基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法技术

本发明专利技术提出了一种基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法，该方法包括：获取大型曲面零件加工文件；基于零件表面图案进行多边界条件下高精度轮廓三维重建，得到若干不同测量视点的轮廓点云数据，对若干不同测量视点的轮廓点云数据进行拼接，得到目标图案三维点云；计算标准数模轮廓上所有加工点到四个定位孔的短程线距离；基于结构光拟合出待测量大型曲面零件实际测量时的曲面，反向生成实际测量CAD轮廓；将目标图案三维点云与实际测量CAD轮廓进行模数对比，计算轮廓检测误差。本发明专利技术在测量过程中无需用夹具固定，零件发生变形后仍能进行数据比对，实现了大型曲面零件表面加工图案的自动化、高精度测量。高精度测量。高精度测量。

【技术实现步骤摘要】
基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法


[0001]本专利技术涉及视觉检测
，尤其是涉及一种基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法。

技术介绍

[0002]视觉检测技术通过视觉设备在不同位置和方向获取被测目标图像，通过对图像的处理分析得到被测物信息，进而确定被测物精度。视觉检测技术是一种非接触式的测量手段，具有检测速度快、柔性好、量程大等优点，被广泛应用于航空、航天、汽车等领域的大型机器、设备、结构的检查、调整、装配和安装等。
[0003]在航空化铣零件等大型构件的加工制造过程中，胶膜刻线的加工精度是影响化铣零件最终精度的关键。随着科学技术和加工制造水平的不断提高，航空业对化铣零件的加工制造精度提出了更高的要求，采用视觉检测技术进行三维测量是数字化刻线检测手段的重要方向。
[0004]传统的视觉检测方法通过测量出的轮廓与标准数模轮廓进行模数对比，故在测量过程中要求工件不能发生变形，需将被测工件用夹具固定在某一特定位置，即使如此在测量过程中工件仍然会发生少量变形，对最后的精度测量产生较大的误差，因此，针对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1，获取大型曲面零件加工文件，所述大型曲面零件加工文件包括标准数模和待测量大型曲面零件；S2，采集待测量大型曲面零件的零件表面图案，基于零件表面图案进行多边界条件下高精度轮廓三维重建，得到若干不同测量视点的轮廓点云数据，对若干不同测量视点的轮廓点云数据进行拼接，得到目标图案三维点云；S3，在标准数模的轮廓上选取四个定位孔，获取标准数模的轮廓上所有加工点，计算标准数模轮廓上所有加工点到四个定位孔的短程线距离；S4，基于结构光拟合出待测量大型曲面零件实际测量时的曲面，重建出四个定位孔，基于标准数模的轮廓上所有加工点到四个定位孔的短程线距离求解出待测量大型曲面零件在实际测量中的加工点位置，反向生成实际测量CAD轮廓；S5，将目标图案三维点云与实际测量CAD轮廓进行模数对比，计算轮廓检测误差。2.如权利要求1所述的一种基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法，其特征在于，步骤S2中，采集待测量大型曲面零件的零件表面图案具体包括：根据大型曲面零件加工文件提取加工路径，基于加工路径进行轮廓采样，得到轮廓点云模型；采用导轨与机器人系统带动双目立体视觉系统从若干不同测量视点对待测量大型曲面零件进行三维测量；根据轮廓点云模型采用基于单次测量面积的视点规划方法或者基于单个轮廓的视点规划方法进行视点规划，生成视点路径；基于视点路径采集待测量大型曲面零件的零件表面图案。3.如权利要求2所述的一种基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法，其特征在于，所述基于单次测量面积的视点规划方法具体包括：将轮廓点云模型在XY平面投影，得到投影点云，计算投影点云的最小外接矩形；设定测量范围S，根据设定的测量范围S对投影点云的最小外接矩形的尺寸进行扩充，在投影点云的最小外接矩形中心点不变的情况下得到投影点云对应的大矩形；计算投影点云对应的大矩形的长宽方向包含的设定测量范围S的小矩形个数；根据小矩形对待测量大型曲面零件进行细分，使待测量大型曲面零件的每块区域都能够被双目立体视觉系统分别从两个视角采集全面；在投影点云对应的大矩形范围内，以小矩形个数为阈值进行循环，将轮廓点云模型划分为多个区域，计算各区域三维点云所有点的平均坐标值P，法矢平均值N，将各区域平均坐标按照之字形的顺序排列得到视点路径。4.如权利要求2所述的一种基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法，其特征在于，基于单个轮廓的视点规划方法具体包括：基于轮廓点云模型提取单个轮廓，计算出单个轮廓的质心，根据双目立体视觉系统的测头和导轨与机器人系统的机器人相对位置进行坐标偏移生成视点坐标。5.如权利要求2所述的一种基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法，其特征在于，步骤S2中，基于零件表面图案进行多边界条件下高精度轮廓三维重建，得到若
干不同测量视点的轮廓点云数据具体包括：将双目立体视觉系统挂载在导轨与机器人系统的机器臂上，通过机器臂的移动和转动按照视点路径实现对若干不同测量视点的遍历，采集每个测量视点对应的表面图案；通过计算灰度梯度直方图的方式对每个测量视点对应的表面图案进行边缘检测，得到目标边缘轮廓，并采用Steger算法提取目标边缘轮廓的中心线，得到亚像素精度的轮廓图像，采用极线约束估算出亚像素精度的轮廓图像的匹配点对，通过三角法获得目标边缘轮廓的点云，得到对应测量视点的轮廓点云数据。6.如权利要求5所述的一种基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法，其特征在于，步骤S2中，对若干不同测量视点的轮廓点云数据进行拼接，得到目标图案三维点云具体包括：双目立体视觉系统在三维测量过程中包括平移运动和旋转运动，获取若干不同测量视点坐标系，计算若干不同测量视点坐标系之间的旋转矩阵和平移矩阵，基于坐标变换原理将若干不同测量视点的轮廓点云数据转换到同一坐标系下，进行若干不同测量视点的轮廓点云数据拼接，得到目标图案三维点云。7.如权利要求1所述的一种基于双目视觉和反向模型重构的零件表面图案检测方法，其特征在于，步骤S3具体包括：S301，将待测量大型曲面零件的曲面展开成平面，在标准数模的轮廓上选取四个定位孔，使它们与待测量大型曲面零件中心的距离相等，将四...

【专利技术属性】
技术研发人员：李中伟，钟凯，张攀，汪勇，袁超飞，
申请(专利权)人：武汉惟景三维科技有限公司，
类型：发明
国别省市：