CN114502456A - 用于测量车辆零件的空隙和齐平度的方法以及测量隧道 - Google Patents

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Abstract

公开一种允许通过测量隧道来测量车辆的零件的水平度和间距的方法。所述方法允许按照3D方式确定车辆的两个相邻零件的端点或边缘的坐标。测量隧道（1）包括：多个视频照相机（2）；LED灯（22）；传送带（8）；位置编码器（9），测量车辆（7）的移动；全站仪（11），测量所述测量隧道的结构的固定点（12）；校准板（3）和校准图案（4）；处理和存储构件（10），存储由视频照相机拍摄的图像、车辆的计算机辅助设计文件和端点识别算法。

Description

用于测量车辆零件的空隙和齐平度的方法以及测量隧道
本发明的目的
本发明的目的是一种用于测量车辆零件的空隙和齐平度（flush）的方法以及一种设有为测量车辆零件的空隙和齐平度所需的构件的测量隧道。
本发明的目标是通过所述方法来使测量不同车辆零件相对于包围它们的那些零件的空隙和齐平度的过程自动化。例如，车门具有周界边缘，该周界边缘必须与车辆的包围该门的零件（诸如，其他门、挡泥板等）齐平。另外，该门必须在非常窄的边际内具有特定空隙，从而该门合适地打开和关闭。
技术领域
本发明所属于的技术领域是应用于车辆表面而不与车辆表面接触的测量装置和方法的领域。
背景技术
当前，称为“空隙和齐平度”的测量系统是自动系统，所述自动系统经常使用具有集成3D传感器的机器人来执行测量（主要在最后组装时执行测量）。存在具有固定传感器的系统，但这些系统缺乏精确度。还存在手动系统，其中具有便携式装置的操作人员将仪表安置在待测量的车身的点上方，以振荡方式移动仪表以测量齐平度。
需要操作人员的系统缓慢，因为单个操作人员必须从车辆的一侧移动到另一侧，并且另外，在车辆上安置测量装置可能影响车辆的油漆。
关于基于机器人的测量系统，这些系统具有许多缺点，诸如：由于机器人的高成本、安全性等，它们的安装昂贵；对于在机器人方面不是专家的用户，它们难以配置，这对于执行最后组装的操作人员而言情况通常如此；它们具有高维护成本；它们不足以适应变化，因为当添加或消除新点时，机器人必须被重新编程；待测量的区段的数量是有限的，换句话说，存在最大数量的可能的区段，因为存在对具有物理限制的机器人的速度的强依赖性。
因此，将会期望找到计算构成车辆的零件的空隙和齐平度的问题的完全自动化的解决方案。
发明内容
本发明公开一种用于测量车辆零件的空隙和齐平度的方法以及一种用于测量车辆零件中的空隙和齐平度的测量隧道。
在本发明的第一方面，公开用于测量车辆零件的空隙和齐平度的测量隧道。所述测量隧道包括：视频照相机，用于拍摄车辆的图像；传送器，直线地移动车辆并且沿纵向通过测量隧道；位置编码器，测量车辆的移动；全站仪，精确地并且按照3D方式测量该测量隧道结构的固定点；校准棋盘，校准图案位于该校准棋盘上；至少两个灯，与视频照相机同步；和处理和存储构件，至少存储由视频照相机拍摄的图像、车辆的计算机辅助设计CAD文件和边缘识别算法。另外，处理和存储构件连接到灯、视频照相机、传送器和位置编码器。最后，处理和存储构件适应于执行将会在本发明的第二方面定义的、用于测量车辆零件的空隙和齐平度的方法的步骤。
必须注意的是，位置编码器是脉冲产生器，所述脉冲产生器连接到使传送器移动的电机的轴并且在电机正在旋转的同时产生脉冲。在本发明中，位置编码器被用于测量车辆在其整个运输过程中的前进，因为脉冲转换成长度的测量值。
在测量隧道的实施例中，校准图案由按照交错形式（formation）布置的方格形成。另外，校准图案包括数据矩阵码和基准标记。数据矩阵码和基准标记包含与校准图案相关的信息，诸如行和列的数量、中心方格的位置、方格的尺寸、方格的颜色等。优选地，方格是黑白的，因为它们在确定它们的连接点时具有更大的对比度。
在测量隧道的另一实施例中，测量隧道另外包括倒U形支撑结构和前支撑结构以支撑用于在测量隧道内部观察的灯和照相机。用于灯和视频照相机的这些支撑件具有这样的优点：以这样的方式定位视频照相机，以使得它们能够完全扫描位于测量隧道内部的车辆。
在测量隧道的另一实施例中，所述灯具有400 mm的最小长度。另外，或者可选地，所述灯具有LED技术。
在本发明的第二方面，公开与本发明的第一方面的测量隧道关联的用于测量车辆零件的空隙和齐平度的方法。用于测量车辆零件的空隙和齐平度的方法包括下面的步骤：
● 通过计算在测量隧道中所包括的视频照相机的内在参数和外在参数来校准视频照相机；
● 为测量隧道建立共同参考系SCE，并且将视频照相机链接到共同参考系SCE；
● 基于共同参考系SCE通过车辆的至少四个参考点的立体视觉来计算3D坐标，获得每个参考点的X、Y、Z坐标；
● 从具有三维车辆测量值的计算机辅助设计CAD文件计算基于车辆参考系SCV的每个参考点的X、Y、Z坐标；
● 从至少两个灯发射与视频照相机同步的光束，所述光束使光反射离开车辆的零件并且无法在车辆零件之间的空隙中反射光，以使得光反射的缺乏被限制在确实反射光的边缘之间；
● 通过视频照相机来拍摄缺乏反射的车辆零件的至少两个同步2D图像，其中每个同步2D图像的标识符ID与车辆相对于测量隧道的空间位置相关联，并且应用边缘识别算法，所述边缘识别算法基于共同参考系SCE计算每个边缘以及标识符ID的X、Y坐标；
● 将所述同步2D图像组合成3D图像，其中所述3D图像中的边缘具有链接到共同参考系SCE的X、Y、Z坐标；
● 使用下面方程来计算链接到车辆参考系SCV的3D图像的边缘的X、Y、Z坐标：
SCV = 逆 （MR） x SCE
其中SCV是定义链接到车辆参考系SCV的X、Y、Z坐标的矩阵；SCE是定义链接到共同参考系SCE的X、Y、Z坐标的矩阵；并且MR是两种参考系之间的关系矩阵，并且它定义从一个参考系转到另一参考系所需的平移、旋转和缩放。
● 计算车辆零件的齐平度和空隙作为链接到车辆参考系SCV的坐标X、Y、Z上的边缘之间的空隙距离。
作为这种情况的示例，如果从车辆的前门到车辆的对应挡泥板的距离将要被测量，则存在“区段”（线），该“区段”（线）由当被灯照射时反射光的该门的最后一个点（该点将会是该区段的边缘）和当被灯照射时反射光的该挡泥板的最后一个点（该点将会是该区段的另一边缘）确定。所述边缘之间的部分不反射光，并且代表车辆零件（门和挡泥板）之间的三维（空隙和齐平度）中的距离。
在视频照相机的校准步骤中描述的视频照相机的校准过程涉及计算内在参数和外在参数。为了计算内在参数，执行下面的子步骤：
● 拍摄包括至少数据矩阵码和基准标记的校准棋盘的至少两个图像；
● 对数据矩阵码进行解码以获得方格的尺寸、校准棋盘的行的数量和列的数量；
● 基于数据矩阵码确定校准棋盘的中心方格；
● 从中心方格开始计算方格的全部连接；
● 基于方格的连接、视频照相机中所包括的光学器件的尺寸和视频照相机的CDD的基元尺寸，计算光学中心、焦距、至少六个径向畸变参数（K1-K6）和至少两个切向畸变参数（P1，P2）。
另外，为了计算外在参数，用于测量车辆的空隙和齐平度的方法包括下面的子步骤：
● 使校准棋盘在测量隧道内部位于它由至少一个视频照相机可见的位置；
● 由全站仪通过下面的步骤来进行校准棋盘的测量：
○ 通过全站仪来测量该测量隧道结构上的四个固定点；
○ 迭代地安放全站仪，从而获得相对于传送车辆通过检查隧道的内部的车辆传送器的共同参考系SCE；
○ 在共同参考系SCE中使用全站仪来测量位于校准棋盘上的至少十二个辅助点；
● 使用刚性体的估计和变换来计算共同参考系SCE和校准棋盘之间的关系；
● 由每个视频照相机保存校准棋盘的至少一个图像；
● 计算每个视频照相机的局部坐标系，并且计算所述局部坐标系到共同参考系SCE的变换。
一旦视频照相机被校准并且共同参考系SCE被建立，将视频照相机链接到共同参考系SCE，下一步骤是基于共同参考系SCE通过车辆的四个参考点的立体视觉来计算3D坐标，获得每个参考点的X、Y、Z坐标。为了通过车辆的四个参考点的立体视觉来计算3D坐标，执行下面的步骤：
● 在车辆的每一侧选择两个视频照相机，所述两个视频照相机在视觉上接近（have visual access to）将会被测量的四个参考点；
● 考虑到传送器上的车辆相对于测量隧道的同步移动，在车辆上选择将要计算的参考点。
可选地，并且除了两个前面的步骤之外，识别图案能够通过向量搜索算法而被创建以识别随后的类似车辆。
附图说明
图1示出用于测量车辆零件的空隙和齐平度的测量隧道以及在测量隧道内部的车辆。
图2示出本发明的测量隧道，其中校准棋盘位于底部。
图3示出校准棋盘的校准图案。
图4示出采用测量隧道的四个固定点的3D坐标的全站仪。
图5示出通过视频照相机来计算车辆的四个参考点。
图6示出了示出四个参考点的透视图。
图7示出共同参考系SCE和车辆参考系SCV。
图8示出在车辆的两个零件之间的空隙和齐平度将要被测量的车辆。
图9示出车辆的两个零件的表面的扫描和在两个边缘之间定义的所述表面中的中断（discontinuity）。
图10示出在车辆的两个零件之间的中断的2D图像和通过边缘的X、Y坐标来表示的2D中的边缘的位置。
图11示出在车辆的两个零件之间的中断的3D图像和通过边缘的X、Y、Z坐标来表示的3D中的边缘的位置。
具体实施方式
标号列表
1.测量隧道；
2.视频照相机；
3.校准棋盘；
4.校准图案：4a-数据矩阵码；4b-基准标记；4c-方格；4d-中心方格；
5.用于视频照相机的倒U形支撑结构；
6.前支撑结构；
7.车辆；
8.车辆传送器；
9.位置编码器；
10.处理和存储构件；
11.全站仪；
12.测量隧道结构的固定点；
13.未使用；
14.未使用；
15.车辆参考点；
16.共同参考系SCE；
17.车辆参考系SCV；
18.一个边缘的2D XY坐标；
19.一个边缘的3D XYZ坐标；
20.边缘的同步2D图像；
21.边缘的3D图像；
22.LED灯；
23.要测量的区段
24.区段中的中断的边缘
25.车辆表面的扫描；
以下结合附图描述本发明的实施例。
图1示出用于测量车身的任何两个点之间的空隙和齐平度的本发明的测量隧道1。图1示出测量隧道1和在其内部的在传送器8上的车辆框架7。传送器8使车辆7移动通过测量隧道1的内部。测量隧道1主要由视频照相机2和在它们附近的LED灯22构成，全部所述视频照相机和LED灯（2，22）由倒U形支撑结构5支撑并且也由前支撑结构6支撑。另外，测量隧道1具有车辆传送器8、位置编码器9以及处理和存储构件10。处理和存储构件10是：处理器和存储器，被配置为执行在本发明中描述的方法的步骤以及与构成测量隧道的其余元件互连。另外，位置编码器9允许测量隧道1总是知道车辆的位置。这允许拍摄同步图像，如将以下所述。
在开始测量车辆零件之间的3D中的距离的过程之前，必须校准视频照相机2。视频照相机2的校准包括计算视频照相机的内在参数和外在参数。
为了计算内在参数，校准棋盘3被放置在测量隧道1内部，如图2中所示。校准图案4位于校准棋盘3的表面上，其形式被示出在图3中。校准图案4由按照交错形式交替的黑白方格4c构成，类似于棋盘。校准图案4包括布置在不同白色方格上的数据矩阵码4a和基准标记4b。处理和存储构件10执行下面的步骤以计算内在参数：它们通过视频照相机2来拍摄具有校准图案4的校准棋盘3的至少两个图像；它们对数据矩阵码4a进行解码以获得方格4c的尺寸、中心方格4d、校准棋盘3的行的数量和列的数量。利用前面的信息，处理和存储构件10基于中心方格计算方格的全部连接，并且利用方格的连接、在视频照相机中所包括的光学器件的尺寸和照相机的CCD基元的尺寸，它们计算内在参数，所述内在参数是：光学中心、焦距、至少六个径向畸变参数（K1-K6）和至少两个切向畸变参数（P1，P2）。
关于外在参数，除了使用校准棋盘3之外，使用全站仪11，如图4中所示。首先，校准棋盘3在测量隧道1内部位于它由至少一个视频照相机2可见的位置。然后，通过全站仪11对校准棋盘3进行测量。这意味着创建共同参考系SCE 15，对于所述共同参考系SCE 15，由全站仪11进行测量隧道结构1的四个点和位于校准棋盘3上的十二个点的迭代测量。换句话说，从全站仪11相对于测量隧道1的不同位置测量相同的测量隧道1的四个点和位于校准棋盘3上的十二个点。所述不同位置优选地是车辆将会在传送器8上移动通过的位置。换句话说，对测量隧道1的四个固定点12和位于校准棋盘3上的十二个点进行的测量之间的关系允许创建共同参考系SCE 15。一旦共同参考系SCE 15被定义，必须相对于共同参考系SCE 15链接每个视频照相机2以便能够稍后确定车辆零件的一个边缘的3D坐标。为了实现这一点，首先必须通过刚性体的变换和估计来计算共同参考系SCE和校准棋盘之间的关系。然后，保存由每个视频照相机2拍摄的校准棋盘3的至少一个图像，计算每个视频照相机2的局部坐标系，并且最后，计算局部坐标系到共同参考系SCE的变换。
一旦视频照相机2被校准并且共同参考系SCE 16被建立，将视频照相机链接到共同参考系SCE 16，应用下面的步骤，该步骤包括基于共同参考系SCE通过车辆的四个参考点15的立体视觉来计算3D坐标，由此获得每个参考点的X、Y、Z坐标，如图5和6中所示。如图5中所示，在车辆7的每一侧，两个视频照相机2拍摄参考点15的图像，并且获得相对于共同参考系SCE 16的参考点15的3D坐标。因此，获得两个参考点15的3D坐标，在车辆的每一侧一个参考点15。同时，或顺序地，计算另两个参考点15的3D坐标，在车辆的每一侧一个参考点15。如果存在能够拍摄所述另两个参考点15的图像的视频照相机2，则这能够被同时执行，或者通过经传送器8移动车辆7直至所述两个视频照相机2能够接近所述另两个参考点15，这能够被顺序地执行。参考点15的3D坐标具有校正因子以消除当顺序地执行时由位于传送器8中的编码器9知道的移动。为了避免针对将要在测量隧道1中检查的随后的类似车辆不得不重复针对图5和6描述的步骤，处理和存储构件10能够通过对比度向量搜索算法来创建识别图案。
一旦相对于共同参考系SCE 16计算车辆7的四个参考点16的3D坐标，可以建立相对于共同参考系SCE 16的车辆的四个参考点15的3D坐标和相对于车辆参考系SCV 17（图7）的车辆的那些相同的四个参考点15的3D坐标之间的对应关系，从而在包含3D中的车辆的测量值/坐标的计算机辅助设计CAD文件中定位所述四个参考点。换句话说，在由视频照相机计算的参考点15中的每个参考点和从CAD文件提取的相同参考点15之间建立对应关系。
车辆7表面然后通过该表面的扫描25（图9）而被分析以检测将要被测量的空隙区（或区段）23（图8）。具体地讲，本发明的方法计算在车辆的不同相邻零件之间创建的中断的边缘24（图9）的3D坐标。为了实现这一点，通过与视频照相机2同步的灯22来发射光束。光束产生离开构成车辆的零件的光反射，并且在所述车辆零件之间的空隙（图9和10中的边缘24之间的空间）中产生黑暗（没有光反射-参见详细放大图10）。
为了实现这一点，由视频照相机拍摄车辆7的几个同步2D图像20（图10）。据说，2D图像被“同步”，这是因为对于每个“同步”图像，在图像的标识符ID、视频照相机的空间位置和车辆的空间位置之间存在直接关系，由于车辆在传送器8上，所以通过位置编码器9知道其与测量隧道1的空间关系。如图10中所示，对于每个同步2D图像20，应用边缘识别算法，通过所述边缘识别算法，处理和存储构件能够基于共同参考系SCE计算每个边缘24的X、Y坐标18，将X、Y坐标18与标识符ID相关联，并且存储X、Y坐标18以用于进一步处理。
一旦已拍摄边缘18的几个同步2D图像20（至少两个），同步2D图像与3D图像21组合以获得3D图像，其中3D图像中的边缘具有链接到共同参考系SCE的X、Y、Z坐标19。由于我们正在计算两个车辆零件之间的距离（意指车辆本身的边缘24之间的距离），所以通过下面的方程来计算共同参考系SCE的3D图像的边缘的X、Y、Z坐标到车辆参考系SCV的变换：
SCV = 逆 （MR） x SCE
其中SCV是定义链接到车辆参考系SCV的X、Y、Z坐标的矩阵；SCE是定义链接到共同参考系SCE的X、Y、Z坐标的矩阵；MR是定义从SCV参考系转到SCE参考系所需的平移、旋转和缩放的关系矩阵。由此在链接到车辆参考系SCV的3D图像中的车辆7的油漆上获得边缘19的3D坐标（X，Y，Z）。

Claims (7)

1.一种用于通过测量隧道来测量车辆零件的空隙和齐平度的方法，其特征在于，所述方法包括下面的步骤：
● 通过计算所述测量隧道中所包括的视频照相机的内在参数和外在参数来校准所述视频照相机；
● 为所述测量隧道建立共同参考系SCE，并且将所述视频照相机链接到所述共同参考系SCE；
● 基于所述共同参考系SCE通过车辆的至少四个参考点的立体视觉来计算3D坐标，获得每个参考点的X、Y、Z坐标；
● 从具有三维车辆测量值的计算机辅助设计文件CAD计算基于车辆参考系SCV的每个参考点的X、Y、Z坐标；
● 从至少两个灯发射与所述视频照相机同步的光束，所述光束使光反射离开所述车辆的零件并且无法在所述车辆零件之间的空隙中反射光，以使得光反射的缺乏被限制在确实反射光的边缘之间；
● 通过所述视频照相机来拍摄缺乏反射的所述车辆零件的至少两个同步2D图像，其中每个同步2D图像的标识符ID与所述车辆相对于所述测量隧道的空间位置相关联，并且应用边缘识别算法，所述边缘识别算法基于所述共同参考系SCE计算每个边缘以及所述标识符ID的X、Y坐标；
● 将所述同步2D图像组合成3D图像，其中所述3D图像中的所述边缘具有链接到所述共同参考系SCE的X、Y、Z坐标；
● 使用下面方程来计算链接到所述车辆参考系SCV的所述3D图像的所述边缘的所述X、Y、Z坐标：
SCV = 逆 （MR） x SCE
其中SCV是定义链接到所述车辆参考系SCV的所述X、Y、Z坐标的矩阵；MR是关系矩阵，并且SCE是定义链接到所述共同参考系SCE的所述X、Y、Z坐标的矩阵；
● 计算所述车辆零件的齐平度和空隙作为链接到所述车辆参考系SCV的坐标X、Y、Z上的所述边缘之间的空隙距离。
2.如权利要求1所述的用于通过测量隧道来测量车辆零件的空隙和齐平度的方法，其中校准所述视频照相机的步骤另外包括下面的用于计算所述内在参数的子步骤：
● 拍摄包括至少数据矩阵码和基准标记的校准棋盘的至少两个图像；
● 对所述数据矩阵码进行解码以获得方格的尺寸、所述校准棋盘的行的数量和列的数量；
● 基于所述数据矩阵码，确定所述校准棋盘的中心方格；
● 从所述中心方格开始计算所述方格的全部连接；
● 基于所述方格的所述连接、在所述视频照相机中所包括的光学器件的尺寸和所述照相机的CDD的基元尺寸，计算光学中心、焦距、至少六个径向畸变参数（K1-K6）和至少两个切向畸变参数（P1，P2）。
3.如权利要求1所述的用于通过测量隧道来测量车辆零件的空隙和齐平度的方法，其中校准所述视频照相机的步骤另外包括下面的用于计算所述外在参数的子步骤：
● 使校准棋盘在所述测量隧道内部位于它由至少一个视频照相机可见的位置；
● 由全站仪通过下面的步骤来进行校准棋盘的测量：
○ 通过所述全站仪来测量所述测量隧道结构上的四个固定点；
○ 迭代地安放所述全站仪，从而获得相对于传送车辆通过所述检查隧道的内部的车辆传送器的共同参考系SCE；
○ 在所述共同参考系SCE中使用所述全站仪来测量位于所述校准棋盘上的至少十二个辅助点；
● 使用刚性体的估计和变换来计算所述共同参考系SCE和所述校准棋盘之间的关系；
● 由每个视频照相机保存所述校准棋盘的至少一个图像；
● 计算每个视频照相机的局部坐标系，并且计算所述局部坐标系到所述共同参考系SCE的变换。
4.如权利要求1所述的用于通过测量隧道来测量车辆零件的空隙和齐平度的方法，其中通过立体视觉来计算3D坐标的步骤另外包括下面的子步骤：
● 在所述车辆的每一侧选择两个视频照相机，所述两个视频照相机在视觉上接近将会被测量的所述四个参考点；
● 考虑到传送器上的所述车辆相对于所述测量隧道的同步移动，在所述车辆上选择要计算的参考点；
● 通过对比度向量搜索算法来创建识别图案以识别随后的类似车辆。
5.一种用于测量车辆零件的空隙和齐平度的测量隧道，其中所述测量隧道（1）的特征在于，它包括：
● 视频照相机（2），用于拍摄车辆（7）的图像；
● 传送器（8），使所述车辆（7）直线地移动并且沿纵向通过所述测量隧道（1）；
● 位置编码器（9），测量车辆移动（7）；
● 全站仪（11），测量所述测量隧道的固定点（12）；
● 校准棋盘（3），校准图案（4）位于所述校准棋盘（3）上；
● 至少两个灯（22），与所述视频照相机（2）同步；
● 处理和存储构件（10），至少存储由所述视频照相机拍摄的图像、车辆的计算机辅助设计CAD文件和边缘识别算法；连接到所述灯（22）、视频照相机（2）、传送器（8）和位置编码器（9）；并且其中所述处理和存储构件适应于执行如权利要求1至4中任何一项所述的方法的步骤。
6.如权利要求5所述的用于测量车辆零件的空隙和齐平度的测量隧道，其中所述校准图案（4）由按照交错形式布置的方格（4c）形成；并且其中它另外包括数据矩阵码（4a）和基准标记（4b）。
7.如权利要求5所述的用于测量车辆零件的空隙和齐平度的测量隧道，其中所述测量隧道（1）另外包括倒U形支撑结构（5）和前支撑结构（6）以支撑所述测量隧道（1）内部的所述视觉照相机（2）和所述灯（22）。
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