CN114322842B - 一种基于改进Phong模型的高反光零件测量方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于改进Phong模型的高反光零件测量方法，以及公开了一种采用基于改进Phong模型的高反光零件测量方法的测量系统。本发明通过基于将待测曲面CAD模型映射到二维参数域内，再重新映射到待测曲面CAD模型，得到扫描路径点，进而根据改进Phong反射模型进行镜面反射方向的求解，根据镜面反射方向调整工业相机的位姿，从而可以有效避免测量过程中待测零件表面的高反光现象，提高激光条纹提取精度，有效提高高反光零件测量数据的精度。

Description

一种基于改进Phong模型的高反光零件测量方法及系统

技术领域

本申请涉及测量仪器领域，尤其涉及一种基于改进Phong模型的高反光零件测量方法及系统。

背景技术

随着现代制造业的飞速发展，设计的工件趋于越来越复杂，对于工件的加工精度的要求也越来越高，这也对工件的测量精度提出了更高的要求。目前有大量工件存在高反光的情况，例如航空发动机叶片、汽车车身等，在使用光学测量对此类工件进行测量时，由于工件表面光滑，从而产生了高反光现象，这类高反光现象不利于工件表面的测量，大大增加了工件表面的测量难度，大大降低工件测量精度。

漫反射和镜面反射同时存在于所有的自然表面，没有理想的镜面反射或者漫反射目标，对于表面光滑或者相对光滑的表面，在某些方向上，镜面反射的光强强于漫反射，造成高反光现象，不利于对工业相机接收到激光条纹中心坐标的提取，从而大大降低了工件表面的测量精度。因此有效避免工件测量过程中产生的高反光现象，提高工业相机接收的激光条纹中心坐标的提取精度，从而最终提高工件测量精度是亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是针对工件测量过程中的高反光问题，提出一种基于改进Phong模型的高反光零件测量方法及系统，能够有效避免工件测量的高反光问题，有效提高激光条纹中心坐标的提取精度，从而提高工件测量精度。

为实现本发明的发明目的，本发明提供的技术方案是：一种基于改进Phong模型的高反光零件测量方法，包括以下步骤：

步骤一)、建立待测零件表面的光学散射模型；

采用改进Phong模型作为表面材质的BRDF模型，改进Phong模型采用(式1)表述为：

(式1)中，ρ_d和ρ_s分别为表面材质的漫反射率和镜面反射率，α为镜向指数，β为观测方向与镜面反射方向的夹角，即镜面反射观测角度，a为调节菲涅尔射强度的系数，b为调节镜面反射的增降速度，θ_i为线结构光激光器入射天顶角；

步骤二)、确定线性激光器与工业相机的最佳位姿；

包括确定镜面反射观测角度、工业相机入射天顶角、线性激光器入射天顶角、入射方位角、反射天顶角、反射方位角；

包括，在得到的镜面反射观测角度β的基础上，工业相机将镜面反射观测角度β外的范围内进行视点位姿规划，从而确定线性激光器与工业相机最佳位姿，进而确定线结构光激光器入射天顶角θ_i、方位角工业相机接收天顶角θ_r、方位角/>

所述的镜面反射观测角度β确定步骤如下：

步骤2.1)，基于步骤一)提出的改进Phong模型，求出各个线结构光激光器入射天顶角θ_i、各个镜面反射观测角度β下的BRDF值f_r，

步骤2.2)，确定光学单位截面散射截面值S_OCS表述为(式2)：

(式2)中，线结构光激光器入射天顶角θ_i、方位角工业相机接收天顶角θ_r、方位角/>A为待测零件的表面面积。

步骤2.3)，根据待测零件的表面面积A，求得待测零件的OCS值，从而得到待测零件表面的OCS曲线，进而得到其BRDF曲线，从而根据BRDF可以得出镜面反射点的镜面反射观测角度β。

步骤三)、建立测量模型，进行工业相机、光平面标定；

操控第一工业机器人、第二工业机器人使线结构光激光器和工业相机达到步骤二)得出的最佳位姿，建立工业相机成像模型和线结构光激光器测量模型；

具体步骤如下：

步骤3.1)标定相机内部参数、外部参数；

建立世界坐标系o_w-x_wy_wz_w，工业相机坐标系o_c-x_cy_cz_c,像平面坐标系o'-xy，像素坐标系o-uv，基于张正友标定法，确定从世界坐标系到相机坐标系、相机坐标系到像平面坐标系、像平面坐标系到像素坐标系之间的数学变换关系；

步骤3.2)标定线结构光激光器的光平面参数；

设空间内线结构光激光器发出的光平面与被测物体相交的任意一点P，其在图像平面上投射的点为p,齐次坐标为设P点在世界坐标系下的坐标为P_w＝[x_w，y_w，z_w]，由于P点为光平面上一点，设光平面在世界坐标系下的方程为：ax_w+by_w+cz_w+d＝0，(式3)中，A、b、c和d为光平面参数，M₁、M₂为相机内外参数，通过对光平面的标定得到光平面参数a、b、c和d；通过标定相机得到相机内部参数、外部参数M₁、M₂；从而可得到线结构光激光器和工业相机的测量模型表述如(式3)所示：

由(式3)可在已知图像坐标系下的二维平面像素值的条件下，得出与光平面的交点P在世界坐标系中的坐标。

步骤四)、离散采样，生成扫描引导线；

将待测零件CAD模型的曲面由三维映射到均匀的二维参数域(u，v)∈(u₀，u₁)×(v₀，v₁)内,将(u₀，u₁)除以步长Δφ得到离散采样点u方向上的范围为：同样地，将(v₀，v₁)除以步长Δφ得到离散采样点v方向上的范围为：/>从而得到了二维参数域上的离散采样点坐标为：

第一行坐标为：(u₀+(1-1)·Δφ，v₀+(1-1)·Δφ)，(u₀+(2-1)·Δφ，v₀+(1-1)·Δφ)，…，(u₀+(u_φ-1)·Δφ，v₀+(1-1)·Δφ)；

第二行坐标为：(u₀+(1-1)·Δφ，v₀+(2-1)·Δφ)，(u₀+(2-1)·Δφ，v₀+(2-1)·Δφ)，…，(u_φ-1)·Δφ，v₀+(2-1)·Δφ)；

第v₁行坐标为:(u₀+(1-1)·Δφ，v₀+(v_φ-1)·Δφ)，(u₀+(2-1)·Δφ，v₀+(1-1)·Δφ)，…，(u₀+(u_φ-1)·Δφ，v₀+(v_φ-1)·Δφ)。

将得到的二维参数域上的采样点重新映射到原始待测零件CAD模型的曲面上，得到三维参数域上的引导线上的采样点；

步骤五)、建立局部坐标系，得到线性激光器最佳位置点、工业相机最佳位置点，得到第一工业机器人以及第二工业机器人两者的扫描测量路径；

基于步骤四)得到的引导线的每一点G_i上沿切向量建立x轴，沿法向量建立y轴，z轴为切向量和法向量的叉乘向量，建立每一点的局部坐标系；

基于球坐标，在步骤二)确定的线结构光激光器入射天顶角θ_i、方位角工业相机接收天顶角θ_r、方位角/>上，基于(式4)、(式5)确定了激光器入射向量v_i，工业相机反射向量v_r，因此线结构光激光器位置点c_i和工业相机的位置点c_r可以通过(式6)、(式7)得到：

c_i＝R·l_i·v_i+T (式6)

c_r＝R·l_r·v_r+T (式7)

其中，R为待测零件坐标系到局部坐标系的位姿旋转矩阵；l_i为线结构光激光器的最佳入射距离；T为零件坐标系到局部坐标系的位姿平移矩阵；l_r为工业相机最佳景深距离。

步骤六)，生成机器人可执行语言，操控第一工业机器人以及第二工业机器人进行扫描测量；

依次连接步骤五)得到的线结构光激光器位置点和工业相机的位置点，得到第一工业机器人的扫描路径，第二工业机器人的扫描路径，分别生成机器人可执行的语言，操控第一工业机器人、第二工业机器人分别到达相应的路径点，依次进行扫描测量，得到了不同视角下的扫描测量点云数据，进行不同视角下的点云数据拼接。

本发明还提供了一种采用上述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法的测量系统，包括操作平台、操作平台上放置有第一工业机器人、第二工业机器人，第一工业机器人末端执行机构上连接有线结构光激光器，第二工业机器人末端执行机构上连接有面阵型工业相机

所述第一工业机器人具有6个自由度，可操控线结构光激光器进行任意空间运动，所述第二工业机器人具有6个自由度，操控面阵工业相机进行任意工业相机进行任意空间运动。所述的线结构光激光器发出的光面形状为扇形平面，其与待测零件表面相交为一曲线；所述面阵型工业相机可接受到线结构光激光器发射到工件表面的反射光线；

在测量前通过使用实时光线追踪算法，使用第一工业机器人、第二工业机器人动态调节线结构光激光器、面阵型工业相机的相对位姿关系，实现高反光零件测量；在第一工业机器人、第二工业机器人测量过程中，末端执行机构保持位姿不变，从而保持线结构光激光器、面阵型工业相机的相对位姿不变，实现一次相机标定，后续不再需要相机标定。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过基于将待测曲面CAD模型映射到二维参数域内，再重新映射到待测曲面CAD模型，得到扫描路径点，进而根据改进Phong反射模型进行镜面反射方向的求解，根据镜面反射方向调整工业相机的位姿，从而可以有效避免测量过程中待测零件表面的高反光现象，提高激光条纹提取精度，有效提高高反光零件测量数据的精度。

附图说明

图1为本发明的整体结构图；图1中，1为第一工业机器人，2为线性激光器，3为工业相机，4为第二工业机器人，5为待测零件；

图2为本发明的流程图；

图3为本发明的改进Phong光学散射反射模型图；

图4为本发明的线结构光激光器成像模型和工业相机测量模型图；

图5为本发明的引导线生成图；

图6为本发明的扫描路径生成原理图。

具体实施方式

下面将结合附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

图1为本发明的整体结构图，如图1所示，本发明应用的系统装置包括操作平台(图中未示出)、操作平台上放置有第一工业机器人1、第二工业机器人4、待测零件5，第一工业机器人1末端执行机构上连接有线结构光激光器2，第二工业机器人4末端执行机构上连接有面阵型工业相机3；第一工业机器人1具有6个自由度，可操控线结构光激光器2进行任意空间运动，第二工业机器人4具有6个自由度，操控面阵工业相机3进行任意工业相机进行任意空间运动；

结合图2、图3，步骤一)，如图3所示，建立待测零件表面光学散射模型，双向反射分布函数(BRDF)是表面材质的固有性质，用于表示在不同的固定的光线入射角度下，不同观测观测角度的散射性质，是单位面元辐射亮度与辐射照度的比值。本发明采用改进Phong模型作为表面材质的BRDF模型，改进Phong模型采用(式1)表述：

(式1)中，ρ_d和ρ_s分别为表面材质的漫反射率和镜面反射率，α为镜向指数，β为观测方向与镜面反射方向的夹角，即确定镜面反射观测角度，a为调节菲涅尔射强度的系数，b为调节镜面反射的增降速度，θ_i为线结构光激光器2入射天顶角。不同的待测零件是由不同的材质构成的，具有不同的改进Phong模型参数，需要查表选取。

步骤二)，确定线性激光器与工业相机的最佳位姿；

包括确定镜面反射观测角度β、工业相机入射天顶角、线性激光器入射天顶角、入射方位角、反射天顶角、反射方位角；

其中镜面反射观测角度确定步骤如下：

1)基于步骤一)提出的改进Phong模型，求出各个线结构光激光器入射天顶角θ_i、各个镜面反射观测角度β下的BRDF值f_r，

2)确定光学单位截面散射截面值S_OCS表述为(式2)：

(式2)中，线结构光激光器入射天顶角θ_i、方位角工业相机接收天顶角θ_r、方位角/>A为待测零件的表面面积。

根据待测零件的表面面积A，求得待测零件的OCS值，从而得到待测零件表面的OCS曲线，进而得到其BRDF曲线，从而根据BRDF可以得出镜面反射点的镜面反射观测角度β，该反射角度分为全局镜面反射方向和局部镜面反射方向的观测角度。

在得到的镜面反射观测角度β的基础上，工业相机3接收到的光强最强，产生的激光条纹不易提取，容易造成高反光现象，需要避免工业相机3在此观测方向上接收激光反射光线，即在进行工业相机视点规划时，需要将此角度外的范围内进行视点位姿规划，从而确定了工业相机最佳位姿，确定线结构光激光器入射天顶角θ_i、方位角工业相机接收天顶角θ_r、方位角/>

步骤三)，建立测量模型，进行工业相机、光平面标定；

在步骤二)中得出了线结构光激光器2和工业相机3之间的最佳位姿的基础上，操控第一工业机器人、第二工业机器人使线结构光激光器2和工业相机3达到步骤二)得出的最佳位姿，建立工业相机成像模型和线结构光激光器测量模型。具体步骤如下：

步骤3.1)标定相机内部参数、外部参数。

如图4所示，建立世界坐标系o_w-x_wy_wz_w，工业相机坐标系o_c-x_cy_cz_c,像平面坐标系o'-xy，像素坐标系o-uv，基于张正友标定法，确定从世界坐标系到相机坐标系、相机坐标系到像平面坐标系、像平面坐标系到像素坐标系之间的数学变换关系；

步骤3.2)标定线结构光激光器的光平面参数。如图4所示，设空间内线结构光激光器发出的光平面与被测物体相交的任意一点P，其在图像平面上投射的点为p,齐次坐标为设P点在世界坐标系下的坐标为P_w＝[x_w，y_w，z_w]。由于P点为光平面上一点，设光平面在世界坐标系下的方程为：ax_w+by_w+cz_w+d＝0，(式3)中，a、b、c和d为光平面参数，M₁、M₂为相机内外参数，通过对光平面的标定得到光平面参数a、b、c和d。通过标定相机得到相机内部参数、外部参数M₁、M₂。从而可得到线结构光激光器和工业相机的测量模型表述如(式3)所示：

由(式3)可在已知图像坐标系下的二维平面像素值的条件下，得出与光平面的交点P在世界坐标系中的坐标。

步骤四)，离散采样，生成扫描引导线。

如图5所示，将待测CAD模型的曲面由三维映射到均匀的二维参数域(u，v)∈(u₀，u₁)×(v₀，v₁)内,将(u₀，u₁)除以步长Δφ得到离散采样点u方向上的范围为：同样地，将(v₀，v₁)除以步长Δφ得到离散采样点v方向上的范围为：/>从而得到了二维参数域上的离散采样点坐标为：

第一行坐标为：(u₀+(1-1)·Δφ，v₀+(1-1)·Δφ)，(u₀+(2-1)·Δφ，v₀+(1-1)·Δφ)，…，(u₀+(u_φ-1)·Δφ，v₀+(1-1)·Δφ)；

第二行坐标为：(u₀+(1-1)·Δφ，v₀+(2-1)·Δφ)，(u₀+(2-1)·Δφ，v₀+(2-1)·Δφ)，…，((u_φ-1)·Δφ，v₀+(2-1)·Δφ)；

第v₁行坐标为:(u₀+(1-1)·Δφ，v₀+(v_φ-1)·Δφ)，(u₀+(2-1)·Δφ，v₀+(1-1)·Δφ)，…，(u₀+(u_φ-1)·Δφ，v₀+(v_φ-1)·Δφ)。

将得到的二维参数域上的采样点重新映射到原始待测CAD模型的曲面上，得到三维参数域上的引导线上的采样点。

步骤五)，建立局部坐标系，得到线性激光器最佳位置点、工业相机最佳位置点，得到第一工业机器人以及第二工业机器人两者的扫描测量路径；

如图6所示，在步骤四)得到的引导线的每一点G_i上沿切向量建立x轴，沿法向量建立y轴，z轴为切向量和法向量的叉乘向量，从而建立了每一点的局部坐标系。基于球坐标，在步骤二)确定的线结构光激光器入射天顶角θ_i、方位角工业相机接收天顶角θ_r、方位角上,基于(式4)、(式5)确定了激光器入射向量v_i，工业相机反射向量v_r,因此线结构光激光器位置点c_i和工业相机的位置点c_r可以通过(式6)、(式7)得到：

c_i＝R·l_i·v_i+T (式6)

c_r＝R·l_r·v_r+T (式7)

其中，R为待测零件坐标系到局部坐标系的位姿旋转矩阵；l_i为线结构光激光器的最佳入射距离；T为零件坐标系到局部坐标系的位姿平移矩阵；l_r为工业相机最佳景深距离。

步骤六)，生成机器人可执行语言，操控第一工业机器人以及第二工业机器人进行扫描测量；

依次连接步骤五)得到的线结构光激光器位置点c_i和工业相机的位置点c_r，得到第一工业机器人的扫描路径C_i，第二工业机器人的扫描路径C_r，分别生成机器人可执行的语言，操控第一工业机器人、第二工业机器人分别到达相应的路径点，依次进行扫描测量，得到了不同视角下的扫描测量点云数据，进行不同视角下的点云数据拼接，其点云数据拼接精度依赖于工业机器人精度。

如图1所示处的，本发明还提供了一种采用上述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法的测量系统，包括操作平台(图中未示出)、操作平台上放置有第一工业机器人1、第二工业机器人4，第一工业机器人1末端执行机构上连接有线结构光激光器2，第一工业机器人1具有6个自由度，可操控线结构光激光器2进行任意空间运动，第二工业机器人4末端执行机构上连接有面阵型工业相机3，第二工业机器,4具有6个自由度，操控面阵工业相机3进行任意工业相机进行任意空间运动。线结构光激光器2发出的光面形状为扇形平面，其与待测零件表面5相交为一曲线；所述面阵型工业相机3可接受到线结构光激光器2发射到工件表面的反射光线；在测量前通过使用实时光线追踪算法，使用第一工业机器人1、第二工业机器人4动态调节线结构光激光器2、面阵型工业相机3的相对位姿关系，实现高反光零件5的测量；在第一工业机器人1、第二工业机器人4测量过程中，末端执行机构保持位姿不变，从而保持线结构光激光器2、面阵型工业相机3的相对位姿不变，实现一次相机标定，后续不再需要相机标定。

所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于改进Phong模型的高反光零件测量方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一)、建立待测零件表面的光学散射模型；

采用改进Phong模型作为表面材质的BRDF模型，改进Phong模型采用(式1)表述为：

(式1)中，ρ_d和ρ_s分别为表面材质的漫反射率和镜面反射率，α为镜向指数，β为观测方向与镜面反射方向的夹角，即镜面反射观测角度，a为调节菲涅尔射强度的系数，b为调节镜面反射的增降速度，θ_i为线结构光激光器入射天顶角；

步骤二)、确定线结构光激光器与工业相机的最佳位姿；

包括确定镜面反射观测角度、工业相机入射天顶角、线结构光激光器入射天顶角、入射方位角、反射天顶角、反射方位角；

包括，在得到的镜面反射观测角度β的基础上，工业相机将镜面反射观测角度β外的范围内进行视点位姿规划，从而确定线结构光激光器与工业相机最佳位姿，进而确定线结构光激光器入射天顶角θ_i、方位角工业相机接收天顶角θ_r、方位角/>

步骤三)、建立测量模型，进行工业相机、光平面标定；

操控第一工业机器人、第二工业机器人使线结构光激光器和工业相机达到步骤二)得出的最佳位姿，建立工业相机成像模型和线结构光激光器测量模型；

步骤四)、离散采样，生成扫描引导线；

将待测零件CAD模型的曲面由三维映射到均匀的二维参数域内，得到二维参数域上的离散采样点坐标；

将得到的二维参数域上的采样点重新映射到原始待测零件CAD模型的曲面上，得到三维参数域上的引导线上的采样点；

步骤五)、建立局部坐标系，得到线结构光激光器最佳位置点、工业相机最佳位置点，得到第一工业机器人以及第二工业机器人两者的扫描测量路径；

步骤六)，生成机器人可执行语言，操控第一工业机器人以及第二工业机器人进行扫描测量；

依次连接步骤五)得到的线结构光激光器位置点和工业相机的位置点，得到第一工业机器人的扫描路径，第二工业机器人的扫描路径，分别生成机器人可执行的语言，操控第一工业机器人、第二工业机器人分别到达相应的路径点，依次进行扫描测量，得到了不同视角下的扫描测量点云数据，进行不同视角下的点云数据拼接。

2.根据权利要求1所述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法，其特征在于：所述的步骤二)中，所述的镜面反射观测角度β确定步骤如下：

步骤2.1)，基于步骤一)提出的改进Phong模型，求出各个线结构光激光器入射天顶角θ_i、各个镜面反射观测角度β下的BRDF值f_r，

步骤2.2)，确定光学单位截面散射截面值S_OCS表述为(式2)：

(式2)中，线结构光激光器入射天顶角θ_i、方位角工业相机接收天顶角θ_r、方位角/>A为待测零件的表面面积；

步骤2.3)，根据待测零件的表面面积A，求得待测零件的OCS值，从而得到待测零件表面的OCS曲线，进而得到其BRDF曲线，从而根据BRDF可以得出镜面反射点的镜面反射观测角度β。

3.根据权利要求1所述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法，其特征在于：所述的步骤三)中，具体步骤如下：

步骤3.1)标定相机内部参数、外部参数；

建立世界坐标系o_w-x_wy_wz_w，工业相机坐标系o_c-x_cy_cz_c,像平面坐标系o′-xy，像素坐标系o-uv，基于张正友标定法，确定从世界坐标系到相机坐标系、相机坐标系到像平面坐标系、像平面坐标系到像素坐标系之间的数学变换关系；

步骤3.2)标定线结构光激光器的光平面参数；

设空间内线结构光激光器发出的光平面与被测物体相交的任意一点P，其在图像平面上投射的点为p,齐次坐标为设P点在世界坐标系下的坐标为P_w＝[x_w,y_w,z_w]，由于P点为光平面上一点，设光平面在世界坐标系下的方程为：ax_w+by_w+cz_w+d＝0，(式3)中，a、b、c和d为光平面参数，M₁、M₂为相机内外参数，通过对光平面的标定得到光平面参数a、b、c和d；通过标定相机得到相机内部参数、外部参数M₁、M₂；从而可得到线结构光激光器和工业相机的测量模型表述如(式3)所示：

由(式3)可在已知图像坐标系下的二维平面像素值的条件下，得出与光平面的交点P在世界坐标系中的坐标。

4.根据权利要求1所述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法，其特征在于：所述的步骤四)中，将待测CAD模型的曲面由三维映射到均匀的二维参数域(u,v)∈(u₀,u₁)×(v₀,v₁)内,将(u₀,u₁)除以步长得到离散采样点u方向上的范围为：同样地，将(v₀,v₁)除以步长/>得到离散采样点v方向上的范围为：/>从而得到了二维参数域上的离散采样点坐标为：

第一行坐标为：

第二行坐标为：

第v₁行坐标为:

将得到的二维参数域上的采样点重新映射到原始待测CAD模型的曲面上，得到三维参数域上的引导线上的采样点。

5.根据权利要求1所述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法，其特征在于：所述的步骤五)中，基于步骤四)得到的引导线的每一点G_i上沿切向量建立x轴，沿法向量建立y轴，z轴为切向量和法向量的叉乘向量，建立每一点的局部坐标系；

基于球坐标，在步骤二)确定的线结构光激光器入射天顶角θ_i、方位角工业相机接收天顶角θ_r、方位角/>上，基于(式4)、(式5)确定了激光器入射向量v_i，工业相机反射向量v_r，因此线结构光激光器位置点c_i和工业相机的位置点c_r可以通过(式6)、(式7)得到：

c_i＝R·l_i·v_i+T (式6)

c_r＝R·l_r·v_r+T (式7)

其中，R为待测零件坐标系到局部坐标系的位姿旋转矩阵；l_i为线结构光激光器的最佳入射距离；T为零件坐标系到局部坐标系的位姿平移矩阵；l_r为工业相机最佳景深距离。

6.一种采用权利要求1至权利要求5中任一权利要求所述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法的测量系统。

7.根据如权利要求6所述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法的测量系统，其特征在于，包括操作平台、操作平台上放置有第一工业机器人、第二工业机器人，第一工业机器人末端执行机构上连接有线结构光激光器，第二工业机器人末端执行机构上连接有面阵型工业相机。

8.根据如权利要求7所述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法的测量系统，其特征在于，所述第一工业机器人具有6个自由度，可操控线结构光激光器进行任意空间运动，所述第二工业机器人具有6个自由度，操控面阵工业相机进行任意工业相机进行任意空间运动。

9.根据如权利要求7所述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法的测量系统，其特征在于，所述的线结构光激光器发出的光面形状为扇形平面，其与待测零件表面相交为一曲线；所述面阵型工业相机可接受到线结构光激光器发射到工件表面的反射光线。

10.根据如权利要求7所述的基于改进Phong模型的高反光零件测量方法的测量系统，其特征在于，在测量前通过使用实时光线追踪算法，使用第一工业机器人、第二工业机器人动态调节线结构光激光器、面阵型工业相机的相对位姿关系，实现高反光零件测量；在第一工业机器人、第二工业机器人测量过程中，末端执行机构保持位姿不变，从而保持线结构光激光器、面阵型工业相机的相对位姿不变，实现一次相机标定，后续不再需要相机标定。