CN114413789A - 一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法 - Google Patents

一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114413789A
CN114413789A CN202210114883.3A CN202210114883A CN114413789A CN 114413789 A CN114413789 A CN 114413789A CN 202210114883 A CN202210114883 A CN 202210114883A CN 114413789 A CN114413789 A CN 114413789A
Authority
CN
China
Prior art keywords
crawler
coordinate system
pipeline
dimensional
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210114883.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114413789B (zh
Inventor
孙军华
王心韵
母丹羽
王雨桐
谢艳霞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beihang University
Original Assignee
Beihang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beihang University filed Critical Beihang University
Priority to CN202210114883.3A priority Critical patent/CN114413789B/zh
Publication of CN114413789A publication Critical patent/CN114413789A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114413789B publication Critical patent/CN114413789B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • 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
    • G01B11/2441—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures using interferometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • 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
    • G01B11/25—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures by projecting a pattern, e.g. one or more lines, moiré fringes on the object
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法，测量系统包括爬行器测量模块、激光测距装置；爬行器测量模块包括：三维视觉传感器、姿态传感器、光点定位相机、半透明平面玻璃板，这些部件均与爬行器刚性连接。首先，在爬行器沿管道移动过程中，三维视觉传感器获得多个视点管道局部区域三维点云；其次，姿态传感器获得爬行器的姿态变换，光点定位相机、半透明平面玻璃板和激光测距装置获得爬行器的轴向位移和径向偏移，从而得到爬行器坐标系变换矩阵；最后，根据爬行器坐标系变换矩阵将管道内壁局部区域三维点云统一到全局坐标系下。本发明能够快速获得长直管道内壁三维视觉测量传感器坐标系变换矩阵，从而完成更高精度三维数据的拼接。

Description

一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法
技术领域
本发明涉及三维测量技术领域，特别涉及一种长直管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法。
背景技术
管道传输被认为是最经济、最安全的传输方式，在工业生产中被越来越广泛的使用。由于管道在使用过程中会出现腐蚀、裂纹、磨损等问题，不仅影响管道传输的经济效益还涉及到一系列安全问题，这在工业生产中是不被允许的，因此亟需对管道内壁进行高精度检测以避免上述问题。
基于管道内壁的非接触光学测量技术，不仅没有管道检测材质等限制且具有检测精度高、速度快、操作简单等特性，广泛应用于各类管道检测与制造中。目前常见的光学测量有三维视觉测量、激光传感器测量、光学设计等。其中三维视觉测量技术是通过图像形式得到管道内壁的三维点云，激光传感器是通过接收器接收管壁返回的光线获得管壁距离信息，光学系统设计一般是利用反射镜将光栅投射到管道内壁中求解三维点云。
长距离管线广泛应用于工业生产和城市建设中，对于长直管道内壁检测需要借助爬行器、拉伸传感器或推杆完成整个管道内壁三维测量。拉伸传感器或推杆推动测量装置在长直管道测量会带来额外的偏差从而影响三维点云高精度拼接。黄战华等人在专利号为201710215952 .9的发明专利“管道内壁形貌和中心轴直线度测量装置和方法”中提出了一种管道内壁形貌和中心轴直线度测量装置和方法，该方法通过旋转电机带动激光测头进行旋转扫描获取管道内壁，并根据位姿检测模块测得的位姿信息修正处理得到准确的管道内壁三维形貌。此方法旋转机构受抖动的影响，测量精度难以保证。此外，冯成会等人在专利号为202110519338 .8的发明专利“基于多传感器融合的管道三维建模方法和系统”中提出一种基于多传感器融合的管道三维建模方法和系统，该方法中在非流体管道中利用激光雷达扫描管道截面轮廓，经惯性测量单元姿态纠正获取管道点云数据并利用里程计检测设备再管道内的行进距离信息。尽管考虑了爬行器在管道内部的姿态偏差校正，但由于管道内环境未知，里程计方式计算爬行器在长管道内行进距离的测量精度不高。因此，若能在长直管道中精确的获取管道轴向位移及克服爬行器在运动过程中姿态偏差，实现管道内壁的高精度数据拼接，将有广泛的应用前景。
发明内容
本发明技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种管道内壁三维视觉测量数据拼接方法及装置，利用三维视觉传感器获得管道局部区域的高精度三维点云数据，利用姿态传感器、激光测距装置及光点定位相机完成爬行器位置与姿态测量，克服爬行器在运动过程中偏心、震动等问题，获得管道内壁完整的三维形貌信息。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种管道内壁三维视觉测量数据拼接方法，包括以下步骤：
步骤11、在测量之前，进行爬行器测量模块校准；
步骤12、通过三维视觉传感器获得爬行器移动过程中每个视点的管道局部区域三维点云；
步骤13、通过姿态传感器获得爬行器在移动过程中的姿态变换信息，同时采用光点定位相机、半透明平面玻璃板以及激光测距装置得到爬行器的轴向位移和径向偏移信息；
步骤14、根据步骤13所获得的爬行器姿态变换、轴向位移和径向偏移信息，利用激光测距装置所投射的激光点共线特性，建立约束方程，并利用优化算法求解爬行器每个视点姿态传感器坐标系与初始姿态传感器坐标系的变换矩阵，从而获得爬行器的高精度变换矩阵的动态估计；
步骤15、将单视点的三维视觉传感器坐标系下获取的局部区域点云数据实时转换到该视点对应的姿态传感器坐标系下，并利用上爬行器高精度变化矩阵将局部三维点云拼接到世界坐标系下，爬行器移动完成所有视点的局部三维点云的拼接，最终在世界坐标系下得到完整的高精度管道三维点云数据。
优选为：步骤11所述的爬行器测量模块校准，即在管道爬行器开始测量之前对各部分的坐标系进行标定并得到各坐标系之间的转换关系。设光点定位相机坐标系为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
，姿态传感器坐标系为
Figure 783848DEST_PATH_IMAGE002
并在该处建立爬行器坐标系。三维视觉传感器坐标系为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
。将待测管道的起始端处光点定位相机位置设定为基准位置，世界坐标系在基准位置处建立，并用
Figure 33432DEST_PATH_IMAGE004
坐标系表示。三维视觉传感器与光点定位相机之间的旋转矩阵为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
，平移向量为
Figure 437343DEST_PATH_IMAGE006
。半透明平面玻璃板与光点定位相机像平面之间的单应矩阵为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
，姿态传感器与光点定位相机之间的旋转矩阵为
Figure 548518DEST_PATH_IMAGE008
，平移向量为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
，同时确定三维视觉传感器与姿态传感器之间的旋转矩阵为
Figure 808467DEST_PATH_IMAGE010
，平移向量为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
。
优选为：步骤12所述利用三维视觉测量的方式获取爬行器在每个视点中三维点云数据，设爬行器移动过程中第i个视点位置的坐标系为
Figure 231883DEST_PATH_IMAGE012
，解算获取第i个视点在
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
坐标系下的管道局部区域三维点云
Figure 780545DEST_PATH_IMAGE014
。
优选为：步骤13所述的姿态传感器可以为爬行器在管道中的每个视点提出准确可靠的横滚角ϕ i 、俯仰角θ i 、航向角φ i 的姿态信息，由于姿态传感器的三维姿态方位输出沿X、Y、Z三轴的旋转是独立的，故其与X轴的夹角
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
、Y轴的夹角
Figure 9925DEST_PATH_IMAGE016
和Z轴的夹角
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
分别表示为：
Figure 124381DEST_PATH_IMAGE018
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
Figure 781014DEST_PATH_IMAGE020
因此，余弦矩阵的乘积C i 用来表示第i个视点的姿态传感器坐标到初始状态的姿态传感器坐标系的变换：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
即获得爬行器移动过程中的姿态变换，转换如下式所示：
Figure 3923DEST_PATH_IMAGE022
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
到初始姿态传感器坐标系的旋转矩阵
Figure 25276DEST_PATH_IMAGE024
可以通过姿态传感器的姿态变换测量结果得到：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
优选为：光点定位相机、半透明平面玻璃板和激光测距装置获得爬行器的轴向位移和径向偏移，具体包括以下步骤：
（1）半透明平面玻璃板与激光测距装置组成径向定位模块，根据激光测距装置在半透明平面玻璃板上的反射光线进行高精度管道深度测量，并通过爬行器坐标系的变换求解爬行器轴向位移量；（2）利用光点定位相机捕获激光测距装置在半透明玻璃板上的投影点，以获取爬行器的径向偏移信息。
Figure 666341DEST_PATH_IMAGE026
到初始姿态传感器坐标系的平移向量
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE027
可以表示为：
Figure 759456DEST_PATH_IMAGE028
其中由（1）获得轴向位移信息，可根据激光测距装置测得的位移数据通过姿态传感器绕Z轴旋转校正并通过半透明平面玻璃板与爬行器坐标系转换后得到，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE029
表示激光测距装置测得的第i个位置较初始位置的位移数据，
Figure 33442DEST_PATH_IMAGE030
表示爬行器绕Z轴旋转校正后的爬行器位移数据，校正可以表示为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE031
由（2）获得的径向偏移，可根据光点定位相机在第i个视点拍摄的半透明平面玻璃板上的投影点的偏移转换到半透明玻璃板平面上，并通过姿态传感器绕X轴旋转校正后解出像平面坐标，
Figure 70537DEST_PATH_IMAGE032
表示第i个视点半透明玻璃板平面坐标，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE033
表示第i个视点半透明玻璃板校正后像平面坐标，其中
Figure 569039DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE035
分别表示在X轴和Y轴的径向偏移量，校正可以表示为：
Figure 361284DEST_PATH_IMAGE036
优选为：步骤14所述针对爬行器每个视点的旋转矩阵、平移向量，推导出第i个视点的姿态传感器坐标系与初始姿态传感器坐标系之间的变换矩阵
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE037
，完成爬行器坐标系变换矩阵动态估计。
Figure 702660DEST_PATH_IMAGE038
建立约束规划模型，通过LM优化算法解算高精度的爬行器位姿信息，该优化过程构建的约束方程如下所示：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 949970DEST_PATH_IMAGE040
表示半透明平面玻璃板上光束投影点在爬行器坐标系的三维坐标，而
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE041
则是
Figure 360703DEST_PATH_IMAGE042
的齐次表达。
Figure 622051DEST_PATH_IMAGE040
可通过单应矩阵
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE043
和光点定位相机中投影点的像素坐标计算得到。上式中，
Figure 447793DEST_PATH_IMAGE044
是以所有视点观测点共线为约束建立的。通过LM优化算法使
Figure 219834DEST_PATH_IMAGE044
最小，即可解算获得更加精确的爬行器变换矩阵。
优选为：步骤15所述将第i个位置的管道局部区域三维点云数据通过三维视觉传感器与姿态传感器的转换矩阵转到第i个位置的姿态传感器坐标系下，再利用步骤14中优化求解的爬行器变换矩阵将局部区域三维点云数据转到初始基准位置的姿态传感器系统下，根据姿态传感器系统与光点定位相机之间的转换关系将局部区域三维点云数据拼接到世界坐标系下，依次类推完成整个管道的三维点云数据拼接。
根据本发明实施的另一方面，还提供了一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置，其特征在，包括：爬行器系统模块，包含一套视觉传感器、一个位姿传感器、一个定位相机、一块半透明反射板。其中，视觉传感器模块，用于测量管道局部截面的三维点云；位姿传感器，用于获取爬行器的姿态变换；定位相机和半透明反光板组成径向定位模块，用于获取爬行器的径向偏移。激光测距装置，用于获取爬行器的轴向移动。
本发明与现有技术相比的优点在于：本发明提出一种管道内壁三维形貌的高精度拼接方法及装置，激光测距装置测量精度高且通过位姿传感器校正，可获得高精度管道定位。不同于现有的管道内壁检测方法，没有旋转机构且姿态传感器可以对爬行器抖动产生的位姿偏差进行校正，可获得精确的爬行器位置及姿态信息，最终实现全局坐标系下管道内壁点云的高精度拼接。
附图说明
图1为本发明的管道内壁三维形貌的高精度拼接方法的总体流程图；
图2为本发明的管道内壁三维形貌的高精度拼接装置示意图。
具体实施方式
本发明涉及一种管道内壁三维形貌的高精度拼接方法。为了使技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。
以下结合附图及具体实施实例对本发明再作进一步详细的说明。
图1为本发明利用的管道内壁三维形貌的高精度拼接方法的总体流程图。本实施例选用的三维视觉传感器由环形结构光与相机组成，姿态传感器选用航姿参考系统（AHRS），激光测距装置选用激光干涉仪。本发明的具体实施方式包括以下步骤：
步骤11：本实施例对测量系统各部分坐标系标定并获取其中的转换关系以此进行爬行器测量系统校准。在开始测量之前，将管道的两端装夹两个刻度板，并打开激光干涉仪投射光束，通过调节光束，让两个刻度板上的投影点重合来保证激光干涉仪的光束方向与管道的轴线方向近似平行。将待测管道起始端处的光点定位相机位置设定为基准位置，利用张氏标定法获得结构光视觉传感器与光点定位相机之间的转换关系，此时半透明平面玻璃板与光点定位相机像平面之间的单应矩阵为
Figure 909572DEST_PATH_IMAGE043
。AHRS系统与相机在不同运动状态下对多次同步图像采集，通过所获图像信息得到相机坐标系下的位姿信息变化量，从而求解出AHRS系统与光点定位相机和结构光视觉传感器的转换关系。AHRS系统与光点定位相机之间的旋转矩阵为
Figure DEST_PATH_IMAGE045
，平移向量为
Figure 387827DEST_PATH_IMAGE046
，转换矩阵用
Figure DEST_PATH_IMAGE047
表示。结构光视觉传感器与AHRS系统之间的旋转矩阵为
Figure 438216DEST_PATH_IMAGE048
，平移向量为
Figure DEST_PATH_IMAGE049
，转换矩阵用
Figure 542176DEST_PATH_IMAGE050
表示。
步骤12：获取爬行器移动过程中每个视点的管道局部区域轮廓的三维点云数据。通过结构光视觉传感器采集爬行器移动过程中第i个视点的结构光图片，采用灰度空间曲面的并行递归Hessian矩阵法对图片中的光条进行高精度亚像素中心提取，获取第i个视点的管道局部区域的三维点云数据
Figure DEST_PATH_IMAGE051
。
步骤13： AHRS系统输出第i个视点的爬行器横滚角ϕ i 、俯仰角θ i 、航向角φ i 的姿态信息。根据公式获取第i个视点的AHRS坐标系到初始AHRS坐标系的旋转矩阵
Figure 400935DEST_PATH_IMAGE052
。通过AHRS系统对爬行器位移和径向偏移进行校正转换获得爬行器在第i个视点的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE053
、在X轴的径向偏移量
Figure 440304DEST_PATH_IMAGE054
和在Y轴的径向偏移量
Figure DEST_PATH_IMAGE055
。
步骤14：根据步骤12和13获得的爬行器测量系统偏移参数，推导出第i个视点的爬行器坐标系与初始AHRS坐标系之间的变换矩阵
Figure 335579DEST_PATH_IMAGE056
，从而完成爬行器的位姿信息的动态估计。再利用所有视点观测点共线约束，通过LM优化算法获得更加精确的爬行器位姿信息。
步骤15：将第i个位置的管道局部区域的三维点云数据
Figure DEST_PATH_IMAGE057
，通过结构光视觉传感器与AHRS系统之间的转换矩阵
Figure 516331DEST_PATH_IMAGE058
转换到第i个位置的AHRS坐标系下，再利用步骤14中得到的爬行器位姿信息
Figure DEST_PATH_IMAGE059
将局部截面三维点云数据转到初始基准位置的AHRS系统下，根据AHRS系统与定位相机之间的转换关系
Figure 23405DEST_PATH_IMAGE060
将局部截面三维点云数据拼接到世界坐标系下，依次类推完成整个管道的三维点云数据拼接。
本发明还提供一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法，该装置包括：测量系统包括爬行器、爬行器测量模块和激光测距装置，其特征为：所述爬行器测量模块包含一套三维视觉传感器、一个姿态传感器、一个光点定位相机、一块半透明平面玻璃板，所述爬行器测量模块中上述部件均与爬行器刚性连接且相对位置确定。该方法利用姿态传感器和光点定位相机完成爬行器姿态校正，结合激光测距装置获取爬行器位姿信息，并通过三维视觉传感器拼接获取长直管道内壁完整三维形貌。克服爬行器在长直管道中出现定位不准、拼接精度不高等问题，大大提高了管道内壁三维形貌的检测准确度，提高了管道内壁检测效率。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置，包括：爬行器、爬行器测量模块和激光测距装置，其特征为：所述爬行器测量模块包含一套三维视觉传感器、一个姿态传感器、一个光点定位相机、一块半透明平面玻璃板，所述爬行器测量模块中上述部件均与爬行器刚性连接且相对位置确定，其中，所述三维视觉传感器用于测量管道局部区域的三维点云；所述姿态传感器用于获取爬行器的姿态变换；所述光点定位相机和半透明平面玻璃板组成径向定位模块用于获取爬行器的径向偏移；所述激光测距装置用于获取爬行器的轴向位移。
2.根据权利要求1所述的管道内壁三维视觉测量数据拼接装置，其特征为：所述激光测距装置架设在被测管道的尾端，爬行器搭载测量模块从管道尾部开始测量；所述半透明平面玻璃板安装在爬行器尾部，光点定位相机正对半透明玻璃板，组成径向定位模块用于获取爬行器的径向偏移；爬行器中控室内置姿态传感器及系统控制电路，姿态传感器用于获取爬行器的姿态变换，系统控制电路用于控制整个测量系统的同步；三维视觉传感器模块位于爬行器的头部，用于测量管道局部区域的三维点云。
3.一种管道内壁三维视觉测量数据拼接方法，包括权利要求1-2任一所述的管道内壁三维视觉测量数据拼接装置，其特征在于：包括以下步骤：
步骤11、在测量之前，进行爬行器测量模块校准；
步骤12、通过三维视觉传感器获得爬行器移动过程中每个视点的管道局部区域三维点云；
步骤13、通过姿态传感器获得爬行器在移动过程中的姿态变换信息，同时采用光点定位相机、半透明平面玻璃板以及激光测距装置得到爬行器的轴向位移和径向偏移信息；
步骤14、根据步骤13所获得的爬行器姿态变换、轴向位移和径向偏移信息，利用激光测距装置所投射的激光点共线特性，建立约束方程，并利用优化算法求解爬行器每个视点姿态传感器坐标系与初始姿态传感器坐标系的变换矩阵，从而获得爬行器的高精度变换矩阵的动态估计；
步骤15、将单视点的三维视觉传感器坐标系下获取的局部区域点云数据实时转换到该视点对应的姿态传感器坐标系下，并利用上爬行器高精度变化矩阵将局部三维点云拼接到世界坐标系下，爬行器移动完成所有视点的局部三维点云的拼接，最终在世界坐标系下得到完整的高精度管道三维点云数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤11进一步包括如下内容：在管道爬行器开始测量之前对各部分的坐标系进行标定并得到各坐标系之间的转换关系；设光点定位相机坐标系为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，姿态传感器坐标系为
Figure 890460DEST_PATH_IMAGE002
并在该处建立爬行器坐标系，三维视觉传感器坐标系为
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；将待测管道的起始端处光点定位相机位置设定为基准位置，世界坐标系在基准位置处建立，并用
Figure 954624DEST_PATH_IMAGE004
坐标系表示；三维视觉传感器与光点定位相机之间的旋转矩阵为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，平移向量为
Figure 79575DEST_PATH_IMAGE006
；半透明平面玻璃板与光点定位相机像平面之间的单应矩阵为
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，姿态传感器与光点定位相机之间的旋转矩阵为
Figure 468837DEST_PATH_IMAGE008
，平移向量为
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，同时确定三维视觉传感器与姿态传感器之间的旋转矩阵为
Figure 894526DEST_PATH_IMAGE010
，平移向量为
Figure DEST_PATH_IMAGE011
。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤12进一步包括：设爬行器移动过程中第i个视点位置的坐标系为
Figure 154475DEST_PATH_IMAGE012
，解算获取第i个视点在
Figure DEST_PATH_IMAGE013
坐标系下的管道局部区域三维点云
Figure 120768DEST_PATH_IMAGE014
。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：步骤13进一步包括如下内容：所述的姿态传感器为爬行器在管道中的每个视点提出准确可靠的横滚角ϕ i 、俯仰角θ i 、航向角φ i 的姿态信息，由于姿态传感器的三维姿态方位输出沿X、Y、Z三轴的旋转是独立的，故其与X轴的夹角
Figure DEST_PATH_IMAGE015
、Y轴的夹角
Figure 794064DEST_PATH_IMAGE016
和Z轴的夹角
Figure DEST_PATH_IMAGE017
分别表示为：
Figure 492286DEST_PATH_IMAGE018
Figure DEST_PATH_IMAGE019
Figure 154211DEST_PATH_IMAGE020
因此，余弦矩阵的乘积C i 用来表示第i个视点的姿态传感器坐标到初始状态的姿态传感器坐标系的变换：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
即获得爬行器移动过程中的姿态变换，转换如下式所示：
Figure 76424DEST_PATH_IMAGE022
Figure DEST_PATH_IMAGE023
到初始姿态传感器坐标系的旋转矩阵
Figure 440279DEST_PATH_IMAGE024
通过姿态传感器的姿态变换测量结果得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：步骤13进一步包括如下内容：光点定位相机、半透明平面玻璃板和激光测距装置获得爬行器的轴向位移和径向偏移，具体包括以下步骤：
步骤（1）半透明平面玻璃板与激光测距装置组成径向定位模块，根据激光测距装置在半透明平面玻璃板上的反射光线进行高精度管道深度测量，并通过爬行器坐标系的变换求解爬行器轴向位移量；
步骤（2）利用光点定位相机捕获激光测距装置在半透明玻璃板上的投影点，以获取爬行器的径向偏移信息：
Figure 473350DEST_PATH_IMAGE026
到初始姿态传感器坐标系的平移向量
Figure DEST_PATH_IMAGE027
可以表示为：
Figure 989782DEST_PATH_IMAGE028
其中由步骤（1）获得轴向位移信息，可根据激光测距装置测得的位移数据通过姿态传感器绕Z轴旋转校正并通过半透明平面玻璃板与爬行器坐标系转换后得到，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
表示激光测距装置测得的第i个位置较初始位置的位移数据，
Figure 79967DEST_PATH_IMAGE030
表示爬行器绕Z轴旋转校正后的爬行器位移数据，校正可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
由步骤（2）获得的径向偏移，可根据光点定位相机在第i个视点拍摄的半透明平面玻璃板上的投影点的偏移转换到半透明玻璃板平面上，并通过姿态传感器绕X轴旋转校正后解出像平面坐标，
Figure 656749DEST_PATH_IMAGE032
表示第i个视点半透明玻璃板平面坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示第i个视点半透明玻璃板校正后像平面坐标，其中
Figure 490581DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure DEST_PATH_IMAGE035
分别表示在X轴和Y轴的径向偏移量，校正可以表示为：
Figure 661187DEST_PATH_IMAGE036
。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤14中针对爬行器每个视点的旋转矩阵、平移向量，推导出第i个视点的姿态传感器坐标系与初始姿态传感器坐标系之间的变换矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE037
，完成爬行器坐标系变换矩阵动态估计：
Figure 656694DEST_PATH_IMAGE038
建立约束规划模型，通过LM优化算法解算高精度的爬行器位姿信息，该优化过程构建的约束方程如下所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 935753DEST_PATH_IMAGE040
表示半透明平面玻璃板上光束投影点在爬行器坐标系的三维坐标，而
Figure DEST_PATH_IMAGE041
则是
Figure 963490DEST_PATH_IMAGE042
的齐次表达；
Figure 329880DEST_PATH_IMAGE040
可通过单应矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE043
和光点定位相机中投影点的像素坐标计算得到；上式中，
Figure 764797DEST_PATH_IMAGE044
是以所有视点观测点共线为约束建立的；通过LM优化算法使
Figure 465905DEST_PATH_IMAGE044
最小，即可解算获得更加精确的爬行器变换矩阵。
9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤15进一步包括如下内容：将第i个位置的管道局部区域三维点云数据通过三维视觉传感器与姿态传感器的转换矩阵转到第i个位置的姿态传感器坐标系下，再利用步骤14中优化求解的爬行器变换矩阵将局部区域三维点云数据转到初始基准位置的姿态传感器系统下，根据姿态传感器系统与光点定位相机之间的转换关系将局部区域三维点云数据拼接到世界坐标系下，依次类推完成整个管道的三维点云数据拼接。
CN202210114883.3A 2022-01-31 2022-01-31 一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法 Active CN114413789B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210114883.3A CN114413789B (zh) 2022-01-31 2022-01-31 一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210114883.3A CN114413789B (zh) 2022-01-31 2022-01-31 一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114413789A true CN114413789A (zh) 2022-04-29
CN114413789B CN114413789B (zh) 2023-02-28

Family

ID=81279520

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210114883.3A Active CN114413789B (zh) 2022-01-31 2022-01-31 一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114413789B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1209443A1 (en) * 2000-11-27 2002-05-29 Kabushiki Kaisha Toyoseikiseisakusho Method and apparatus for direct image pick-up of granular speck patterns
CN101149623A (zh) * 2007-11-02 2008-03-26 华中科技大学 一种管道外爬行器控制装置
CN102506737A (zh) * 2011-10-31 2012-06-20 中国科学院深圳先进技术研究院 管道检测装置
CN107063119A (zh) * 2017-04-02 2017-08-18 天津大学 管道内壁形貌和中心轴直线度测量装置和方法
CN108827186A (zh) * 2018-09-12 2018-11-16 北京理工大学 一种狭长腔体的内膛轮廓测量方法
CN112581421A (zh) * 2019-09-27 2021-03-30 广东博智林机器人有限公司 三维点云处理方法、建筑物检测方法、装置、设备及介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1209443A1 (en) * 2000-11-27 2002-05-29 Kabushiki Kaisha Toyoseikiseisakusho Method and apparatus for direct image pick-up of granular speck patterns
CN101149623A (zh) * 2007-11-02 2008-03-26 华中科技大学 一种管道外爬行器控制装置
CN102506737A (zh) * 2011-10-31 2012-06-20 中国科学院深圳先进技术研究院 管道检测装置
CN107063119A (zh) * 2017-04-02 2017-08-18 天津大学 管道内壁形貌和中心轴直线度测量装置和方法
CN108827186A (zh) * 2018-09-12 2018-11-16 北京理工大学 一种狭长腔体的内膛轮廓测量方法
CN112581421A (zh) * 2019-09-27 2021-03-30 广东博智林机器人有限公司 三维点云处理方法、建筑物检测方法、装置、设备及介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MU DANYU: "A simple calibration method for line-structured light vision sensor based on planar target of different positions", 《2020 INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER VISION, IMAGE AND DEEP LEARNING (CVIDL)》 *
孙军华: "基于轴线投影精确模型的弯管立体视觉测量方法", 《航空制造技术》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114413789B (zh) 2023-02-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111007530B (zh) 激光点云数据处理方法、装置及系统
CN107339935B (zh) 用于全视角扫描测量系统的靶标空间交会测量方法
CN112581605B (zh) 一种结构光三维重建校正方法及装置
CN110095659B (zh) 深空探测巡视器通讯天线指向精度动态测试方法
Bösemann Industrial photogrammetry-accepted metrology tool or exotic niche
CN111913169A (zh) 激光雷达内参、点云数据的修正方法、设备及存储介质
CN114396894B (zh) 激光测距与单目视觉的管道直线度检测装置及方法
CN113888626A (zh) 惯性测量单元与线扫描3d相机在线联合标定装置及方法
CN109031339B (zh) 一种三维点云运动补偿方法
CN110686593B (zh) 一种测量拼接焦平面中图像传感器相对位置关系的方法
Wang et al. Pose calibration of line structured light probe based on ball bar target in cylindrical coordinate measuring machines
CN114413789B (zh) 一种管道内壁三维视觉测量数据拼接装置及方法
CN114252020B (zh) 一种多工位全场条纹图相移辅助散斑大长宽比间隙测量方法
Wang et al. Positioning error calibration for two-dimensional precision stages via globally optimized image registration
Ma et al. Flexible High-Resolution Continuous 3-D Scanning for Large-Scale Industrial Components
CN113324538B (zh) 一种合作目标远距离高精度六自由度位姿测量方法
CN114353802A (zh) 一种基于激光跟踪的机器人三维空间定位方法
Zhang et al. The self-calibration method based on grating-rulers used for 6-DOF motion measurement system
CN110260817B (zh) 基于虚拟标志点的复杂曲面偏折测量自定位方法
Zhang et al. Photogrammetric 3D measurement method applying to automobile panel
Zhu et al. On-line industrial 3D measurement techniques for large volume objects
Liao et al. Dense three-dimensional point continuous measurement based on triple line-scan cameras
Poroykov et al. Development of a Phasogrammetric Measurement System for Error Estimation in Close-Range Photogrammetry
CN118015074B (zh) 基于平面二维码阵列的迁车台对接方法、装置及系统
CN110388916B (zh) 面向三维空间的组合定位方法及其系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant