CN109822562A - 一种基于sick系统的工件三维重建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于SICK系统的工件三维重建方法，将SICK系统与机械臂刚性连接固定，并保证它们的相对位置不发生改变；定义世界坐标系OW、机械臂坐标系OH、SICK系统坐标系OS；对机械臂和SICK系统进行标定，得到机械臂坐标系相对于SICK系统坐标系的相对位姿H ST等步骤，本方法最独特的优势，在于可以得到高精度的重建结果。选用的SICK系统不同于现有的激光或相机，它在牺牲成像时间的基础上，获得的点云数据精度十分高。本方法的所有步骤都是为了精度的提升，包括选用SICK系统，在采集每个角度数据时机械臂保持静止状态一段时间，放弃实时的重建功能等。
Description
技术领域
本发明涉及三维重建技术，具体地说，涉及一种基于SICK系统的工件三维重建方法。
背景技术
制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基，也是科技创新的主战场。工业零部件质量的好坏是直接影响制造业产品使用性能的重要因素之一，面对越来越激烈的市场竞争，工业零部件生产使用三维重建来提升技术优势，从而提高产品质量和缩短生产周期等，将成为一种必然。
众所周知，工业零部件的形状比较复杂，有些底面、内部凹槽形状各异，曲面轮廓较多。使用传统的测量方法，如检具、治具、三坐标等，不仅十分繁琐、耗时，而且不易对零部件的结构进行准确、快速地测量、检测。三维重建技术的出现，给工业零部件检测带来很大方便。它可在不对扫描工件造成磨损破坏的前提下提供可靠、真实的三维数据信息；可将得到的三维数据与三维图纸进行比对，快速准确地获取工件各个位置的偏差，从而基于比对结果给出修正方案；对于扫描死角少，复杂的曲面，同轴度，圆柱度等用传统方法难以获取检测的数据，也都可以轻而易举地获取；同时，快捷的扫描也可以提高检测的效率，减少时间和人力成本。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于SICK系统的工件三维重建方法，本发明是通过以下技术方案来实现的：
本发明公开了一种基于SICK系统的工件三维重建方法，包括以下步骤：
步骤一、将SICK系统与机械臂刚性连接固定，并保证它们的相对位置不发生改变；定义世界坐标系OW、机械臂坐标系OH、SICK系统坐标系OS；对机械臂和SICK系统进行标定，得到机械臂坐标系相对于SICK系统坐标系的相对位姿H ST；
步骤二、固定工件于工作台上，要求工件保持静止以期可以被采集到数据，移动机械臂，打开SICK系统，采集工件的数据，之后再移动机械臂，利用SICK系统采集其他角度的工件数据，每次采集数据之后静置3秒再进行下一次的采集，给SICK系统处理数据完成成像留下时间；
步骤三、处理SICK系统得到的3D点完成工件的三维重建。
作为进一步地改进，本发明所述的SICK系统包括激光、相机、编码器，以获得精度十分高的点云，主要用于零件裂缝的检测。
作为进一步地改进，本发明所述每次采集数据前后，机械臂都保持静止，以用于一是给SICK系统处理数据进行成像预留时间，二是采集静止状态的数据，不需要做机械臂和SICK系统的严格时间同步也能获得重建精度。
作为进一步地改进，本发明所述的机械臂可以结合自身的运动学解算，得到每一个位姿的高精度状态值。
作为进一步地改进，本发明所述的将SICK系统与机械臂刚性连接固定，并保证它们的相对位置不发生改变，固定之后SICK系统的位置不能影响机械臂的摆动，同时机械臂的摆动也不能影响SICK系统采集工件的数据。
作为进一步地改进，本发明所述的SICK系统处理得到的3D点在SICK系统坐标系OS下的点为PS，经过标定得到的相对位姿H ST转化为机械臂坐标系OH下表示为PH，默认机械臂初始位置为世界坐标系OW原点，则每一次机械臂的相对运动H WT都可以通过运动学解算得到。因此每一个3D点都可以通过下式转到世界坐标系下：通过上式的转化，采集到的所有3D点都可以统一到世界坐标系下，从而完成工件的三维重建。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明公开了一种基于SICK系统的工件三维重建方法，通过机械臂移动SICK系统采集工件的多角度高精度的点云数据，之后通过运动学解算，数据融合完成高精度三维重建。
本发明方法的优势在于：
1、众所周知，工业零部件的形状比较复杂，有些底面、内部凹槽形状各异，曲面轮廓较多。使用传统的测量方法，如检具、治具、三坐标等，不仅十分繁琐、耗时，而且不易对零部件的结构进行准确、快速地测量、检测。三维重建技术的出现，给工业零部件检测带来很大方便。它可在不对扫描工件造成磨损破坏的前提下提供可靠、真实的三维数据信息；可将得到的三维数据与三维图纸进行比对，快速准确地获取工件各个位置的偏差，从而基于比对结果给出修正方案；对于扫描死角少，复杂的曲面，同轴度，圆柱度等用传统方法难以获取检测的数据，也都可以轻而易举地获取；同时，快捷的扫描也可以提高检测的效率，减少时间和人力成本。
2、本方法最独特的优势，在于可以得到高精度的重建结果。选用的SICK系统不同于现有的激光或相机，它在牺牲成像时间的基础上，获得的点云数据精度十分高。本方法的所有步骤都是为了精度的提升，包括选用SICK系统，在采集每个角度数据时机械臂保持静止状态一段时间，放弃实时的重建功能等。
3、本方法通过机械臂移动SICK系统进行多角度的数据采集来进行三维重建，可以避免视野盲区、死角等的存在，可以进行多方位的数据采集，克服了传统方法被遮挡、不直观等的缺点。
本发明实用性较高，三维重建结果能够应用于工业零部件的裂缝检测等多种领域。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图；
图2为本发明实施装置示意图；
图中，1.机械臂末端运动轨迹，2.激光，3.相机，4.待测量工件。
具体实施方式
本发明公开了一种基于SICK系统的工件三维重建方法，包括以下步骤：
步骤一、将SICK系统与机械臂刚性连接固定，并保证它们的相对位置不发生改变；定义世界坐标系OW、机械臂坐标系OH、SICK系统坐标系OS；对机械臂和SICK系统进行标定，得到机械臂坐标系相对于SICK系统坐标系的相对位姿H ST；
步骤二、固定工件于工作台上，要求工件保持静止以期可以被采集到数据，移动机械臂，打开SICK系统，采集工件的数据，之后再移动机械臂，利用SICK系统采集其他角度的工件数据，每次采集数据之后静置后再进行下一次的采集，给SICK系统处理数据完成成像留下时间；
步骤三、SICK系统处理得到的3D点在SICK系统坐标系OS下的点为PS，经过标定得到的相对位姿H ST转化为机械臂坐标系OH下表示为PH，默认机械臂初始位置为世界坐标系OW原点，则每一次机械臂的相对运动H WT都可以通过运动学解算得到。因此每一个3D点都可以通过下式转到世界坐标系下：通过上式的转化，采集到的所有3D点都可以统一到世界坐标系下，从而完成工件的三维重建。
SICK系统包括激光2、相机3、编码器，以获得精度十分高的点云，主要用于零件裂缝的检测，步骤2)中，每次采集数据前后，机械臂都保持静止，以用于一是给SICK系统处理数据进行成像预留时间，二是采集静止状态的数据，不需要做机械臂和SICK系统的严格时间同步也能获得重建精度，所述的机械臂结合自身的运动学解算，得到每一个位姿的高精度状态值，将SICK系统与机械臂刚性连接固定，并保证它们的相对位置不发生改变，固定之后SICK系统的位置不能影响机械臂的摆动，同时机械臂的摆动也不能影响SICK系统采集工件的数据。
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明的技术方案作进一步地描述：
图1为本发明方法的流程示意图,图2为本发明实施装置示意图；本发明公开了一种基于SICK系统的工件三维重建方法，包括以下步骤：
将SICK系统与机械臂刚性连接固定，并保证它们的相对位置不发生改变；定义世界坐标系OW、机械臂坐标系OH、SICK系统坐标系OS；对机械臂和SICK系统进行标定，得到机械臂坐标系相对于SICK系统坐标系的相对位姿HST。
固定工件于工作台上，要求工件保持静止以期可以被采集到数据，移动机械臂，打开SICK系统，采集工件的数据，之后再移动机械臂，利用SICK系统采集其他角度的工件数据，每次采集数据之后静置3秒再进行下一次的采集，给SICK系统处理数据完成成像留下时间。
处理SICK系统得到的3D点完成工件的三维重建。
SICK系统包括激光2、相机3、编码器，以获得精度十分高的点云，主要用于零件裂缝的检测。
每次采集数据前后，机械臂都保持静止，以用于一是给SICK系统处理数据进行成像预留时间，二是采集静止状态的数据，不需要做机械臂和SICK系统的严格时间同步也能获得重建精度。
机械臂可以结合自身的运动学解算，得到每一个位姿的高精度状态值。
将SICK系统与机械臂刚性连接固定，并保证它们的相对位置不发生改变。固定之后SICK系统的位置不能影响机械臂的摆动，同时机械臂的摆动也不能影响SICK系统采集工件的数据。
SICK系统处理得到的3D点在SICK系统坐标系OS下的点为PS，经过标定得到的相对位姿H ST转化为机械臂坐标系OH下表示为PH，默认机械臂初始位置为世界坐标系OW原点，则每一次机械臂的相对运动H WT都可以通过运动学解算得到。因此每一个3D点都可以通过下式转到世界坐标系下：PW＝HW T·H ST·PS。通过上式的转化，采集到的所有3D点都可以统一到世界坐标系下，从而完成工件的三维重建。
本发明提出的三维重建方法，通过机械臂移动SICK系统采集工件的多角度高精度的点云数据，之后通过运动学解算，数据融合完成高精度三维重建。本发明实用性较高，三维重建结果能够应用于工业零部件的裂缝检测等多种领域。
以上列举的仅是本发明的具体实施例，显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多变形，本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于SICK系统的工件三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、将SICK系统与机械臂刚性连接固定，并保证它们的相对位置不发生改变；定义世界坐标系OW、机械臂坐标系OH、SICK系统坐标系OS；对机械臂和SICK系统进行标定，得到机械臂坐标系相对于SICK系统坐标系的相对位姿H ST；
步骤二、固定工件于工作台上，要求工件保持静止以期可以被采集到数据，移动机械臂，打开SICK系统，采集工件的数据，之后再移动机械臂，利用SICK系统采集其他角度的工件数据，每次采集数据之后静置后再进行下一次的采集，给SICK系统处理数据完成成像留下时间；
步骤三、处理SICK系统得到的3D点完成工件的三维重建。
2.如权利要求1所述的基于SICK系统的工件三维重建方法，其特征在于：所述的SICK系统包括激光(2)、相机(3)、编码器，以获得精度十分高的点云，主要用于零件裂缝的检测。
3.如权利要求1或2所述的基于SICK系统的工件三维重建方法，其特征在于：所述的步骤2)中，每次采集数据前后，机械臂都保持静止，以用于一是给SICK系统处理数据进行成像预留时间，二是采集静止状态的数据，不需要做机械臂和SICK系统的严格时间同步也能获得重建精度。
4.如权利要求1所述的基于SICK系统的工件三维重建方法，其特征在于：所述的机械臂结合自身的运动学解算，得到每一个位姿的高精度状态值。
5.如权利要求1所述的基于SICK系统的工件三维重建方法，其特征在于：将SICK系统与机械臂刚性连接固定，并保证它们的相对位置不发生改变，固定之后SICK系统的位置不能影响机械臂的摆动，同时机械臂的摆动也不能影响SICK系统采集工件的数据。
6.如权利要求1或2或4或5所述的基于SICK系统的工件三维重建方法，其特征在于：所述的步骤3)中，SICK系统处理得到的3D点在SICK系统坐标系OS下的点为PS，经过标定得到的相对位姿H ST转化为机械臂坐标系OH下表示为PH，默认机械臂初始位置为世界坐标系OW原点，则每一次机械臂的相对运动H WT都可以通过运动学解算得到。因此每一个3D点都可以通过下式转到世界坐标系下：通过上式的转化，采集到的所有3D点都可以统一到世界坐标系下，从而完成工件的三维重建。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014169273A1 (en) * | 2013-04-12 | 2014-10-16 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Systems, methods, and media for generating structured light |
| CN204142240U (zh) * | 2014-11-06 | 2015-02-04 | 知图（上海）信息技术有限公司 | 移动式三维激光建模采集装置 |
| CN104596502A (zh) * | 2015-01-23 | 2015-05-06 | 浙江大学 | 一种基于cad模型与单目视觉的物体位姿测量方法 |
| EP2252231A4 (en) * | 2008-03-11 | 2015-06-17 | Health Research Inc | SYSTEM AND METHOD FOR A ROBOTIC SURGERY SIMULATION |
| CN105067023A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-18 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种全景三维激光传感器数据校准方法和装置 |
| CN105783726A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-07-20 | 无锡科技职业学院 | 一种基于线结构光视觉检测的曲线焊缝三维重建方法 |
| CN106338245A (zh) * | 2016-08-15 | 2017-01-18 | 南京工业大学 | 一种工件非接触移动测量方法 |
| CN108717728A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-10-30 | 安徽中科智链信息科技有限公司 | 一种基于多视角深度摄像机的三维重建装置及方法 |
-
2018
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2252231A4 (en) * | 2008-03-11 | 2015-06-17 | Health Research Inc | SYSTEM AND METHOD FOR A ROBOTIC SURGERY SIMULATION |
| WO2014169273A1 (en) * | 2013-04-12 | 2014-10-16 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Systems, methods, and media for generating structured light |
| CN204142240U (zh) * | 2014-11-06 | 2015-02-04 | 知图（上海）信息技术有限公司 | 移动式三维激光建模采集装置 |
| CN104596502A (zh) * | 2015-01-23 | 2015-05-06 | 浙江大学 | 一种基于cad模型与单目视觉的物体位姿测量方法 |
| CN105067023A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-18 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种全景三维激光传感器数据校准方法和装置 |
| CN105783726A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-07-20 | 无锡科技职业学院 | 一种基于线结构光视觉检测的曲线焊缝三维重建方法 |
| CN106338245A (zh) * | 2016-08-15 | 2017-01-18 | 南京工业大学 | 一种工件非接触移动测量方法 |
| CN108717728A (zh) * | 2018-07-19 | 2018-10-30 | 安徽中科智链信息科技有限公司 | 一种基于多视角深度摄像机的三维重建装置及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 孔令晓: "基于SICK激光测距仪的三维图形显示", 《自动化应用》 * |
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