CN110579180B - 基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测方法 - Google Patents

Abstract

本发明适用于曲面零件测量技术领域，提供了一种基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，包括以下步骤：A、建模；B、建模分析；C、应用面结构光视觉传感器和锥光偏振全息传感器分别对多面体标准块进行测量，以确定点云数据P1和P2的对应点集；D、利用点云处理组件对步骤C中获得的点云数据进行几何处理，对步骤A、B和C中的三维建模进行影响重叠对比，通过坐标系旋转法对各步骤中的建模数据进行确认对比；使用面结构光与锥光偏振全息组合的方法测量复杂曲面零件，将获得的三维点云数据在同一坐标下合成，最终获得零件的完整三维点云数据。借此，本发明能够实现反光曲面零件的有效测量，提高测量效率及测量准确性。

Description

基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测方法

技术领域

本发明涉及曲面零件测量技术领域，尤其涉及一种基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法。

背景技术

复杂曲面零件由于表面反射率变化大，致使其测量难度大，现有的技术无法同时实现高精度、高效率无涂覆测量的目的。随着电子技术、计算机技术的飞速发展，面结构光视觉非接触式测量技术得到了空前的发展。基于计算机视觉的结构光测量技术的测量精度可达0.025mm、测量速度可超过百万点/秒，但是对于航空发动机，燃气轮机叶片这类具有高性能表面、反射率变化范围大的零件应用结构光进行光学非接触式测量时，在其表面产生的互反射，定向反射和局部的镜面反射等问题，这对面结构光视觉测量提出了巨大的挑战，严重影响测量数据的完整性、精度和测量效率，更严重时造成零件无法测量。传统的方法是在被测量叶片的表面喷涂一层可以减小零件反光的化学物质，如白色的显像剂、钛白粉等。其目的是通过涂层改变零件表面的反射特性，使原本强反光和反射率各异的零件变成均匀的漫反射，以便对零件进行光学测量，大大提高测量效率。但是这样做的不利之处是：①额外增加了测量的工序：测量前需要很长的准备时间，测量后要将涂层除去；②增加了测量的成本；③影响测量结果的精度(涂层厚度约为0.01-0.04mm)；④化学物质污染环境与影响测量人员的身心健康；⑤最重要的是某些表面性能要求高的零件(如具有高性能表面叶片的航空发动机)，不允许在其表面喷涂任何化学物质。

综上可知，现有技术在实际使用上显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。

发明内容

针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，其可以提高测量精准性，降低测量误差。

为了实现上述目的，本发明提供一种基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，包括以下步骤：

A、建模：采用网格分割形式对待加工工件进行三维立体建模，根据绘制轮廓线的特征点分布，进行约束化三角网格剖分，提取二维轮廓线的骨架，选取骨架点和采样点投影到三维空间椭球曲面，并引入二面角原则，优化空间离散数据点的三角化算法，最后缝合骨架点获得三维网格曲面表示；

B、建模分析：利用马吕斯定律对反光曲面零件进行二次建模，其光振幅公式为：

其中A₀为透过P₁的线偏振光的振幅，因为

所以，光强度为I＝I₀cos²α

利用马吕斯定律对光强度进行准确计算，计算完成后，根据锥光偏振原理，进行二次建模处理；

C、应用面结构光视觉传感器和锥光偏振全息传感器分别对多面体标准块进行测量，分别获得多面体标准块的点云数据P1和P2；用P2拟合出f1、f2、f3三个平面；f4为多面体标准块的侧面，它与f1和f2相交、与f3不相交；把面结构光视觉传感器扫描得到的点云数据P1和锥光偏振全息传感器扫描得到的点云数据P2与已拟合出的、作为起始平面的f1、f4平面进行特征匹配，以确定点云数据P1和P2的对应点集；

D、利用点云处理组件对步骤C中获得的点云数据进行几何处理，利用处理后的数据和已知的三维设计参数曲面，对步骤A、B和C中的三维建模进行影响重叠对比，通过坐标系旋转法对各步骤中的建模数据进行确认对比；

坐标系旋转法首先根据Lagravere方法建立共坐标系，然后在共坐标系的基础上将所有标志点的坐标减去点坐标，从而将共坐标系平移至以解剖标志点为原点的坐标系中，以n个标志点为例，坐标系平移后每个标志点坐标的计算方法为

使用面结构光与锥光偏振全息组合的方法测量复杂曲面零件，将获得的三维点云数据在同一坐标下合成，最终获得零件的完整三维点云数据。

根据本发明的基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，所述约束化三角网格剖分利用了GIS的空间拓扑关系对算法输入数据进行预处理，基于三角形的统一数据结构实现网格细化，所述二维轮廓线基于二维轮廓线和元球造型技术，利用中轴线的几何特性对其进行数据处理。

根据本发明的基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，所述步骤B中马吕斯定律拟合函数采用最小二乘法计算，其计算公式如下所示：

其中A为透过P₁的线偏振光的振幅。

根据本发明的基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，所述步骤C中多面体标准块及其用作基准平面的f1、f2、f3的三个平面的特征为：在正方体上制作两个倾斜角度分别为α、β的斜面f1、f2。f3为与f1、f2相交的上表面。

根据本发明的基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，所述步骤D中共坐标系的建立共进行2次坐标系旋转，以平移后坐标系的x轴为旋转轴旋转坐标系使点坐标的z轴坐标为零。

根据本发明的基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，所述第一次旋转后的点坐标以

表示，计算方式为：

其中矩阵[A1]为：

角采用坐标系旋转前的点坐标：

其中脚表x、y、z表示相应的坐标轴。

本发明提供了一种基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，包括以下步骤：

A、建模：采用网格分割形式对待加工工件进行三维立体建模，根据绘制轮廓线的特征点分布，进行约束化三角网格剖分，提取二维轮廓线的骨架，选取骨架点和采样点投影到三维空间椭球曲面，并引入二面角原则，优化空间离散数据点的三角化算法，最后缝合骨架点获得三维网格曲面表示；

B、建模分析：利用马吕斯定律对反光曲面零件进行二次建模，其光振幅公式为：

其中A₀为透过P₁的线偏振光的振幅，因为

所以，光强度为I＝I₀cos²α

利用马吕斯定律对光强度进行准确计算，计算完成后，根据锥光偏振原理，进行二次建模处理；

C、应用面结构光视觉传感器和锥光偏振全息传感器分别对多面体标准块进行测量，分别获得多面体标准块的点云数据P1和P2；用P2拟合出f1、f2、f3三个平面；f4为多面体标准块的侧面，它与f1和f2相交、与f3不相交；把面结构光视觉传感器扫描得到的点云数据P1和锥光偏振全息传感器扫描得到的点云数据P2与已拟合出的、作为起始平面的f1、f4平面进行特征匹配，以确定点云数据P1和P2的对应点集；

D、利用点云处理组件对步骤C中获得的点云数据进行几何处理，利用处理后的数据和已知的三维设计参数曲面，对步骤A、B和C中的三维建模进行影响重叠对比，通过坐标系旋转法对各步骤中的建模数据进行确认对比；

坐标系旋转法首先根据Lagravere方法建立共坐标系，然后在共坐标系的基础上将所有标志点的坐标减去点坐标，从而将共坐标系平移至以解剖标志点为原点的坐标系中，以n个标志点为例，坐标系平移后每个标志点坐标的计算方法为

使用面结构光与锥光偏振全息组合的方法测量复杂曲面零件，将获得的三维点云数据在同一坐标下合成，最终获得零件的完整三维点云数据。

本发明的有益效果：利用面结构光视觉测量方法测量速度快、锥光偏振全息方法测量精度高的特点，实现对反光曲面的精准测量，进而降低误差，提高加工过程中的准确度，同时能够降低返工率，提高工作质量。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供了一种基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，包括以下步骤：

A、建模：采用网格分割形式对待加工工件进行三维立体建模，根据绘制轮廓线的特征点分布，进行约束化三角网格剖分，提取二维轮廓线的骨架，选取骨架点和采样点投影到三维空间椭球曲面，并引入二面角原则，优化空间离散数据点的三角化算法，最后缝合骨架点获得三维网格曲面表示；

B、建模分析：利用马吕斯定律对反光曲面零件进行二次建模，其光振幅公式为：

其中A₀为透过P₁的线偏振光的振幅，因为

所以，光强度为I＝I₀cos²α

利用马吕斯定律对光强度进行准确计算，计算完成后，根据锥光偏振原理，进行二次建模处理；

C、应用面结构光视觉传感器和锥光偏振全息传感器分别对多面体标准块进行测量，分别获得多面体标准块的点云数据P1和P2；用P2拟合出f1、f2、f3三个平面；f4为多面体标准块的侧面，它与f1和f2相交、与f3不相交；把面结构光视觉传感器扫描得到的点云数据P1和锥光偏振全息传感器扫描得到的点云数据P2与已拟合出的、作为起始平面的f1、f4平面进行特征匹配，以确定点云数据P1和P2的对应点集；

D、利用点云处理组件对步骤C中获得的点云数据进行几何处理，利用处理后的数据和已知的三维设计参数曲面，对步骤A、B和C中的三维建模进行影响重叠对比，通过坐标系旋转法对各步骤中的建模数据进行确认对比；

坐标系旋转法首先根据Lagravere方法建立共坐标系，然后在共坐标系的基础上将所有标志点的坐标减去点坐标，从而将共坐标系平移至以解剖标志点为原点的坐标系中，以n个标志点为例，坐标系平移后每个标志点坐标的计算方法为

使用面结构光与锥光偏振全息组合的方法测量复杂曲面零件，将获得的三维点云数据在同一坐标下合成，最终获得零件的完整三维点云数据。

优选的是，本发明的约束化三角网格剖分利用了GIS的空间拓扑关系对算法输入数据进行预处理，基于三角形的统一数据结构实现网格细化，利用空间拓扑关系和三角形的统一数据，对加工工件的螺旋曲面建模进行细致分化，进一步提高在加工过程中，螺旋曲面的精准度，降低误差。二维轮廓线基于二维轮廓线和元球造型技术，利用中轴线的几何特性对其进行数据处理，在现有技术的二维轮廓线基础上，结合元球造型技术，对建模过程中形成的中轴线进行二次分割确认，利用二次分割完成后的几何数据对工件进行建模处理，能够有效降低建模过程中所产生的误差，提高工作质量和工作效率。

另外，本发明的步骤B中马吕斯定律拟合函数采用最小二乘法计算，其计算公式如下所示：

其中A为透过P₁的线偏振光的振幅，利用马吕斯定律拟合函数对锥光偏振进行精准计算，进而保证后续加工过程中的数据准确性，提高工作效率和工作质量。

进一步的，本发明的所述步骤C中多面体标准块及其用作基准平面的f1、f2、f3的三个平面的特征为：在正方体上制作两个倾斜角度分别为α、β的斜面f1、f2。f3为与f1、f2相交的上表面，采用多面体标准块及其基准面实现对反光曲面的有效光偏振计算，保证测量过程中的稳定性和精准性。

更好的，本发明的步骤D中共坐标系的建立共进行2次坐标系旋转，以平移后坐标系的x轴为旋转轴旋转坐标系使点坐标的z轴坐标为零，采用二次坐标系旋转，降低测量误差，提高测量精准度。

一种基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，包括以下步骤：

A、建模：采用网格分割形式对待加工工件进行三维立体建模，根据绘制轮廓线的特征点分布，进行约束化三角网格剖分，提取二维轮廓线的骨架，选取骨架点和采样点投影到三维空间椭球曲面，并引入二面角原则，优化空间离散数据点的三角化算法，最后缝合骨架点获得三维网格曲面表示；

B、建模分析：利用马吕斯定律对反光曲面零件进行二次建模，其光振幅公式为：

其中A₀为透过P₁的线偏振光的振幅，因为

所以，光强度为I＝I₀cos²α

利用马吕斯定律对光强度进行准确计算，计算完成后，根据锥光偏振原理，进行二次建模处理；

C、应用面结构光视觉传感器和锥光偏振全息传感器分别对多面体标准块进行测量，分别获得多面体标准块的点云数据P1和P2；用P2拟合出f1、f2、f3三个平面；f4为多面体标准块的侧面，它与f1和f2相交、与f3不相交；把面结构光视觉传感器扫描得到的点云数据P1和锥光偏振全息传感器扫描得到的点云数据P2与已拟合出的、作为起始平面的f1、f4平面进行特征匹配，以确定点云数据P1和P2的对应点集；

D、利用点云处理组件对步骤C中获得的点云数据进行几何处理，利用处理后的数据和已知的三维设计参数曲面，对步骤A、B和C中的三维建模进行影响重叠对比，通过坐标系旋转法对各步骤中的建模数据进行确认对比；

坐标系旋转法首先根据Lagravere方法建立共坐标系，然后在共坐标系的基础上将所有标志点的坐标减去点坐标，从而将共坐标系平移至以解剖标志点为原点的坐标系中，以n个标志点为例，坐标系平移后每个标志点坐标的计算方法为

使用面结构光与锥光偏振全息组合的方法测量复杂曲面零件，将获得的三维点云数据在同一坐标下合成，最终获得零件的完整三维点云数据。

所述约束化三角网格剖分利用了GIS的空间拓扑关系对算法输入数据进行预处理，基于三角形的统一数据结构实现网格细化，所述二维轮廓线基于二维轮廓线和元球造型技术，利用中轴线的几何特性对其进行数据处理。

所述步骤B中马吕斯定律拟合函数采用最小二乘法计算，其计算公式如下所示：

其中A为透过P₁的线偏振光的振幅。

所述步骤C中多面体标准块及其用作基准平面的f1、f2、f3的三个平面的特征为：在正方体上制作两个倾斜角度分别为α、β的斜面f1、f2。f3为与f1、f2相交的上表面。

所述步骤D中共坐标系的建立共进行2次坐标系旋转，以平移后坐标系的x轴为旋转轴旋转坐标系使点坐标的z轴坐标为零。

所述第一次旋转后的点坐标以

表示，计算方式为：

其中矩阵[A1]为：

角采用坐标系旋转前的点坐标：

其中脚表x、y、z表示相应的坐标轴。

通过对光视觉和锥光偏振组和，实现对反光曲面零件的点坐标建模，进一步保证在测量过程中零件的精准性，提高工作质量和工作效率。

综上所述，一种基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，包括以下步骤：

A、建模：采用网格分割形式对待加工工件进行三维立体建模，根据绘制轮廓线的特征点分布，进行约束化三角网格剖分，提取二维轮廓线的骨架，选取骨架点和采样点投影到三维空间椭球曲面，并引入二面角原则，优化空间离散数据点的三角化算法，最后缝合骨架点获得三维网格曲面表示；

B、建模分析：利用马吕斯定律对反光曲面零件进行二次建模，其光振幅公式为：

其中A₀为透过P₁的线偏振光的振幅，因为

所以，光强度为I＝I₀cos²α

利用马吕斯定律对光强度进行准确计算，计算完成后，根据锥光偏振原理，进行二次建模处理；

C、应用面结构光视觉传感器和锥光偏振全息传感器分别对多面体标准块进行测量，分别获得多面体标准块的点云数据P1和P2；用P2拟合出f1、f2、f3三个平面；f4为多面体标准块的侧面，它与f1和f2相交、与f3不相交；把面结构光视觉传感器扫描得到的点云数据P1和锥光偏振全息传感器扫描得到的点云数据P2与已拟合出的、作为起始平面的f1、f4平面进行特征匹配，以确定点云数据P1和P2的对应点集；

D、利用点云处理组件对步骤C中获得的点云数据进行几何处理，利用处理后的数据和已知的三维设计参数曲面，对步骤A、B和C中的三维建模进行影响重叠对比，通过坐标系旋转法对各步骤中的建模数据进行确认对比；

坐标系旋转法首先根据Lagravere方法建立共坐标系，然后在共坐标系的基础上将所有标志点的坐标减去点坐标，从而将共坐标系平移至以解剖标志点为原点的坐标系中，以n个标志点为例，坐标系平移后每个标志点坐标的计算方法为

使用面结构光与锥光偏振全息组合的方法测量复杂曲面零件，将获得的三维点云数据在同一坐标下合成，最终获得零件的完整三维点云数据。

本发明的有益效果：利用面结构光视觉测量方法测量速度快、锥光偏振全息方法测量精度高的特点，实现对反光曲面的精准测量，进而降低误差，提高加工过程中的准确度，同时能够降低返工率，提高工作质量。

当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、建模：采用网格分割形式对待加工工件进行三维立体建模，根据绘制轮廓线的特征点分布，进行约束化三角网格剖分，提取二维轮廓线的骨架，选取骨架点和采样点投影到三维空间椭球曲面，并引入二面角原则，优化空间离散数据点的三角化算法，最后缝合骨架点获得三维网格曲面表示；

B、建模分析：利用马吕斯定律对反光曲面零件进行二次建模，其光振幅公式为：

其中A₀为透过P₁的线偏振光的振幅，因为

所以，光强度为I＝I₀cos²α

利用马吕斯定律对光强度进行准确计算，计算完成后，根据锥光偏振原理，进行二次建模处理；

C、应用面结构光视觉传感器和锥光偏振全息传感器分别对多面体标准块进行测量，分别获得多面体标准块的点云数据P1和P2；用P2拟合出f1、f2、f3三个平面；f4为多面体标准块的侧面，它与f1和f2相交、与f3不相交；把面结构光视觉传感器扫描得到的点云数据P1和锥光偏振全息传感器扫描得到的点云数据P2与已拟合出的、作为起始平面的f1、f4平面进行特征匹配，以确定点云数据P1和P2的对应点集；

D、利用点云处理组件对步骤C中获得的点云数据进行几何处理，利用处理后的数据和已知的三维设计参数曲面，对步骤A、B和C中的三维建模进行影响重叠对比，通过坐标系旋转法对各步骤中的建模数据进行确认对比；

坐标系旋转法首先根据Lagravere方法建立共坐标系，然后在共坐标系的基础上将所有标志点的坐标减去点坐标，从而将共坐标系平移至以解剖标志点为原点的坐标系中，以n个标志点为例，坐标系平移后每个标志点坐标的计算方法为

使用面结构光与锥光偏振全息组合的方法测量复杂曲面零件，将获得的三维点云数据在同一坐标下合成，最终获得零件的完整三维点云数据。

2.根据权利要求1所述的基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，其特征在于，所述约束化三角网格剖分利用了GIS的空间拓扑关系对算法输入数据进行预处理，基于三角形的统一数据结构实现网格细化，所述二维轮廓线基于二维轮廓线和元球造型技术，利用中轴线的几何特性对其进行数据处理。

3.根据权利要求1所述的基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，其特征在于，所述步骤B中马吕斯定律拟合函数采用最小二乘法计算，其计算公式如下所示：

其中A为透过P₁的线偏振光的振幅。

4.根据权利要求1所述的基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，其特征在于，所述步骤C中多面体标准块及其用作基准平面的f1、f2、f3的三个平面的特征为：在正方体上制作两个倾斜角度分别为α、β的斜面f1、f2，f3为与f1、f2相交的上表面。

5.根据权利要求1所述的基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，其特征在于，所述步骤D中共坐标系的建立共进行2次坐标系旋转，以平移后坐标系的x轴为旋转轴旋转坐标系使点坐标的z轴坐标为零。

6.根据权利要求5所述的基于光视觉和锥光偏振组和的反光曲面零件测量方法，其特征在于，所述步骤D中旋转后的点坐标以

表示，计算方式为：

其中矩阵[A1]为：

角采用坐标系旋转前的点坐标：

其中脚标x、y、z表示相应的坐标轴。