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    基于線結構光的空調四通換向閥高度測量

    2018-05-14 15:33:29沈波波許嘉璐孔明
    中國測試 2018年3期
    關鍵詞:計算機視覺

    沈波波 許嘉璐 孔明

    摘要:為提高空調四通換向閥高度測量的精確度以及加工焊接的效率,提出一種基于線結構光的四通換向閥高度測量方法。通過計算機視覺技術搭配線型結構光獲取四通閥的表面形貌特征,基于結構光三維測量原理得到被測工件表面各點的實際位置坐標,從而實現(xiàn)四通換向閥的高度測量。實驗研究表明,線結構光法測量結果穩(wěn)定,并能得到較高的精確度,所得高度的誤差小于0.5mm,滿足零件的加工要求。該方法可完成物體表面輪廓的三維重建,克服單目視覺測量過程中丟失被測件深度信息的缺點:并能實現(xiàn)四通換向閥生產線上工件的自動化檢測加工.因而避免傳統(tǒng)人工測量引起的低效、易疲勞等問題。

    關鍵詞:計算機視覺;四通閥;線結構光;三維測量

    0引言

    四通閥的主要作用是控制空調制冷制熱模式的轉換,是當下熱泵空調設備中不可或缺的部件之一,但四通閥的生產效率問題卻是制約空調業(yè)發(fā)展的重要因素之一。目前已有許多專家學者對此進行了研究,蔣磊英等研制了自動火焰釬焊機,用以代替人工釬焊方式,提高了生產效率,但仍然存在員工工作環(huán)境惡劣、釬焊質量不穩(wěn)定等弊端;為此,孫學娟等進行了改進研究,并研制了四通閥的直線步進式自動火焰釬焊機,技術指標達到了國際同類產品的水平,具有極好的應用前景和推廣價值:天津焊接研究所,研制了整套的四通閥專機設備,可完成四通閥的全部焊接工作。而本課題組也已設計了一種基于二維視覺測量的四通閥自動釬焊定位系統(tǒng),在四通閥生產線上檢測零件的高度信息,并反饋給機械臂進行焊接,通過實時控制焊接過程,提高了產品的質量以及生產效率。但是該方法將零件映射到同一圖像平面上,丟失了被測物體深度方向上的信息,因此不能完全恢復目標物體的尺寸,易造成測量誤差。

    為進一步提高測量精度,本文提出了一種基于結構光的空調四通閥高度測量方法,結合工件生產線設計了結構光視覺檢測系統(tǒng),提取圖像特征后通過系統(tǒng)標定所得的參數(shù)獲取四通閥的實際高度信息,實現(xiàn)工件的自動測量定位,提高了生產效率和測量精度。

    1系統(tǒng)原理

    1.1結構光測量原理

    使用單目機器視覺雖然也能測得被測件的尺寸信息,但只能得到某一標定平面上的坐標,而會丟失被測件的深度信息。由于被測件四通閥的4個銅管并不在同一平面上,在單目機器視覺測量的基礎上加入結構光,就可獲得被測件的三維信息,這在一定程度上彌補了單目機器視覺在三維測量方面的不足。

    結構光測量的基本原理是激光三角法,本方案中使用的是線型的結構光?;诰€結構光的機器視覺測量系統(tǒng)的主要組成部件一般包括線結構光光源和面陣檢測器。如圖1所示,激光光源將產生的激光束投放到物體外表面,形成光平面,物體表面的激光條紋隨物體輪廓的變化而變化,即能通過線結構光條紋的形狀來表示物體表面。圖2為線結構光的測量原理,其中(U,V)為像素坐標系,(R,C)即圖像物理坐標系,而(XcYc,Zc)是相機坐標系,(XcOc,Yc)平面與物理坐標系平行,Z軸與攝像機的光軸相重合。(Xw,Y,wZw)為局部世界坐標系,P為世界坐標系中結構光平面上的一點,P'為P點在像素坐標系上的映射點,在此需要找出各個三維物點與二維像點間的轉換關系。由于被測件圖像的坐標單位是像素,所以首先將圖像中的特征點轉換到物理坐標系中,假設圖像物理坐標系的原點在原像素坐標系中位置是,而每一像素在物理坐標系橫軸上代表的實際大小為dx,縱軸為dy,單位為mm,則可建立如下關系:

    進一步映射到相機三維坐標空間,由于使用相機采集圖像時的物距遠大于相距,在成像中心透視模型下,可得到如下關系:

    1.2系統(tǒng)測量原理

    系統(tǒng)的流程如圖3所示。啟動系統(tǒng)后先進行系統(tǒng)的初始化,獲取相機標定參數(shù)以及結構光平面方程,當在傳送帶上的夾具內安放好四通閥后,開始傳輸零件,同時打開相機和結構光進行圖像采集,在四通閥傳輸過程中,線結構光會依次掃過四通閥的4個銅管,并使用相機拍攝下這一過程。當1個零件掃描結束后,提取每一幀圖像,然后選取合適的圖像進行圖像處理,提取線結構光的條紋中心,求解相機光心的直線方程和結構光平面方程的交點,獲取四通閥銅管的三維空間坐標,得到四通閥的高度信息,然后機械臂就可按此信息確定焊接位置進行焊接工作。

    2實驗研究

    為驗證方案的可行性,建立實驗平臺進行研究。實驗裝置如圖4所示,包括線結構光光源、紅外背光源、白色環(huán)形光源、相機、被測件四通閥以及夾具等。在此測量系統(tǒng)中,四通閥使用專用夾具固定,保證零件的4個銅管垂直于水平面;采用CMOS相機,并使光軸平行于水平面。打開相機和結構光后移動四通閥,直到四通閥離開相機視場范圍,關閉相機和結構光,提取每幀圖像進行圖像處理,獲取線結構光與銅管的各交點坐標,并轉換為三維坐標值。

    為得到二維像點與其三維世界坐標值間的映射關系,需要對線結構光測量裝置進行標定,本系統(tǒng)的標定方法如下:分別標定相機和線結構光平面,得到相機的內外參數(shù)以及線結構光平面方程的系數(shù)。

    2.1相機的標定

    本系統(tǒng)中對相機的標定采用的方法是張正友標定法,實驗所用的標定板是48 mmx48 mm的棋盤格標定板,每一方格的長度為2mm,按橫縱軸各20個方格的順序排列,共400個黑白相間的方格。根據(jù)張正友標定法,采集不同方位下標定板的圖像共12張,如圖5所示。并使用Matlab標定工具箱進行標定。標定得到的相機參數(shù)如表1所示。

    2.2結構光的標定

    在棋盤格標定板上確立一個三維世界坐標系,并通過剛體變換將相機坐標系中的特征點轉換到這個局部的世界坐標系中,如果(xw,yw,zw)點是局部世界坐標系中的一點,則可通過一旋轉矩陣和一平移向量來描述:

    從像素坐標到局部世界坐標的轉化關系可使用下式表示:

    平面方程的計算過程如下,確定線結構光的位置并保持不變,先關閉線結構光,按照相機標定的方法從不同方位采集多幅標定板圖像,計算相機內參數(shù)矩陣,打開線結構光,保持標定板位置不變,采集圖像提取光條紋中心,取條紋直線上的角點作為第一組特征點,獲取各點的圖像坐標。由式(8)和式(10)求得這些特征點在相機坐標系中的坐標值。調整標定板的位置,使其不與剛才的平面重合,然后重復上一步操作,取得第2組特征點在相機坐標系中的坐標位置:以此類推,可得到一系列特征點的坐標,最后使用最小二乘法擬合,得到結構光在相機坐標系中的光平面方程。

    2.3圖像特征提取

    在線結構光掃描完四通閥后,開始處理采集的被測件圖像。首先對已拍攝到的圖像視頻進行解碼,提取每幀含有零件的圖像,為了提高系統(tǒng)的效率,需要盡可能地減少程序的計算量,由于被測量是四通閥的高度,因此只需提取四通閥銅管部分的圖像作為待處理圖像,如圖6所示。

    圖像處理的一個主要目的就是提取線結構光的光帶中心,在線結構光的截面上,光強能量是服從正態(tài)分布的,但是由于四通閥銅管表面不平整、材質不均勻,各處光強反射率不一致等因素的影響,實際使用相機采集到的反射激光的光強圖像并不完全是對稱分布的,當光條灰度圖中的灰度分布不均時,光條中心灰度極大值處并不一定就是此時真正的光條紋中心。因此對于零件圖像的線結構光條紋中心的提取不能采用如灰度重心法等通過查找條紋中灰度極大值位置來確定中心的方法。而光條紋中心兩邊的像素的梯度矩近似相等,所以本系統(tǒng)使用梯度重心法來提取光條紋中心,該方法在光強分布不均,光條紋灰度極大值偏離真實中心時能靠近實際的中心位置,從而能減小提取誤差。

    處理過程如下,首先對目標圖像進行濾波,以消除椒鹽、脈沖等噪聲的干擾,同時保留原圖像的邊緣信息。然后進行灰度化,由于本系統(tǒng)采用的是綠色光源的結構光,在RGB色彩空間下分離圖像的顏色通道,其中綠色通道圖像中線型光條紋區(qū)域的像素平均灰度值較大,與零件、背景等相比特征更為明顯,提取其中的綠色通道圖像進行灰度化處理能凸顯結構光條紋,有利于提高提取光帶條紋中心位置的精確度,灰度圖像如圖7所示。

    由圖7可知,光條紋所在區(qū)域的灰度值大且集中,根據(jù)這一特點進行垂直投影以獲取粗略的條紋中心,如圖8所示。進一步分析,由于線型光發(fā)生器輸出穩(wěn)定,因此可指定閾值進行二值化處理,以便確定線型條紋的粗略區(qū)域,閾值分割的結果如圖9所示。獲得條紋的粗略中心以及區(qū)域后,就可以使用上述算法提取光帶中心的精確位置,提取到的光條中心圖像如圖10所示。選取每一幅圖像中銅管與結構光交點的中心位置作為此時的特征值,并保存坐標值。根據(jù)相機標定得到的內外參數(shù)矩陣以及結構光平面方程,可將保存的坐標轉換到局部世界坐標系中,即可得到四通閥各銅管的高度信息。

    3實驗結果

    處理拍攝得到的零件圖像,提取線結構光條紋中心獲得亞像素平面圖像坐標,結合相機內外參數(shù)、結構光平面方程,將圖像坐標轉化到三維世界坐標,從而求得四通閥的實際高度。如圖11所示為采集到的零件圖像,其中以2號銅管作為基準,計算其他3處銅管的實際高度,進行10組實驗,使用影像儀測得實際距離作為真實值進行比較,計算結果及誤差如表2所示。

    由表中數(shù)據(jù)可知,使用線結構光法測量四通閥的高度,重復10次測量下,最大測量誤差0.353mm,最小測量誤差0.077mm,10次測量所得標準差為0.06744mm,符合工業(yè)生產線上的精度要求。

    4結束語

    本文提出了一種基于結構光的空調四通換向閥高度測量方法,建立局部世界坐標系,通過相機以及光平面的標定將二維圖像坐標轉換成三維世界坐標,獲得四通閥實際高度值。結構光視覺空間測量通過三維測量的方式避免了四通閥銅管不共面造成的測量誤差,提高了測量精確度,重復性的實驗所得數(shù)據(jù)結果顯示測量誤差可控制在0.5 mm以內,符合實際的生產要求。

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