CN116839503A - 大尺寸结构表面形貌测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种大尺寸结构表面形貌测量方法，包括以下步骤：1)把一台一字线激光器固定在电动旋转台上，再把线激光扫描模块放置在距离大型工件合适的位置处，连接并调节好激光扫描模块，使线激光线的法向位于激光器和相机所组成的平面内，根据三角测量原理布置相机，调整焦距和曝光时间，获取激光线在大型工件上的清晰图像；2)启动线激光扫描模块，控制线激光扫描模块以合适的角速度对大型工件表面进行扫描，同时相机以固定的帧率采集工件表面的扫描图像；3)根据激光线的宽度，把采集的序列图像每隔n帧进行融合，得到含有2π/n相移的条纹图；4)将步骤3中融合得到的条纹图进行相移分析，得到全场的相位图，再根据相位与高度的关系计算大型工件的三维形貌。

Description

大尺寸结构表面形貌测量方法

技术领域

本发明涉及光学测量技术领域，具体涉及一种可在室外环境下对大尺寸结构进行表面形貌检测的方法。

背景技术

随着光学测量技术的飞速发展，结构表面形貌的检测技术层出不穷，目前主流的三维光测技术包括结构光条纹投影法和线阵或点阵扫描法等。特别是基于结构光的三维形貌测量技术的应用越来越广泛。投影栅相位法以其非接触、高精度的优点被广泛应用于物体的三维自动测量，其原理是计算多幅具有一定相位差的条纹图上的每个像素点的相位值，然后根据这些相位值来计算出物体的三维信息。虽然这些方法已经基本成熟，并具有较高的精度，但在大尺寸表面形貌测量中尚存在技术瓶颈。最主要的局限性体现在受投射装置功率的限制，投射的结构光强不强，在室外条件或者对大面积表面投影时，图像质量显著下降；线阵/点阵扫描技术每次测量范围受扫描线与相机之间的几何尺寸。只能通过拼接方式，近距离地完成对大型表面的形貌测量。基于以上原因，开发适用于户外大尺寸结构形貌测量的测量技术具有十分重要的意义。

发明内容

本发明的目的是针对现有的技术缺陷和设备的局限性，以及对于大尺寸工件表面形貌检测的迫切的需求，提出了一种基于线激光束投影的大尺寸结构表面形貌测量方法，该方法是一种非接触式的光学测量方法，可以应用于各种大尺寸结构表面的形貌检测。

本发明可具体通过以下技术方案予以解决：

1)把一台一字线激光器固定在电动旋转台上，再把线激光扫描模块放置在距离大型工件合适的位置处，连接并调节好线激光扫描模块，使线激光线的法向位于激光器和相机所组成的平面内，根据三角测量原理布置相机，调整焦距和曝光时间，获取激光线在大型工件上的清晰图像；

2)启动线激光扫描模块，控制线激光扫描模块以合适的角速度对大型工件表面进行扫描，同时相机以固定的帧率采集工件表面的扫描图像；

3)根据激光线的宽度，把采集的序列图像每隔n帧进行融合，得到含有2π/n相移的条纹图；

4)将步骤3中融合得到的条纹图进行相移分析，得到全场的相位图，再根据相位与高度的关系计算大型工件的三维形貌。

进一步地，所述步骤2)中，为了提高测量的精度，融合完成后的图像中，相邻两根激光线之间的距离P需要满足是激光线宽的2倍。设相机每隔t秒采一幅图片，激光线结构光扫描模块的俯仰角为α。设线激光扫描模块到被测物体的距离为l。线激光扫描模块扫描的角速度为ω,相移的步数为n，则采集到的相邻两帧图像中，激光线之间的距离d可以表示为：

d＝l[tan(α+ωt)-tanα] (1)

设激光线的线宽为w，因为P＝2w＝nd，带入式1可以求得ω。

因为俯仰角α，激光线结构光扫描模块到被测物体的距离l，采集图像的时间间隔t，相移的步数n都为已知量，所以只需按照求得的角速度ω进行扫描即可获得满足测量要求的条纹图片。

所述步骤3)具体为：扫描完成后，得到一组序列图像，每一张图像中含有一条激光线，将采集到的序列图像采用图像融合算法每隔4帧进行融合，就可以得到4张含有2π/4相移的条纹图。

进一步地，所述的图像融合算法为基于像素最大值的图像融合算法，设进行融合的源图像共有m帧(m为4的整数倍)，每一帧的图像的灰度值可以表示为：

I_k(i,j)(k＝1,2,3,L,m) (3)

则融合后的条纹图的灰度值可表示为：

对参考面进行同样的处理，也可以得到四幅含有2π/4相移的条纹图。

进一步地，采用四步相移法对步骤3)中的条纹图进行处理，根据式(4)可以求得待测物体的相位主值φ(i,j)

解出来的φ(i,j)的值域为(-π,π)，图像表现为锯齿状的阶跃型灰度分布。然而，真实的物体变形应该是连续的，对应的相位变化也是连续的。所以，要将包裹的相位分布状况恢复为连续的相位分布。得到绝对相位

进一步地，去包裹算法为基于最小二乘的全局相位解包裹算法。

绝对相位与包裹相位之间有如下关系：

其中k(i,j)为整数，若有M×N个数据点组成的矩阵，x、y对应其下标，0≤i≤M-1，0≤j≤M-1。设为x方向上的包裹相位，/>为y方向上的包裹相位，可以表示为：

其中W表示包裹算子，其目的是对包裹图像的偏导数加减2π，使和/>的值域为[-π,π]。最小二乘法解包裹就是使实际相位的偏导数和包裹相位的差分的值取到最小，即：

令上式中的导数为0，可整理出泊松方程：

其中因为相位微分法对于包裹相位的边缘是无效的，因此泊松方程的Nenmann边界条件为：

可采用Gauss-Seidel迭代法作为解包裹的迭代算法，其表达式为：

其中n为迭代次数。

同理可以得到参考平面的绝对相位

求得绝对相位之后可以根据相位与高度的关系求得缺陷的凸起高度：

其中图像采集系统与参考平面的距离为l，图像采集系统的光轴与线激光扫描模块的光轴之间的距离为d，条纹图的周期为p。

本发明具有如下显而易见的突出实质性特点：

本发明提出了基于线激光束投影的大尺寸结构表面形貌检测方法，突破了传统的条纹投影法在测量大尺寸结构表面形貌时的诸多技术瓶颈，相比于传统的视觉方法，所提出的方法可以在室外对大面积的物体表面进行形貌检测。测量设备安装简单，体积小，实现了高效的无接触测量。本发明提出的方法具有高速度、高精度、自动化程度高等优势，作为一种非接触的光学测量技术，该发明操作简单，精度高。因此非常适合对各种大尺寸结构的表面进行形貌检测。

附图说明

图1是投影栅相位法的原理图。

图2是实施案例一中的测量对象图。

图3是实施案例一中的采集到的线激光扫描图。

图4是实施案例一中的对泡沫板的形貌恢复图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域的技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。

本发明的大尺寸结构表面形貌测量方法，具体包含以下步骤：

1)把一台一字线激光器固定在电动旋转台上，再把线激光扫描模块放置在距离大型工件合适的位置处，连接并调节好线激光线结构光扫描模块，使线激光线的法向位于激光器和相机所组成的平面内。根据三角测量原理布置相机，记录相机、被测物体、和激光器之间的几何参数。调节相机参数，确保获得物体表面清晰的图像；图1是投影栅相位法的原理图。线激光扫描模块的光轴PO与图像采集系统(CCD)的光轴EO交于参考平面R上的一点O，图像采集系统与参考平面的距离为l，图像采集系统的光轴与线激光扫描模块的光轴之间的距离为d，参考平面R与EO垂直。测量时，原本投射到参考平面上点a的光线，由于被测曲面的存在而只能照到c点，因此，参考面上的点b与物面上的点c成相于CCD上的同一点，即由于曲面高度对相位的调制，把点a相移到了点b，相移值为设参考面上的光栅的周期为p，则周期T＝1/p。

2)启动线激光扫描模块，控制线激光扫描模块以合适的角速度对叶片进行扫描。为了提高测量的精度，融合完成后的图像中，相邻两根激光线之间的距离P需要满足是激光线宽的2倍。设相机每隔t秒采一幅图片，激光线结构光扫描模块的俯仰角为α。设线激光扫描模块到被测物体的距离为l。线激光扫描模块扫描的角速度为ω,相移的步数为n，则采集到的相邻两帧图像中，激光线之间的距离d可以表示为：

d＝l[tan(α+ωt)-tanα] (1)

设激光线的线宽为w，因为P＝2w＝nd，带入式1可以求得ω。

因为俯仰角α，激光线结构光扫描模块到被测物体的距离l，采集图像的时间间隔t，相移的步数n都为已知量，所以只需按照求得的角速度ω进行扫描即可获得满足测量要求的条纹图片；

3)扫描完成后，得到一组序列图像，每一张图像中含有一条激光线。将采集到的序列图像采用图像融合算法每隔4帧进行融合，就可以得到4张含有2π/4相移的条纹图。一种典型的图像融合算法为基于像素最大值的图像融合算法，设进行融合的源图像共有m帧(m为4的整数倍)，每一帧的图像的灰度值可以表示为：

I_k(i,j)(k＝1,2,3,L,m) (3)

则融合后的条纹图的灰度值可表示为：

对参考面进行同样的处理，也可以得到四幅含有2π/4相移的条纹图。

4)采用四步相移法对步骤3中的条纹图进行处理，根据式(4)可以求得待测物体的相位主值φ(i,j)

解出来的φ(i,j)的值域为(-π,π)，图像表现为锯齿状的阶跃型灰度分布。然而，真实的物体变形应该是连续的，对应的相位变化也是连续的。所以，要将包裹的相位分布状况恢复为连续的相位分布。得到绝对相位一种典型的去包裹算法为基于最小二乘的全局相位解包裹算法。

绝对相位与包裹相位之间有如下关系：

其中k(i,j)为整数，若有M×N个数据点组成的矩阵，x、y对应其下标，0≤i≤M-1，0≤j≤M-1。设为x方向上的包裹相位，/>为y方向上的包裹相位，可以表示为：

其中W表示包裹算子，其目的是对包裹图像的偏导数加减2π，使和/>的值域为[-π,π]。最小二乘法解包裹就是使实际相位的偏导数和包裹相位的差分的值取到最小，即：

令上式中的导数为0，可整理出泊松方程：

其中因为相位微分法对于包裹相位的边缘是无效的，因此泊松方程的Nenmann边界条件为：

可采用Gauss-Seidel迭代法作为解包裹的迭代算法，其表达式为：

其中n为迭代次数。

同理可以得到参考平面的绝对相位

求得绝对相位之后可以根据相位与高度的关系求得缺陷的凸起高度：

其中图像采集系统与参考平面的距离为l，图像采集系统的光轴与线激光扫描模块的光轴之间的距离为d，条纹图的周期为p。

本发明的优选实例结合附图详述如下：

实施案例一：

图2-4所示，将本发明用于带有圆形凸起的泡沫板的形貌测量中。根据本发明提供的测量方法，测量过程如下：

a)将泡沫板放置在距离线激光扫描模块2.5米处，连接并调节好激光线结构光扫描模块，使其处于就绪状态。调节相机光圈并对焦使被测物体在视场内清晰成像。测量对象如图4所示；

b)控制线激光扫描模块合适的角速度从泡沫板的底部向顶部扫描，在线激光扫描模块对泡沫板扫描的同时，相机以每秒10帧的固定帧率拍摄泡沫板的图像，共采集到96帧图片；

c)图片采集结束后，将泡沫板的形貌通过软件进行输出。

实施案例二：

将本发明用于对预制的含有凸起缺陷的风电叶片模型进行测量。根据本发明提供的测量方法，测量过程如下：

a)将预制有3个凸起缺陷的叶片固定在模拟系统支座上。连接并调节好激光线结构光扫描模块，使其处于就绪状态。调节相机光圈并对焦使被测物体在视场内清晰成像；

b)启动系统对目标叶片从叶根到叶尖进行扫描检测；

c)将检测到凸起缺陷的尺寸和位置进行输出。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.大尺寸结构表面形貌测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)把一台一字线激光器固定在电动旋转台上，再把线激光扫描模块放置在距离大型工件合适的位置处，连接并调节好线激光扫描模块，使线激光线的法向位于激光器和相机所组成的平面内，根据三角测量原理布置相机，调整焦距和曝光时间，获取激光线在大型工件上的清晰图像；

2)启动线激光扫描模块，控制线激光扫描模块以合适的角速度对大型工件表面进行扫描，同时相机以固定的帧率采集工件表面的扫描图像；

3)根据激光线的宽度，把采集的序列图像每隔n帧进行融合，得到含有2π/n相移的条纹图；

4)将步骤3中融合得到的条纹图进行相移分析，得到全场的相位图，再根据相位与高度的关系计算大型工件的三维形貌。

2.根据权利要求1所述的大尺寸结构表面形貌测量方法，其特征在于，所述步骤2)中，为了提高测量的精度，融合完成后的图像中，相邻两根激光线之间的距离P满足激光线宽的2倍；设相机每隔t秒采一幅图片，激光扫描模块的俯仰角为α，设线激光扫描模块到被测物体的距离为l，线激光扫描模块扫描的角速度为ω,相移的步数为n，则采集到的相邻两帧图像中，激光线之间的距离d可以表示为：

d＝l[tan(α+ωt)-tanα] (1)

设激光线的线宽为w，因为P＝2w＝nd，带入式1可以求得ω，

因为俯仰角α，激光线结构光扫描模块到被测物体的距离l，采集图像的时间间隔t，相移的步数n都为已知量，所以只需按照求得的角速度ω进行扫描即可获得满足测量要求的条纹图片。

3.根据权利要求1所述的大尺寸结构表面形貌测量方法，其特征在于，所述步骤3)具体为：扫描完成后，得到一组序列图像，每一张图像中含有一条激光线，将采集到的序列图像采用图像融合算法每隔4帧进行融合，就可以得到4张含有2π/4相移的条纹图。

4.根据权利要求3所述的大尺寸结构表面形貌测量方法，其特征在于，所述图像融合算法为基于像素最大值的图像融合算法，设进行融合的源图像共有m帧，m为4的整数倍，每一帧的图像的灰度值可以表示为：

I_k(i,j)(k＝1,2,3,L,m) (3)

则融合后的条纹图的灰度值可表示为：

对参考面进行同样的处理，也可以得到四幅含有2π/4相移的条纹图，

采用四步相移法对步骤3)中的条纹图进行处理，根据式(4)可以求得待测物体的相位主值φ(i,j)

解出来的φ(i,j)的值域为(-π,π)，图像表现为锯齿状的阶跃型灰度分布，然而，真实的物体变形应该是连续的，对应的相位变化也是连续的，所以，要将包裹的相位分布状况恢复为连续的相位分布，得到绝对相位

5.根据权利要求4所述的大尺寸结构表面形貌测量方法，其特征在于，去包裹算法为基于最小二乘的全局相位解包裹算法，

绝对相位与包裹相位之间有如下关系：

其中k(i,j)为整数，若有M×N个数据点组成的矩阵，x、y对应其下标，0≤i≤M-1，0≤j≤M-1，设为x方向上的包裹相位，/>为y方向上的包裹相位，可以表示为：

其中W表示包裹算子，其目的是对包裹图像的偏导数加减2π，使和/>的值域为[-π,π]，最小二乘法解包裹就是使实际相位的偏导数和包裹相位的差分的值取到最小，即：

令上式中的导数为0，可整理出泊松方程：

其中因为相位微分法对于包裹相位的边缘是无效的，因此泊松方程的Nenmann边界条件为：

可采用Gauss-Seidel迭代法作为解包裹的迭代算法，其表达式为：

其中n为迭代次数，

同理可以得到参考平面的绝对相位

求得绝对相位之后可以根据相位与高度的关系求得缺陷的凸起高度：

其中图像采集系统与参考平面的距离为l，图像采集系统的光轴与线激光扫描模块的光轴之间的距离为d，条纹图的周期为p。