感器的安装参数对检测精度的影响规律,进行了仿真分析.该方法可以有效地降低图像处理所带来的巨大数据量,避开双目视觉中的图像匹配问题,快捷、精确检测物体的位姿.     

整流罩分离过程中运动位姿测量技术研究

针对整流罩分离过程中的空间目标三维位姿跟踪测量,设计了双目视觉测量系统,完成整流罩关键点的空间三维坐标测量。基于各特征点的图像处理、识别及跟踪测量算法,结合极线约束匹配,实现目标点的精确立体匹配,可完成不同目标特征点的三维空间坐标解算,进而获取不同运动姿态时的速度、加速度等关键信息,为整流罩机械设计、动力学设计提供参考依据。     

一种非合作目标模型快速测量方法

服务航天器跟踪、接近和捕获目标时,需要快速获取目标卫星局部模块的精密3D轮廓。文章研究了一种基于结构光的单目测量系统,能够同时满足三维测量速度快、精度高等需求。提出了一种黑白DeBruijn序列编码方法,使用单张相机图片就可以完成重建,采用黑白条纹,增强了对空间反射的抗干扰能力。相比较于双目测量方法,该方法认为投影装置模型和相机模型一致,省去了图像匹配步骤,有效减少了计算时间;采用迭代的方法对点云进行重建,不需要预先进行畸变校正。以卫星模型为目标,使用高速相机进行了重建试验,试验结果表明采用这种方法进行重建时,采集图像时间短,深度信息误差为0.0583mm,速度和精度都能满足非合作目标的三维测量要求。