CN107657604A - 一种基于近场非标准光源的磨痕三维形貌原位获取方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于近场非标准光源的磨痕三维形貌原位获取方法，以均布在手持式显微镜上的6个LED灯为光源，建立了近场条件下，非标准光源的光照模型，并对光源的相对空间位置做了标定；利用手持式显微镜采集零部件磨损表面的图像数据，基于图像处理技术，获取Mask图，对不同光源、同一视点下的图像做背景差分处理，得到需三维重建的目标图像，最后，将从图像序列估计法向和从法向恢复表面形状两种技术结合，迭代重建出最终的磨痕三维形貌；本发明根据实际光源位置，采用光度立体视觉近场非标准点光源，建立近场非标准光源的光照模型，更符合实际的测量条件，提高了磨损表面法向量及深度信息的计算精度。
Description
技术领域
本发明涉及机械设备故障诊断和状态监测领域，特别涉及一种基于近场非标准光源的零部件表面磨损后三维形貌原位获取方法。
背景技术
机械设备在运转过程中，形成摩擦副的构件表面相互作用不可避免的会产生磨损。组成构件的零部件，其表面的物质由于相对运动而不断损失，会留下磨痕。研究表明，正常工作状态下，磨损可分为三个阶段，即跑合阶段，稳定磨损阶段和剧烈磨损阶段，处于不同时刻的磨损状态所对应的表面磨痕具有不同的特征；此外，根据磨损机理的不同，可将磨损分为粘着磨损，磨粒磨损，腐蚀磨损和疲劳磨损等，不同的磨损类型所对应的表面磨痕也具有不同的特征。因此，获取磨损零部件表面的磨痕形貌，分析其特征，可反映设备所处的磨损阶段以及发生的磨损类型，对机械设备的运行状态的监测和故障诊断具有重要工程意义。
传统的检测系统，通过光学显微镜将零部件表面放大后成像在数字摄像机的感光靶面上，从而得到磨损表面形貌的图片，基于图像处理技术，提取磨痕的特征。但是该方法只能提供磨损表面形貌的二维平面图像，只能提取磨痕的平面特征，而无法获取磨痕的空间特征信息。随着计算能力、计算速度和图像分析及数字图像处理技术的不断提高，极大的推动了三维表面形貌测量仪的研制，如G.Binning和H.Rohrer研制了扫描隧道显微镜(STM)和原子力显微镜(AFM)。然而，这些设备操作较为复杂，成本较高。
采用传统形貌检测方法还存在一个重大的局限性。受到测量仪体积的限制，无法实现待测零部件的原位测量，只能将零部件拆卸下来进行测量，极大地降低了设备检修效率。
视情维护和快速检修的现代化维护理念急需可以实现快速、原位的磨损表面形貌获取装备。
发明内容
为了解决上述现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于近场非标准光源的磨痕三维形貌原位获取方法，在光源可控的条件下，通过手持式显微镜获取不同位置光源、同一视点的零部件磨损表面的图像，由图像各部分的亮度值计算出磨损表面的法向量，再由表面法向量恢复其三维形貌特征。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于近场非标准光源的磨痕三维形貌原位获取方法，包括以下步骤：
(1)建立非标准点光源的光照模型，非标准点光源Quasi点光源的发光模型包括角度衰减和距离衰减，结合这两种光照衰减模型，得到表面任一点的照度模型。
(2)标定光源空间坐标，针对六个均匀布置的非标准点光源，基于平面的主光轴标定法，利用点光源照射下的平面亮度分布的轴对称属性，计算光源的最亮光线及平面主光轴的方向。
(3)使用手持式显微镜得到零件表面不同光源、同一视点下的图像，基于图像处理技术，获取Mask图。
(4)根据标定的光源方向和获取的图像信息计算磨损表面法向量，利用已知形状对表面进行初始化的迭代计算，以恢复零件表面法向及深度信息。
有益效果
本发明应用于机械设备故障诊断和状态监测领域，具有以下有益效果：
(1)本发明适用于机械设备零部件可见摩擦副表面的磨损状况的监测，基于近场非标准光源技术，实现了零部件磨损表面的磨痕三维形貌的快速获取。
(2)本发明利用手持式显微镜作为图像捕捉工具，其体积小，操作简单，携带方便，可实现零部件磨损表面原位测量。
(3)本发明根据实际光源位置，采用光度立体视觉近场非标准点光源，建立近场非标准光源的光照模型，更符合实际的测量条件，提高了磨损表面法向量及深度信息的计算精度。
附图说明
图1为基于近场非标准光源原位获取磨痕三维形貌的总体流程图。
图2为根据图像信息恢复零部件表面法向及深度信息的流程图。
图3(a)为实例中待重构磨损表面的图像。
图3(b)为重构出的磨损表面的法向量图。
图3(c)为重构出的磨损表面的深度图。
具体实施方式
下面结合附图，以图3(a)为例对本发明作进一步说明：
参照图1，一种基于近场非标准光源的磨损表面三位形貌原位获取方法，包括以下步骤：
步骤1，建立非标准点光源的光照模型，非标准点光源Quasi点光源的发光模型包括角度衰减和距离衰减，结合这两种光照衰减模型，得到表面任一点的照度模型。LED灯作为近场光源，光照条件总是不均匀，这使得物体表面的照度不仅与光源到照射点的距离有关，还与照射点所对应的出射光方向有关。对于此类非标准光源，建立非标准点光源的光照模型；
所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：Quasi点光源的角度衰减模型符合g-cosine定律，该光源在θ角方向上的光照强度Eθ表示为公式(1)；
公式(1)：Eθ＝E0cosgθ
式中E0为主光轴方向的发光强度，g是一个与光源发光均匀度相关的角度衰减因子。
步骤1.2：Quasi点光源的距离衰减模型符合平方反比律，该光源在θ角方向上距离发光源d的光照强度Ep表示为公式(2)；
公式(2)：
步骤1.3：结合两种光照衰减模型，得到表面某点P的照度为公式(3)所表示的模型。
公式(3):
步骤2.标定各光源的空间位置坐标。
所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：将均匀分布的6个LED灯安装在手持式显微镜上，使两者相对位置不变；
步骤2.2：依次打开6个LED灯，获取图像，利用5×5高斯滤波器核过滤图像噪声，选取图像中最亮的区域，对该区域进行椭圆拟合，拟合所得的圆心作为最亮点PB(μB,vB,f)的位置；
步骤2.3：根据图像中最亮点PB根据公式(4)计算其对应点的空间坐标PB'(xB,yB,zB)。
公式(4)：
步骤2.4：计算最亮光线及其在平面上主光轴的方向。
步骤3.基于图像处理技术，获取Mask图
所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：根据YUV的颜色空间和RGB颜色空间的转换关系，对图像进行灰度化，用Y分量来表达灰度图像上像素点的灰度值。原始图像中每一个像素Mij＝{Rij,Gij,Bij}，对图像按公式(5)灰度化处理后，每一个像素为
公式(5)：
步骤3.2：定义一个的中值滤波器滑动窗口，窗口中心为当前要处理的像素，读取窗口中各对应像素的灰度值。其次，对这些灰度值从小到大进行排序。然后，取出中值。最后将这个中值赋给窗口中心位置的像素。按照从上到下、从左到右依次遍历图像各个像素点的顺序，进行磨粒图像完整的滤波处理；
步骤3.3：根据迭代阈值分割的思想，首先选择按公式(6)一个近似阈值T0＝{Tk|k＝0}；
公式(6)：
步骤3.4：用阈值Tk将图像分割为R1和R2前景与后景两个部分；
公式(7)：
步骤3.5：根据公式(8)计算区域R1和R2灰度均值Z1和Z2；
公式(8)：
式中，f(i,j)为图像上(i,j)点的灰度；N(i,j)为(i,j)点的权重系数。
步骤3.6：据公式(9)计算新的阈值Tk+1
公式(9)：
步骤3.7：指定一个极小值ε，如果|Tk+1-Tk|<ε，Tk+1即为最终阈值。否则，令Tk+1＝Tk，回到步骤3.4，直到满足要求；
步骤3.8：将灰度图像按照公式(10)二值化，得到黑色为目标，白色为背景的黑白图像。至此，得到Mask图。
公式(10)：
步骤4：参照如图2所示的流程图，根据标定的光源位置和图像信息计算磨损表面法向量以及深度信息。
所述步骤4包括以下步骤：
步骤4.1：基于背景差分法，将采集的图像数据与步骤3所得到Mask图做差，得到只剩目标区域的图像；
步骤4.2：以相机坐标系为世界坐标系，相机的光心作为世界坐标系的原点。初始化磨损表面，假设其为一个平面，该平面垂直于光轴，与光心的距离为D。
步骤4.3：基于Frankot-Chellappa(FC)算法求出图像中各像素点的深度信息，表示为(u,v,△w)。在已知焦距f的情况下根据公式(11)，可计算出各像素点对应的z坐标。由公式(12)的映射关系计算得到各像素点的x和y坐标。至此，利用磨损表面的平均深度值，将表面形状映射到物理深度，求得每个像素点对应的磨损表面各点在空间中的物理坐标表示为(x,y,z)；
公式(11)：
公式(12)：
步骤4.4：根据步骤2所得的光源空间坐标L(x0,y0,z0)、主光轴I0和主光强E0。磨损表面某点P(x,y,z)在6个光源下，被第i(i＝1,2,...,6)个光源照射时存在对应的入射光矩阵和反射亮度针对点P使用Lambert反射模型，利用公式(13)计算出对应像素点的法向量nP。这样，就得到了图像中各像素点初始的法向量。
公式(13)：
步骤4.5：根据步骤4.4初始化的法向量，使用FC算法计算各像素点的新的深度信息(u',v',△w')，继而求出各像素点对应的磨损表面各点新的坐标(x',y',z')，将各点新坐标带入光照分布以及法向量求解公式，便可得到各点的法向量nP'。以此迭代，直到两次求解出的磨损表面欧式距离小于一定值，迭代终止。至此，得到了如图3(b)磨损表面各点的法向量和如图3(c)磨损表面的三维形貌重建结果。
Claims (5)
1.一种基于近场非标准光源的磨痕三维形貌原位获取方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立非标准点光源的光照模型，非标准点光源Quasi点光源的发光模型包括角度衰减和距离衰减，结合这两种光照衰减模型，得到表面任一点的照度模型；
(2)标定光源空间坐标，针对六个均匀布置的非标准点光源，基于平面的主光轴标定法，利用点光源照射下的平面亮度分布的轴对称属性，计算光源的最亮光线及平面主光轴的方向；
(3)使用手持式显微镜得到零件表面不同光源、同一视点下的图像，基于图像处理技术，获取Mask图；
(4)根据标定的光源方向和获取的图像信息计算磨损表面法向量，利用已知形状对表面进行初始化的迭代计算，以恢复零件表面法向及深度信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于近场非标准光源的磨痕三维形貌原位获取方法，其特征在于，
所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：Quasi点光源的角度衰减模型符合g-cosine定律，该光源在θ角方向上的光照强度Eθ表示为公式(1)；
公式(1)：Eθ＝E0cosgθ
式中E0为主光轴方向的发光强度，g是一个与光源发光均匀度相关的角度衰减因子；
步骤1.2：Quasi点光源的距离衰减模型符合平方反比律，该光源在θ角方向上距离发光源d的光照强度Ep表示为公式(2)；
公式(2)：
步骤1.3：结合两种光照衰减模型，得到表面某点P的照度为公式(3)所表示的模型：
公式(3):
3.根据权利要求1所述的一种基于近场非标准光源的磨痕三维形貌原位获取方法，其特征在于，
所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：将均匀分布的6个LED灯安装在手持式显微镜上，使两者相对位置不变；
步骤2.2：依次打开6个LED灯，获取图像，利用5×5高斯滤波器核过滤图像噪声，选取图像中最亮的区域，对该区域进行椭圆拟合，拟合所得的圆心作为最亮点PB(μB,vB,f)的位置；
步骤2.3：根据图像中最亮点PB根据公式(4)计算其对应点的空间坐标PB'(xB,yB,zB)，
公式(4)：
步骤2.4：计算最亮光线及其在平面上主光轴的方向。
4.根据权利要求1所述的一种基于近场非标准光源的磨痕三维形貌原位获取方法，其特征在于，
所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：根据YUV的颜色空间和RGB颜色空间的转换关系，对图像进行灰度化，用Y分量来表达灰度图像上像素点的灰度值，原始图像中每一个像素Mij＝{Rij,Gij,Bij}，对图像按公式(5)灰度化处理后，每一个像素为
公式(5)：
步骤3.2：定义一个的中值滤波器滑动窗口，窗口中心为当前要处理的像素，读取窗口中各对应像素的灰度值，其次，对这些灰度值从小到大进行排序，然后，取出中值，，最后将这个中值赋给窗口中心位置的像素，按照从上到下、从左到右依次遍历图像各个像素点的顺序，进行磨粒图像完整的滤波处理；
步骤3.3：根据迭代阈值分割的思想，首先选择按公式(6)一个近似阈值T0＝{Tk|k＝0}；
公式(6)：
步骤3.4：用阈值Tk将图像分割为R1和R2前景与后景两个部分；
公式(7)：
步骤3.5：根据公式(8)计算区域R1和R2灰度均值Z1和Z2；
公式(8)：
式中，f(i,j)为图像上(i,j)点的灰度；N(i,j)为(i,j)点的权重系数；
步骤3.6：据公式(9)计算新的阈值Tk+1
公式(9)：
步骤3.7：指定一个极小值ε，如果|Tk+1-Tk|<ε，Tk+1即为最终阈值；否则，令Tk+1＝Tk，回到步骤3.4，直到满足要求；
步骤3.8：将灰度图像按照公式(10)二值化，得到黑色为目标，白色为背景的黑白图像，至此，得到Mask图。
公式(10)：
5.根据权利要求1所述的一种基于近场非标准光源的磨痕三维形貌原位获取方法，其特征在于，
所述步骤4包括以下步骤：
步骤4.1：基于背景差分法，将采集的图像数据与步骤3所得到Mask图做差，得到只剩目标区域的图像；
步骤4.2：以相机坐标系为世界坐标系，相机的光心作为世界坐标系的原点，初始化磨损表面，假设其为一个平面，该平面垂直于光轴，与光心的距离为D，
步骤4.3：基于Frankot-Chellappa算法求出图像中各像素点的深度信息，表示为(u,v,△w)，在已知焦距f的情况下根据公式(11)，可计算出各像素点对应的z坐标，由公式(12)的映射关系计算得到各像素点的x和y坐标，利用磨损表面的平均深度值，将表面形状映射到物理深度，求得每个像素点对应的磨损表面各点在空间中的物理坐标表示为(x,y,z)；
公式(11)：
公式(12)：
步骤4.4：根据步骤2所得的光源空间坐标L(x0,y0,z0)、主光轴I0和主光强E0，磨损表面某点P(x,y,z)在6个光源下，被第i(i＝1,2,...,6)个光源照射时存在对应的入射光矩阵和反射亮度针对点P使用Lambert反射模型，利用公式(13)计算出对应像素点的法向量nP，这样，就得到了图像中各像素点初始的法向量，
公式(13)：
步骤4.5：根据步骤4.4初始化的法向量，使用FC算法计算各像素点的新的深度信息(u',v',△w')，继而求出各像素点对应的磨损表面各点新的坐标(x',y',z')，将各点新坐标带入光照分布以及法向量求解公式，便可得到各点的法向量nP'，以此迭代，直到两次求解出的磨损表面欧式距离小于一定值，迭代终止，至此，得到了磨损表面的三维形貌重建结果。
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