CN102322813A

CN102322813A - 三维网格应变测量方法

Info

Publication number: CN102322813A
Application number: CN201110263622A
Authority: CN
Inventors: 梁晋; 史宝全; 唐正宗; 郭翔; 胡浩; 李磊刚; 王永信
Original assignee: Xian Jiaotong University
Current assignee: Xintuo Three-Dimensional Technology (Shenzhen) Co., Ltd.
Priority date: 2011-09-07
Filing date: 2011-09-07
Publication date: 2012-01-18
Anticipated expiration: 2031-09-07
Also published as: CN102322813B

Abstract

本发明公开了一种三维网格应变测量方法，第一步，网格制备；第二步，取样拍摄；第三步，图片定向；第四步，网格节点匹配；第五步，网格节点重建；第六步，网格连接；第七步，网格优化；第八步，应变计算。通过上述操作步骤，本发明可以测量金属板料成形过程中的三维全场应变信息，评估金属板料成形性能及模具工艺设计方案优劣，从而提高金属板料成形质量，提高制造精度，降低生产成本。具有测量操作方便，自动化程度高，结果准确可靠、测量信息丰富、效率高且为非接触测量的特点。

Description

三维网格应变测量方法

技术领域

本发明涉及测量技术领域的一种测量方法，更进一步涉及一种用光学摄影测量的方法对金属板料成形过程中的三维全场应变进行测量的新方法。

背景技术

随着金属板料冲压技术应用日趋广泛，其工艺复杂度逐渐加大，金属板料成形过程中经常会出现板料撕裂等现象。对板料成形过程中的三维全场应变进行测量可以评估金属板料成形性能及模具工艺设计方案优劣，提高成形质量，提高制造精度，降低生产成本。而原有的测量手段主要有机械法、电测法及双目立体视觉测量法。

机械测量法是板料成形领域中传统的应变测量方法，该方法使用工程应变比例软尺或者工具显微镜等器械以手工方式测量出变形后的网格尺寸，然后通过与变形前的网格尺寸进行对比，从而确定金属板料表面的应变大小。主要缺点是：测量的精度较差，所能测量的工件尺寸不能太大，手工测量非常繁琐，属重复性劳动，不能测量全场应变。

电测法通过在待测物体表面粘贴电阻应变片的方式，将应变量转化为电信号，再经过测量电路和放大器的进一步处理和分析，最终得到应变结果。主要缺点是：粘贴后传感器的质量和稳定性受基底、粘贴剂、防护剂的老化以及粘贴过程中的手工作业质量影响，容易出现长期漂移和质量不稳定，不能测量全场应变，且不能测量某些板料成形工艺过程中的应变量，如不能测量金属板料冲压过程中的应变量。

双目立体视觉测量法通过两个CCD相机同时捕捉在金属板料表面制备的圆形或方形网格图像，经过数字图像处理及双目立体视觉匹配，重建网格三维坐标，计算出应变量。主要缺点是：在测量前需要对相机进行标定，受CCD相机分辨率、相机支撑系统结构，环境等多方面的影响，测量精度低，一般应变测量误差在5％左右，其次，测量幅面有限，不适合测量大尺寸金属板料成形制件的应变量，且成本昂贵。

发明内容

为了克服现有的金属板料成形应变测量方式中的不足，满足工业实际使用中的效率、精度和工件尺寸的要求，本发明提供了一种三维网格应变的测量方法，可以高效地在金属板料成形过程中获得高精度的测量结果。

为达到以上目的，本发明是采取如下操作步骤予以实现的：

第一步，网格制备，在成形前的金属板料表面进行网格制备；

第二步，取样拍摄，成形后，获取金属板料表面网格的不同角度的图片信息；

第三步，图片定向，采用光学摄影测量的方法，确定第二步获取的不同角度的图片之间的相对关系，计算图片之间的旋转平移矩阵；

第四步，网格节点匹配，采用邻域约束及外极线约束相结合的方法，确定第三步定向后的不同图片中的相同网格节点，以作为第五步网格节点三维重建的基础；

第五步，网格节点重建，对同时在三张或三张以上的图片中出现的同一网格节点，采用多视几何的原理进行三维坐标的重建；

第六步，网格连接，将第五步重建的网格节点连接成四边形网格，建立起网格节点的拓扑关系，该步为第八步应变计算的前提条件；

第七步，网格优化，采用光束平差算法对网格进行优化，提高网格精度，剔除低质量网格，采用逐点法化消元法求解法方程，提高计算效率。

第八步，应变计算，根据第六步及第七步建立起的网格节点的拓扑关系，解算出每个网格节点处的变形梯度张量，从而计算得到主应变及次应变；

本发明方法具有以下优点：

(1)由于本方法使用摄影测量的原理，可以根据不同测量工件的尺寸大小选择合理的测量距离和网格大小，所以测量工件不受尺寸大小的限制。

(2)由于本方法通过对比成形后网格与初始网格边长尺寸变化来计算应变量，不需要捕捉成形过程中的网格状态，因此，适合于所有金属板料成形工艺过程中应变的测量。

(3)由于本方法系统需求简单，现场操作仅需要拍照即可，所以成本相对较低，测量结果丰富，测量局限性小，尤其适用于大尺寸金属板料成形制件三维全场应变的测量，并为评估金属板料成形性能及模具工艺设计方案优劣提供了可靠的实验依据。

(4)由于本方法现场仅需要拍照操作，数据可在线处理，所以在测量过程中测量方便，计算完全自动化，测量周期较短，大幅度的提高了测量的效率。

(5)由于本方法使用摄影测量的方法进行网格节点三维坐标的重建，并采用光束平差算法对网格进行优化，剔除质量较差的网格，所以测量精度高，应变测量精度可以达到0.5％。

(6)由于本方法使用的是光学测量的方式，所以是一种非接触的测量方法。

附图说明

图1是本发明具体操作步骤的流程图。

图2矩形排列的圆网格图案。

图3邻域约束的网格节点匹配示意图。

图4线单元变形梯度张量示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步的详细说明。

本发明提出一种三维网格应变的测量方法，如图1所示。在测量某一种金属板料成形制件的应变时，第一步，网格制备。成形前，在金属板料表面需要测量的区域采用电化学腐蚀的方法制备圆网格图案(如图2所示)。网格节点就是实心圆的中心，这些实心圆纵横排列就构成了方网格结构。网格圆的大小根据被测工件的特征而定，当变形区域小，应变变化剧烈时，可以使用较小的网格圆直径，比如1mm甚至更小一些，网格中心间距可取2mm，这样网格边缘相距1mm。当变形区域大时，可以使用较大的网格圆直径，如5mm，网格中心间距可取10mm，这样网格边缘相距5mm，适合大面积工件的应变测量。圆形图案随同板料变形，变为椭圆，通过数字图像处理，易于实现高精度的中心坐标识别。

第二步，取样拍摄。在板料成形前后，对板料的不同角度进行取样拍摄，获取板料变形前后的图片信息用于网格的三维重建。对金属板料表面网格进行取样拍摄应满足：a)拍摄时相机应使用黑白模式，保证图像清晰的情况下，尽量调低光圈，使相机拍摄的景深较大，光线特别暗时，可以调高感光度，但要注意拍摄时保持稳定；b)拍摄时相机应使用手动对焦模式，闪光灯处于打开状态；保持一定的焦距，在拍摄过程中不要调焦距；c)拍摄时相机不要抖动，保证照片清晰；d)按被测金属板料成形制件尺寸大小，拍摄20张以上不同角度的照片；e)保证每张照片包含尽量多的网格；f)保证每个网格节点圆直径在图片中所占的像素大于5；G)保证每个网格节点至少在3张照片中出现。

第三步，图片定向。通过对所获得的图片信息进行处理，首先按图片所包含的网格节点数目的多少对图片进行降序排序。其次，挑选包含网格数量最多的两幅图片根据共面关系方程进行相对定向，确定世界坐标系。相对定向后，根据直接线性变换法确定其余图片相对于世界坐标系的方位，即进行图片的绝对定向。

第四步，网格节点匹配。首先通过多幅图像之间的核线约束，匹配一个种子点，如图3所示，在进行下一次匹配时，将匹配的范围限制在种子点的8邻域范围内，采用核线约束匹配各幅图片中种子点周围的8个邻域点，匹配完成后，再分别以每个邻域点为种子点，采用上述方法匹配其各自的8邻域点，依此类推直至所有网格节点匹配完成为止。采用该方法匹配10000个网格节点所需要的时间为3-5秒，使得大尺寸工件应变测量得以实现。

第五步，网格节点重建。对在第四步中匹配成功的网格节点，如果其同时在三张或三张以上的图片中出现，则采用多视几何的原理进行三维坐标的重建。网格节点应满足的条件：同时在三张或三张以上的图片中出现。

第六步，网格连接。依据第五步网格节点重建的结果，首先在平坦区域选择一个种子网格。种子网格的选择可以按逆时针手动指定四个网格节点组成一个种子网格或者手动自定一个种子点，在种子点所连接的四个四边形网格中选择变形最小的网格作为种子网格。其次，以种子网格的四条边界为种子边，依次向外扩展网格，直至所有的网格节点全部连接完成为止。

第七步，网格优化，通过对相机的内参数、图片的外参数及网格节点三维坐标进行整体的光束平差优化调整，剔除质量较差的网格，提高网格精度。所采用的相机畸变模型为：

\begin{matrix} dx = A_{1} x (r^{2} - r_{0}^{2}) + A_{2} x (r^{4} - r_{0}^{4}) + A_{3} x (r^{6} - r_{0}^{6}) + B_{1} (r^{2} + {2 x}^{2}) + 2 xy B_{2} + C_{1} x + C_{2} y \\ dy = A_{1} y (r^{2} - r_{0}^{2}) + A_{2} y (r^{4} - r_{0}^{4}) + A_{3} y (r^{6} - r_{0}^{6}) + B_{2} (r^{2} + {2 y}^{2}) + 2 xy B_{1} \end{matrix}

(1)；

其中，A₁，A₂，A₃表示相机镜头的径向畸变参数，B₁和B₂表示相机镜头的切向畸变参数，C₁和C₂表示薄棱镜畸变参数，r表示半径，r₀表示半径的初始值。

由于网格节点的数目较多，法方程的阶数较高，导致解算的效率较低，为了提高计算速度，采用逐点法化消元法进行法方程的求解。

第八步，应变计算，根据第六步及第七步建立起的网格节点的拓扑关系，解算出每个网格节点处的变形梯度张量，从而计算得到主应变及次应变。变形梯度张量如图4所示，定义为：

F = \frac{dx}{dX} - - - (2);

其中，dx表示变形前线元，dX表示变形后线元。

由于变形梯度张量将旋转和拉伸量都包含在一个矩阵，因此，要分析材料的变形情况，需要将变形梯度张量分解成两个张量矩阵：旋转矩阵R和拉伸张量矩阵U，即：

F＝R·U (3)；

通过推导可以得到：

U＝(F^T·F)^1/2(4)；

则应变ε_x、ε_y和ε_xy的值可以直接通过拉伸张量矩阵U求出：

U = (\begin{matrix} U_{11} & U_{12} \\ U_{21} & U_{22} \end{matrix}) = (\begin{matrix} 1 + ϵ_{x} & ϵ_{xy} \\ ϵ_{xy} & 1 + ϵ_{y} \end{matrix}) - - - (5) .

Claims

1.三维网格应变测量方法，其特征在于，包括下述步骤：

第二步，取样拍摄，金属板料成形后，获取成形后的金属板料表面网格的不同角度的图片信息；

第七步，网格优化，采用光束平差算法对网格进行优化，提高网格精度，剔除低质量网格；

第八步，应变计算，根据第六步及第七步建立起的网格节点的拓扑关系，解算出每个网格节点处的变形梯度张量，从而计算得到主应变及次应变。

2.如权利要求1所述的三维网格应变测量方法，其特征在于，所述网格制备是指采用照相腐蚀法、电化学腐蚀法、丝网印刷法、贴膜法和激光刻痕法制备网格。

3.权利要求1所述的三维网格应变测量方法，其特征在于，所述通过不同角度进行取样拍摄，使每个网格节点在至少三张图片中出现，且能通过光学摄影测量方法进行图片定向。

4.如权利要求1所述的三维网格应变测量方法，其特征在于，所述第四步中的网格节点匹配，首先通过多幅图像之间的核线约束，匹配一个种子点，在进行下一次匹配时，将匹配的范围限制在种子点的8邻域范围内，采用核线约束匹配各幅图片中种子点周围的8个邻域点，匹配完成后，再分别以每个邻域点为种子点，采用上述方法匹配其各自的8邻域点，依次类推直至所有网格节点匹配完成为止。

5.如权利要求1所述的三维网格应变测量方法，其特征在于，所述第五步的网格节点重建，依据第四步的匹配结果，对同时在三张或三张以上的图片中出现的同一网格节点，采用多视几何的原理进行三维坐标的解算。

6.如权利要求1所述的三维网格应变测量方法，其特征在于，所述第六步的网格连接，依据第五步网格节点重建的结果，在平坦区域首先连接一个种子网格，然后以种子网格的四条边界为种子边，依次向外扩展，直至所有的网格全部连接完成为止。

7.如权利要求1所述的三维网格应变测量方法，其特征在于，所述第七步的网格优化，通过对相机内参数、图片的外参数及网格节点三维坐标进行整体的光束平差优化调整，提高网格精度，并剔除质量较差的网格。

8.如权利要求1所述的三维网格应变测量方法，其特征在于，所述第八步的应变计算，根据第六步及第七步建立起的网格节点的拓扑关系，解算出每个网格节点处的变形梯度张量，从而计算得到主应变及次应变。