深度约束的零件尺寸测量系统标定方法

针对大尺寸平面零件尺寸测量系统标定精度不高的问题,提出了一种基于深度信息的系统标定方法。首先利用圆形平面靶标,提出一种提取靶标图像特征点的新方法,采用自适应阈值的边缘检测和多项式拟合算法提取特征点亚像素轮廓,利用椭圆拟合得到中心坐标;然后根据带有畸变的非线性成像几何模型,采用最小二乘法计算摄像机参数的最优解,获得靶标的位姿;最后提出被测物表面与靶标平面之间的深度信息作为摄像机模型修正项,校正测量平面位姿,利用成像原理和直线与零件表面交点确定零件尺寸。设计了单目视觉尺寸测量系统并进行实验,结果表明:标定反投影误差小于0.02 pixel,在10.75 m2的视场内,系统测量精度达到了0.05 mm。     

一种融合激光全局定位的大尺寸点云重建系统标定方法

大尺寸点云重建是飞机等大型装备逆向工程、缺陷检测领域的重要手段之一,在分析大尺寸点云重建系统目标点云全局拼接时高精度激光定位系统和结构光扫描仪坐标系融合统一问题的基础上,提出了一种TCS-Q(过渡坐标系-四元数)参数标定方法。该方法结合点云重建系统模型和点云全局融合原理,建立光电接收器过渡坐标系确定标定对象,分析标定过程的数学模型,研究各坐标系之间转换关系的求解方法。系统仿真实验结果表明标定结果的三轴角分量标准差低于0.016 5°,离散系数小于0.015。对数显尺上光电接收器空间位置进行距离测量实验,实验结果表明,标定完成后的系统测量精度优于±0.1 mm,为实现点云拼接环节的高精度全局定位引导提供了理论基础。     

基于旋转台参数标定实现多视角点云拼接

针对如何方便快捷且准确地获取物体完整面形三维点云数据的问题,提出一种利用旋转台参数标定结果辅助实现多视角三维点云粗拼接的新方法。该方法将一个二维标定靶作为坐标系转换桥梁,仅需两个位置的坐标系关系,即可建立转台转角和不同局部测量坐标系之间的非线性模型,实现对多个测量视角下三维点云的粗配准,为最近点迭代(ICP)算法提供了良好的初值,增加了ICP算法的稳健性。实验表明该方法操作简便、快捷、易实现,拼接后点云误差不大于0.12 mm。     

双目面结构光三重扫描测量系统温漂补偿方法

双目面结构光三重扫描是在条纹投影双目视觉重建的基础上,追加左、右相机与投影仪构成的单目视觉系统重建点云,在反光和凹凸起伏等表面测量应用上具有更好的点云完整性优势。但由于环境温度变化影响,投影仪产生较大温度漂移,导致双目重建点云与单目重建点云发生“分层”现象。为此,文中提出了一种基于正交条纹投影的三重扫描系统温漂在线补偿方法,通过投影仪投射正交条纹来构建双目重建点在投影仪图像中准确的映射关系,并基于双目重建点在投影仪图像中的重投影误差最小化目标函数来求解温漂补偿后的投影仪最优外参数。最后,以金属球和汽车零件作为被测对象进行实验验证,在不依靠标定板等先验信息及繁琐标定流程基础上,所提在线快速补偿方法可以使得双目点云与单目点云温漂量分别减小78.2%和94.3%,极大减轻了温度变化对于三重扫描点云数据拼接影响。     

单目光栅投影系统的多频外差相位补偿

在通过单目光栅投影系统形成零件三维点云的过程中，零件表面及边界的反光会造成部分点云突变，使后续重建及测量过程出现误差。本文提出一种相位补偿方法，结合物体轮廓信息和相位等级图的递增特性设计图像处理算法，实现对连续相位图的补偿，减小零件表面及边界反光导致的干扰。实验结果表明，进行相位补偿后能使零件表面及边界点云突变的数量减少，提高在零件表面及边界存在反光的情况下三维点云的重建效果。     

智能CMM系统中摄像机的标定方法

将计算机视觉引入到坐标测量系统中能够实现零件位姿的识别.在建立一阶径向畸变摄像机模型的基础上,分析并得到了需要标定才能确知的摄像机内外部参数,对求解这些参数的方法和步骤进行了详细说明,结合坐标测量机(CMM)精度高的特点及白色陶瓷标准球的良好光学特性提出了一种基于摄像机平动的非共面标定方法.标定实验及结果分析表明该标定方法最终在X、Y方向上所引起的误差小于0.4994mm.     

便携式组合测量系统坐标统一的标定方法

针对便携式结构光测量系统和光学三 坐标测量系统的测量坐标系的全局统一问题,提出了一种基于手眼标定模型的标定方法 。利用 在全局坐标系下固定的平面标靶以及与便携式结构光测量系统具有刚性约束关系的 主动光立体标 靶作为中介坐标系,分别估计便携式结构光测量系统与平面标靶的位姿参数以及光学三 坐标测量系统 与主动光立体标靶之间的位姿参数,然后基于手眼标定模型标定出主动光立体标靶与便携式 结构光测量系 统之间的刚性位姿关系,进而完成便携式结构光测量系统和光学三坐标测量系统的坐标统一 。实验结果表 明,本文方法标定结果相对误差标准差约为0.151mm,标定精度合理 有效,可以实现便携式组合测量系统坐标统一的快速标定。     

基于标定模块的多线结构光测量系统的直接标定

多线结构光测量系统的标定精度直接影响到测量 结果的精确度,但传统标定方法存在着标定模型过 于复杂且计算量过大的不足。同时在针对深孔类零部件内表面几何形状进行结构光测量过程 中,由于特征 点的缺失,传统标定方法难以直接应用。因此提出了一种基于标定模块的直接标定法,无需 建立标定模型, 直接通过查找索引表完成标定任务。实验结果表明该标定方法的标定误差低于单个像素,即 0.037 mm,能够满足测量系统的精度要求,并且操作简便、易于实现 。     

智能坐标测量中零件位姿的单目立体识别

为了使三坐标测量机快速准确地识别出被测零件的位姿,提出了一种基于三坐标测量机平动的单目立体视觉识别方法,对该方法的原理、位姿参数的求解和识别过程进行了研究。根据双目立体视觉原理,以三坐标测量机带动摄像机沿x轴或y轴平移,在两个不同位置分别拍摄被测零件的一幅图像,经过同名像点的匹配实现单摄像机立体视觉测量,得到被测零件上各特征点在摄像机坐标系中的三维坐标;由摄像机标定参数,进一步计算出各特征点在机器坐标系中的三维坐标;再结合各特征点在零件CAD坐标系中的对应坐标,求解出被测零件的位姿参数。进行了识别实验,实验数据表明该识别方法是可行的,满足实时测量要求。     

三维面部数据采集与NURBS曲面重构

为获取面部三维点云,并转换为高精度NURBS曲面,建立了面部图像采集与处理系统,并研究其中的点云自动拼接和曲面重构方法。首先,采用双光栅三维扫描仪将正弦光栅投射到人的面部,将被面部调制的变形光栅转换成两片分立点云。然后,通过标定块对测量系统进行标定,利用协方差求取旋转矩阵和平移向量实现点云自动拼接获取完整面部点云,并生成三角面片。最后,通过检测曲率、生成四边形网格、建立UV参数线等处理,进行曲面重构生成高精度NURBS四边域面部曲面,并对重构结果进行误差分析。结果表明:所重构面部曲面符合G1连续,标准偏差为0.009222 mm。本文所采用的高精度的面部曲面重构方法可用于复杂曲面的三维检测与重构中。     

基于面结构光的工件内壁点云旋转拼接研究

针对某些工件内部空间有限、测量困难的问题,提出了一种基于面结构光的点云旋转拼接方法。介绍了面结构光单一视野的重建方法,采用四步相移与互补格雷码结合的方法获取绝对相位值,通过多项式拟合法对相机、投影仪进行标定。基于机械臂末端腕关节旋转平面（简称:旋转平面）对点云的配准进行了研究,提出了基于辅助相机的标定方法,给出了相机成像坐标系和旋转平面坐标系之间的变换关系。实验结果表明:该方法适用于工件内壁测量,拼接平均误差不大于0.05 mm,满足实际应用需求。     

六自由度姿态变换视觉实验平台及应用

为了适应生产线上不同摆放姿态下工件的视觉识别,实现基于视觉的机器人工件定位及抓取,构建了六自由度工件姿态变换模拟实验平台运动学模型及视觉系统模型,通过坐标变换实现工件姿态参量的测量。建立了六自由度姿态变换实验平台坐标系,通过3个滑动副、3个转动副,构建了基于Denavit-Hartenberg（D-H）方法的六自由度姿态变换实验平台运动学模型,并得到了D-H参量表、各个关节的变换矩阵及实验平台基座到末端的总变换矩阵。基于小孔成像原理,构建了姿态变换实验平台视觉系统的内、外参量模型,获得了工件表面点与图像点间的内参量关系矩阵及工件坐标系与相机坐标间的外关系矩阵。由激光环形光条图像,得到工件表面在摄像机坐标系中的法向量,并通过坐标系间的变换得到工件表面在世界坐标系中的法向量,进而推算出工件的姿态参量。结果表明,姿态参量的横滚角θ平均误差为0.373°,俯仰角φ平均误差为0.253°,偏转角ξ平均误差为0.673°。被测工件的姿态测量值与真实值基本吻合,满足不同姿态下的工件视觉测量要求。     

基于激光谐波调制的深孔内壁三维面型分析系统

为了快速精确地获取深孔结构内壁三维面型,从而分析深孔加工质量,提出了一种基于激光谐波调制的线型扫描系统,设计了可深入深孔结构的反射式光学系统。研究了通过时间窗滤波的谐波匹配点云优化算法,该算法利用谐波调制相位范围对近轴线扫描区域进行阈值分离,从而完成点云数据的滤波。实验针对三种不同类型的深孔进行了测试,并采用Handyscan三维成像仪进行了点云数据对比。文中对5 cm×5 cm的内壁区域进行了量化分析, 对比了优化前后的三维点云图像。优化前的点云中明显包含很多杂散点,综合平均偏差为0.53 mm,而采用优化后,噪声被有效抑制,综合平均偏差降为0.12 mm。在x轴方向上,系统位置偏差均值为0.240 mm,在y轴方向上,系统位置偏差均值为0.228 mm。由于优化后降低了需要计算的点云总量,故其收敛速度也有一定的改善,在3000点以上趋于稳定,约为优化前用时的65.8%。可见该系统适用于深孔内壁三维面型检测,为深孔测试与数据降噪提供了新的思路。     

基于改进ICP算法的线结构光扫描系统误差校准

为了实现工业自动化检测,采用机器人技术与线结构光扫描技术两者相结合,将线结构光传感器安装在机器人法兰盘上,由于安装误差等的存在,影响到扫描系统的测量精度。针对这一问题,文中利用改进ICP算法的点云配准技术,对点云进行配准,反求由安装误差造成的变换矩阵,实现对系统误差的校准。实验结果表明,文中所提方法达到了较好的校准效果。     

基于主动式全景视觉的管道形貌缺陷检测系统

针对现有的管道缺陷检测技术不能同时对管道的形、貌缺陷进行检测与评估这一工程难题,在前期研究工作的基础上,设计了一种基于主动式全景视觉的管道内部缺陷检测系统,能够快速获取管壁密集点云的三维坐标,同时对内壁表面缺陷进行检测与评估。首先利用主动式全景视觉传感器（AODVS）实时获取内壁全景图像和激光横断面扫描全景图像,然后对管道内壁全景图像进行柱状展开、预处理和缺陷检测及分类等处理;然后对激光横断面扫描全景图像处理,计算管道内壁点云的三维坐标,进一步对管道缺陷部分进行定量分析,最后利用三维建模技术重构带有真实纹理信息的管道模型。实验结果表明:文中设计的检测系统能够对管道凹凸形变、孔洞、管壁裂缝、腐蚀等缺陷进行检测与分析,具有较高的检测精度,为管道内表面三维测量和重构提供了一种新的手段。     

激光雷达场景三维姿态点法向量估计方法

激光成像雷达能够获取反映目标三维空间位置的点云数据,可直接估计目标三维姿态角,是完成特征提取、目标配准等工作的重要参数。实现场景的三维姿态估计,借鉴基于点法向量的三维姿态估计算法（PDVA）,针对真实场景中表征场景坐标系（SCS）坐标轴的正方向向量偏差较大的问题,提出了一种优化的三维姿态估计算法（OPDVA）。该方法利用场景点云存在大面积近似平面区域的特点,通过随机抽样一致算法（RANdom SAmple Consensus,RANSAC）的平面模型对聚类中其他方向的点法向量进行滤除,得到最优拟合平面对应的法向量即为修正后的SCS坐标轴。利用旋转变换和重采样等技术手段,分别采用矩形包围盒法、PDVA和OPDVA对3组真实场景距离像进行实验。实验结果表明:OPDVA方法对场景的姿态估计明显优于其他两种方法,姿态估计误差不超过4°,对存在遮挡的场景也同样适用。     

融合IMU的多帧点云场景配准方法

三维重建技术广泛应用于无人驾驶、测绘、物流等领域,其中点云配准是最关键的技术。针对多帧点云配准误差累计大,姿态估计不准确等问题。提出了一种基于惯性传感器(IMU)线性插值的点云去畸变方法,该方法采用激光点前后最近时刻的IMU预积分值进行线性插值获得当前时刻雷达位姿,将单帧不同时刻激光点校正到统一坐标系。同时将IMU雷达位姿作为多帧点云配准初值,通过曲率特征点到直线、到平面的距离观测最小约束,构建包含配准误差和IMU预积分误差的联合优化方程来求解准确的雷达位姿。实验结果表明,引入IMU提高了多帧点云配准精度,减少了点云地图的重影。     

空间位姿测量中面阵点云CPD方法的优化及验证

面阵激光成像雷达可以实现瞬态三维探测,适用于运动平台及非合作目标的位姿测量。针对相邻像元间具有串扰特性的面阵非均匀格网型稀疏点云,提出了一种适用于空间非合作目标位姿测量的多视角点云自动配准方法。该方法基于改进的相干点漂移(Coherent Point Drift, CPD),将目标点云视为观测数据集,源点云视作为高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)的质心点集。利用贝叶斯后验概率公式及期望最大化(Expectation-Maximum, EM)方法,对构造的GMM模型似然函数进行求解,在寻优过程中通过点云重叠特性对运算点集的权值参数进行自适应调整。对单次EM迭代后源点云间距离残差进行排序,选取最优变换点云对使用最近邻方法建立局部扰动量,得到每次漂移迭代的空间变换矩阵。为了避免陷入局部解,通过监督点云均方误差更新率,对参与漂移运算的点集属性进行交替。针对空间配准目标,建立了两种近似运行下的阵列成像仿真工况。试验结果表明：在强背景及像元模糊干扰下,该配准框架具有鲁棒性优势,其结果平均最大公共点集测度相对于粗+精组合配准框架提升约61%,可应用于空间面阵平台下...     

运动目标视觉跟踪测量系统与场地坐标系的快速统一方法

车载移动式视觉跟踪与测量系统在实际应用中, 快速便捷地进行视觉系统与场地坐标系的全局统一是关键技术。结合视觉系统与现场特点, 阐述了系统标定原理, 给出了视觉跟踪与测量系统相对于场地坐标系转换数学模型。该方法的基本思路是转台视轴分别指向场地坐标系内的两个控制点, 根据两点对应的俯仰角、方位角及距离确定两坐标系的转换关系。仿真分析和实验结果表明: 角度和距离精度分别达到0.03和0.52%。该方法便捷、高效, 对移动式视觉测量系统坐标系快速统一有实用价值。