CN114877870A - 基于虚拟基准尺的大尺寸摄影测量精度提升方法 - Google Patents

Abstract

一种基于虚拟基准尺的大尺寸摄影测量精度提升方法，首先在大尺寸测量区域均匀分散布置编码点、普通标志点、球形反射靶标，基于测量误差的高斯性，采用激光跟踪仪近距离重复观测球形反射靶标的三维坐标，利用上述三维坐标重建贯穿测量空间的交叉的虚拟基准尺；然后，将摄影靶标等效替换球形反射靶标，采用单相机移动多站测量方式，全覆盖测量整个空间，通过多组像片解算空间内所有点三维坐标；最终采用大尺寸交叉虚拟基准尺进行整体光束平差迭代优化求解关键点三维坐标，实现测量点坐标的优化赋值。本发明能够有效降低大尺寸摄影测量过程中基于局部单个物理基准尺约束的测量误差。该方法可显著提高大尺寸构件的全局精度精度，具有广阔的应用前景。

Description

基于虚拟基准尺的大尺寸摄影测量精度提升方法

技术领域

本发明属于几何量测量领域，涉及一种基于虚拟基准尺的大尺寸摄影测量精度提升方法。

背景技术

大型装备核心构件的制造精度直接影响装备的整体性能，以测量数据为驱动的数字化制造技术，逐步改变了以模板、刻线为约束的传统制造方法。然而，随着构件尺寸越来越大、精度越来越高、效率越来越高，构件制造技术对大尺寸测量精度、效率提出了极高的要求。大型构件加工、装配过程中往往需要对关键特征面、关键特征点进行大尺寸快速高精测量。目前，以激光跟踪仪、摄影测量、iGPS、激光雷达为典型代表的大尺寸测量仪器被广泛用于大型构件的制造过程。然而，激光跟踪仪虽然单点测量精度高，但单次仅能测量一点且测量视线极易被遮挡，适用于现场较少遮挡且无高效率要求的测量过程。iGPS依靠多个发射站和接收站的配合使用，可实现十米级乃至更大尺寸的测量，但测量精度仅亚毫米～毫米级。激光雷达可以实现面形的快速扫描测量，适用于大尺寸面形测量，但是测量数据往往很大、难以适用于大型构件特定位置点的三维测量。相比上述多种最为典型的测量技术及仪器，摄影测量以便携、群点快速测量、精度高等特点，在大型构件关键特征的高精高效测量方面表现出较大优势和应用潜力。但是，随着测量尺寸的进一步扩展，其测量精度随距离的增大而降低，大尺寸构件关键特征的测量精度受到了制约。因此，必须研究大尺寸范围内摄影测量精度提升方法，以保障测量范围进一步扩展时的摄影测量精度。

针对激光跟踪仪与摄影测量的融合测量，爱佩仪测量设备有限公司在专利《数字摄影测量仪及结合激光跟踪技术的数字摄影测量系统》，专利号CN 201310028260.5中，公开了一种可有效改善因空气扰动对数字摄影测量准确度带来不利影响的结合激光跟踪技术的数字摄影测量系统。但该方法没有补偿大尺寸测量条件下的拼接造成的误差。针对激光跟踪仪与摄影测量的大尺寸融合测量，南京航空航天大学的汪俊等人，在专利《一种用于飞机数字化装配的多相机组网定位标定方法》，专利号CN 202010597562.4中，公开了一种用于飞机数字化装配的多相机组网定位标定方法。但该方法依靠激光跟踪仪进行全局空间场的建立，存在测量效率低的问题。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，发明一种基于虚拟基准尺的大尺寸摄影测量精度提升方法。该方法首先在大尺寸测量区域均匀分散布置编码点、普通标志点、球形反射靶标，然后基于测量误差的高斯性，对特定靶标点进行全局近距离重复观测，利用上述三维坐标重建贯穿测量空间的交叉的虚拟基准尺；然后，将特定靶标点等效替换摄影测量靶标，采用单相机移动多站测量方式，全覆盖测量整个空间，通过多组像片解算空间内所有点三维坐标；最终采用大尺寸交叉虚拟基准尺进行整体光束平差迭代，优化求解关键点三维坐标。本发明能够有效降低大尺寸摄影测量过程中基于局部小尺寸单一物理基准尺约束引起的测量误差。该方法可显著提高大尺寸构件的全局测量精度，具有广阔的应用前景。

本发明采用的技术方案是基于虚拟基准尺的大尺寸摄影测量精度提升方法，其特征是：该方法统筹测量空间尺寸、摄站位置、测点反光特性等，规划摄站分布与激光跟踪仪测量站位、均匀离散布置空间靶标点；然后，基于测点误差高斯特性分布，激光跟踪仪近距离重复观测基准点并重建贯穿测量空间的交叉全局虚拟基准尺；下一步，等效替换为摄影靶标，进行单摄站移动式多站光束平差测量；最后，以全局虚拟基准尺为约束，对关键点坐标进行光束平差优化求解。该方法具体步骤如下：

第一步，大尺寸范围内多源靶标点的均匀分散布局

激光跟踪仪测量点为球形反射靶标SMR点，相机的测量点为标志点与编码点，其中标志点分为贴片形与半球形，半球形标志点与SMR点安装在公共底座上可互相替换，二者的中心在空间上完全重合；

为了获得高质量的准二值化图像，根据测量距离选择对应大小的标志点与编码点；在距离小于4m和大于4m时，分别选直径为3mm和6mm的贴片形标志点与编码点；在测量空间内均匀布设a个覆盖全局的SMR点，按网格式均匀布设编码点，在球形反射靶标周围环形布设标志点，SMR点、编码点与贴片形标志点在布设时候不重合；基于摄影位置约束规划摄站分布，使图像交会角度在50°到70°之间；规划激光跟踪仪测站位置，使其与所有的SMR点的距离之和尽可能小；

第二步，贯穿测量空间的交叉全局虚拟基准尺重建

通过激光跟踪仪近距离重复观测所有SMR点的角度与长度，基于测量误差的高斯分布特性求解特征点的角度和长度的平均值

其中，下标i为SMR点的编号，下标k为对同一个SMR点重复观测的序号，α为水平角，β为垂直角，l为测长；然后基于球坐标系与笛卡尔坐标系转换原理，求解所有SMR点在笛卡尔坐标系下的三维坐标

如公式(1)；

将激光跟踪仪测得点集数据导入数据处理软件中，计算B_i至B_j的点距，i≠j，得到SMR点距列C＝{c₁₂,c₁₃,…,c_ij,…}，c_ij表示编号为i的SMR点与编号为j的SMR点之间的距离；

从中根据SMR点的空间分布与长度选取多个虚拟基准尺；虚拟基准尺应尽可能跨越足够大的空间且覆盖所有的测量区域；

第三步，单摄站移动式多站位测量

将SMR点替换为半球形标志点，在已规划的摄站位置进行拍摄，同时旋转相机进行正交位姿拍摄；

半球形标志点与编码点统称为物方点，物方坐标系为全局坐标系；物方点在像片上成像为二维像点，基于单像空间后方交会原理，利用最小二乘法求解任意摄站投影中心在物方坐标系下的坐标(X_s,Y_s,Z_s)与相机的旋转角(ω,

κ)；

其中，υ_x、υ_y为像点坐标的改正数；x^p,y^p为像点在像平面上的坐标；X_S,Y_S,Z_S为摄站投影中心在物方坐标系下的坐标；ω,

κ为相机的旋转角；x^*,y^*为上一次迭代运算的像点坐标；x₀ ^p,y₀ ^p为相机主点的像平面坐标；Δx^p,Δy^p为像点坐标偏差；f为相机焦距；X_M,Y_M,Z_M为物方点的坐标；a,b,c为与ω,

κ的函数，表达式如式(5)所示，Δ表示对应项的偏差：

由式(3)～(5)求得物方坐标系下的摄站空间坐标(X_s,Y_s,Z_s)与空间旋转角(ω,

κ)后，利用多摄站空间前方交会求得物方点坐标(X_M,Y_M,Z_M)，Δ表示对应项的偏差；

第四步，基于大尺寸全局虚拟基准尺的光束平差求解

SMR点与半球形标志点安装在共用底座上，因此其空间坐标完全重合；虚拟基准尺在测量空间内约束空间距离，任意两物方点P_i和P_j间的距离为G_ij，则有

G_ij ²＝(X_Mi-X_Mj)²+(Y_Mi-Y_Mj)²+(Z_Mi-Z_Mj)² (7)

式(7)对应的误差方程写为：

V₁＝A₁H₁-L₁ (8)

V₁＝v_g，

H₁＝[ΔX_Mi ΔY_Mi ΔZ_Mi ΔX_Mj ΔY_Mj ΔZ_Mj]^T，L₁＝G_ij-G_ij ^*

其中，Δ表示对应项的偏差，v_g为误差改正数，G_ij ^*为前一次迭代的距离值，G_ij的初值由C中的虚拟基准尺提供，每新增一组虚拟基准尺，将新增一组上述误差方程；

由式(3)与式(6)得出任意一组摄站与物方点所对应的像点误差方程，Δ表示对应项的偏差：

V₂＝A₂H₂+A₃H₃-L₂＝[v_x v_y]^T (9)

H₃＝[ΔX_M ΔY_M ΔZ_M]^T,

令

H＝[H₁ H₂ H₃]^T,

由式(8)和式(9)得：

V＝AH-L (10)

每一组摄站与物方点均存在如(10)所示方程，联立所有方程后整体形式不变；在虚拟基准尺的相对距离约束条件下，迭代解算高精物方点的坐标(X_M,Y_M,Z_M)和摄站外方位元素(X_S,Y_S,Z_S,ω,

κ)；

其中，A_sum,H_sum,L_sum表示对应A,H,L的合并矩阵；以经过标定的基准尺的高精点距作为参考值，以物方坐标系下的物方点距作为解算值，根据解算值与参考值的差，计算该方法的测长误差δ＝(δ₁,δ₂,…,δ_i)；

δ_i＝|D_mi-D_ci| (12)

式中：D_mi为基准尺提供的第i个长度，D_ci为对应的物方点高精点距。

本发明的有益效果是该方法基于激光跟踪仪获取公共点高精坐标，构造全局虚拟基准尺，能够提高整体的局部精度控制数量，从而减少局部拼接误差以提高全局摄影测量精度。该方法简单快速，避免了实际测量大尺寸构件时单一物理基准尺在全局传递过程中逐渐失准的问题。本发明能够有效提高大尺寸范围内摄影测量的全局测量精度，可用于大型工程的现场检测与整机装配环节等，具有广阔的应用前景。

附图说明

图1是测量方法流程图；

图2是全局多源靶标点的分布图；其中B₁、B₂…B₁₃代表13个测量点，1-测量边界。

图3是空间内标志点与编码点的分布图；其中2-编码点，3-标志点。

图4是激光跟踪仪站位图；其中4-激光跟踪仪；4.1-激光跟踪仪左支脚、4.2-激光跟踪仪左支脚、4.3-激光跟踪仪中支脚。

图5是虚拟基准尺图；其中5.1-虚拟基准尺1，5.2-虚拟基准尺2。

具体实施方式

以下结合技术方案和附图详细叙述本发明的具体实施方式。

本实例选用测量目标为4000mm×10000mm范围内的大尺寸平面；激光跟踪仪型号为Leica AT960MR，其最大允许测量误差U＝±(15μm+6μm/m)；用作测量点的靶球和靶座大小为0.5英寸；选用郑州辰维有限公司的摄影测量相机，型号为MPS/CIM-3，空间测量精度U＝4μm+4μm/m(d≥4m)；选用的标志点直径6mm，编码标志类型为8点编码。

图1是测量方法的流程图，该方法首先基于测量空间的范围，进行大尺寸范围内多源靶标点的均匀分散空间布局，规划摄站分布与激光跟踪仪站位；然后，激光跟踪仪近距离重复观测,重建贯穿测量空间的交叉全局虚拟基准尺，单摄站移动式多站位光束平差测量解算坐标；最后，基于大尺寸全局虚拟基准尺的光束平差求解。该方法的具体步骤如下：

第一步，大尺寸范围内多源靶标点的均匀分散空间布局

在所测量三维空间内均匀布设13个球形反射靶标，如附图2所示。根据所测空间构件的范围，按网格式均匀布设编码点，每个编码点保持距离400mm；在球形反射靶标周围环形布设标志点，如附图3所示。根据待测空间的大小形状，可站立的空间位置，规划合适的摄站分布使图像具有良好的交会角(60°)。根据激光跟踪仪所需空间，最大回转角度，规划激光跟踪仪的空间位置，使得激光跟踪仪与球形反射靶标的距离值平方之和相对较小，如附图4所示。

第二步，贯穿测量空间的交叉全局虚拟基准尺重建

地面为实心混凝土，测量过程的温度保持恒定(20±1℃)。将激光跟踪仪放置于硬质水泥基座并固定，通过近距离重复观测任意特征点的角度与长度信息，基于测量误差的高斯分布特性求解角度和长度的平均值，然后基于球坐标系与笛卡尔坐标系转换原理，求解所有点在笛卡尔坐标系下的三维坐标。

将激光跟踪仪测得点集数据导入，计算B_i至B_j(i≠j)的点距，得到点距列共计78组。

从点距列中，根据点距的空间分布与D的绝对值大小选取2个距离值，得到虚拟基准尺的点距列D₀＝{8920.180,9190.720}，如附图5所示。

第三步，单摄站移动式多站位光束平差测量

根据测量现场的光照强度调整相机的曝光时间300ms与闪光灯光照强度3级。检查相机镜头是否洁净，手持相机在已规划的摄站点位改变角度进行拍摄，其中在9个位置都旋转相机90°进行额外的拍摄。

基于MPS工业摄影测量系统，用最小二乘平差的单像空间后方交会法求解各个摄站的空间坐标，再基于多摄站空间前方交会求解物方点的空间坐标。

设置的参数如下：前方交会最小交会角阈值5.000°，后方交会匹配误差3像素，后方交会平差的RMS阈值15μm，亮度阈值20，单点匹配梯度5，像点剔除因子3，最大迭代次数100。

第四步，基于大尺寸全局虚拟基准尺的光束平差求解

将步骤二中得到的虚拟基准尺点距列D₀＝{8920.180,9190.720}导入MPS软件中。在足够的像点坐标与相对距离控制条件下，可以迭代求得最小二乘解。对比使用单一基准尺进行摄影测量，经过实验验证，本发明使得13个公共点的平均距离测量误差降低了65.7％。下表为改进后的坐标测量结果。

表1基于虚拟基准尺的大尺寸摄影测量结果

本发明的有益效果是该方法基于激光跟踪仪得到公共点的精确空间坐标，从而构造全局虚拟基准尺；能够有效保证整体的局部精度控制数量，从而减少局部拼接误差以提高全局摄影测量精度。该方法简单快速，避免了实际测量大尺寸构件时使用单一基准尺，基准在全局传递过程中逐渐失准的问题。本发明能够有效提高摄影测量在大尺寸范围内的全局精度，可用于大型工程的现场检测与整机装配环节等，具有广阔的应用前景。

Claims (1)

1.一种基于虚拟基准尺的大尺寸摄影测量精度提升方法，其特征在于，具体步骤如下：

第一步，大尺寸范围内多源靶标点的均匀分散布局

激光跟踪仪测量点为球形反射靶标SMR点，相机的测量点为标志点与编码点，其中标志点分为贴片形与半球形，半球形标志点与SMR点安装在公共底座上可互相替换，二者的中心在空间上完全重合；

为了获得高质量的准二值化图像，根据测量距离选择对应大小的标志点与编码点；在距离小于4m和大于4m时，分别选直径为3mm和6mm的贴片形标志点与编码点；在测量空间内均匀布设a个覆盖全局的SMR点，按网格式均匀布设编码点，在球形反射靶标周围环形布设标志点，SMR点、编码点与贴片形标志点在布设时候不重合；基于摄影位置约束规划摄站分布，使图像交会角度在50°到70°之间；规划激光跟踪仪测站位置，使其与所有的SMR点的距离之和尽可能小；

第二步，贯穿测量空间的交叉全局虚拟基准尺重建

通过激光跟踪仪近距离重复观测所有SMR点的角度与长度，基于测量误差的高斯分布特性求解特征点的角度和长度的平均值

其中，下标i为SMR点的编号，下标k为对同一个SMR点重复观测的序号，α为水平角，β为垂直角，l为测长；然后基于球坐标系与笛卡尔坐标系转换原理，求解所有SMR点在笛卡尔坐标系下的三维坐标

如公式(1)；

将激光跟踪仪测得点集数据导入数据处理软件中，计算B_i至B_j的点距，i≠j，得到SMR点距列C＝{c₁₂,c₁₃,…,c_ij,…}，c_ij表示编号为i的SMR点与编号为j的SMR点之间的距离；

从中根据SMR点的空间分布与长度选取多个虚拟基准尺；虚拟基准尺应尽可能跨越足够大的空间且覆盖所有的测量区域；

第三步，单摄站移动式多站位测量

将SMR点替换为半球形标志点，在已规划的摄站位置进行拍摄，同时旋转相机进行正交位姿拍摄；

半球形标志点与编码点统称为物方点，物方坐标系为全局坐标系；物方点在像片上成像为二维像点，基于单像空间后方交会原理，利用最小二乘法求解任意摄站投影中心在物方坐标系下的坐标(X_s,Y_s,Z_s)与相机的旋转角

其中，υ_x、υ_y为像点坐标的改正数；x^p,y^p为像点在像平面上的坐标；X_S,Y_S,Z_S为摄站投影中心在物方坐标系下的坐标；ω,

κ为相机的旋转角；x^*,y^*为上一次迭代运算的像点坐标；x₀ ^p,y₀ ^p为相机主点的像平面坐标；Δx^p,Δy^p为像点坐标偏差；f为相机焦距；X_M,Y_M,Z_M为物方点的坐标；a,b,c为与ω,

κ的函数，表达式如式(5)所示，Δ表示对应项的偏差：

由式(3)～(5)求得物方坐标系下的摄站空间坐标(X_s,Y_s,Z_s)与空间旋转角

后，利用多摄站空间前方交会求得物方点坐标(X_M,Y_M,Z_M)，Δ表示对应项的偏差；

第四步，基于大尺寸全局虚拟基准尺的光束平差求解

SMR点与半球形标志点安装在共用底座上，因此其空间坐标完全重合；虚拟基准尺在测量空间内约束空间距离，任意两物方点P_i和P_j间的距离为G_ij，则有

G_ij ²＝(X_Mi-X_Mj)²+(Y_Mi-Y_Mj)²+(Z_Mi-Z_Mj)² (7)

式(7)对应的误差方程写为：

V₁＝A₁H₁-L₁ (8)

V₁＝v_g，

H₁＝[ΔX_Mi ΔY_Mi ΔZ_Mi ΔX_Mj ΔY_Mj ΔZ_Mj]^T，L₁＝G_ij-G_ij ^*

其中，Δ表示对应项的偏差，v_g为误差改正数，G_ij ^*为前一次迭代的距离值，G_ij的初值由C中的虚拟基准尺提供，每新增一组虚拟基准尺，将新增一组上述误差方程；

由式(3)与式(6)得出任意一组摄站与物方点所对应的像点误差方程，Δ表示对应项的偏差：

V₂＝A₂H₂+A₃H₃-L₂＝[v_x v_y]^T (9)

H₃＝[ΔX_M ΔY_M ΔZ_M]^T,

令

H＝[H₁ H₂ H₃]^T,

由式(8)和式(9)得：

V＝AH-L (10)

每一组摄站与物方点均存在如(10)所示方程，联立所有方程后整体形式不变；在虚拟基准尺的相对距离约束条件下，迭代解算高精物方点的坐标(X_M,Y_M,Z_M)和摄站外方位元素

其中，A_sum,H_sum,L_sum表示对应A,H,L的合并矩阵；以经过标定的基准尺的高精点距作为参考值，以物方坐标系下的物方点距作为解算值，根据解算值与参考值的差，计算该方法的测长误差δ＝(δ₁,δ₂,…,δ_i)；

δ_i＝|D_mi-D_ci| (12)

式中：D_mi为基准尺提供的第i个长度，D_ci为对应的物方点高精点距。

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