CN115082446A - 一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，包括：步骤S1、基于结构光相机获取整机的蒙皮铆钉区域的蒙皮铆钉图像及其对应的点云；步骤S2、训练边界提取网络，获得铆钉边界图像；步骤S3、映射边界图像到点云数据中，拟合铆钉平面和蒙皮平面；步骤S4、根据平面间距计算铆钉平齐度，完成飞机蒙皮铆钉的测量。本发明通过利用边界提取网络，实现了蒙皮铆钉的平齐度测量，保证了整机表面形貌的装配质量。

Description

一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法
技术领域
本发明属于三维数据测量技术领域，具体涉及一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法。
背景技术
大型飞机由于尺寸大、形状结构复杂的特点，蒙皮在装配过程中容易出现变形导致对缝超出设计容限，机表钉头的齐平度影响着飞机的气动性能。飞机表面形貌的装配质量在很大程度决定了飞机的最终质量、制造成本和周期，因此，飞机表面形貌测量的准确性尤为重要。
国内蒙皮的传统测量方法是使用塞尺测量，该方法对人工操作要求高，且误差大、效率较低、重复精度不高，难以满足测量精度的要求。
近些年来，随着激光雷达和三维扫描技术的发展和普及，该技术被广泛应用于测绘，军工设备测量等领域。使用三维扫描技术进行飞机表面形貌测量具有良好的应用前景。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，可提高整机测量准确度和效率。
为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：
一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，包括：
步骤S1、基于结构光相机获取整机的蒙皮铆钉区域的蒙皮铆钉图像及其对应的点云；
步骤S2、训练边界提取网络，获得铆钉边界图像；
步骤S3、映射边界图像到点云数据中，拟合铆钉平面和蒙皮平面；
步骤S4、根据平面间距计算铆钉平齐度，完成飞机蒙皮铆钉的测量。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
上述的步骤S1包括：
步骤S101、基于双目结构光相机，即将两台相机的光轴按一定角度进行安装，使两光轴光束同时会聚于被测物，即整机的蒙皮铆钉区域；
步骤S102、根据整机测量的蒙皮铆钉区域深度图像重建出蒙皮点云。
上述的步骤S2包括：
步骤S201、收集飞机蒙皮铆钉区域图片并人工进行铆钉像素区域的标注，利用其训练基于改进VGG16的边界提取网络；
步骤S202、把多视角整机测量数据输入基于改进VGG16的边界提取网络，获得边界强度；
步骤S203、设定阈值对边界强度进行二值化操作，对获得的二值图，使用霍夫变换拟合圆作为铆钉边界，得到铆钉边界图像。
上述的基于改进VGG16的边界提取网络，其使用交叉熵损失函数：
Figure 222702DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 197873DEST_PATH_IMAGE002
表示得到的边缘概率值，高于
Figure 901387DEST_PATH_IMAGE003
的像素为正样本，等于0的为负样本。引入超参数
Figure 587583DEST_PATH_IMAGE004
平衡正负样本：
Figure 325732DEST_PATH_IMAGE005
其中
Figure 439182DEST_PATH_IMAGE006
代表正负样本。
其中每个3x3的卷积层后，使用1x1的卷积来降低通道数，分别降低为16/64通道。
然后ewp层执行element-wise product用来拼接通道；
Deconv层执行反卷积操作对获得的特征图进行上采样；
生成边缘概率，对于每个像素点，边缘强度在[0,1]之间；
输出的结果为每个像素的边缘强度。
上述的步骤S3包括：
步骤S301、根据相机的内参矩阵，将铆钉边界图像信息映射到点云数据中；
步骤S302、使用RANSAC方式选取点云中内点组成平面，分别拟合铆钉区域的平面方程和整个蒙皮的平面。
上述的步骤S301所述相机的内参矩阵为：
Figure 629992DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 119879DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 712534DEST_PATH_IMAGE009
表示相机光轴在图像坐标系中的偏移量；
Figure 262464DEST_PATH_IMAGE010
是相机的透视焦距；
根据如下公式计算图像像素点（u，v）对应的点云坐标(x，y，z)：
Figure 940570DEST_PATH_IMAGE011
其中，d是物体到相机的深度，s是相机的缩放因子。
上述的步骤S302包括：
在一个迭代内设定阈值，在点云中随机选取内点使用最小二乘法组成平面；
若内点集比阈值小则再次重新选取内点，直到内点集大于阈值终止，在迭代N次后选取迄今为止发现的最大内点集来拟合所需平面。
上述的步骤S302采用以下公式计算N，使得：
Figure 968569DEST_PATH_IMAGE012
其中
Figure 415731DEST_PATH_IMAGE013
是未知的外点集的期望值，p表示随机选择p个内点构成内点集。
上述的步骤S4为：在拟合的铆钉平面内，定义一个中心点
Figure 136562DEST_PATH_IMAGE014
，计算剩余点
Figure 301964DEST_PATH_IMAGE015
到中心点的距离，保存最大距离
Figure 133654DEST_PATH_IMAGE016
，重复以上定义、距离计算和最大距离保存的步骤，得到D 2 ， D 3 ，...，D n ，取最小的
Figure 435322DEST_PATH_IMAGE017
对应的
Figure 831450DEST_PATH_IMAGE018
为中心点；
计算
Figure 484148DEST_PATH_IMAGE019
到蒙皮平面的距离
Figure 853949DEST_PATH_IMAGE020
，即为铆钉的平齐度；
其中，A，B，C，D是蒙皮平面的平面参数。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过利用边界提取网络，实现了蒙皮铆钉的平齐度测量，保证了整机表面形貌的装配质量；使得数据采集更为高效，数据分析更为快捷、科学，解决了人工统计和分析数据带来的问题，可以在检测中实时监控零件品质状态，提高了飞机蒙皮的检测效率。
附图说明
图1为本发明基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法流程图；
图2本发明采用的基于改进VGG16的边界提取网络；
图3为根据本发明实施例获得的边界强度图和铆钉区域图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细描述。
如图1所示，一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，包括如下步骤：
步骤S1、对整机的蒙皮铆钉区域用双目结构光相机经过摄影和计算得到点云与相应的蒙皮铆钉图像，包括：
步骤S101、基于双目结构光相机，即将两台相机的光轴按一定角度进行安装，使两光轴光束同时会聚于被测物，即整机的蒙皮铆钉区域；
使用双目IR+投影红外点阵，投影图案采用时间编码；使用多频外差算法，首先基于相移法求解每点的包裹相位，得到包裹相位图φw(m,n,t)，计算两套条纹的包裹相位图上同一点的相位差。计算该点展开相位值Φμ(s)，计算蒙皮深度图像。
步骤S102、根据整机测量的深度图像重建出蒙皮点云。
利用相位对双目进行点对点匹配。先选取整机影像序列中的两幅影像作为基础像对，求解出基础像对外极几何和基础矩阵，再结合摄像头的内参完成基础像对的结构重建，最后在已重建结构基础上逐渐加入新的影像更新其空间位置并完善结构的重建。
步骤S2、训练边界提取网络，获得铆钉边界图像，包括：
步骤S201、收集足够的飞机蒙皮区域图片并人工进行铆钉像素区域的标注，利用这些数据训练一个基于改进VGG16的边界提取网络。
对这些数据分为训练集和测试集，进行人工标注，图像对应的标签为标注好的铆钉像素区域的图片。把标注好的图片输入边界提取网络。
步骤S202、把多视角整机测量数据输入边界提取网络获得边界强度。
如图2所示，基于改进VGG16的边界提取网络，使用交叉熵损失函数：
Figure 275703DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 338337DEST_PATH_IMAGE002
表示得到的边缘概率值，高于
Figure 212752DEST_PATH_IMAGE003
的像素为正样本，等于0的为负样本。
引入超参数
Figure 651824DEST_PATH_IMAGE021
平衡正负样本：
Figure 928085DEST_PATH_IMAGE022
其中
Figure 161620DEST_PATH_IMAGE006
代表正负样本。
其中每个3x3的卷积层后，使用1x1的卷积来降低通道数，分别降低为16/64通道。
然后ewp层执行element-wise product用来拼接通道。
Deconv层执行反卷积操作对获得的特征图进行上采样。
生成边缘概率，对于每个像素点，边缘强度在[0,1]之间。
输出的结果为每个像素的边缘强度。
步骤S203、设定阈值对边界强度进行二值化操作，对获得的二值图，使用霍夫变换拟合圆作为铆钉边界。
本发明实施例获得的边界强度图和铆钉区域图如图3所示。
步骤S3、映射边界图像到点云数据中，拟合铆钉平面和蒙皮平面，包括：
步骤S301、根据相机的内参矩阵，将铆钉边界图像信息映射到点云数据中；
根据相机的内参矩阵：
Figure 523331DEST_PATH_IMAGE023
计算图像坐标到点云坐标的平移变换。
其中，
Figure 234935DEST_PATH_IMAGE024
表示相机光轴在图像坐标系中的偏移量；
Figure 631281DEST_PATH_IMAGE025
是相机的透视焦距；
根据如下公式计算图像像素点（u，v）对应的点云坐标(x，y，z)：
Figure 35718DEST_PATH_IMAGE026
其中，d是物体到相机的深度，s是相机的缩放因子。
步骤S302、在一个铆钉区域的点云内，设所有点集为S，从中随机选择p个点拟合一个平面，获得a，b，c，d值。
其中：设一个数据点
Figure 884725DEST_PATH_IMAGE027
到拟合平面的距离为
Figure 400020DEST_PATH_IMAGE028
，在
Figure 650873DEST_PATH_IMAGE029
的前提下，使得
Figure 727676DEST_PATH_IMAGE030
根据经验阈值t（本发明设定为0.1），在以上p个点中取与平面误差小于t的子集
Figure 63979DEST_PATH_IMAGE031
。
如果
Figure 382965DEST_PATH_IMAGE032
的点数量大于阈值T，则从该子集实例化一个平面，获得a，b，c，d值并终止循环；
如果小于阈值T，则重新随机选择p个点构成子集。
以上步骤S302迭代N次，选取迄今为止发现的最大数据点子集。
其中，从以下公式计算N，使得：
Figure 488324DEST_PATH_IMAGE033
其中
Figure 234563DEST_PATH_IMAGE034
是未知的外点集的期望值，T是期望的内点集大小，由
Figure 58163DEST_PATH_IMAGE035
的分数决定。
在每个铆钉区域拟合一个平面。
使用相同的方式在蒙皮区域的点云拟合一个平面。
步骤S4、根据平面间距计算铆钉平齐度。包括：
在拟合的铆钉平面内，定义一个中心点G 2 ，计算剩余点
Figure 180840DEST_PATH_IMAGE036
到中心点的距离，保存最大距离D 1 ，重复以上定义、距离计算和最大距离保存的步骤，得到D 2 ，D 3 ，...，D n ，取最小的
Figure 140705DEST_PATH_IMAGE037
对应的
Figure 57846DEST_PATH_IMAGE038
为中心点；
计算
Figure 368741DEST_PATH_IMAGE039
到蒙皮平面的距离
Figure 29530DEST_PATH_IMAGE040
，即为铆钉的平齐度；
其中，A，B，C，D是蒙皮平面的平面参数。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，其特征在于，包括：
步骤S1、基于结构光相机获取整机的蒙皮铆钉区域的蒙皮铆钉图像及其对应的点云；
步骤S2、训练边界提取网络，获得铆钉边界图像；
步骤S3、映射边界图像到点云数据中，拟合铆钉平面和蒙皮平面；
步骤S4、根据平面间距计算铆钉平齐度，完成飞机蒙皮铆钉的测量。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
步骤S101、基于双目结构光相机，即将两台相机的光轴按一定角度进行安装，使两光轴光束同时会聚于被测物，即整机的蒙皮铆钉区域；
步骤S102、根据整机测量的蒙皮铆钉区域深度图像重建出蒙皮点云。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
步骤S201、收集飞机蒙皮铆钉区域图片并人工进行铆钉像素区域的标注，利用其训练基于改进VGG16的边界提取网络；
步骤S202、把多视角整机测量数据输入基于改进VGG16的边界提取网络，获得边界强度；
步骤S203、设定阈值对边界强度进行二值化操作，对获得的二值图，使用霍夫变换拟合圆作为铆钉边界，得到铆钉边界图像。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，其特征在于，所述基于改进VGG16的边界提取网络，其使用交叉熵损失函数：
Figure 626626DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 513811DEST_PATH_IMAGE002
表示得到的边缘概率值，高于
Figure 602989DEST_PATH_IMAGE003
的像素为正样本，等于0的为负样本；
引入超参数
Figure 194508DEST_PATH_IMAGE004
平衡正负样本：
Figure 888794DEST_PATH_IMAGE005
其中
Figure 461727DEST_PATH_IMAGE006
代表正负样本；
其中每个3x3的卷积层后，使用1x1的卷积来降低通道数，分别降低为16/64通道；
然后ewp层执行element-wise product用来拼接通道；
Deconv层执行反卷积操作对获得的特征图进行上采样；
生成边缘概率，对于每个像素点，边缘强度在[0,1]之间；
输出的结果为每个像素的边缘强度。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
步骤S301、根据相机的内参矩阵，将铆钉边界图像信息映射到点云数据中；
步骤S302、使用RANSAC方式选取点云中内点组成平面，分别拟合铆钉区域的平面方程和整个蒙皮的平面。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，其特征在于，步骤S301所述相机的内参矩阵为：
Figure 241464DEST_PATH_IMAGE007
其中，c x ，c y 表示相机光轴在图像坐标系中的偏移量；
Figure 433411DEST_PATH_IMAGE008
是相机的透视焦距；
根据如下公式计算图像像素点（u，v）对应的点云坐标(x，y，z)：
Figure 716625DEST_PATH_IMAGE009
其中，d是物体到相机的深度，s是相机的缩放因子。
7.根据权利要求5所述的一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，其特征在于，所述步骤S302包括：
在一个迭代内设定阈值，在点云中随机选取内点使用最小二乘法组成平面；
若内点集比阈值小则再次重新选取内点，直到内点集大于阈值终止，在迭代N次后选取迄今为止发现的最大内点集来拟合所需平面。
8.根据权利要求7所述的一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，其特征在于，所述步骤S302采用以下公式计算N，使得：
Figure 476770DEST_PATH_IMAGE010
其中
Figure 478224DEST_PATH_IMAGE011
是未知的外点集的期望值，p表示随机选择p个内点构成内点集。
9.根据权利要求1所述的一种基于图像边界提取的飞机蒙皮铆钉的测量方法，其特征在于，所述步骤S4为：在拟合的铆钉平面内，定义一个中心点G 2 ，计算剩余点
Figure 473862DEST_PATH_IMAGE012
到中心点的距离，保存最大距离D 1 ，重复以上定义、距离计算和最大距离保存的步骤，得到D 2 ，D 3 ，...， D n，取最小的
Figure 611582DEST_PATH_IMAGE013
对应的
Figure 794827DEST_PATH_IMAGE014
为中心点；
计算
Figure 283577DEST_PATH_IMAGE015
到蒙皮平面的距离
Figure 817326DEST_PATH_IMAGE016
，即为铆钉的平齐度；
其中，A，B，C，D是蒙皮平面的平面参数。
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