CN115014217A - 一种基于激光测距的管材在线检测方法 - Google Patents

一种基于激光测距的管材在线检测方法 Download PDF

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CN115014217A CN202210703366.XA CN202210703366A CN115014217A CN 115014217 A CN115014217 A CN 115014217A CN 202210703366 A CN202210703366 A CN 202210703366A CN 115014217 A CN115014217 A CN 115014217A
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冯占荣
方平
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Abstract

本发明公开了一种基于激光测距的管材在线检测方法，利用激光测距仪获取待测工件点云数据，利用初始点云数据，对其进行降噪获取处理后，获得的降噪点云数据Sn，进行点云配准计算，组合成最终点云数据S；对最终点云数据S进行三维构建获取工件整体质量数据，并对表面缺陷和扭转缺陷进行检测：将上述局部点云数据集进行依次拼接，对标出的异常曲线依次进行拟合获得最终缺陷曲线。本发明通过在线建模检测工件质量，可以有效检测曲面特征，通过设计算法提高检测效率并提供缺陷坐标为后阶段的审阅和工件返工正确处理和生产自动化提供依据，具有很强的普适性。可广泛应用于汽车、船舶、航空、工程机械制造等领域的零部件检测。

Description

一种基于激光测距的管材在线检测方法
技术领域
本发明涉及用于管材无损探伤检测技术，具体地说是一种基于激光测距的管材在线检测方法。
背景技术
管材检测作为工业生产过程中必不可少的环节，其效率和精准度直接影响产品的生产质量和生产效率发展，此外，被检工件质量合格与否也会间接影响人生安全。对不合格工件重新加工处理，减少成本及资源浪费，是提高经济效益行之有效的方法。近年来随着传统制造技术走向智能化，对于检测技术的自动化水平和精度提出了更高要求。传统检测方式是人工检测，采用目视、卡尺等方法，由于人员参与成分多，存在测量精度不确定、效率低下等问题。光学、自动化技术和计算机技术的发展，以线结构光技术的光学非接触测量精度高、效率高、易于操作，可以便捷地进行实时检测。
自动化与智能制造成为未来制造业发展趋势，其中，首先需要解决的问题就是产品尺寸的在线检测问题。目前市场上已存成熟的在线检测装置通过结合现代传感、检测与控制技术，对成品进行在线检测，从而实现流水线末端产品智能管控，虽然能够实现产品尺寸的测量，但其需要事先在检测系统中录入需要检测产品的模型数据信息，从而减少数据计算时间提高效率，但无法灵活满足自动化智能生产的需求。此外传统方式采用人工目力测量定位，无法准确定位缺陷位置，对后续返工加工造成障碍。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于激光测距的管材在线检测方法，旨在利用空间点云实时构建空间三维模型快速获取数据，提高数据精度和工作效率，实现三维尺寸及缺陷信息的计算，提供可靠缺陷坐标，为实现全自动控制提供广泛的在线应用前景。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案。一种基于激光测距的管材在线检测方法，其特征在于，检测步骤如下：
1)利用激光测距仪获取待测工件点云数据：将待测工件一端夹装于卡盘上，另一端通过尾座顶针顶紧进行固定，使待测工件旋转，安装于仪器座上的激光测距仪在导向丝杆上匀速移动，激光测距仪连接有计算机，获得待测工件的初始点云数据；
2)利用初始点云数据，对其进行降噪获取处理后，获得的降噪点云数据Sn，其处理步骤如下：
A、根据初始点云数据的坐标信息和颜色信息的相关性，做关于几何和颜色的联合降噪；
B、然后进行局部截段处理，并编号保存为降噪点云数据Sn；其中：n为段号；
3)对每段的降噪点云数据Sn进行计算，获得待测工件椭圆度检测数据并保存记录；即：对于所述椭圆度检测数据首先历遍所有直径Δi记录处理，得到相对最长直径Δ1与最短直径Δ2；根据椭圆模型得到理论点云坐标值，记录数据；
4)重复利用步骤2)中得到的降噪点云数据Sn，进行点云配准计算，组合成最终点云数据S；所述点云配准计算方法是用第一段降噪点云数据S1与第二段降噪点云数据S2配准，再将配准后的第二段降噪点云数据S2坐标与其配准前的坐标进行比较，并进行一次性初始化运算，获取坐标变换矩阵；第三段降噪点云数据S3通过所述坐标变换矩阵再与第二段降噪点云数据S2配准，以此类推，依次对每段的降噪点云数据Sn配准，组合形成最终点云数据S；且在每隔n/4处对已配准的降噪点云数据Sn进行配准检验；所述配准检验是将通过坐标变换矩阵得到的已配准降噪点云数据Sn坐标与通过NDT配准算法得到的已配准降噪点云数据Sn坐标相比较，对坐标误差进行均化缩减；
5)对最终点云数据S进行三维构建获取工件整体质量数据，并对表面缺陷和扭转缺陷进行检测：
A、所述表面缺陷的检测步骤如下：
a)利用步骤3)中对第一段至第二段的降噪点云数据Sn检测椭圆度时，已记录的每段相对最长直径Δ1与最短直径Δ2，取平均值作为每段降噪点云数据Sn的管材外径，在获取第一段和第二段降噪点云数据的管材外径后，对两段降噪点云数据的管材外径取平均值作为待测工件的平均管材外径；
b)利用步骤3)中记录的每段相对最长直径Δ1与最短直径Δ2，以及前一步骤a)中获得的待测工件的管材外径，计算得到每段降噪点云数据Sn的椭圆度；对得到的椭圆度设定允许误差，如超出允许误差，则标记并保存位置为异常椭圆度位置；如未超出允许误差，则标记为正常椭圆度位置；
c)取坐标Y轴、Z轴及两轴夹角45°共八个位置的降噪点云数据Sn中
Figure BDA0003704472480000021
处的点云坐标，与理论点云坐标进行比较，得到具有最大偏移的降噪点云数据Sn中
Figure BDA0003704472480000022
处的点云坐标，根据弯曲度计算公式，得到管材整体弯曲度；
d)利用步骤3)获得的待测工件椭圆度检测数据，对其扩展至整段获取每段椭圆度数据Sk，将降噪点云数据Sn与每段椭圆度数据Sk中的点云坐标位置进行比较，对其进行阈值δ设定，高于阈值δ值的点云为凸起；低于阈值δ值的点云为凹陷，分别进行标记；点云数据配准拼接后，将标记点云数据进行显示并记录缺陷位置坐标；
B、所述扭转缺陷检测方法如下：
a)对步骤2)中降噪点云数据Sn人为选定i个数据，进行配准合成局部点云数据集，对其进行局部三维拟合，将异常曲线进行记录标出；如无异常则进入下一步；
b)将上述局部点云数据集进行依次拼接，对标出的异常曲线依次进行拟合获得最终缺陷曲线。
进一步，所述表面缺陷包括管材外径、椭圆度、弯曲度及表面凹凸状态。
进一步，所述局部截段处理是指按管材轴向获取的分段降噪点云数据Sn，分段长度为一个导程H；所述导程H由圆柱螺线公式：
Figure BDA0003704472480000031
决定，其中：D为圆柱直径、λ为测量水平倾斜角α的余角。
进一步，所述激光测距仪为线激光测距仪。
进一步，所述导向丝杆与待测工件轴向平行。
进一步，所述仪器座的座体中安装有升降杆及配重块，用于调整激光测距仪扫描角度及减少仪器抖动。
进一步，所述最终点云数据S采用三角剖分法构建。
本发明通过在线建模检测工件质量，可以有效检测曲面特征，通过设计算法提高检测效率并提供缺陷坐标为后阶段的审阅和工件返工正确处理和生产自动化提供依据，具有很强的普适性。可广泛应用于汽车、船舶、航空、工程机械制造等领域的零部件检测。
附图说明
图1为本发明中检测装置的示意图；
图2为本发明检测方法的流程图；
图3为本发明中椭圆度检测原理图；
图4为本发明中表面缺陷阈值判断原理图；
图中：1.机床，2.卡盘，3.尾座顶针，4.仪器座，5.激光测距仪，6.导向丝杆，7.计算机；01.待测工件。
具体实施方式
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，参见图1至图4，本发明中的工件检测设备机床1(如图1所示)安装有用于对待测工件01(管材)进行固定的卡盘2、尾座顶针3，仪器座4以及架设在仪器座4上的激光测距仪5，其中激光测距仪5为线激光测距仪，用于检测待测工件01质量是否合格，并提供缺陷坐标，为后阶段的审阅和工件返工正确处理和生产自动化提供依据。将待测工件01一端夹装于卡盘2上，另一端通过尾座顶针3顶紧进行固定，由机床1驱动使卡盘2旋转带动待测工件01进行旋转，安装于仪器座4上的激光测距仪5在导向丝杆6上匀速移动，导向丝杆6与待测工件01轴向平行，扫描待测工件01初始点云数据。仪器座4内设置有配重块伸缩杆，可降低激光测距仪5在运动过程中的抖动，以及通过伸缩杆进行激光测距仪5扫描位姿的调整。
待测工件01(管材)的在线检测过程(如图2所示)：
S100、在window64位操作系统下的计算机7设备软件中启动检测程序；
检测程序包括对机床1传动系统的控制、建立与传感器的控制、保存扫描的数据、转换扫描数据的格式、对扫描数据的重建与可视化。
S200、计算机7发出信号对激光测距仪5的通讯连接进行自检，检查无误后启动机床1的传动系统和激光测距仪5，如果自检显示通讯端口连接或传输异常，则中断步骤并报警。
S300、将待测工件01一端夹装于卡盘2上，另一端通过尾座顶针3顶紧进行固定，使待测工件01旋转，安装于仪器座4上的激光测距仪5在导向丝杆6上匀速移动，获得待测工件01的初始点云数据；然后在采集初始点云数据到走过两个导程H所需的时间后，立即上传至计算机7，进行算法分析：
A)首先利用初始点云数据具有的几何信息与颜色信息联合降噪，再进行局部截段处理，编号保存为降噪点云数据Sn；其中：n为段号；分段长度为一个导程H，其中包含独立降噪点云数据An与公共降噪点云数据Bn，例如：首先对分段降噪点云数据Sn的第一段S1进行分段，截取一个导程H的长度，按照扫描方向取0.8个导程H作为S1的独立降噪点云数据A1，末尾的0.2个导程H作为公共降噪点云数据B1，S2的分段以公共降噪点云数据B1开始分段，分段长度为一个导程H，末尾0.2个导程H作为公共降噪点云数据B2，即:S2的分段由0.2个H的公共降噪点云数据B1、0.6个H的降噪点云数据S2和0.2个H的公共降噪点云数据B2三部分构成；S3的分段以公共降噪点云数据B2开始，依次进行；上述公共降噪点云数据用于点云配准计算时的基准匹配数据；导程H由圆柱螺线公式：
Figure BDA0003704472480000041
决定，其中：D为圆柱直径、λ为测量水平倾斜角α的余角。
B)对每段的降噪点云数据Sn进行分析，首先历遍所有直径Δi，记录得到长度为前十组的直径，求其平均值得到相对最长直径Δ1，再得到长度为最后十组的直径，求其平均值得到相对最短直径Δ2，已知椭圆模型方程为：
Figure BDA0003704472480000042
见图3所示，图中相似三角形ODF和OAE可得
Figure BDA0003704472480000051
且点F(c,d)在椭圆上，将F点带入椭圆模型方程
Figure BDA0003704472480000052
可得
Figure BDA0003704472480000053
即可得出
Figure BDA0003704472480000054
再由椭圆参数方程x＝a cosμt和y＝b sinμt可以得到点云理论坐标值并记录数据。
C)利用对第一段至第二段的降噪点云数据Sn获取点云理论坐标值时，对已记录的每段相对最长直径Δ1与最短直径Δ2取平均值作为每段降噪点云数据Sn的管材外径，在获取第一段和第二段降噪点云数据的管材外径后，对两段降噪点云数据的管材外径取平均值作为平均管材外径。
D)计算椭圆度：椭圆度＝(相对最长直径Δ1－相对最短直径Δ2)/平均管材外径＊100％。在步骤B)中得到每段的降噪点云数据Sn的相对最长直径Δ1和相对最短直径Δ2，又在步骤C)中获得平均管材外径，即可对管材的椭圆度进行计算，如：当第一段降噪点云数据S1中相对最长直径Δ1为20cm、相对最短直径Δ2为18cm、平均管材外径为18cm时，由椭圆度计算公式可得椭圆度百分比为11.1％，由现实要求椭圆度不能超过10％可得，此段椭圆度不符合要求，则将此处计算椭圆度时的点云数据记录并标记为异常椭圆度数据。如果计算椭圆度低于百分之10，则只对此处计算椭圆度时的点云数据进行记录而不做标记。
E)分析凹凸状态：利用上一步骤获得的待测工件01管材椭圆度检测数据，对其扩展至整段，获取每段椭圆度数据Sk；将降噪点云数据Sn与每段椭圆度数据Sk中的点云坐标位置进行比较，对点云坐标Z值进行阈值δ设定(如图4所示)，高于阈值δ值的点云为标记为凸起；低于阈值δ值的点云标记为凹陷；如：对于第二段降噪点云数据S2，Y轴坐标范围为(-5,5)，将Y轴坐标按照步长为1进行划分，得到10个Y值坐标(-5，-4，-3，-2，-1,0,1,2,3,4,5)。然后，对于每两个Y值之间Z的变化值ΔZ现实进行记录，与相对应Y值变换范围内的椭圆度数据中坐标Z值的变化量进行比较，当ΔZ现实/ΔZ理论>1.1时，标记为凸起，当ΔZ现实/ΔZ理论<0.9时,标记为凹陷。
F)弯曲度计算：设管材整体长度2m，取长度1m处的降噪点云坐标值，与步骤B)中获得的点云理论坐标值进行比较，设长度1m处Y轴方向的降噪点云坐标值为(100，9，0)(100，-11，0)，Z轴方向的降噪点云坐标值为(100，0，8)与(100,0，-12)，点云理论坐标值为(100，0，10)与(100，0，-10)，对Y轴坐标与Z轴坐标的点云坐标偏移量进行比较，显然Z轴偏移量更大，由此可得管材的整体弯曲度为2mm/2m＝1mm/m。
同时，对步骤A)得到的降噪点云数据Sn，进行点云配准计算，用第一段降噪点云数据S1与第二段降噪点云数据S2配准，其中第一段降噪点云数据S1与第二段降噪点云数据S2存在百分之20左右的重复降噪点云数据，用于配准，配准完成后再将配准后的第二段降噪点云数据S2坐标与其配准前的坐标进行比较，并进行一次性初始化运算，获取坐标变换矩阵；第三段降噪点云数据S3通过所述坐标变换矩阵再与第二段降噪点云数据S2配准，第四段降噪点云数据S4通过所述坐标变换矩阵再与第三段降噪点云数据S3配准。以此类推，最终将所有分段的降噪点云数据Sn组合形成最终点云数据S；设降噪点云数据Sn分段为12组，每段长10cm，每隔三组：即第三组与第四组、第六组与第七组、第九组与第十组，对这几组数据配准时额外使用NDT算法进行配准，获取配准后变换的坐标，与使用坐标变换矩阵得到的坐标进行比较，得到误差。由现实需求设定两者比较得到的坐标误差不可大于10％，当误差小于10％时不做处理；大于10％则对通过坐标变换矩阵得到的已配准降噪点云数据Sn坐标进行处理。将存在正负的误差值按照段数均化添加在相对应段中，通过坐标变换矩阵得到的已配准降噪点云数据Sn坐标上，例：使用NDT算法对第三组与第四组配准，得到三维坐标(10,10,10),使用坐标变换得到的三维坐标为(9,12,10)，可以得出X与Z值符合误差要求，Y值坐标误差大于10％，为负的20％，则以通过NDT算大得到得到三维坐标为基准，将误差值计算出来后：(10-12)/4，平均的分配到通过坐标变换得到的三维坐标中的Y轴坐标中，使得坐标变为(9,10,10)。
在配准完成后对管材的扭转缺陷进行检测：设降噪点云数据Sn分为10段，每两段进行配准合成局部点云数据集，进行三维拟合，当拟合曲线与X轴不同向时，将拟合曲线进行记录标出；将每两段的局部点云数据集进行依次拼接，合成整体点云数据集，并对标出的拟合曲线进行二次拟合拼接获得最终拟合曲线，即为逆转缺陷曲线。
最后，对最终点云数据S进行三维构建获取工件整体质量数据；构建完成后，将前步骤中标记的点云数据进行标记并记录缺陷位置坐标；
S400、初始点云数据全部采集完毕后，计算机7发出信号关闭机床1传动系统和激光测距仪5；
S500、等待计算机7算法分析完毕后，在计算机7中使用三角剖分法进行可视化模型的构建并将之前步骤中标记的异常点云数据和异常拟合曲线进行位置显示。
应当理解的是，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，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于激光测距的管材在线检测方法，其特征在于，检测步骤如下：
1）利用激光测距仪获取待测工件点云数据：将待测工件一端夹装于卡盘上，另一端通过尾座顶针顶紧进行固定，使待测工件旋转，安装于仪器座上的激光测距仪在导向丝杆上匀速移动，激光测距仪连接有计算机，获得待测工件的初始点云数据；
2）利用初始点云数据，对其进行降噪获取处理后，获得的降噪点云数据Sn，其处理步骤如下：
A、根据初始点云数据的坐标信息和颜色信息的相关性，做关于几何和颜色的联合降噪；
B、然后进行局部截段处理，并编号保存为降噪点云数据Sn；其中：n为段号；
3）对每段的降噪点云数据Sn进行计算，获得待测工件椭圆度检测数据并保存记录；即：对于所述椭圆度检测数据首先历遍所有直径Δi记录处理，得到相对最长直径Δ1与最短直径Δ2；根据椭圆模型得到理论点云坐标值，记录数据；
4）重复利用步骤2）中得到的降噪点云数据Sn，进行点云配准计算，组合成最终点云数据S；所述点云配准计算方法是用第一段降噪点云数据S1与第二段降噪点云数据S2配准，再将配准后的第二段降噪点云数据S2坐标与其配准前的坐标进行比较，并进行一次性初始化运算，获取坐标变换矩阵；第三段降噪点云数据S3通过所述坐标变换矩阵再与第二段降噪点云数据S2配准，以此类推，依次对每段的降噪点云数据Sn配准，组合形成最终点云数据S；且在每隔n/4处对已配准的降噪点云数据Sn进行配准检验；所述配准检验是将通过坐标变换矩阵得到的已配准降噪点云数据Sn坐标与通过NDT配准算法得到的已配准降噪点云数据Sn坐标相比较，对坐标误差进行均化缩减；
5）对最终点云数据S进行三维构建获取工件整体质量数据，并对表面缺陷和扭转缺陷进行检测：
A、所述表面缺陷的检测步骤如下：
a）利用步骤3)中对第一段至第二段的降噪点云数据Sn检测椭圆度时，已记录的每段相对最长直径Δ1与最短直径Δ2，取平均值作为每段降噪点云数据Sn的管材外径，在获取第一段和第二段降噪点云数据的管材外径后，对两段降噪点云数据的管材外径取平均值作为待测工件的平均管材外径；
b）利用步骤3)中记录的每段相对最长直径Δ1与最短直径Δ2，以及前一步骤a）中获得的待测工件的管材外径，计算得到每段降噪点云数据Sn的椭圆度；对得到的椭圆度设定允许误差，如超出允许误差，则标记并保存位置为异常椭圆度位置；如未超出允许误差，则标记为正常椭圆度位置；
c）取坐标Y轴、Z轴及两轴夹角45°共八个位置的降噪点云数据Sn中
Figure DEST_PATH_IMAGE002
处的点云坐标，与理论点云坐标进行比较，得到具有最大偏移的降噪点云数据Sn中
Figure 462002DEST_PATH_IMAGE002
处的点云坐标，根据弯曲度计算公式，得到管材整体弯曲度；
d）利用步骤3)获得的待测工件椭圆度检测数据，对其扩展至整段获取每段椭圆度数据Sk，将降噪点云数据Sn与每段椭圆度数据Sk中的点云坐标位置进行比较，对其进行阈值δ设定，高于阈值δ值的点云为凸起；低于阈值δ值的点云为凹陷，分别进行标记；点云数据配准拼接后，将标记点云数据进行显示并记录缺陷位置坐标；
B、所述扭转缺陷检测方法如下：
a）对步骤2)中降噪点云数据Sn人为选定i个数据，进行配准合成局部点云数据集，对其进行局部三维拟合，将异常曲线进行记录标出；如无异常则进入下一步；
b）将上述局部点云数据集进行依次拼接，对标出的异常曲线依次进行拟合获得最终缺陷曲线。
2.根据权利要求1所述的基于激光测距的管材在线检测方法，其特征在于，所述表面缺陷包括管材外径、椭圆度、弯曲度及表面凹凸状态。
3.根据权利要求1所述的基于激光测距的管材在线检测方法，其特征在于，所述局部截段处理是指按管材轴向获取的分段降噪点云数据Sn，分段长度为一个导程H；所述导程H由圆柱螺线公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
决定，其中：D为圆柱直径、λ为测量水平倾斜角α的余角。
4.根据权利要求1所述的基于激光测距的管材在线检测方法，其特征在于，所述激光测距仪为线激光测距仪。
5.根据权利要求1所述的基于激光测距的管材在线检测方法，其特征在于，所述导向丝杆与待测工件轴向平行。
6.根据权利要求1所述的基于激光测距的管材在线检测方法，其特征在于，所述仪器座的座体中安装有升降杆及配重块，用于调整激光测距仪扫描角度及减少仪器抖动。
7.根据权利要求1所述的基于激光测距的管材在线检测方法，其特征在于，所述最终点云数据S采用三角剖分法构建。
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