[发明专利]大型零件化学铣削切割非接触在线检测方法

摘要

本发明大型零件化学铣削切割非接触在线检测方法属于激光测量技术领域，涉及一种测量大型零件化铣切割质量的非接触性在线检测方法。检测方法将双目视觉系统集成在机床的横梁上，通过调节双目视觉系统的位姿测得大型零件边界的局部数据；分别对双目摄像机内外参数、T‑Mac位姿进行标定，采集测量数据，对数据进行零件边界结构特征点提取，得到零件边界的局部三维信息。将局部测量数据统一到全局坐标系下，实现整体三维信息的测量与重建。该检测方法测量效率高，位姿调节方便，安装时不破坏机床原有结构，与零件无接触，精度高。具有能实时测量的优点，满足大型零件化铣切割质量检测的要求。

主权项

1.大型零件化学铣削切割非接触在线检测方法，其特征是，检测方法将双目视觉系统集成在机床的横梁上，通过调节双目视觉系统的位姿测得多种大型零件边界的数据；分别对双目摄像机内外参数、T‑Mac位姿进行标定，通过T‑Mac得到运动的双目视觉系统局部坐标系和静止的激光跟踪仪全局坐标系之间的转换关系，实现全局坐标实时统一；采集测量数据，对数据进行零件边界结构特征点提取处理，得到零件边界的局部三维信息；将局部测量数据统一到全局坐标系下，实现整体三维信息的测量与重建；方法的具体步骤如下：第一步将双目视觉系统集成在机床的横梁上将上横向导轨(1)通过两端的左、右固定块(2A、2B)用螺母紧固后安装在机床的横梁上，再将下横向导轨(3)也通过两端的左、右固定块(2A、2B)用螺母紧固后安装在上横向导轨(1)下面；纵向导轨(6)上端由固定块(4)固定在上、下横向导轨(1、3)上，纵向导轨(6)下端通过连接块(5)与联接板(9)连接；搭建小型双目视觉集成系统的集成箱(7)；首先将激光器(11)与转台(12)通过螺套连接在一起，再将转台(12)通过四个螺栓固定在集成箱(7)的底部中心；将左、右摄像机(10A、10B)安装在激光器(11)的两侧，并用螺栓固定在集成箱(7)底部；最后将集成系统箱(7)与T‑Mac(8)通过通孔用螺母装配连接在一起；通过联接板(9)安装到纵向导轨(6)上；第二步对测量系统进行标定首先采用张氏标定方法对双目视觉系统的左、右摄像机的内参数进行标定，然后，在现场测量安装好激光跟踪仪，利用激光跟踪仪标定双目摄像机的外参数；并进行T‑Mac与双目视觉系统的标定，最终使在每一个测量位置拍摄时重建的测量结果都在激光跟踪仪的测量坐标系下；第三步图像目标信息的获取针对被检测零件化铣边界结构特征的精密检测，基于光条位置突变进行边界特征点的识别；首先获取准确的光条中心位置Pj，定义其坐标值为(x,f(x))，提取光条；定义f(x)的一阶离散导数最大值与二阶离散导数为零的位置为结构边界特征点；建立理想光条中心位置特征点模型为：f(x)＝(b2‑b1)u(x‑x0)+q1x+b1      (1)其中，u(x‑x0)为理想阶跃函数，b1,b2不同结构表面光条中心线方程截距参数，q1为光条中心线斜率；x0为光条中心线曲率突变位置，即被测物理论边界特征点；对提取得到的光条中心位置坐标值(x,f(x))进行离散求导计算，其中，m为第m个离散点，i为m点之后的其他点；一阶导数最大值所对应的行坐标v0为目标初始结构边界行坐标，定义其对应的光条中心列坐标f(v0)为目标初始结构边界列坐标值，得到目标初始结构边界特征点坐标为(v0,f(v0))；再进行边界精定位，令一维理想阶跃边界模型为由具有特征值h1与h2的特征点构成；利用公式(3)计算一维理想边缘模型的前三阶特征矩：其中，P₁、P₂分别表示特征值h₁与h₂的特征点所占的比例，且有P₁+P₂＝1；m_k中k＝1,2,3为一维理想边缘模型的前三阶特征矩；目标初始边界特征点坐标值(v₀，f(v₀))，在v₀的α邻域内选取2α+1个特征点作为特征矩计算的输入序列h(j)，j＝1,2,…,n,n＝2α+1；再通过公式(4)得到边界的实际特征矩联立公式(3)和(4)，通过前三阶特征矩建立方程组解得三个未知数h1，h2，P1，并得到边界亚像素位置为：l＝nP1          (5)通过以上操作得到边界的精确行坐标l，然后利用附近光条中心点坐标进行插值或拟合得到对应的边界列坐标f(l)，由此定位到精确的边界特征点(l,f(l))；利用双目视觉系统左、右摄像机图像平面满足极线约束关系进行左、右图像中对应光条特征点的匹配，应满足公式(6)：其中，pl、pr分别为左、右图像对应匹配点，基本矩阵F可通过已知准确距离的两个标定板进行标定计算；以左图像为基础，基于基本矩阵的极线约束计算右图像的匹配点；根据得到的左、右图像对应匹配点，结合双目视觉重建基本原理实现上述匹配点的三维重建；对空间任意一点Pi，重建得到其三维空间坐标如下：其中，x′_i，y′_i分别为左摄像机采集的特征点在图像坐标系下的横、纵坐标；y″_i为右摄像机采集的特征点在图像坐标系下的纵坐标；f₁、f₂分别为左、右摄像机标定得到的焦距；是右摄像机相对于左摄像机的旋转矩阵，[t_x,t_y,t_z]^T是右摄像机相对于左摄像机的平移矩阵；利用下面公式将局部坐标值转换为激光跟踪仪坐标系下的全局坐标值：Qk＝Rcn·Pk+Tcn       (8)其中，Pk为局部坐标系下第k个点的坐标，Qk为全局坐标系下第k个点的坐标；Rcn和Tcn分别为全局的激光跟踪仪世界坐标系与局部的双目视觉系统坐标系之间的旋转矩阵和平移矩阵；最后通过移动双目视觉测量系统，调节双目视觉系统的位姿，使双目视觉测量视场覆盖所有的感兴趣区域，测得大型零件边界的数据；并将每一部分的测量点云数据均统一到固定不变的全局的激光跟踪仪世界坐标系下，最终实现大型零件的全局三维数据整体测量。