CN112363456B - 基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，包括：步骤1：将测量区域边界离散为一系列坐标点；步骤2：初始化扫描方向和进给方向，初始化运动方向及换向标识符；步骤3：将测量头定位到初始测量点，并调整测量头的位置和姿态；步骤4：对测量头的姿态进行在线调整，采集表面坐标点并预测下一采样点；步骤5：判断预测的下一采样点是否位于边界外；步骤6：将下一采样点发送给测量控制系统，并返回步骤4继续执行；步骤7：当新的采样平面与被测区域没有交点时，完成跟踪测量。本发明通过算法与硬件结合，可以在无需知道曲面具体模型信息和无需提前生成测量路径的情况下，实现模型未知曲面的轮廓自动跟踪测量。

Description

基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法

技术领域

本发明涉及涉及曲面测量技术领域，具体地，涉及一种基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法。

背景技术

在现代制造工业中，尤其是航空航天领域，大型薄壁件的应用越来越广泛。在加工此类零件的过程中，应严格控制零件的剩余壁厚，以平衡零件强度和剩余重量。但是，由于大型薄壁件的刚性较差，在加工之前的装夹过程中往往存在较大的装夹变形。如果直接使用根据理想CAD模型规划的名义刀具路径进行加工，容易导致过切或者欠切现象。为了解决这一问题，有必要对变形未知工件表面进行扫描重建，然后调整标称刀具轨迹。在表面测量方面有很多研究工作。现有的测量方法可分为接触测量和非接触测量两大类。接触式测量主要通过触发探头或扫描探头进行，但测量效率较低。另外，接触式测量的高成本也限制了其在大型工件测量中的应用。非接触式激光扫描测量可以实现快速测量，但激光测量可能存在的缺点包括生成的密集点会给加重CAD/CAM软件的负担，并且对于反射材料(例如金属薄壁结构)而言，激光测量效果不佳。基于脉冲-回波法的超声测量同样可以实现距离测量的功能，且其在水中的距离分辨率可以达到0.005mm。因此，开发基于超声测量的模型未知曲面轮廓自动跟踪算法具有重要的意义。

专利文献CN106999153A(申请号：CN201580065620.6)公开了一种配准设备，包括附接件(106)，其被配置为与成像探头(102)相符合并且附接到所述成像探头(102)，成像探头(102)尤其是内部或外部超声探头，诸如TEE探头。在所述附接件中或者在所述附接件上形成的通路(105)被配置为接收光学形状感测设备(OSS光纤)，使得所述光学形状感测设备能够自由浮置(不固定末端)，以允许在所述通路内的纵向扭转。所述通路包括用于对所述OSS设备进行成形的独特的几何结构，使得所述独特的几何结构提供在使用所述成像探头所收集的图像内的模板样式(107)，以允许在成像坐标与OSS坐标之间的配准。配准模块(130)被配置为将存储的形状模板(121)与包括所述模板样式的图像(134)进行比较，以允许所述配准(独有的变换)。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法。

根据本发明提供的基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，包括：

步骤1：将测量区域边界离散为一系列坐标点，并将边界点坐标按逆时针顺序输入测量控制系统；

步骤2：初始化扫描方向和进给方向，初始化测量控制系统的运动方向及换向标识符；

步骤3：将测量头定位到初始测量点，并调整测量头的位置和姿态；

步骤4：对测量头的姿态进行在线调整，采集表面坐标点并预测下一采样点；

步骤5：判断预测的下一采样点是否位于边界外，并判断测量是否结束以及测量过程是否需要换向，若测量结束，则执行步骤7；若测量未结束，且预测的下一采样点位于边界外或测量过程需要换向，则重新计算下一采样点的坐标，使其位于测量边界上；

步骤6：将下一采样点发送给测量控制系统，并控制测量装置移动至下一采样点，执行步骤4；

步骤7：当新的采样平面与被测区域没有交点时，完成跟踪测量，停止作业。

优选的，先找到测量边界线段，再将该线段与采样平面取交点，当状态量Feed_direct为1时进行换向，则下一个采样点位于下一采样平面；

当采样点在边界外时，根据当前测量区域的曲率球及边界信息重新计算扫描方向的下一采样点，使其位于测量边界上，并将状态变量Feed_direct置为1。

优选的，当采样点在边界外时移动采样平面，将扫描平面平移使之与被测曲面产生新的交线，扫描平面移动的方向为进给方向。

优选的，所述测量头包括五个超声探头，调整测量头的姿态，使测量头的轴线与表面法矢平行，同时保证工具坐标系{O_t}的主平面与工件坐标系{O_w}的主平面平行；

工具坐标系固结于距离测量头端部一定距离的位置；

测量过程中采用Zig-zag运动路线。

优选的，所述步骤4包括：在每个采样位置进行两次测量，一次用于测量头姿态的在线调整，另一次用于当前中心测点的记录及下一采样点的预测；

测量头姿态的调整为：调整中心超声探头轴线与工件表面垂直。

优选的，定义有两个动态参考平面，一个是扫描平面，该平面通过中心测点并平行于工件坐标系的y_wo_wz_w平面；另一个是进给平面，该平面通过中心测点并平行于工件坐标系的x_wo_wy_w平面。

优选的，测量所用的多探头超声测量系统共有五个超声探头，五个探头呈十字排布：中心有一个探头，周围有四个探头，且周围四个探头位于以中心探头为圆心，以L为半径的圆周上。

优选的，根据超声测量的水程距，即探头端面到工件表面的距离d_i，得到各个探头的对应测点在工件坐标系下的坐标^wP_i：

其中，D₀是工具坐标系原点到中心探头端面的距离，

是工件坐标系与工具坐标系之间的齐次变换矩阵；^tP表示这个矩阵共有五个列向量，每个列向量代表一个探头测点在工件坐标系下的坐标；^tP_i表示第i个测头在工件坐标系下的坐标。

优选的，所述步骤4包括：

步骤4.1：通过五个超声探头得到五个测量点^wP_i|_{i＝0,1,...,4}，点^wP₁,^wP₀,^wP₃和点^wP₂,^wP₀,^wP₄各自构建一条二次Bézier曲线，当前测量区域中点^wP₀处的表面法矢n是两条Bézier曲线切向量的叉积；

步骤4.2：调整测头位姿，使测头轴线与计算出的局部表面法矢n重合，重新对当前区域进行测量，更新测量点^wP_i|_{i＝0,1,...,4}并更新Bézier曲线，记录此时中心探头的测量数据；

步骤4.3：计算下一采样点，根据当前测量区域的表面曲率及表面法矢构建曲率球，曲率半径ρ和球心位置^wP_c通过下式计算：

^wP_c＝^wP₀+k·ρ·n

其中，

是Bézier曲线的一次导数，

是Bézier曲线的二次导数，k是与曲率方向相关的系数：

在分别给定最大弓高δ_m和最大切向移动步长L_t的约束情况下，下一采样点的位置^wP′₀分别通过下式计算：

其中，

R和n^-分别是^wP_c、ρ和n在目标平面内的投影，

是一个3×3的矩阵，且在扫描平面和进给平面内的表达式不同；

其中

m是与移动方向相关的系数：

当移动方向偏向于工具坐标系的x或z轴的正方向时，h＝1，否则h＝-1；

步骤4.4：确定需要导入运动控制系统的下一采样点的位置，选取

和

中距离当前采样点较近者作为最终的下一采样点；

步骤4.5：预测下一采样点处的表面法矢：

优选的，所述步骤5中的边界处理算法流程包括：

步骤5.1：判断状态变量Feed_direct的值，如果状态变量Feed_direct为1，说明下一个采样点在进给平面内，需根据当前测量区域的曲率球计算进给方向的下一采样点；

步骤5.2：选择将要导入运动控制系统的下一个采样点，当Feed_direct＝1时，下一采样点选择进给方向的点，当Feed_direct＝0时，下一采样点选择扫描方向的点；

步骤5.3：判断是否扫描结束，若计算得到的下一采样点处的扫描平面与所有的边界线段不存在交点，说明扫描结束，转步骤5.6，否则转步骤5.4；

步骤5.4：判断状态量Feed_direct的值，如果状态量Feed_direct为1，需根据当前测量区域的曲率球以及下一采样点处的扫描平面与最近边界线段的交点信息重新计算进给方向的下一采样点，使其位于测量边界上；将状态量Feed_direct置为0；将状态量Scan_direct置反，如果状态量Feed_direct为0，转步骤5.5；

步骤5.5：判断下一个采样点是否在边界之外，选取距离该采样点最近的且与扫描平面相交的边界线段，若该采样点在该线段的右边，说明采样点在边界之外，当采样点在边界外时，根据当前测量区域的曲率球及边界信息重新计算扫描方向的下一采样点，使其位于测量边界上，并将状态变量Feed_direct置为1；

步骤5.6：结束扫描。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：本发明基于多探头超声测量系统的自动轮廓跟踪算法，对模型未知表面进行自适应采样并重建表面模型，提出的自适应采样算法利用含有五个超声探头的测量系统提取局部表面信息，用于分析表面曲率和表面法矢，并构建通过中心测点的曲率球，基于曲率球同时计算下一采样点的位置和曲面法矢，并引入最大弓高和最大切向移动步长来控制采样密度，提出的边界处理算法保证测量始终在边界内自动进行，使得该轮廓跟踪算法能应于具有复杂边界的曲面。本发明通过算法与硬件结合，可以在无需知道曲面具体模型信息和无需提前生成测量路径的情况下，实现模型未知曲面的轮廓自动跟踪测量。

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示出了本发明提出的自动轮廓跟踪算法的整体流程图；

图2示出了本发明使用的多探头超声测量装置的示意图；

图3示出了本发明中工具坐标系、工件坐标系、进给平面和扫描平面的定义；

图4示出了自适应采样中下一个采样点的位置预测算法的几何解释；

图5示出了本发明中边界处理算法的流程图；

图6示出了本发明中边界处理算法的实例示意图。

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，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

实施例：

在表面轮廓的自动跟踪实现中，测量头运动路径的实时生成以及测量边界的处理是该发明得以顺利实施的关键。为了实时生成测量头的运动路径，该发明提出了基于当前测量信息的下一采样点的计算方法；为了保证轮廓跟踪过程对测量边界做出正确的响应，该发明在轮廓跟踪开始之前对测量边界进行了离散排序，并提出了具体的边界处理算法，从而保证了本发明一种基于超声测量系统的表面轮廓自动跟踪算法的顺利实施。

图1示出了本发明一种基于超声测量系统的表面轮廓自动跟踪算法的整体流程图。

本发明一种基于超声测量的表面轮廓自动跟踪算法是通过如下步骤实现的：

第一步：测量边界预处理。将测量边界离散为一系列的坐标点，并按逆时针顺序输入测量控制系统。

第二步：控制变量初始化。确定扫描方向所在的工件坐标系主平面和进给方向所在的工件坐标系主平面；初始化测量头的初始运动方向及换向标识符。

第三步：初始测量点定位。将测量头手动定位到初始测量点，并调整测量头的姿态。

第四步：表面轮廓的在线测量。其中包括测量姿态的在线调整，表面坐标点的自适应采集及下一采样点的计算。

第五步：边界处理。判断计算得出的下一采样点是否位于边界外，并进一步判断测量是否结束以及测量过程是否需要换向。若测量结束转第七步，若测量未结束，且计算得出的下一采样点位于边界外或测量过程需要换向，则重新计算下一采样点的坐标，使其位于测量边界上。

第六步：将下一采样点发送给运动控制系统，并控制测量装置移动至下一采样点。转第四步。

第七步：测量结束。

图2示出了本发明使用的多探头超声测量装置的示意图。

测量所用的多探头超声测量系统共有五个超声探头，探头呈“十字”分布。中心有一个探头，周围有四个探头，且周围四个探头位于以中心探头为圆心，以L为半径的圆周上。

图3示出了本发明中工具坐标系、工件坐标系、进给平面和扫描平面的定义。

工具坐标系{O_t}固结于测量装置上，且坐标原点与中心探头端面之间的距离为D₀。工件坐标系{O_w}固结于被测工件上。进给平面通过中心测点且与x_wo_wy_w平面平行；扫描平面通过中心测点且与y_wo_wz_w平面平行。

图4示出了自适应采样中下一采样点的位置与表面法矢预测算法的几何解释。

左图示出了超声探头测量得到的五个测量点^wP_i|_{i＝0,1,...,4}以及由此构建的两条二次Bézier曲线。两条Bézier曲线在测点^wP₀处的切线的叉积为测点^wP₀处的表面法矢n。右图示出了计算下一采样点的示意图，主要步骤如下：

S1：根据当前测量区域的表面曲率及表面法矢构建曲率球，曲率半径ρ和球心位置^wP_c通过下式计算：

^wP_c＝^wP₀+k·ρ·n

其中，

是Bézier曲线的一次导数，

是Bézier曲线的二次导数，k是与曲率方向相关的系数：

在分别给定最大弓高δ_m和最大切向移动步长L_t的约束情况下，下一采样点的位置^wP′₀可分别通过下式计算：

其中，

R和n^-分别是^wP_c、ρ和n在目标平面内的投影。

是一个3×3的矩阵，且在扫描平面和进给平面内的表达式不同

其中

m是与移动方向相关的系数：

当移动方向偏向于工具坐标系的x或z轴的正方向时，h＝1，否则h＝-1。

S2：确定需要导入运动控制系统的下一采样点的位置。选取

和

中距离当前采样点较近者作为最终的下一采样点。

S3：预测下一采样点处的表面法矢：

图5示出了本发明中边界处理算法的流程图，边界处理算法的主要步骤如下：

S1：判断状态变量Feed_direct的值。如果状态变量Feed_direct为1，说明下一个采样点在进给平面内，需根据当前测量区域的曲率球计算进给方向的下一采样点。

S2：选择将要导入运动控制系统的下一个采样点。当Feed_direct＝1时，下一采样点选择进给方向的点，当Feed_direct＝0时，下一采样点选择扫描方向的点。

S3：判断是否扫描结束。若计算得到的下一采样点处的扫描平面与所有的边界线段不存在交点，说明扫描结束，转S6，否则转S4。

S4：判断状态量Feed_direct的值。如果状态量Feed_direct为1，需根据当前测量区域的曲率球以及下一采样点处的扫描平面与最近边界线段的交点信息重新计算进给方向的下一采样点，使其位于测量边界上；将状态量Feed_direct置为0(表示下一个采样点不在进给方向)；将状态量Scan_direct置反(表示下一个扫描平面上的扫描方向与之前相反)。如果状态量Feed_direct为0，转S5。

S5：判断下一个采样点是否在边界之外。选取距离该采样点最近的且与扫描平面相交的边界线段，若该采样点在该线段的右边，说明采样点在边界之外。当采样点在边界外时，需根据当前测量区域的曲率球及边界信息重新计算扫描方向的下一采样点，使其位于测量边界上，并将状态变量Feed_direct置为1。

S6：扫描结束。

图6示出了本发明中边界处理算法的一个实例。其中{Q}是测量边界的离散点，{P}是采样点，{Q^-}和{P^-}是点{Q}和{P}在x_wo_wz_w-平面上的投影。在采样点P_i ^-处，初步计算出的下一个采样点是进给方向的

但因为Feed_direct的值为1，故

被移动到了边界上，即扫描平面与边界线投影的交点

在采样点

处初步计算出的下一采样点为

此时Feed_direct的值为0，故下一采样点

即为计算出的

当前测点为

时，扫描方向的下一采样点为

其位于测量边界外，故需重新计算扫描方向的下一采样点

使其位于测量边界上，并将Feed_direct的值置为1。当经过下一采样点的扫描平面与所有边界线段

(m为边界离散点的个数，且

)均不存在交点时，说明测量结束。

本发明通过算法与硬件结合，可以在无需知道曲面具体模型信息和无需提前生成测量路径的情况下，实现模型未知曲面的轮廓自动跟踪测量。在实际工业应用中，该发明可以实现模型未知曲面的高精度自动测量与曲面重构。例如，在蒙皮类大型薄壁件铣削加工应用中，利用该发明可以实现具有装夹变形的工件表面的高精度自动测量与曲面重构，并用于后续针对装夹变形的刀路补偿，从而提高加工精度。

本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。

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化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (9)

1.一种基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，其特征在于，包括：

步骤1：将测量区域边界离散为一系列坐标点，并将边界点坐标按逆时针顺序输入测量控制系统；

步骤2：初始化扫描方向和进给方向，初始化测量控制系统的运动方向及换向标识符；

步骤3：将测量头定位到初始测量点，并调整测量头的位置和姿态；

步骤4：对测量头的姿态进行在线调整，采集表面坐标点并预测下一采样点；

步骤5：判断预测的下一采样点是否位于边界外，并判断测量是否结束以及测量过程是否需要换向，若测量结束，则执行步骤7；若测量未结束，且预测的下一采样点位于边界外或测量过程需要换向，则重新计算下一采样点的坐标，使其位于测量边界上；

步骤6：将下一采样点发送给测量控制系统，并控制测量装置移动至下一采样点，执行步骤4；

步骤7：当新的采样平面与被测区域没有交点时，完成跟踪测量，停止作业；

所述步骤4包括：

步骤4.1：通过五个超声探头得到五个测量点^wP_i|_{i＝0,1,...,4}，点^wP₁,^wP₀,^wP₃和点^wP₂,^wP₀,^wP₄各自构建一条二次Bézier曲线，当前测量区域中点^wP₀处的表面法矢n是两条Bézier曲线切向量的叉积；

步骤4.2：调整测头位姿，使测头轴线与计算出的局部表面法矢n重合，重新对当前区域进行测量，更新测量点^wP_i|_{i＝0,1,...,4}并更新Bézier曲线，记录此时中心探头的测量数据；

步骤4.3：计算下一采样点，根据当前测量区域的表面曲率及表面法矢构建曲率球，曲率半径ρ和球心位置^wP_c通过下式计算：

^wP_c＝^wP₀+k·ρ·n

其中，

是Bézier曲线的一次导数，

是Bézier曲线的二次导数，k是与曲率方向相关的系数：

在分别给定最大弓高δ_m和最大切向移动步长L_t的约束情况下，下一采样点的位置^wP′₀分别通过下式计算：

其中，

R和n^-分别是^wP_c、ρ和n在目标平面内的投影，

是一个3×3的矩阵，且在扫描平面和进给平面内的表达式不同；

其中

m是与移动方向相关的系数：

当移动方向偏向于工具坐标系的x或z轴的正方向时，h＝1，否则h＝-1；

步骤4.4：确定需要导入运动控制系统的下一采样点的位置，选取

和

中距离当前采样点较近者作为最终的下一采样点；

步骤4.5：预测下一采样点处的表面法矢：

2.根据权利要求1所述的基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，其特征在于，先找到测量边界线段，再将该线段与采样平面取交点，当状态量Feed-direct为1时进行换向，则下一个采样点位于下一采样平面；

当采样点在边界外时，根据当前测量区域的曲率球及边界信息重新计算扫描方向的下一采样点，使其位于测量边界上，并将状态变量Feed-direct置为1。

3.根据权利要求1所述的基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，其特征在于，当采样点在边界外时移动采样平面，将扫描平面平移使之与被测曲面产生新的交线，扫描平面移动的方向为进给方向。

4.根据权利要求1所述的基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，其特征在于，所述测量头包括五个超声探头，调整测量头的姿态，使测量头的轴线与表面法矢平行，同时保证工具坐标系{O_t}的主平面与工件坐标系{O_w}的主平面平行；

工具坐标系固结于距离测量头端部一定距离的位置；

测量过程中采用Zig-zag运动路线。

5.根据权利要求1所述的基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，其特征在于，所述步骤4包括：在每个采样位置进行两次测量，一次用于测量头姿态的在线调整，另一次用于当前中心测点的记录及下一采样点的预测；

测量头姿态的调整为：调整中心超声探头轴线与工件表面垂直。

6.根据权利要求1所述的基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，其特征在于，定义有两个动态参考平面，一个是扫描平面，该平面通过中心测点并平行于工件坐标系的y_wo_wz_w平面；另一个是进给平面，该平面通过中心测点并平行于工件坐标系的x_wo_wy_w平面。

7.根据权利要求1所述的基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，其特征在于，测量所用的多探头超声测量系统共有五个超声探头，五个探头呈十字排布：中心有一个探头，周围有四个探头，且周围四个探头位于以中心探头为圆心，以L为半径的圆周上。

8.根据权利要求1所述的基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，其特征在于，根据超声测量的水程距，即探头端面到工件表面的距离d_i，得到各个探头的对应测点在工件坐标系下的坐标^wP_i：

其中，D₀是工具坐标系原点到中心探头端面的距离，

是工件坐标系与工具坐标系之间的齐次变换矩阵；^tP表示这个矩阵共有五个列向量，每个列向量代表一个探头测点在工件坐标系下的坐标；^tP_i表示第i个测头在工件坐标系下的坐标。

9.根据权利要求1所述的基于超声测量的表面轮廓自动跟踪方法，其特征在于，所述步骤5中的边界处理算法流程包括：

步骤5.1：判断状态变量Feed-direct的值，如果状态变量Feed-direct为1，说明下一个采样点在进给平面内，需根据当前测量区域的曲率球计算进给方向的下一采样点；

步骤5.2：选择将要导入运动控制系统的下一个采样点，当Feed-direct＝1时，下一采样点选择进给方向的点，当Feed-direct＝0时，下一采样点选择扫描方向的点；

步骤5.3：判断是否扫描结束，若计算得到的下一采样点处的扫描平面与所有的边界线段不存在交点，说明扫描结束，转步骤5.6，否则转步骤5.4；

步骤5.4：判断状态量Feed-direct的值，如果状态量Feed-direct为1，需根据当前测量区域的曲率球以及下一采样点处的扫描平面与最近边界线段的交点信息重新计算进给方向的下一采样点，使其位于测量边界上；将状态量Feed-direct置为0；将状态量Scan-direct置反，如果状态量Feed-direct为0，转步骤5.5；

步骤5.5：判断下一个采样点是否在边界之外，选取距离该采样点最近的且与扫描平面相交的边界线段，若该采样点在该线段的右边，说明采样点在边界之外，当采样点在边界外时，根据当前测量区域的曲率球及边界信息重新计算扫描方向的下一采样点，使其位于测量边界上，并将状态变量Feed-direct置为1；

步骤5.6：结束扫描。

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