CN115930835A - 一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法和系统 - Google Patents

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CN115930835A
CN115930835A CN202211630635.0A CN202211630635A CN115930835A CN 115930835 A CN115930835 A CN 115930835A CN 202211630635 A CN202211630635 A CN 202211630635A CN 115930835 A CN115930835 A CN 115930835A
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curved plate
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forming
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CN202211630635.0A
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陈晓波
肖春源
习俊通
曹岭
孙建志
孙晓军
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Shanghai Jiaotong University
Shanghai Waigaoqiao Shipbuilding Co Ltd
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Shanghai Jiaotong University
Shanghai Waigaoqiao Shipbuilding Co Ltd
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Abstract

本发明提供一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法和系统,包括:获取待测成形曲板的点云数据;构建理论曲板数字模型;将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行配准;将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行比对;基于所述配准和比对后的两种数模,对所述待测曲板的精度作出评价。基于所述配准和比对后的两种数模,对成型误差进行反馈。采用本发明,可以替代原来的样板样箱加工,节省能源消耗;其省略了样板样箱的加工以及人工记录的环节,节省大量人工工时,提升检测效率。

Description

一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法和系统
技术领域
本发明涉及光学测量领域,具体地,涉及一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法和系统。
背景技术
复杂自由曲面板材形状复杂,主要采用水火弯板和机械冷弯两种方式进行成形加工,精确成形制造困难。按工艺要求曲板成形分多个道次完成,在每道次间均需对面形进行在位测量,通过测量结果与设计面形偏差比对,实现后续工艺参数的反馈控制。目前,复杂曲板成形过程仍大量采用样板、样箱等传统人工检测方式,制造准备周期长、检测精度不高、现场工人劳动强度大,并且检测结果难以量化反馈及溯源;迫切需要一种新型复杂曲板成形数字化检测系统、数据监测以及现场反馈技术,实现成形过程复杂曲板面形高效高精在位测量、偏差评估及现场作业指导。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法和系统。
根据本发明的一个方面,提供一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法,包括:
获取待测成形曲板的点云数据;
构建理论曲板数字模型;
将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行配准;
将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行比对;
基于所述配准和比对后的两种数模,对所述待测曲板的精度作出评价。
基于所述配准和比对后的两种数模,对成型误差进行反馈。
优选地,所述获取待测成形曲板的点云数据,包括:
使用双目立体视觉系统,将圆斑阵列投影至待测曲板表面;
使用左右相机采集投影圆斑阵列图像,并提取圆斑中心点;
基于邻域拓扑信息的单幅结构光立体匹配技术,建立所述左右相机中对应圆斑的立体匹配,获得圆斑阵列的三维重建,即获得当前拍摄视角下的待测曲板的点云数据;
获取多个角度的待测曲板的点云数据;
将所述点云数据的坐标系进行归一化处理;
基于归一化处理后的坐标系,将所述多个角度的待测曲板的点云数据合并成为一个完整点云数据,即获得整个待测曲板的点云数据。
优选地,所述基于归一化处理后的坐标系,将所述多个角度的待测曲板的点云数据合并成为一个完整点云数据,包括:
多视角点云数据初匹配:采用基于扩展高斯球的对应点确定方法,确定多视角点云数据的对应点,进行初匹配;
多视角点云数据全局拼合:在初匹配的基础上采用ICP方法进行全局拼合,即,寻找所述理论曲板数字模型的目标点云pi与实际获得的测量点云pi’数据之间的旋转矩阵R和平移矢量T,使F(R,T)=min∑[Rp′i+T-pi]2达到最优;
线激光数据拼接:结合立体视觉测量原理和激光三角测量原理,利用两台CCD相机和一个激光发射器构建一套扫描式三维测量系统,借助网格标志点来完成全局拼合的点云数据与线激光扫描数据的拼接匹配和融合。
优选地,所述配准包括粗配准和精配准;所述粗配准包括质心匹配、平均法矢量匹配、惯性主轴匹配;
其中,所述质心匹配为:通过矩阵理论可将笛卡尔坐标系下的三维矩表达,从而分别计算待测曲板的点云和理论点云的质心,实现曲板数模的质心匹配;
其中,所述平均法矢量匹配为:分别计算待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型
的平均法矢量并进行配准;
其中,所述惯性主轴匹配为:分别投影待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型的惯性主轴并进行配准;
其中,所述精配准为:采用迭代最近点ICP方法实现曲板数模的精配准。
优选地,所述将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行比对,包括:
将配准后的测量点云和理论点云分别投影到XOY平面;
在XOY平面上查找距离测量投影点最近的四个理论投影点;
利用所述四个理论投影点所对应的三维理论点插值出与对应测量点具有相同投影的三维理论点;将所述三维理论点作为该测量点在理论点云中的对应点。
优选地,所述基于所述配准和比对后的两种数模,对所述待测曲板的精度作出评价,包括:
成形型面面差:通过测量点云与理论点云的直接比对来评价成形曲面与理论曲面的型面面差;
横向成形度:获得待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型的肋位数据;保持理论肋位不动,在同一肋位面内沿轴方向(深度方向)平移测量肋位,使得测量肋位的最低点与理论肋位的最低点重合;分别计算理论肋位和测量肋位在深度方向上对应点的距离,以此表示曲板在该肋位上的横向成形度;分别采用理论肋位和测量肋位上所有对应点距离的最大值和平均值来表示该肋位线的横向成形偏差;
纵向成形扭曲度:利用理论肋位和测量肋位的平均法矢量间的夹角评价纵向成形扭曲度;
纵向成形精度:在成形曲板的数模配准后,采用投影插值方法获得成形曲板实际测量点云上的中线数据;比对中线的理论数据和测量数据的轴深度值,以此表示成形曲板的纵向成形精度。
优选地,所述基于所述配准和比对后的两种数模,对成型误差进行反馈,包括:
首先,将每个投影圆斑在采集图像和投影底板中的编码坐标均保持一一对应,从而建立圆斑在投影仪和摄像机中的一一映射;
其次,由双目立体视觉三维重建原理可知,左右摄像机采集图像中的圆斑与三维重建的空间点实际上具有一一映射关系;
最后,依据摄像机采集图像中的成像圆斑作为桥梁,即可建立投影仪中二维投影圆斑与三维重建圆斑间的一一映射关系;
基于所述映射关系,当数模完成配准和比对后,每个三维测量点与理论点的偏差均可求得,作为成形误差;
投影底板上每个圆斑中心点都对应一个三维测量点的所述成形误差,将此成形误差换算成颜色并在投影底板图案上进行渲染,或者直接将其对应的误差以数值的形式标注在该投影圆斑上;
采用投影仪将附加了误差信息的底板图案投影至被测成形曲板表面。
根据本发明的第二个方面,提供一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价系统,包括:
待测曲板点云获取模块,该模块获取待测成形曲板的点云数据;
理论曲板模块,该模块构建理论曲板数字模型;
配准模块,该模块将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行配准;
比对模块,该模块将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行比对;
评价模块,基于所述配准和比对后的两种数模,对所述待测曲板的精度作出评价;
基于所述配准和比对后的两种数模,对成型误差进行反馈。
根据本发明的第三个方面,提供一种终端,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时可用于执行上述的方法,或,运行上述的系统。
根据本发明的第四个方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时可用于执行上述的方法,或,运行上述的系统。
与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:
本发明实施例中的基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法和系统,可以替代原来的样板样箱加工,节省能源消耗;其省略了样板样箱的加工以及人工记录的环节,节省大量人工工时,提升检测效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1为本发明一实施例中的基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法的流程图;
图2为本发明一优选实施例中的双目立体视觉测量系统的结构示意图;
图3为本发明一优选实施例中的获取三维模型数据的框架图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
基于图1,本发明提供一个实施例,一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法,其包括如下过程:
S100,获取待测成形曲板的点云数据;
S200,构建数字样箱样板的模型;
S300,将S100中的待测成形曲板的点云数据与S200中的数字样箱样板的模型进行配准;
S400,将S100中的待测成形曲板的点云数据与S200中的数字样箱样板的模型进行比对;
S500,基于配准和比对后的两种数模,对所述待测曲板的精度作出评价;
S600,基于配准和比对后的两种数模,对成型误差进行反馈。
采用本实施例中的方法,可以替代原来的样板样箱加工,节省能源消耗;其省略了样板样箱的加工以及人工记录的环节,节省大量人工工时,提升检测效率。
在本发明的一个优选实施例中,实施S100,包括两个步骤:
S101,获取多个角度的待测成形曲板的点云数据;
S102,将多个角度的待测成形曲板的点云数据进行拼接。
在实施101之前,需要先建立例双目立体视觉测量系统,其建立的具体过程如下:
S01:双目立体视觉在位测量结构参数优化:设计双目测量传感器之间合理的基线距;
S02:双目立体视觉在位测量传感器开发:对双目立体视觉传感器选型,包括:摄像机、镜头、投影仪以及系统的搭建;参见图2
S03:双目立体视觉测量传感器的在位标定:双目立体视觉的标定参数主要有两部分构成:两像机的内参数和两像机间的位姿参数(即双目立体视觉的结构参数)。采用小尺寸二维靶来标定双目立体视觉的结构参数;
S04:多视觉传感集成与空间优化布局:提出一种通过优化测量不确定度的多视觉传感空间布局规划方法,由目标点的三维测量不确定度确保多视觉传感空间布局规划策略的可行性。首先根据测量物体建立多视觉传感测量的离散化几何模型,并定义空间布局规划问题的决策变量,然后设定测量不确定度作为空间布局规划的目标函数,结合多视觉传感测量中的约束条件,应用遗传算法对多视觉传感空间布局规划的决策变量进行优化求解,最终得出最优的多视觉传感空间布局规划方案。
其中,S01中,双目测量传感器的不同基线距对其测量精度和测量视场的有影响,基线距对测量误差有直接影响,随着基线距增加,测量误差先减小后增大,所以找到最优的基线距很重要。首先,大基线距会增大传感器的结构体积,降低了测量传感器的使用灵活性。其次,大基线距会使传感器对振动的敏感性增强。最后,大基线距亦会使左右像机对同一被测物体的视差变大,从而容易产生遮挡而致使立体匹配难度增大。因此为获得合理的设计结果,应当权衡传感器的基线距和测量精度,以便测量效果达到最佳。
在上述双目视觉立体系统的基础上,实施S101和S102:
一较佳实施例中,实施S101,获取多个角度的待测成形曲板的点云数据,其过程为:
S1011,首先通过将圆斑阵列投影至被测成形曲板表面;
S1012,然后左右像机采集投影圆斑阵列图像,并提取出圆斑中心点;
S1013,最后基于基于邻域拓扑信息的单幅结构光立体匹配技术建立左右像机中对应圆斑的立体匹配,进而实现圆斑阵列的三维重建。
一较佳实施例中,实施S102,将多个角度的待测成形曲板的点云数据进行拼接,其过程为:
S1021,多视角点云数(不同角度采集的数据处理后得到的点云数据)初匹配:采用一种基于扩展高斯球的对应点确定方法,确定各个多视角点云数据的对应点,实现初匹配,如法矢量,切矢量,曲率;
S1022,多视角点云数据全局拼合:在初匹配的基础上采用ICP算法实现。具体的,ICP方法的基本思想是寻找引导目标点云pi与实际获得的测量点云数据之间的旋转矩阵R和平移矢量T使下式达到最优,其过程如下:
F(R,T)=min∑[Rp′i+T-pi]2
S1023:结合立体视觉测量原理和激光三角测量原理,利用两台CCD相机和一个激光发射器构建了一套扫描式三维测量系统,借助网格标志点来完成数据的拼接匹配,并通过数据融合得到了点云信息更为丰富的物体三维模型。具体的,本实施例基于HSV颜色空间的亚像素激光中心提取算法,相比原有的灰度重心法进一步提高了激光中心的提取精度然后设计了网格标志板,利用网格线交点作为帧间匹配的标志点,并根据标志点的空间位置不变性结合立体视觉原理来完成激光数据的拼接,之后分别运用立体视觉测量原理和激光三角测量原理来获取待测物体的空间三维模型,最后通过设立全局坐标系,并借助标志点求解空间坐标系之间的位姿转换关系,将两种方法所得点云数据进行融合,得到了数据更为丰富的物体表面三维点云模型,可提高测量精度,同时也不易受物体的表面纹理特性影响,参见图3所示。
通过上述实施例,S101,获取了多个视角下的点云数据;假如待测成形曲板,可通过S102进行拼合,获取整个待测成形曲板的点云数据。通过上述实施例获得待测成形曲板点云数据精确度较高,为后续的校准和对比、评价步骤奠定了坚实的数据基础。
在本发明的一个优选实施例中,实施S200,构建数字样箱样板的模型。具体的,基于三维曲面设计模型构建数字样箱样板的反推方法,通过Tribon或AM等船舶辅助设计软件导出理论曲面设计模型。该理论曲面设计模型替换了现有技术中的样本样箱,省去了耗材成本和人工加工的时间成本。
在本发明的一个优选实施例中,实施S300,将待测成形曲板的点云数据与数字样箱样板的模型进行配准。
该过程主要采用数模的全局不变特征如质心(一阶矩量)、平均法矢量和惯性主轴(二阶矩量)等建立数模间的粗配准,从而可有效解决船舶曲板在成形初期测量点云与理论点云形状相似度低、位姿差异大等所引起的难配准问题。本实施例所提供的配准结果可作为优化方法(如ICP)的初始解,以降低迭代过程陷入局部最优解的风险。因此总的配准过程主要分为如下四步:质心匹配、平均法矢量匹配、惯性主轴匹配、精配准。
具体的,S301,质心匹配:通过矩阵理论可将笛卡尔坐标系下的三维矩表达,从而分别计算曲板测量点云数据和理论点云的质心,便可实现曲板数模的质心匹配。
S302,平均法矢量匹配:将数模的平均法矢量作为全局匹配特征以进一步配准曲板测量点云和理论点云。对于曲板的三维测量点云,曲板的平均法矢量应是点云中每个点的法矢量之和的平均值。
S303,惯性主轴匹配:可借助投影点云的惯性主轴实现曲板的测量点云与理论点云的配准。具体过程为:
S3031,首先分别计算二维投影点云m″i和d″i的最大惯性主轴与X轴的夹角
Figure BDA0004005587250000071
Figure BDA0004005587250000072
S3032,然后再分别利用夹角
Figure BDA0004005587250000073
Figure BDA0004005587250000074
对测量点云M″i和理论点云D″i绕Z轴旋转,以实现两投影点云的惯性主轴匹配,同时也实现了曲板的测量点云与理论点云的近似配准。
S3034,精配准:采用迭代最近点算法(ICP)来实现曲板数模的精配准。ICP通过迭代配准两片点云数据。在每一步迭代中,该算法选择最近点作为对应匹配点并计算一组刚体变换参数(旋转矩阵和平移向量)以使如下公式获得最小值:
Figure BDA0004005587250000081
公式中Np和Nq分别表示待测曲板点云P和理论曲板点云Q的总点数;wi,j表示对应匹配点对的权重系数,且其通常取值如下:若pi是qj的最近点,则wi,j=1;否则wi,j=0。由此公式还可进一步简化为:
Figure BDA0004005587250000082
公式中
Figure BDA0004005587250000083
一旦确定对应匹配点,便可直接求解两点云间的刚体变换;得到刚体变换后,两点云匹配完成,可进行点云融合。
由此可见,配准是指利用刚体变换在三维空间中对不同对象或同一对象的两个几何模型进行拼接或对齐的过程。
模型配准是模型对比的前提,只有较好的配准,对比才有价值。且配准的质量直接影响对比的结果。
本实施例,通过粗配准和精配准,完成了待测曲板点云和理论点云的数据配准,其从多个方面进行配准,保证了配准的准确度,为后续评价曲板成形质量提供了坚实的基础。
在本发明的一个实施例中,实施S400,将待测成形曲板的点云数据与所述数字样箱样板的模型进行比对。
当成形曲板的测量点云与理论点云配准后,由于难以保证两片点云在空间采样间隔和采样位置上的绝对一致,致使测量点云中的点沿着与Z轴平行的方向查找与之相对应的理论点云上的对应点时,往往在理论点云中不存在与对应测量点的连线恰好与Z轴平行的对应点。为准确计算点云数模在Z轴方向上的真实深度差,采用一种基于XOY平面投影插值的方法计算测量点在理论点云中的对应点。其具体过程为:S401,将配准后的测量点云和理论点云分别投影到XOY平面;
S402,在XOY平面上查找距离测量投影点最近的四个理论投影点;
S403,利用上述四个理论投影点所对应的三维理论点插值出与上述测量点具有相同投影的三维理论点,此点即为该测量点在理论点云中的对应点。当测量点及其所对应的理论对应点确定后,便可直接比对两点的Z坐标值以计算两点的成形偏差。
本实施例,数模对比即为量化测量点云和理论点云直接的偏差,为现场作业提供指导。
在本发明的一个优选实施例中,实施S500,基于配准和比对后的两种数模,对所述待测成形曲板的精度作出评价,具体过程如下:
S501,成形型面面差:在前文数模配准的基础上,通过测量点云与理论点云的直接比对来评价成形曲面与理论曲面的型面面差。用了基于投影圆斑阵列的测量方式;相较样板测量,本实施例的测量密度较高。
S502,在前文数模配准的基础上横向成形度:对于基于圆斑阵列结构光的双目立体视觉测量方法,实际测量时难以保证投影圆斑中心恰好位于成形曲板表面所标识的肋位线上,因此无法直接获取曲板上实际肋位线的测量数据,从而无法直接比对曲板的肋位测量值和肋位理论值。在后续曲板的测量点云与理论点云的配准过程中,保持理论肋位数据的同步调整。当曲板的测量点云与理论点云配准后,可采用上述基于投影插值的对应点查找方法插补出测量点云中对应的肋位数据,当获得理论肋位数据和实际测量肋位数据后,便可将不同肋位上的数模进行直接比对,以评价不同肋位上的曲板横向成形精度。具体的,
S5021,首先保持理论肋位不动,在同一肋位面内沿轴方向(深度方向)平移测量肋位,使得测量肋位的最低点与理论肋位的最低点重合。
S5022,然后分别计算理论肋位和测量肋位在深度方向上对应点的距离,以此表示曲板在该肋位上的横向成形度。
S5023,最后为定量化描述,分别采用理论肋位和测量肋位上所有对应点距离的最大值和平均值来表示该肋位线的横向成形偏差。
S503,纵向成形扭曲度:利用理论肋位和测量肋位的平均法矢量间的夹角来评价
S504,纵向成形精度:采用与横向成形精度相同的检测方法,即利用成形曲板的理论中线在测量点云中映射出对应的测量中线然后再作比对,为实现中线的数模比对,包括:
S5041,首先在成形曲板的数模配准后,采用前文投影插值方法获得成形曲板实际测量点云上的中线数据;
S5042,然后比对中线的理论数据和测量数据的轴深度值,以此检测曲板的纵向成形精度。
上述实施例中,成形面面差用于评价曲面成形表面的光顺度,横向成形度反映曲板的肋位线成形误差,纵向成形度反映曲板的中线成形误差,纵向成形扭曲度反映曲板的中线成形误差。这些指标一起反映了曲面的成形精度,可根据这些成形参数的偏差设定或修正后续成形工艺参数。
在本发明的一个优选实施例中,实施S600,基于基于配准和比对后的两种数模,对所述成型误差进行反馈,即结合基于邻域拓扑信息的单幅圆斑阵列结构光立体匹配技术,通过将船舶曲板的测点成形误差与投影特征建立一一映射关系,以实现将成形曲板的数模比对误差直接投影至被测成形曲板表面。具体包括:
S601,二维投影特征与三维重建特征的映射;具体的,包括:
S601,首先,将每个投影圆斑在采集图像和投影底板中的编码坐标均保持一一对应,从而建立圆斑在投影仪和摄像机中的一一映射。
S6012,其次,由双目立体视觉三维重建原理可知,左右摄像机采集图像中的圆斑与三维重建的空间点实际上具有一一映射关系。
S6013,最后,依据摄像机采集图像中的成像圆斑作为桥梁,即可建立投影仪中二维投影圆斑与三维重建圆斑间的一一映射关系。
当数模完成配准和比对后,每个三维测量点与理论点的偏差均可求得。
S602,投影底板上每个圆斑中心点都对应一个三维测量点的成形误差,故可以将此成形误差换算成颜色并在投影底板图案上进行渲染,或者直接将其对应的误差以数值的形式标注在该投影圆斑上。最后采用投影仪将附加了误差信息的底板图案投影至被测成形曲板表面。
本实施例将船舶曲板的成形误差直接反馈至成形曲板表面,有利于现场技术工人制定或修正后续成形工艺参数。
基于相同的发明构思,本发明提供一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价系统,包括待测曲板点云获取模块、理论曲板模块、配准模块、比对模块和评价模块。曲板点云获取模块获取待测成形曲板的点云数据;理论曲板模块构建理论曲板数字模型;配准模块将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行配准;比对模块将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行比对;评价模块基于所述配准和比对后的两种数模,对所述待测曲板的精度作出评价;基于所述配准和比对后的两种数模,对成型误差进行反馈。
本发明上述实例中各模块/单元具体可以参照上述实施例中基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法对应的步骤的实现技术,在此不再赘述。
基于相同的发明构思,本发明提供一种终端,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时可用于执行上述的方法,或,运行上述的系统。
基于相同的发明构思,本发明提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时可用于执行上述的方法,或,运行上述的系统。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改,这并不影响本发明的实质内容。上述各优选特征在互不冲突的情况下,可以任意组合使用。

Claims (10)

1.一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法,其特征在于,包括:
获取待测成形曲板的点云数据;
构建理论曲板数字模型;
将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行配准;
将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行比对;
基于所述配准和比对后的两种数模,对所述待测曲板的精度作出评价;和/或,基于所述配准和比对后的两种数模,对成型误差进行反馈。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法,其特征在于,所述获取待测成形曲板的点云数据,包括:
使用双目立体视觉系统,将圆斑阵列投影至待测曲板表面;
使用左右相机采集投影圆斑阵列图像,并提取圆斑中心点;
基于邻域拓扑信息的单幅结构光立体匹配技术,建立所述左右相机中对应圆斑的立体匹配,获得圆斑阵列的三维重建,即获得当前拍摄视角下的待测曲板的点云数据;
获取多个角度的待测曲板的点云数据;
将所述点云数据的坐标系进行归一化处理;
基于归一化处理后的坐标系,将所述多个角度的待测曲板的点云数据合并成为一个完整点云数据,即获得整个待测曲板的点云数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法,其特征在于,所述基于归一化处理后的坐标系,将所述多个角度的待测曲板的点云数据合并成为一个完整点云数据,包括:
多视角点云数据初匹配:采用基于扩展高斯球的对应点确定方法,确定多视角点云数据的对应点,进行初匹配;
多视角点云数据全局拼合:在初匹配的基础上采用ICP方法进行全局拼合,即,寻找所述理论曲板数字模型的目标点云pi与实际获得的测量点云pi’数据之间的旋转矩阵R和平移矢量T,使F(R,T)=min∑[Rp′i+T-pi]2达到最优;
线激光数据拼接:结合立体视觉测量原理和激光三角测量原理,利用两台CCD相机和一个激光发射器构建一套扫描式三维测量系统,借助网格标志点来完成全局拼合的点云数据与线激光扫描数据的拼接匹配和融合。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法,其特征在于,所述配准包括粗配准和精配准;所述粗配准包括质心匹配、平均法矢量匹配、惯性主轴匹配;
其中,所述质心匹配为:通过矩阵理论可将笛卡尔坐标系下的三维矩表达,从而分别计算待测曲板的点云和理论点云的质心,实现曲板数模的质心匹配;
其中,所述平均法矢量匹配为:分别计算待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型的平均法矢量并进行配准;
其中,所述惯性主轴匹配为:分别投影待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型的惯性主轴并进行配准;
其中,所述精配准为:采用迭代最近点ICP方法实现曲板数模的精配准。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法,其特征在于,所述将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行比对,包括:
将配准后的测量点云和理论点云分别投影到XOY平面;
在XOY平面上查找距离测量投影点最近的四个理论投影点;
利用所述四个理论投影点所对应的三维理论点插值出与对应测量点具有相同投影的三维理论点;将所述三维理论点作为该测量点在理论点云中的对应点。
6.根据权利要求1所述的一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法,其特征在于,所述基于所述配准和比对后的两种数模,对所述待测曲板的精度作出评价,包括:
成形型面面差:通过测量点云与理论点云的直接比对来评价成形曲面与理论曲面的型面面差;
横向成形度:获得待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型的肋位数据;保持理论肋位不动,在同一肋位面内沿轴方向平移测量肋位,使得测量肋位的最低点与理论肋位的最低点重合;分别计算理论肋位和测量肋位在深度方向上对应点的距离,以此表示曲板在该肋位上的横向成形度;分别采用理论肋位和测量肋位上所有对应点距离的最大值和平均值来表示该肋位线的横向成形偏差;
纵向成形扭曲度:利用理论肋位和测量肋位的平均法矢量间的夹角评价纵向成形扭曲度;
纵向成形精度:在成形曲板的数模配准后,采用投影插值方法获得成形曲板实际测量点云上的中线数据;比对中线的理论数据和测量数据的轴深度值,以此表示成形曲板的纵向成形精度。
7.根据权利要求1所述的一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价方法,其特征在于,所述基于所述配准和比对后的两种数模,对成型误差进行反馈,包括:
首先,将每个投影圆斑在采集图像和投影底板中的编码坐标均保持一一对应,从而建立圆斑在投影仪和摄像机中的一一映射;
其次,由双目立体视觉三维重建原理可知,左右摄像机采集图像中的圆斑与三维重建的空间点实际上具有一一映射关系;
最后,依据摄像机采集图像中的成像圆斑作为桥梁,即可建立投影仪中二维投影圆斑与三维重建圆斑间的一一映射关系;
基于所述映射关系,当数模完成配准和比对后,每个三维测量点与理论点的偏差均可求得,作为成形误差;
投影底板上每个圆斑中心点都对应一个三维测量点的所述成形误差,将此成形误差换算成颜色并在投影底板图案上进行渲染,或者直接将其对应的误差以数值的形式标注在该投影圆斑上;
采用投影仪将附加了误差信息的底板图案投影至被测成形曲板表面。
8.一种基于数字化样箱的曲板成形质量评价系统,其特征在于,包括:
待测曲板点云获取模块,该模块获取待测成形曲板的点云数据;
理论曲板模块,该模块构建理论曲板数字模型;
配准模块,该模块将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行配准;
比对模块,该模块将所述待测曲板的点云数据与所述理论曲板数字模型进行比对;
评价模块,基于所述配准和比对后的两种数模,对所述待测曲板的精度作出评价;
基于所述配准和比对后的两种数模,对成型误差进行反馈。
9.一种终端,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时可用于执行权利要求1-7中任一项所述的方法,或,运行权利要求8所述的系统。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时可用于执行权利要求1-7中任一项所述的方法,或,运行权利要求8所述的系统。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116843859A (zh) * 2023-06-25 2023-10-03 成都飞机工业(集团)有限责任公司 一种面向视觉测量系统的不确定度计算方法

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