CN108627119B - 一种基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测方法 - Google Patents

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    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures

Abstract

一种基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测方法，具体包括以下步骤：标定检测系统参数；沿轨道方向扫描获取点云；制作外形轮廓；测定板材尺寸。本发明采用激光，在3D模式下快速、可靠地探测高分辨率物体，得到相当密集的点云；同时测量物体的尺寸、外形和质量，直接安装在生产线上，安装精度要求相对较低，检测速度快，连续工作时间长。

Description

一种基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测方法
技术领域
本发明涉及智能检测技术领域，尤其涉及一种基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测方法。
背景技术
当前对板材尺寸和外形的全面检测主要是通过线阵或面阵照相机获得物体的图像，然后通过对图像的分析获得物体的位置、尺寸和外形信息。这种方式的不足主要有以下几点：
照相机的安装和调整都需要很高的精度，实施起来比较困难；
容易受到环境光线的影响，无法快速可靠的探测到高分辨率物体；
无法同时测量物体的尺寸、外形和质量。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测方法，利用激光，在3D模式下快速、可靠地探测高分辨率物体，同时达到测量物体尺寸、外形和质量的目的。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测方法，包括待测板材，所述基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测方法包括以下步骤：
步骤A：标定检测参数；
步骤B：扫描所述待测板材，获取目标点云；
步骤C：制作所述待测板材的平面轮廓；
步骤D：测量所述待测板材的尺寸；
所述标定检测参数包括以下步骤：
步骤A1：标定基准面，得到基准面参数；
步骤A2：自标定扫描仪，得到分辨率等参数。
获取目标点云包括以下步骤：
步骤B1：扫描采集待测板材表面的空间三维数据；
步骤B2：在步骤B1中所得的空间三维数据经过中值滤波过滤误差点得到所述目标点云。
优选的，扫描获取的所述目标点云包括采用激光扫描获取目标点云，所述激光扫描获取目标点云包括沿预计的激光线测量所述待测板材的高度轮廓，得到相当密集的点云。
优选的，扫描获取的目标点云为激光扫描采集到的所述待测板材表面的空间三维数据，所述待测板材表面的空间三维数据为相互离散的激光点云数据；
根据所述目标点云制作板材平面轮廓包括以下步骤：
步骤C1：利用点云的x和y坐标，将三维坐标点转化为像素，组成二值图像，每个像素的灰度由点的z坐标值决定，决定法如下：
取基准面z值为z_min，z_max处灰度为255，z_min处灰度为0，其余为256×(z-z_min)/(z_max-z_min)-1，取整数；
步骤C2：若扫描仪有两个及以上，则根据各图像的特征点拼接图像得出显示完整板材平面图的一幅图片，若只有一个扫描仪则直接取步骤C1中的二值图像；
步骤C3：根据灰度识别步骤C2中得到的图像中的板材的边界及内孔，利用曲线拟合获得所述待测板材的xOy平面轮廓及内孔。
优选的，测定所述待测板材的尺寸包括以下步骤：
步骤D1：基于板材特性，统计目标点云的数据，取一定误差内z_max值数据组成集合H；
步骤D2：取所述集合H内所有元素的均值作为所述待测板材的厚度；
步骤D3：用直线及圆弧拟合边界轮廓，然后圆弧处(多为圆角)用直角代替，使边界尽量接近矩形；
步骤D4：利用步骤A2中得到的分辨率算出矩形边界的长宽，作为所述待测板材的长和宽；
步骤D5：用圆拟合内孔，得到内孔尺寸。
附图说明
图1是本发明的基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测流程图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
本实施例的一种基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测系统，如图1所示，具体包括如下步骤：
步骤A：标定检测系统参数，具体步骤如下：
步骤A1：标定基准面；
步骤A2：自标定扫描仪，得到分辨率等参数；
步骤B：扫描所述待测板材，获取点云，具体步骤如下：
步骤B1：扫描采集待测板材表面的空间三维数据；
步骤B2：B1所得数据经过中值滤波过滤误差点得到目标点云。
步骤C：制作平面轮廓；
激光采集的物体空间三维数据均为相互离散的激光点云数据，激光点云数据包含物体丰富的三维信息，只不过这些信息是由一些离散的矢量点构成的点云，没有任何明显的形体信息和拓扑关系信息。而且，之前的步骤并未要求摆正测定对象。因此，要根据这样的点云制作板材外形轮廓，此处利用简单的方法，具体步骤如下：
取基准面z值为zmin，zmax处灰度为255，zmin处灰度为0，其余为
Figure BDA0001661605720000041
取整数；
步骤C2：若扫描相机有两个及以上，则根据各图像的特征点拼接图像得出显示完整板材平面图的一幅图片，只有一个相机则直接取步骤C1中所得二值图像；
步骤C3：根据灰度识别步骤C2得到的图像中的板材的边界及内孔，利用曲线拟合获得所述待测板材的xOy平面轮廓及内孔。
步骤D：测定待测板材尺寸包括以下步骤：
板式家具一般为立方平板，激光检测得到的数据精度在毫米级，导致表面三角形法得到的三维轮廓尺寸上稍有偏差，而板面内有花纹，花纹在板平面内面积为少数，此处采用的测量法，具体步骤如下：
步骤D1：基于板材特性，统计点云数据，取一定误差内zmax值数据组成集合H；
步骤D2：取所述集合H内所有元素的均值作为所述待测板材的厚度；
步骤D3：用直线及圆弧拟合边界轮廓，然后圆弧处(多为圆角)用直角代替，使边界尽量接近矩形；
步骤D4：利用步骤A2中得到的分辨率算出矩形边界的长宽，作为所述待测板材的长和宽；
步骤D5：用圆拟合内孔，得到内孔尺寸。
本发明的有益效果：
1、采用激光，利用其方向性好、单色性好、相干性好的特性，沿预计的激光线测量高度轮廓，可以在3D模式下快速、可靠地探测高分辨率物体，得到相当密集的点云；
2、可以同时测量板材的尺寸、外形；
3、成本低，相对于现有技术，无需安装多个昂贵的相机，且安装精度要求相对较低，测量算法简单有效，并且快速；
4、相比现有技术中需要人工光源，且人工光源的寿命短，无法支持长时间工作，本发明无需人工光源，可以实现长时间的连续工作，适合工业生产需求。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测方法，包括待测板材，其特征在于：所述基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测方法包括以下步骤：
步骤A：标定检测参数；
步骤B：扫描所述待测板材，获取目标点云；
步骤C：制作所述待测板材的平面轮廓；
步骤D：测量所述待测板材的尺寸；
所述标定检测参数包括以下步骤：
步骤A1：标定基准面，得到基准面参数；
步骤A2：自标定扫描仪，得到分辨率参数；
获取目标点云包括以下步骤：
步骤B1：扫描采集待测板材表面的空间三维数据；
步骤B2：在步骤B1中所得的空间三维数据经过中值滤波过滤误差点得到所述目标点云；
扫描获取的目标点云为激光扫描采集到的所述待测板材表面的空间三维数据，所述待测板材表面的空间三维数据为相互离散的激光点云数据；
根据所述目标点云制作板材平面轮廓包括以下步骤：
步骤C1：利用点云的x和y坐标，将三维坐标点转化为像素，组成二值图像，每个像素的灰度由点的z坐标值决定，决定法如下：
取基准面z值为，
Figure DEST_PATH_IMAGE001
处灰度为255，
Figure 42874DEST_PATH_IMAGE002
处灰度为0，其余为
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，取整数；
步骤C2：若扫描仪有两个及以上，则根据各图像的特征点拼接图像得出显示完整板材平面图的一幅图片，若只有一个扫描仪则直接取步骤C1中的二值图像；
步骤C3：根据灰度识别步骤C2中得到的图像中的板材的边界及内孔，利用曲线拟合获得所述待测板材的xOy平面轮廓及内孔；
测定所述待测板材的尺寸包括以下步骤：
步骤D1：基于板材特性，统计目标点云的数据，取一定误差内值数据组成集合H；
步骤D2：取所述集合H内所有元素的均值作为所述待测板材的厚度；
步骤D3：用直线及圆弧拟合边界轮廓，然后圆弧处用直角代替，使边界尽量接近矩形；
步骤D4：利用步骤A2中得到的分辨率算出矩形边界的长宽，作为所述待测板材的长和宽；
步骤D5：用圆拟合内孔，得到内孔尺寸。
2.根据权利要求1所述一种基于线扫激光的板式家具轮廓尺寸检测方法，其特征在于：
扫描获取的所述目标点云包括采用激光扫描获取目标点云，所述激光扫描获取目标点云包括沿预计的激光线测量所述待测板材的高度轮廓，得到密集的点云。
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