CN106959080A - 一种大型复杂曲面构件三维形貌光学测量系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种大型复杂曲面构件三维形貌光学测量系统和方法，所述方法基于双目光栅投影测量技术，借助激光跟踪仪和相应的靶标球来获取多站位测量时各个站位的点云位姿，最后将各站位测得的点云根据相应的位姿数据转换到统一的激光跟踪仪坐标系下，实现大尺度复杂面型构件点云数据的全局拼合；所述系统以六自由度机器人为点云空间位姿跟踪单元及双目结构光测量设备的载体，测量开始前首先对双目结构光测量设备进行标定以保证单站位测量精度，然后通过测量路劲规划来保证数据完整性和测量效率。本发明可在非接触条件下实现对各种大尺度复杂面型构件的精确测量，为各种加工质量的评价提供实用可靠完整的三维形貌原始数据。

Description

一种大型复杂曲面构件三维形貌光学测量系统和方法

技术领域

本发明属于机械工程和光学工程技术领域，具体的，涉及一种面向大型复杂曲面构件三维形貌获取的光学测量系统和方法，特别是一种将双目光栅投影测量、激光跟踪仪和六自由度机器人集成的大型复杂曲面构件的测量系统和方法。

背景技术

在汽车、航空、航天和船舶制造等国民经济重点工业领域中，存在大量的大型复杂曲面，这些曲面的成型质量评价对控制最终的产品质量至关重要。如汽车车身前后盖的成形质量影响装配精度，飞机蒙皮和船舶曲板的成形质量对其流体力学性能影响显著，火箭燃料贮箱壁板和瓜瓣的成形质量则最终会影响火箭飞行的安全性。这些表面一般都具有尺寸大，形状较为复杂的特点，针对这些特性，确定一种高精度的大型复杂曲面测量方法就显得尤为重要。

传统方法一般采用接触式测量，如三坐标测量机等，这种方式可以获得较为精确的面型数据，但缺点是测量速度慢，且因其接触式测量原理会因被测对象受力而改变其形貌，故不适用于薄壁结构测量。另外，这种测量设备也很难设计为在位测量的工作方式。

随着机器视觉和计算机技术的发展，出现了以光学测量为代表的非接触式测量。其中，近景摄影测量在大尺寸面型测量中应用广泛，其具有便携性好、在位测量和点批量测量的优点，但测量前需要在被测对象表面粘贴大量的标识点，且准确度一般。手持式三维激光扫描仪扫描快速、重量轻、效率高、成本低，在大尺度面型测量中应用广泛，但是其测量精度较低，一般需要在被测对象表面粘贴标识点，且对被测对象表面反光性要求高。激光雷达扫描测量功能强，便携性好，测量效率高，测量范围大，但是其测量精度受环境影响很明显，准确度很难保证。

近年来也出现了一些将激光测量设备固定在位移机构末端来实现大范围测量的技术，但因为激光测量一次只能获取一条线上的数据，所以一般都需要将激光测量头固定在一个直线位移机构上实现面测量，这降低了测量效率和精度。

已有技术中，中国天津大学的Shibin Yin等在“Development and calibrationof an integrated 3D scanning system for high-accuracy large-scale metrology”(Measurement.2014.54:65-76)一文中，将一个单目线激光测量设备固定在直线位移机构上，然后将此直线位移机构固定在机械臂末端来实现区域测量和全局测量数据拼合；其方法测量效率较低，且因为数据拼合由标记机械臂末端位姿来实现，故精度难以保证。光栅投影测量因为一次可以获取一个面域的数据，所以较为适用于大型曲面测量，但其多站位测量数据的拼合一直都是有待解决的问题。

已有技术中，意大利的Alessandro在“Large yacht hull measurement byintegrating optical scanning with mechanical tracking-based methodologies”(Robotics and Computer-Integrated Manufacturing.28:592-601)一文中，将一个搭载光栅投影测量设备的机器人固定在位移平台上，其上固定多个靶标球，由全站仪在远处跟踪靶标球的位置来实现数据拼合；但该系统较为复杂，且靶标球固定摆放容易形成遮挡，从而导致测量失败。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明提供一种将双目光栅投影测量、机器人路径规划、激光跟踪仪等技术集成的大尺度复杂面型构件高精度光学测量方法。通过点云空间位姿跟踪单元解算各测量点位处点云位姿，将双目光栅投影测量设备所获得的数据转换到激光跟踪仪坐标系下，从而实现全局数据的拼合，得到被测量对象的完整形貌数据。

本发明是通过下述技术方案实现的：

根据本发明的一个方面，提供一种大型复杂曲面构件三维形貌光学测量系统，所述测量系统包括：激光跟踪仪、点云空间位姿跟踪单元、双目结构光测量设备和六自由度机器人，其中：所述点云空间位姿跟踪单元和所述双目结构光测量设备均固定于所述六自由度机器人末端，工作过程中所述六自由度机器人承载所述点云空间位姿跟踪单元和所述双目结构光测量设备定位于相应的测量点位，所述双目结构光测量设备获取被测区域点云，所述点云空间位姿跟踪单元获取该点云位姿，并转换到激光跟踪仪坐标系下以实现点云拼合；

所述双目结构光测量设备包括两个CCD工业相机、一个数字投影仪和基座，其中：两个CCD工业相机、一个数字投影仪均固定在基座上，数字投影仪位于中间，两个CCD工业相机分居数字投影仪的两侧；工作时，左右两个相机拍摄投影仪投在被测对象表面的结构光条纹图片，然后经相位解码、匹配、三维重建获取点云数据；

所述点云空间位姿跟踪单元为所述测量系统的核心单元，包括高精度步进电机、摆动杆、靶标球基座和激光跟踪仪靶标球，其中：高精度步进电机的输出端连接摆动杆，靶标球基座固定于摆动杆的末端，激光跟踪仪靶标球放置于靶标球基座上，高精度步进电机驱动摆动杆摆动，进而带动放置于靶标球基座上的激光跟踪仪靶标球摆动，激光跟踪仪获取多次摆动后激光跟踪仪靶标球的三维坐标，计算机据此通过算法建立末端坐标系，以获取点云位姿。

根据本发明的另一个方面，提供一种大型复杂曲面构件三维形貌光学测量方法，所述方法包括以下步骤：

1)机器人手眼关系标定：

在测量系统开始工作前，根据手眼关系标定原理，对双目结构光测量设备工作空间中一系列不同位置的激光跟踪仪靶标球进行测量，据此解算出双目结构光测量设备与六自由度机器人末端的转换关系，即为所要求的手眼关系；

2)测量路径规划：

根据被测对象形状和尺寸，结合六自由度机器人工作空间的可达性，对测量路径进行初步规划，使得相邻两个点位的测量面域具有一定的重合度，以避免出现空隙丢失关键测量特征，从而保证测量数据完整性和测量效率；

3)根据2)中结果，由六自由度机器人承载双目结构光测量设备至相应的测量点位进行单站位测量；计算机控制数字投影仪投射三频三步相移9幅图片至被测对象表面，同时，左右两个CCD工业相机采集经被测对象表面调制后的光栅图片，由计算机执行相应的解码算法得到相位图，据此进行被测对象该区域点云三维重建；

4)点云空间位姿跟踪单元获取该点位处点云位姿

由高精度步进电机控制激光跟踪仪靶标球在空间平面内转动三个位置，据此构建末端坐标系；然后利用奇异值配准算法计算末端坐标系在激光跟踪仪坐标系下的位姿，通过中心化处理、消除平移项和正交强迫一致问题求解得到位姿转换矩阵；

5)多站位测量数据拼合：

根据4)中所获得的各个测量点位处所测得的点云位姿，结合1)中机器人手眼关系标定的结果，将各个测量点位处所获得的点云数据统一转换到激光跟踪仪坐标系下，从而实现点云拼合，得到被测对象的完整点云数据。

优选地，1)中，所述手眼关系模型如下式所示：

其中：α、β、γ为角度变量；x、y、z为位置变量。

优选地，4)中，所述的点云空间位姿获取的步骤如下：

4.1)末端坐标系的建立

高精度步进电机带动激光跟踪仪靶标球在空间中转动三个位置，分别编号为1#、2#、3#位置，由1#位置确定末端坐标系原点，2#位置确定末端坐标系X方向，由3#位置和2#位置一起确定末端坐标系的X、Y平面，从而确定末端坐标系；

4.2)末端坐标系在激光跟踪仪坐标系下位姿的求解

位姿变换矩阵的求解，转化为如下所示的带约束的优化问题求解：

其中：L^o为靶标球组在激光跟踪仪下的坐标值组成的齐次坐标矩阵，Lⁱ为靶标球组在末端坐标系下的坐标值组成的齐次坐标矩阵；R、T为所要求的旋转矩阵和平移向量，I为单位3阶单位矩阵。

更优选地，4.2)中，所述靶标球组是指激光跟踪仪靶标球的三次摆动，即：激光跟踪仪靶标球在高精度步进电机带动下在空间中转动三个位置，激光跟踪仪靶标球在空间中定位在三个位置，从效果上来看，相当于在此三个位置分别摆放一个靶标球，从而形成一个靶标球组。

更优选地，4.2)中，所述的优化问题，先进行中心化处理消除平移项并将问题转化为正交强迫一致问题，再利用奇异值分解求解正交强迫一致问题；具体的：

首先中心化处理，消除平移项，将问题转化为正交强迫一致问题；然后求解该正交强迫一致问题，得到旋转矩阵R；最后由R求解平移矩阵T，最终得到位姿变换矩阵。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

1)本发明利用双目光栅投影测量获取局部区域点云数据，一次可以获得一个面域的数据，相比于激光测量提高了测量效率；

2)本发明无需在被测对象表面粘贴标识点，简化了测量步骤，更适于在位测量；

3)本发明由激光跟踪仪结合点云空间位姿跟踪单元获取各个测量点位处点云的空间位姿，避免了粘贴标识点和借助机器人本体运动精度来进行数据拼合，提高了被测对象整体点云的精度；

4)本发明借助高精度步进电机搭载靶标球来获取点云空间位姿，相比于布置多个靶标球的方式，简化了系统硬件组成，提高了适应性和健壮性。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明一优选实施例的方法流程框图；

图2为本发明一优选实施例的所构建的大型复杂曲面构件测量系统的结构示意图；

图中：1为激光跟踪仪，2为点云空间位姿跟踪单元，3为双目结构光测量设备，4为六自由度机器人；

图3为本发明一优选实施例的点云空间位姿跟踪单元的结构示意图；

图4为本发明一优选实施例的双目光栅投影测量设备的结构示意图；

图中：5为高精度步进电机，6为摆动杆，7为靶标球基座，8为激光跟踪仪靶标球；

图5为本发明一优选实施例的末端坐标系建立方法示意图；

图中：9为CCD工业相机，10为数字投影仪，11为铝合金基座。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

如图1所示，一种大型复杂曲面构件三维形貌光学测量方法，所述方法基于双目光栅投影测量技术，借助激光跟踪仪和相应的靶标球来获取多站位测量时各个站位的点云位姿，最后将各站位测得的点云根据相应的位姿数据转换到统一的激光跟踪仪坐标系下，从而实现大尺度复杂面型构件点云数据的全局拼合；

所述方法具体包括下述步骤：

1)机器人手眼关系标定

测量系统开始工作前，根据手眼关系标定原理，双目结构光测量设备工作空间中一系列不同位置的激光跟踪仪靶标球进行测量，据此解算出双目结构光测量设备与六自由度机器人末端的转换关系，即为所要求的手眼关系；

所述手眼关系模型如下式所示：

其中：α、β、γ为角度变量；x、y、z为位置变量；

2)测量路径规划

根据被测对象形状和尺寸，结合六自由度机器人工作空间的可达性，对测量路径进行初步规划，使得相邻两个点位的测量面域具有一定的重合度，以避免出现空隙丢失关键测量特征，同时重合区域不能过大以至于影响测量速度，从而保证测量数据完整性和测量效率；

3)根据2)中结果，得到空间中一系列测量点位；将这些数据传送给机器人控制系统，由六自由度机器人承载双目结构光测量设备至相应的测量点位进行测量；双目结构光测量设备到位后，由计算机控制数字投影仪投射预设好的三频三步相移9幅图片至被测对象表面；同时，控制左右两个CCD相机采集经被测对象表面调制后的光栅图片；计算机根据多频相移外差解包原理对所获得的图片进行相位解码，得到包裹相位图和全场相位图，根据基础矩阵进行极线校正，然后进行双目匹配，根据匹配结果计算视差图，据此进行三维重建得到测量区域的点云数据；

4)点云空间位姿跟踪单元获取该点位处点云位姿

由高精度步进电机控制激光跟踪仪靶标球在空间平面内转动三个位置，据此构建末端坐标系；然后利用奇异值配准算法计算末端坐标系在激光跟踪仪坐标系下的位姿，通过中心化处理、消除平移项和正交强迫一致问题求解得到位姿转换矩阵；具体来说，分下面的步骤：

4.1)末端坐标系的建立

为了计算的方便，末端坐标系的建立如图5所示，原点建立在1#靶标球处，2#靶标球确定坐标系的X方向，3#靶标球位于末端坐标系的XY平面上，这样就唯一确定了末端坐标系；然后利用奇异值配准算法计算末端坐标系在激光跟踪仪坐标系下的位姿；

上述摆动三次后，激光跟踪仪靶标球在空间中定位在三个位置，从效果上来看，相当于在此三个位置分别摆放一个靶标球，从而形成一个靶标球组。为便于陈述，下文用靶标球组指代靶标球的三次摆动；

假设靶标球组在激光跟踪仪下的坐标值组成的齐次坐标矩阵为其中表示第一个靶标球在激光跟踪仪坐标系下的齐次坐标值；靶标球组在末端坐标系下的坐标值组成的齐次坐标矩阵为由刚体运动之间的位姿转换矩阵可得如下关系式：

L^o＝^LT_ELⁱ

其中^LT_E为末端坐标系在激光跟踪仪坐标系下的坐标转换矩阵；

将^LT_E写成如下形式：

其中旋转矩阵存在约束：R^TR＝I

综上，将位姿转换矩阵的求解，转化成如下所示的带约束的优化问题求解：

所述优化问题，先进行中心化处理消除平移项并将问题转化为正交强迫一致问题，再利用奇异值分解求解正交强迫一致问题；具体的：

I)中心化处理，消除平移项，将问题转化为正交强迫一致问题；

II)正交强迫一致问题求解

将目标函数展开

||P-RC||² _F＝trace(P^TP-P^TRC-C^TR^TP+C^TR^TRC)

＝trace(P^TP+C^TC)-2trace(P^TRC)

为使||P-RC||² _F最小，应使trace(P^TRC)最大：

trace(P^TRC)＝trace(RCP^T)

＝trace(RUΣV^T)

＝trace(V^TRUΣ)

＝trace(ZΣ)

＝∑Z_iiσ_i

≤∑σ_i

当且仅当Z＝I时，trace(P^TRC)取得最大值，此时R的最优解为：

R＝VU^T

其中：trace()表示矩阵的迹，V和U由矩阵奇异值分解得到；

III)求解平移矩阵：

综上，得到待求的位姿转换矩阵；

5)多站位测量数据拼合

根据4)中所获得的各个测量点位处所测得点云的位姿，结合1)中机器人手眼关系标定的结果，将各个测量点位处所获得的点云数据统一转换到激光跟踪仪坐标系下，从而实现点云拼合，得到被测对象的完整点云数据。

如图2所示，一种用于实施例1所述测量方法的大型复杂曲面构件三维形貌测量系统，所述测量系统包括：激光跟踪仪1、点云空间位姿跟踪单元2、双目结构光测量设备3和六自由度机器人4；其中：

所述点云空间位姿跟踪单元2和双目结构光测量设备3固定于六自由度机器人4的末端；工作过程中，由六自由度机器人4承载点云空间位姿跟踪单元2和双目结构光测量设备3并定位于相应的测量点位，双目结构光测量设备3用于获取被测区域点云，点云空间位姿跟踪单元2用于获取该点云位姿，并转换到激光跟踪仪1坐标系下以实现点云拼合。

如图3所示，所述点云空间位姿跟踪单元2为所述测量系统的核心单元，包括：高精度步进电机5、摆动杆6、靶标球基座7和激光跟踪仪靶标球8；其中：

所述激光跟踪仪靶标球8放置于靶标球基座7上，并固定在摆动杆6末端；高精度步进电机5输出端连接摆动杆6；

高精度步进电机5驱动摆动杆6摆动，进而带动放置于靶标球基座7上的激光跟踪仪靶标球8摆动，激光跟踪仪1获取多次摆动后激光跟踪仪靶标球8的三维坐标，计算机据此通过相应算法(包括相位解码、匹配)建立末端坐标系，获取点云位姿。

如图4所示，所述双目结构光测量设备3包括：两个CCD工业相机9、一个数字投影仪10和铝合金基座11；两个CCD工业相机9、一个数字投影仪10均固定在铝合金基座11上，其中：两个CCD工业相机9分居两侧，数字投影仪10位于中间；

工作时，左右两个CCD工业相机9拍摄数字投影仪10投在被测对象表面的结构光条纹图片，然后由计算机通过相应的算法(包括相位解码、匹配)进行三维重建以获取点云数据。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

Claims (6)

1.一种大型复杂曲面构件三维形貌光学测量系统，其特征在于，所述测量系统包括：激光跟踪仪(1)、点云空间位姿跟踪单元(2)、双目结构光测量设备(3)和六自由度机器人(4)，其中：所述点云空间位姿跟踪单元(2)和所述双目结构光测量设备(3)均固定于所述六自由度机器人(4)末端，工作过程中由所述六自由度机器人(4)承载所述点云空间位姿跟踪单元(2)和所述双目结构光测量设备(3)并定位于相应的测量点位，所述双目结构光测量设备(3)用于获取被测区域点云，所述点云空间位姿跟踪单元(2)用于获取该点云位姿，并转换到激光跟踪仪坐标系下以实现点云拼合；

所述双目结构光测量设备(3)包括两个CCD工业相机(9)、一个数字投影仪(10)和基座(11)，其中：两个CCD工业相机(9)、一个数字投影仪(10)均固定在基座(11)上，数字投影仪(10)位于中间，两个CCD工业相机(9)分居数字投影仪(10)的两侧；工作时，左右两个CCD工业相机(9)拍摄数字投影仪(10)投在被测对象表面的结构光条纹图片，然后经相位解码、匹配进行三维重建获取点云数据；

所述点云空间位姿跟踪单元(2)，包括高精度步进电机(5)、摆动杆(6)、靶标球基座(7)和激光跟踪仪靶标球(8)，其中：高精度步进电机(5)的输出端连接摆动杆(6)，靶标球基座(7)固定于摆动杆(6)的末端，激光跟踪仪靶标球(8)放置于靶标球基座(7)上，高精度步进电机(5)驱动摆动杆(6)摆动，进而带动放置于靶标球基座(7)上的激光跟踪仪靶标球(8)摆动，激光跟踪仪(1)获取多次摆动后激光跟踪仪靶标球(8)的三维坐标，并据此建立末端坐标系，以获取点云位姿。

2.一种采用权利要求1所述系统的大型复杂曲面构件三维形貌光学测量方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

1)机器人手眼关系标定

在测量系统开始工作前，根据手眼关系标定原理，对双目结构光测量设备工作空间中一系列不同位置的激光跟踪仪靶标球进行测量，据此解算出双目结构光测量设备与六自由度机器人末端的转换关系，即为所要求的手眼关系；

2)测量路径规划：

根据被测对象形状和尺寸，结合六自由度机器人工作空间的可达性，对测量路径进行初步规划，使得相邻两个点位的测量面域具有一定的重合度，以避免出现空隙丢失关键测量特征，从而保证测量数据的完整性和测量效率；

3)根据2)中结果，由六自由度机器人承载双目结构光测量设备至相应的测量点位进行单站位测量；计算机控制数字投影仪投射三频三步相移9幅图片至被测对象表面，同时，左右两个CCD工业相机采集经被测对象表面调制后的光栅图片，由计算机执行解码算法得到相位图，据此进行被测对象该区域点云三维重建；

4)点云空间位姿跟踪单元获取该点位处点云位姿

由高精度步进电机控制激光跟踪仪靶标球在空间平面内转动三个位置，据此构建末端坐标系；然后利用奇异值配准算法计算末端坐标系在激光跟踪仪坐标系下的位姿，通过中心化处理、消除平移项和正交强迫一致问题求解得到位姿转换矩阵；

5)多站位测量数据拼合

根据4)中所获得的各个测量点位处所测得的点云位姿，结合1)中机器人手眼关系标定的结果，将各个测量点位处所获得的点云数据统一转换到激光跟踪仪坐标系下，从而实现点云拼合，得到被测对象的完整点云数据。

3.根据权利要求2所述的大型复杂曲面构件三维形貌光学测量方法，其特征在于，1)中，所述手眼关系模型如下式所示：

$T_C^T=f\left(\begin{array}{cccccc}\mathrm{\α}& \mathrm{\β}& \mathrm{\γ}& x& y& z\end{array}\right)$

其中：α、β、γ为角度变量；x、y、z为位置变量。

4.根据权利要求2或3所述的大型复杂曲面构件三维形貌光学测量方法，其特征在于，4)中，所述的点云空间位姿获取的步骤如下：

4.1)末端坐标系的建立

高精度步进电机带动激光跟踪仪靶标球在空间中转动三个位置，分别编号为1#、2#、3#位置，由1#位置确定末端坐标系原点，2#位置确定末端坐标系X方向，由3#位置和2#位置一起确定末端坐标系的X、Y平面，从而确定末端坐标系；

4.2)末端坐标系在激光跟踪仪坐标系下位姿的求解

位姿转换矩阵的求解，转化为如下所示的带约束的优化问题求解：

$\left\{\begin{array}{c}min\left|\right|L^o-T{L}^i|{{|}^2}_F\\ \begin{array}{cc}s.t& R^{T}R=I_{3\×3}\end{array}\end{array}\right.$

其中：L^o为靶标球组在激光跟踪仪(1)下的坐标值组成的齐次坐标矩阵，Lⁱ为靶标球组在末端坐标系下的坐标值组成的齐次坐标矩阵；R、T为所要求的旋转矩阵和平移向量，I为3阶单位矩阵。

5.根据权利要求4所述的大型复杂曲面构件三维形貌光学测量方法，其特征在于，4.2)中，所述靶标球组是指激光跟踪仪靶标球的三次摆动，即：激光跟踪仪靶标球在高精度步进电机带动下在空间中转动三个位置，激光跟踪仪靶标球在空间中定位在三个位置，从效果上来看，相当于在此三个位置分别摆放一个靶标球，从而形成一个靶标球组。

6.根据权利要求4所述的大型复杂曲面构件三维形貌光学测量方法，其特征在于，4.2)中，所述的优化问题，先进行中心化处理以消除平移项，并将问题转化为正交强迫一致问题，再利用奇异值分解求解正交强迫一致问题，得到旋转矩阵R，最后由旋转矩阵R求解平移矩阵T，最终得到位姿转换矩阵。