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测量费用较高;
探头易磨损。
测量速度慢;
检测一些内部元件有先天的限制,故欲求得物体真实外形则需要对探头半径进行补偿,因此可能会导致修正误差的问题;
接触探头在测量时,接触探头的力将使探头尖端部分与被测件之间发生局部变形而影响测量值的实际读数;
由于探头触发机构的惯性及时间延迟而使探头产生超越现象,趋近速度会产生动态误差。
随着计算机机器视觉这一新兴学科的兴起和发展,用非接触的光电方法对曲面的三维形貌进行快速测量已成为大趋势。
这种非接触式测量不仅避免了接触测量中需要对测头半径加以补偿所带来的麻烦,而且可以实现对各类表面进行高速三维扫描。
目前,非接触式三维扫描仪很多,根据传感方法不同,常用的有基于激光扫描测量、结构光扫描测量和工业CT等的,分别代表市面上主流的三维激光扫描仪,照相式三维扫描仪,和CT断层扫描仪等。
采用非接触式三维扫描仪因其接触性,对物体表面不会有损伤,同时相比接触式的具有速度快,容易操作等特征,三维激光扫描仪可以达到5000-10000点/秒的速度,而照相式三维扫描仪则采用面光,速度更是达到几秒钟百万个测量点,应用与实时扫描,工业检测具有很好的优势。
汇信HxScan3D三维扫描仪三维扫描仪按照其原理分为2类,一种是“照相式”,一种是“激光式”,两者都是非接触式,也就是说,在扫描的时候,这两种设备均不需要与被测物体接触。
“激光式”扫描仪属于较早的产品,由扫描仪发出一束激光光带,光带照射到被测物体上并在被测物体上移动时,就可以采集出物体的实际形状。
“激光式”扫描仪一般要配备关节臂.
“照相式”扫描仪是针对工业产品涉及领域的新一代扫描仪,与传统的激光扫描仪和三座标测量系统比较,其测量速度提高了数十倍。
由于有效的控制了整合误差,整体测量精度也大大提高。
其采用可见光将特定的光栅条纹投影到测量工作表面,借助两个高分辨率CCD数码相机对光栅干涉条纹进行拍照,利用光学拍照定位技术和光栅测量原理,可在极短时间内获得复杂工作表面的完整点云。
其独特的流动式设计和不同视角点云的自动拼合技术使扫描不需要借助于机床的驱动,扫描范围可达12M,而扫描大型工件则变得高效、轻松和容易。
其高质量的完美扫描点云可用于汽车制造业中的产品开发、逆向工程、快速成型、质量控制,甚至可实现直接加工
0引言
随着制造技术的快速发展和制造领域的不断扩大,使得对制造产品的质量要求也越来越高。
传统意义上很多对产品的检测方法已经不能适应现代制造业的要求。
计算机视觉检测技术具有操作、维护简单,测量速度快,精度高,测量范围广等众多无可比拟的优点,被认为是检测技术领域中最具有发展潜力的技术。
机器视觉被称为自动化的眼睛,在国民经济、科学研究及国防建设上都有着广泛的应用。
机器视觉不但可以实现无接触观测,还可以长时间保持精度,因此,机器视觉系统可以广泛应用于长时间的、恶劣的环境。
在此探讨了线性结构光三维扫描系统的特点。
设计一种能够测量物体深度的结构光三维扫描系统,通过图像处理技术对激光条纹进行提取,并建立数学模型,采用三角法测量方法获取深度信息,对工件图像进行重建。
最后,实验结果验证了该系统的有效性。
1基于机器视觉的结构光三维扫描系统模型
结构光测量是将激光器发出的光束经过光学系统形成某种形式的光,包括点、单线、多线、单圆、同心多圆、网格、十字交叉、灰度编码图案、颜色编码图案和随机纹理投影等投向景物,在景物上形成特定的图案,并通过图像处理,对图案进行提取,然后根据三角法进行计算,从而得到景物表面的深度信息。
根据投射光图案的种类可分为单点法、单线法和图案法。
1.1系统的硬件结构设计
如图1所示,文中所设计的结构光三维扫描系统由3大部分组成,分别是运动平台、激光器和摄像机。
系统的运动平台由导轨丝杠机构成,丝杠上的滑块带动工件左右运动,丝杠由伺服马达驱动。
摄像机垂直于导轨运动平面。
激光器和摄像机与摄像机呈固定角度安装。
激光器所射出的线形光斑垂直于工件的运动方向。
激光器与摄像机的相对角度可以调节,调节范围由20~~45。
之间。
运动平台行程为100mm,图像分辨率为0.2mm/pixel。
1.2系统的数学模型建立
系统的数学模型如图2所示。
工件放置于运动平台上,摄像机垂直安装在运动平台正上方,激光与水平面的夹角θ,激光器产生一字的线性结构光,由于物体表面与运动平台的高度差,条形光斑同时照射在物体上的A处和平台的B处。
用摄像机获得光斑的图像,经图像采集卡输入至计算机,经过图像处理,可以测量出点A与点B的距离d,根据三角法公式tanθ=H/d,可以通过光斑间距d计算出工件的高度H。
因此物坐标和像坐标对应关系为:
图片看不清楚?
请点击这里查看原图(大图)。
其中:
xg,yg,zg分别为物坐标;
k为像素一毫米转换系数;
xi,yi分别为图像坐标。
2结构光光斑提取的相关理论与方法
从系统的数学模型可知,物体的深度信息H主要受θ和d的影响,而θ主要表现为系统误差。
因此,有必要对条纹间距d进行深入研究,以提高系统的精度。
其主要包括:
图像增强、图像二值化以及图像细化。
2.1图像增强
图像增强主要增加图像的对比度,突出图像中的高频部分。
算法描述为:
设原图像的灰度级为x,其最大和最小灰度级分别为xmax和xmin期望图像灰度级的最大和最小值分别为ymax和ymin则与原图像灰度级x相对应的期望灰度级:
式(3)是一个线性函数:
参数n是函数的斜率;
6是函数在y轴的截距;
x表示输入图像的灰度;
y表示输出图像的灰度。
2.2图像二值化
这里所采用的256色的灰度图像,通过选取阈值t,将小于t灰度全设为0,即黑色;
将大于t的灰度全部设为255,即白色。
这样,目标就从背景中独立出来。
采用文献提出的一种基于熵的自动阈值提取方法。
一幅图像的直方图可以表示为:
式中:
G表示灰度值的总和;
g(h)表示图像灰度等级为h的像素个数。
一幅具有[O,N一1]灰度值范围图像的直方图的熵可以表示为:
式(6)中,ta。
表示图像分割的阈值,则不同阈值范围内的熵可以表示为:
总熵可以表示为
。
通过求解一组优化的阈值,可以使总熵达到最大。
其中:
L表示阈值的个数,a—O,1,…,L一1。
2.3图像细化
图像的细化是一个通过迭代去除目标图像上不影响连通性的轮廓象素点,以得到最终宽度为一个像素的图像骨架的过程。
对被处理的图像进行细化有助于突出图像的形状特点和减少冗余的信息量。
3实验结果与分析
3.1系统标定
实验通过基于机器视觉结构光三维扫描系统获取扳手三维图像,为获得准确的三维图像,首先采用40mm的标准块规进行测量,测量结果与误差如表1所示。
图3为三维扫描系统的测量软件界面。
3.2实验内容与步骤
用该系统获取准确的扳手图像信息如图4、图5所示。
对所获取的信息进行图像增强、腐蚀和去除小颗粒滤波处理,再根据三角法测量原理测量计算出扳手的厚度。
对所获取的图像信息进行图像处理,首先对图像进行图像增强,增加图像的对比度,突出图像中的高频部分,如图6、图7所示。
其次采用自动阈值技术对图像进行二值化处理,如图8所示。
为了得到更清晰的图像。
采用相关的滤波器将小颗粒噪声去除,处理结果如图9所示。
3.3实验数据
图10、图11给出了扳手手柄和钳口处的高度信息提取结果。
通过对多处截面进行高度信息提取,可以重构处扳手的三维图像,如图12、图13所示。
3.4结果分析
经过分析上述的测量数据,总体误差为4.47%。
从实验测量结果来看,实现系统还有待进一步提高。
影响其精度的主要原因如下:
(1)由于本系统采用的激光光斑比较粗,从一定程度上影响了精度。
(2)对激光光斑的提取算法性能不足,可进一步改进。
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