CN116990301A - 一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统和检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及无损检测技术领域，具体为一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统和检测方法，手持式检测系统包括含有特征标志物的待测表面，还包括：主机；手持式终端检测设备；数据传输途径；检测方法包括用户通过手持手柄移动终端，并使用激光打点笔，在系统指示下调整至合适拍摄位置，接着手持该仪器按下采集键拍摄待测表面，图像上传至主机计算，计算结果包括三位形貌，以及表面缺陷信息，并以小于5s的延迟传回终端，显示在显示器上供检测者评估待测表面质量。本发明可实现复杂复合材料结构表面缺陷快速、高效的扫查和缺陷定位，检查精度相比于人工目视有极大提高，扫查效率相对常规的检查有明显提升。

Description

一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统和检测方法
技术领域
本发明涉及无损检测技术领域，具体为一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统和检测方法。
背景技术
工业领域对于表面平整度的要求，以及基于表面缺陷推测和诊断材料内部损伤的手段，均需要对物体表面的损伤和缺陷进行精准的识别。通过目视的方式虽然可以一些明显的缺陷，但对于不明显的表面，或是深度浅的缺陷，难以做到精准的识别，所以借助工具辅助进行表面缺陷的识别是更好的选择。以复合材料受冲击缺陷为例进一步阐述该设备的应用背景。复合材料结构是航空航天、风能等高端领域常用的功能性和承力性材料。复合材料在服役过程中受到重物冲击(例如鸟撞等)时，由于材料塑性，会在表面产生深浅不一的凹坑，同时，更加危险的是，伴随冲击过程往往会造成材料内部发生分层损伤，大大降低材料的承载能力。使用目视检测的方式能够对明显的冲击缺陷进行检出，但对于冲击面积大、没有明显破坏的情况，很难目视检出，行业一般规定深度小于0.3mm的缺陷称为几乎不见的缺陷，对此类缺陷的检出，对于识别材料损伤位置，具有重要的意义，对于本发明提出的基于双目曲面重建的方法，其重建精度一般可达0.1mm以下，可以满足对一些目视几乎不可见的冲击缺陷的检测。
经检索，专利文献CN115018763A中公开了一种通过三维扫描模型的数据，通过曲面拟合的方法，基于高程数据确定凹坑缺陷的方法。但该方法的缺陷在于，首先，该方法需要扫描获得的三维高程数据作为输入，而此类数据需要通过专业的、高精度的扫描仪或雷达获取，成本高；其次，该方法仅给出一种通过三点法确定凹坑位置的方式，需要逐区域扫描，效率低，并非全场方法。
专利文献CN112002016A、CN113446958A中均公开了一些通过双目视觉原理重建曲面的算法，但这些文献缺乏手持式的检测设备，其中双目系统大而繁杂，不适合现场检测使用。
专利文献CN102565081B中给出一种通过结构光视觉方法检测表面凹坑的手段，但该方法只能针对定曲率圆管适用，而对其他形状的一般曲面难以适用，同时结构光设备对实验条件要求较高，并且不适合大型曲面的现场检测。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提出了一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统和检测方法。
本发明所要解决的技术问题采用以下技术方案来实现：
一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，包括含有特征标志物的待测表面，还包括：
主机，用于提供远端计算服务；
手持式终端检测设备，用于采集所述待测表面图像以及提供给用户操作和交互；
数据传输途径，用于连接所述主机与所述手持式终端检测设备以传输数据。
优选地，所述数据传输途径包括有线传输途径、无线传输途径。
优选地，所述手持式终端检测设备包括手持手柄、设置在所述手持手柄顶部后侧的传感器模组、设置在所述手持手柄顶部前侧的触摸显示面板。
优选地，所述手持手柄上设置有数据和充电统一接口、采集按键、激光打点按钮、光源控制旋钮以及相机姿态微调旋钮，所述激光打点按钮、光源控制旋钮以及相机姿态微调旋钮对应与所述传感器模组连接。
优选地，所述传感器模组包括与所述相机姿态微调旋钮连接的第一相机及第二相机、位于所述第一相机、第二相机之间的激光打点笔、对应设置在所述激光打点笔与所述第一相机、第二相机之间的两个可调亮度光源，所述可调亮度光源与所述光源控制旋钮连接，所述激光打点笔与所述激光打点按钮连接。
优选地，所述第一相机的相机光轴与所述第二相机的相机光轴位于一个平面且始终相交，所述激光打点笔的射出光线与两个相机光轴位于同一平面，所述激光打点笔的射出光线与两个相机光轴的角平分线重合。
一种检测复合材料表面缺陷的检测方法，应用上述的一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，包括以下步骤：
步骤(S1)对含有特征标志物的待测表面做预处理；
步骤(S2)调整手持手柄位置、调整可调亮度光源亮度、调整第一相机及第二相机132.3的相机姿态，调整完成后按下手持手柄上的采集按键进行采集图像；
步骤(S3)通过数据传输途径将采集到的图像上传至主机上；
步骤(S4)在主机中运行算法，从第一相机及第二相机拍摄的图像中通过缺陷识别算法实现缺陷位置和轮廓识别；
步骤(S5)主机完成计算，并将测试结果发送至触摸显示面板上进行显示；
步骤(S6)用户查看缺陷检测结果，通过触摸显示面板选择是否保存结果或进行其他操作。
优选地，步骤(S1)中预处理包括检查待测表面的光滑度以及检查特征标志物是否满足测试要求，若不满足，则通过喷涂散斑的方式对表面进行预处理。
优选地，步骤(S2)具体包括：
步骤(S21)选定待测区域和距离，旋转相机姿态微调旋钮调整第一相机、第二相机132.3的位姿；
步骤(S22)长按激光打点按钮控制激光打点笔打点，结合手持式终端检测设备上的终端程序移动到合适位置；
步骤(S23)旋转光源控制旋钮调整可调亮度光源的亮度，直至第一相机、第二相机132.3图像的灰度值合适；
步骤(S24)调整完成后，按下采集按键，完成图像采集。
优选地，步骤(S4)具体包括：
步骤(S41)使用数字图像相关方法、或基于深度学习的光流估计方法、或基于关键点匹配的图像配准算法，将左右图像进行像素配准，获得第一相机像素位置(u,v)处图像特征在第二相机上的像素位置xr(u,v)，进而获得第二相机图像相对于第一相机图像的像素位移，计算公式如下：
u(u,v)＝xr(u,v)-xl(u,v)
考虑到图像算法误差，可以使用高斯滤波对上述像素位移场平滑滤波，即使用高斯卷积核kG对原位移场做图像卷积，计算公式如下：
步骤(S42)利用相机标定参数以及步骤(S41)中获得的像素位移计算第一相机像素位置对应的世界坐标位置，计算公式如下：
步骤(S43)利用步骤(S42)获得的世界坐标位置计算曲面的高斯曲率，计算公式如下：
其中，按照卷积的方式数值计算位置梯度，即卷积核：
接着，计算曲面每一处的外法向矢量，按照如下公式：
接着，计算曲面矢径的二阶混合导数，按照如下公式：
最后，计算曲面各处的高斯曲率，按照如下公式：
步骤(S44)利用步骤(S43)获得的曲面的高斯曲率，将曲率值大于阈值Gctr的位置标记为含凹坑或缺陷位置，作为检测结果。
本发明的有益效果是：
与现有技术相比，本发明通过提供一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统和检测方法，可实现复杂复合材料结构表面缺陷快速、高效的扫查和缺陷定位，检查精度相比于人工目视有极大提高，扫查效率相对常规的检查有明显提升。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明：
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明的方法流程图；
图3为本发明采集图像流程图；
图4为本发明图像缺陷识别流程图；
图5为本发明第一相机、第二相机的相机光轴与激光打点笔的射出光线相交状态示意图。
图中：
110、主机；
120、数据传输途径；121、有线传输途径；122、无线传输途径；
130、手持式终端检测设备；131、手持手柄；131.1、数据和充电统一接口；131.2、采集按键；131.3、激光打点按钮；131.4、光源控制旋钮；131.5、相机姿态微调旋钮；132、传感器模组；132.1、第一相机；132.2、可调亮度光源；132.3、第二相机；132.4、激光打点笔；133、触摸显示面板；
140、待测表面；
310、射出光线；
311、位姿一；
312、位姿二；
313、第一相机相机光轴；
314、第二相机相机光轴；
315、位姿三；
316、位姿四。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合附图以及实施例对本发明进一步阐述。
如图1所示，一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，由主机110、数据传输途径120、手持式终端检测设备130、含有特征标志物的待测表面140等组成。
所述主机110用于提供远端计算服务；所述数据传输途径120用于连接所述主机110与所述手持式终端检测设备130以传输数据，所述数据传输途径120包括有线传输途径121和无线传输途径122两种，单台主机110可以通过所述数据传输途径120同时连接一台或多台手持式终端检测设备130。所述手持式终端检测设备130用于采集所述待测表面140图像以及提供给用户操作和交互。
所述手持式终端检测设备130包括手持手柄131、设置在所述手持手柄131顶部后侧的传感器模组132、设置在所述手持手柄131顶部前侧的触摸显示面板133。
所述手持手柄131上设置有数据和充电统一接口131.1、采集按键131.2、激光打点按钮131.3、光源控制旋钮131.4以及相机姿态微调旋钮131.5。
所述传感器模组132包括第一相机132.1及第二相机132.3、激光打点笔132.4、两个可调亮度光源132.2。所述第一相机132.1及第二相机132.3具有位姿调整功能，所述第一相机132.1及第二相机132.3除了分别与所述采集按键131.2连接外，还通过机械方式或者电子马达方式与所述相机姿态微调旋钮131.5连接，以用于调整所述第一相机132.1及第二相机132.3的位姿，所述可调亮度光源132.2与所述光源控制旋钮131.4连接，所述激光打点笔132.4与所述激光打点按钮131.3连接。
所述数据和充电统一接口131.1既可以为所述手持式终端检测设备130内部的内置电池充电，同时也可以通过数据连接线直接供电使用，还可以连接到所述主机110上，通过所述有线传输途径121进行图像和结果的数据传输。
所述采集按键131.2按下后，所述第一相机132.1及第二相机132.3能够同时采集当前图像，并上传至所述主机110中进行计算分析。
所述激光打点按钮131.3按下后，所述激光打点笔132.4能够打出准直线光到所述待测表面140表面上，此时所述第一相机132.1及第二相机132.3可以捕捉激光光点位置，并通过引导算法引导用户调整好所述第一相机132.1及第二相机132.3的机位。所述激光打点笔132.4打出的光的路径始终保持过两个相机光轴的交点，当打到激光打点笔132.4打点到物面的位置，刚好与两个相机光轴交点重合时，此时所述手持式终端检测设备130到所述待测物面140的距离为最佳检测距离。
所述相机姿态微调旋钮131.5旋转，可以调整所述第一相机132.1及第二相机132.3的位姿，使两者对称运动，使得两个相机的相机光轴的交点远近移动，从而实现调整测量距离的目的。
所述激光打点笔132.4、第一相机132.1及第二相机132.3的位姿满足如下特征：
所述第一相机132.1及第二相机132.3的相机光轴位于一个平面且始终相交，所述激光打点笔132.4位于所述第一相机132.1、第二相机132.3的中间位置处，所述激光打点笔132.4发出的光线与所述第一相机132.1及第二相机132.3的相机光轴位于同一平面；其次，所述激光打点笔132.4发出的射出光线与两个相机光轴的角平分线重合。
所述光源控制旋钮131.4旋转，可以调整所述可调亮度光源132.2的亮度，通过调整亮度可以提供算法更高精度的配准图像。
一种检测复合材料表面缺陷的检测方法，应用上述的一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，流程如图2所示，包括以下步骤：
步骤(S1)对含有特征标志物的待测表面140做预处理。
主要检查光滑度、特征标志物情况等是否满足测试要求，如果特征标志物不满足计算要求，则通过喷涂散斑的方式对待测表面140进行预处理。
步骤(S2)调整手持手柄131位置、调整可调亮度光源132.2亮度、调整第一相机132.1及第二相机132.3的相机姿态，调整完成后按下手持手柄131上的采集按键131.2进行采集图像。
具体的，如图3所示，具体包括：
步骤(S21)选定待测区域和距离，旋转相机姿态微调旋钮131.5调整第一相机132.1、第二相机132.3的位姿。
用户根据理想测量距离远近，或范围大小，微调所述第一相机132.1及第二相机132.3的相机姿态。如图5所示，如若要减小测量距离、或减小测量范围，则微调所述第一相机132.1的位姿至位姿一311，微调所述第二相机132.3的位姿至位姿四316，从而增大第一相机相机光轴313及第二相机相机光轴314与所述激光打点笔132.4发出的射出光线310之间的夹角θ；
若要增大测量距离、或增大测量范围，则微调所述第一相机132.1的位姿至位姿二312，微调所述第二相机132.3的位姿至位姿三315，从而减小第一相机相机光轴313及第二相机相机光轴314与所述激光打点笔132.4发出的射出光线310之间的夹角θ。
步骤(S22)长按激光打点按钮131.3控制激光打点笔132.4打点，结合手持式终端检测设备130上的终端程序移动到合适位置。
步骤(S23)旋转光源控制旋钮131.4调整可调亮度光源132.2的亮度，直至第一相机132.1、第二相机132.3图像的灰度值合适。
步骤(S24)调整完成后，按下采集按键131.2，完成图像采集。
步骤(S3)通过数据传输途径120将采集到的图像上传至主机110上。
步骤(S4)在主机110中运行算法，从第一相机132.1及第二相机132.3拍摄的图像中通过缺陷识别算法实现缺陷位置和轮廓识别。
具体的，如图4所示，具体包括：
步骤(S41)使用数字图像相关方法、或基于深度学习的光流估计方法、或基于关键点匹配的图像配准算法等，将左右图像进行像素配准，获得第一相机132.1像素位置(u,v)处图像特征在第二相机132.3上的像素位置xr(u,v)，进而获得第二相机132.3图像相对于第一相机132.1图像的像素位移，计算公式如下：
u(u,v)＝xr(u,v)-xl(u,v)
考虑到图像算法误差，可以使用高斯滤波对上述像素位移场平滑滤波，即使用高斯卷积核kG对原位移场做图像卷积，计算公式如下：
步骤(S42)利用相机标定参数以及步骤(S41)中获得的像素位移计算第一相机132.1像素位置对应的世界坐标位置，计算公式如下：
步骤(S43)利用步骤(S42)获得的世界坐标位置计算曲面的高斯曲率，计算公式如下：
其中，按照卷积的方式数值计算位置梯度，即卷积核：
接着，计算曲面每一处的外法向矢量，按照如下公式：
接着，计算曲面矢径的二阶混合导数，按照如下公式：
最后，计算曲面各处的高斯曲率，按照如下公式：
步骤(S44)利用步骤(S43)获得的曲面的高斯曲率，将曲率值大于阈值Gctr的位置标记为含凹坑或缺陷位置，作为检测结果。
步骤(S5)主机110完成计算，并将测试结果发送至触摸显示面板133上进行显示。
步骤(S6)用户查看缺陷检测结果，通过触摸显示面板133选择是否保存结果或进行其他操作。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，包括含有特征标志物的待测表面(140)，其特征在于：还包括：
主机(110)，用于提供远端计算服务；
手持式终端检测设备(130)，用于采集所述待测表面(140)图像以及提供给用户操作和交互；
数据传输途径(120)，用于连接所述主机(110)与所述手持式终端检测设备(130)以传输数据。
2.根据权利要求1所述的一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，其特征在于：所述数据传输途径(120)包括有线传输途径(121)、无线传输途径(122)。
3.根据权利要求1所述的一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，其特征在于：所述手持式终端检测设备(130)包括手持手柄(131)、设置在所述手持手柄(131)顶部后侧的传感器模组(132)、设置在所述手持手柄(131)顶部前侧的触摸显示面板(133)。
4.根据权利要求3所述的一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，其特征在于：所述手持手柄(131)上设置有数据和充电统一接口(131.1)、采集按键(131.2)、激光打点按钮(131.3)、光源控制旋钮(131.4)以及相机姿态微调旋钮(131.5)，所述激光打点按钮(131.3)、光源控制旋钮(131.4)以及相机姿态微调旋钮(131.5)对应与所述传感器模组(132)连接。
5.根据权利要求4所述的一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，其特征在于：所述传感器模组(132)包括与所述相机姿态微调旋钮(131.5)连接的第一相机(132.1)及第二相机(132.3)、位于所述第一相机(132.1)、第二相机(132.3)之间的激光打点笔(132.4)、对应设置在所述激光打点笔(132.4)与所述第一相机(132.1)、第二相机(132.3)之间的两个可调亮度光源(132.2)，所述可调亮度光源(132.2)与所述光源控制旋钮(131.4)连接，所述激光打点笔(132.4)与所述激光打点按钮(131.3)连接。
6.根据权利要求5所述的一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，其特征在于：所述第一相机(132.1)的相机光轴与所述第二相机(132.3)的相机光轴位于一个平面且始终相交，所述激光打点笔(132.4)的射出光线与两个相机光轴位于同一平面，所述激光打点笔(132.4)的射出光线与两个相机光轴的角平分线重合。
7.一种检测复合材料表面缺陷的检测方法，应用权利要求1至6中任一项所述的一种检测复合材料表面缺陷的手持式检测系统，包括以下步骤：
步骤(S1)对含有特征标志物的待测表面(140)做预处理；
步骤(S2)调整手持手柄(131)位置、调整可调亮度光源(132.2)亮度、调整第一相机(132.1)及第二相机(132.3)的相机姿态，调整完成后按下手持手柄(131)上的采集按键(131.2)进行采集图像；
步骤(S3)通过数据传输途径(120)将采集到的图像上传至主机(110)上；
步骤(S4)在主机(110)中运行算法，从第一相机(132.1)及第二相机(132.3)拍摄的图像中通过缺陷识别算法实现缺陷位置和轮廓识别；
步骤(S5)主机(110)完成计算，并将测试结果发送至触摸显示面板(133)上进行显示；
步骤(S6)用户查看缺陷检测结果，通过触摸显示面板(133)选择是否保存结果或进行其他操作。
8.根据权利要求7所述的一种检测复合材料表面缺陷的检测方法，其特征在于：
步骤(S1)中预处理包括检查待测表面(140)的光滑度以及检查特征标志物是否满足测试要求，若不满足，则通过喷涂散斑的方式对表面进行预处理。
9.根据权利要求7所述的一种检测复合材料表面缺陷的检测方法，其特征在于：步骤(S2)具体包括：
步骤(S21)选定待测区域和距离，旋转相机姿态微调旋钮(131.5)调整第一相机(132.1)、第二相机(132.3)的位姿；
步骤(S22)长按激光打点按钮(131.3)控制激光打点笔(132.4)打点，结合手持式终端检测设备(130)上的终端程序移动到合适位置；
步骤(S23)旋转光源控制旋钮(131.4)调整可调亮度光源(132.2)的亮度，直至第一相机(132.1)、第二相机(132.3)图像的灰度值合适；
步骤(S24)调整完成后，按下采集按键(131.2)，完成图像采集。
10.根据权利要求7所述的一种检测复合材料表面缺陷的检测方法，其特征在于：步骤(S4)具体包括：
步骤(S41)使用数字图像相关方法、或基于深度学习的光流估计方法、或基于关键点匹配的图像配准算法，将左右图像进行像素配准，获得第一相机(132.1)像素位置(u,v)处图像特征在第二相机(132.3)上的像素位置xr(u,v)，进而获得第二相机(132.3)图像相对于第一相机(132.1)图像的像素位移，计算公式如下：
u(u,v)＝xr(u,v)-xl(u,v)
考虑到图像算法误差，可以使用高斯滤波对上述像素位移场平滑滤波，即使用高斯卷积核kG对原位移场做图像卷积，计算公式如下：
步骤(S42)利用相机标定参数以及步骤(S41)中获得的像素位移计算第一相机(132.1)像素位置对应的世界坐标位置，计算公式如下：
步骤(S43)利用步骤(S42)获得的世界坐标位置计算曲面的高斯曲率，计算公式如下：
其中，按照卷积的方式数值计算位置梯度，即卷积核：
接着，计算曲面每一处的外法向矢量，按照如下公式：
接着，计算曲面矢径的二阶混合导数，按照如下公式：
最后，计算曲面各处的高斯曲率，按照如下公式：
步骤(S44)利用步骤(S43)获得的曲面的高斯曲率，将曲率值大于阈值Gctr的位置标记为含凹坑或缺陷位置，作为检测结果。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117420151A (zh) * 2023-12-19 2024-01-19 中国铁路设计集团有限公司 一种高速铁路直立式声屏障检测装置、系统及方法
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