基于机械臂的复杂曲面零件重建方法技术

本发明专利技术提供的一种基于机械臂的复杂曲面零件重建方法，包括以下步骤：S1.将激光扫描仪设置于六轴的机械工具手末端形成手眼系统，并对手眼系统进行标定；S2.确定激光扫描仪对扫描目标的扫描顺序以及最优扫描轨迹；S3.控制激光扫描已按照步骤S2确定的扫描顺序以及扫描轨迹获取扫描目标的点云数据，并对点云数据进行拟合重建，通过上述方法，能够有效避免在对扫描目标扫描时出现漏扫或者重复扫描，从而避免出现扫描对象部分区域点云确实，而且还能够提高扫描效率，并且能更有效保证最终扫描结果的精确性。果的精确性。

【技术实现步骤摘要】
基于机械臂的复杂曲面零件重建方法


[0001]本专利技术涉及一种零件模型重建方法，尤其涉及一种基于机械臂的复杂曲面零件重建方法。

技术介绍

[0002]随着材料科学与装备制造业的发展，高性能材料和复杂薄壁结构件(叶片，螺旋桨等等)在金属零件中所占比重逐步增大。这类零部件普遍存在生产周期长、制造成本高等特点，在其出现损伤时，直接更换会大大增加零件成本，延长生产制造周期，因此，对高性能材料零件和复杂薄壁结构件进行损伤修复具有十分现实的意义。
[0003]为了修复零件，就需要精确且完整地获取零件表面点云信息，现有技术中，大多采用手持式激光扫描仪获取复杂零件表面点云，采用商业软件进行表面重构。这样的方案，有两个明显的缺陷：手持式扫描仪需要贴相当数量的标签点，且扫描结果不具备零件的位置信息，因为无法确定零件上的那些区域已经扫描过，经常造成零件上很多区域重复扫描，造成扫描点云太过密集，生成文件过大，增加后期处理负担，另外也容易出现部分区域没有扫描到，造成得到的零件模型文件部分区域缺失；后期需要在机器人坐标系下进行标定，而且在后期标定时准确性难以保证，基于上述，现有技术均不能准确获取零件的表面点云信息。
[0004]因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种基于机械臂的复杂曲面零件重建方法，能够有效避免在对扫描目标扫描时出现漏扫或者重复扫描，从而避免出现扫描对象部分区域点云确实，而且还能够提高扫描效率，并且能更有效保证最终扫描结果的精确性。
[0006]本专利技术提供的一种基于机械臂的复杂曲面零件重建方法，包括以下步骤：
[0007]S1.将激光扫描仪设置于六轴的机械工具手末端形成手眼系统，并对手眼系统进行标定；
[0008]S2.确定激光扫描仪对扫描目标的扫描顺序以及最优扫描轨迹；
[0009]S3.控制激光扫描已按照步骤S2确定的扫描顺序以及扫描轨迹获取扫描目标的点云数据，并对点云数据进行拟合重建。
[0010]进一步，步骤S1中，对于激光扫描仪进行标定具体包括：
[0011]S11.以平面棋盘格作为标定板，并通过激光扫描仪获取标定板的图像；
[0012]S12.建立手眼标定模型：
[0013]建立标定模型：
[0014]AX＝XB，其中，A和B表示变换矩阵，X为所求的位姿矩阵；
[0015][0016]其中，
b
T
g
为机器人工具手末端在机器人坐标系中的位姿矩阵，
c
T
t
为相机在标定板坐标系下的位姿矩阵，
b
T
g
和
c
T
t
中的上标1和2分别表示相机的两个不同的视角且该两个矩阵基于初始的相对位置矩阵T进行确定；
[0017]将矩阵A、矩阵B以及矩阵X以位姿矩阵表示：
[0018][0019]R
A
为矩阵A的旋转矩阵，T
A
均为矩阵A的位移矩阵；
[0020]R
B
为矩阵B的旋转矩阵，T
B
均为矩阵B的位移矩阵；
[0021]R
X
为矩阵X的旋转矩阵，T
X
均为矩阵X的位移矩阵；
[0022]将标定模型以方程组表示：
[0023][0024]将旋转矩阵转化为旋转向量：
[0025][0026]对旋转向量进行归一化处理：
[0027]其中，r
a
为矩阵A的旋转向量，r
b
为矩阵B的旋转向量，N
a
为旋转向量r
a
的模，N
b
为旋转向量r
b
的模；
[0028]计算修正的罗德里格斯向量：
[0029][0030]计算初始旋转向量p
x
'：
[0031]skew(p
a
+p
b
)p
x
'＝p
a
‑
p
b
；
[0032]计算旋转向量p
x
：
[0033][0034]确定手眼系统的旋转矩阵和平移矩阵：
[0035][0036](R
A
‑
1)T
X
＝R
X
T
B
‑
T
A
；其中:I表示单位矩阵，skew(p(x))表示旋转向量p
x
的偏度。
[0037]进一步，步骤S2中，激光扫描仪的最优扫描顺序通过如下方法确定：
[0038]对作为扫描目标的零件进行分区，并将每个分区的中心点沿该分区的法向平移一个最优工作距离，从而得到扫描目标点P
in；projected
；
[0039]将扫描目标点P
in；projected
以及每个扫描目标点对应的法向信息组成位姿矩阵T
in；projected
：T
in；projected
＝{T1,T2,T3,
…
,T
i
,
…
,T
m
}，T
i
表示第i个分区的位姿矩阵，m表示分区的个数，i＝1,2，
…
，m；
[0040]采用经典TSP算法确定出激光扫描仪的最优扫描顺序。
[0041]进一步，步骤S2中，最优扫描轨迹通过如下方法确定：
[0042]S201.将第i个扫描分区的位姿矩阵T
i
代入IKFast机器人逆解运动学求解器中进行计算得到激光扫描仪的轨迹点位形解集合Solutions
m
：
[0043]Solutions
m
＝{Solutions1,Solutions2,
…
,Solutions
n
}
[0044]其中，m表示第m个分区的逆解集合，n表示第m个逆解集合的n个位形解，其中，m表示第m个分区的逆解集合，n表示第m个逆解集合的n个位形解，至分别表示机械工具手的六轴的轴角；
[0045]S202.对手眼系统进行是否对扫描目标发生碰撞进行碰撞检测，删除发生碰撞的位形解；
[0046]S203.重复步骤S201和S202，求出每个分区的位形解，并生成位形解集合并将所有的位形解代入图生成器中生成带权重的Q层机器人位形路径图Graph，将Solution1中的n个解作为路径图Graph的第一层的n个节点；依此类推，路径图中共有m
×
n个节点，将相邻两层的每个节点相连接形成边并组成边的集合Edges：Edges＝{edge
11,21
,
…
edge...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机械臂的复杂曲面零件重建方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.将激光扫描仪设置于六轴的机械工具手末端形成手眼系统，并对手眼系统进行标定；S2.确定激光扫描仪对扫描目标的扫描顺序以及最优扫描轨迹；S3.控制激光扫描已按照步骤S2确定的扫描顺序以及扫描轨迹获取扫描目标的点云数据，并对点云数据进行拟合重建。2.根据权利要求1所述基于机械臂的复杂曲面零件重建方法，其特征在于：步骤S1中，对于激光扫描仪进行标定具体包括：S11.以平面棋盘格作为标定板，并通过激光扫描仪获取标定板的图像；S12.建立手眼标定模型：建立标定模型：AX＝XB，其中，A和B表示变换矩阵，X为所求的位姿矩阵；B＝(
c
T
t2
)
‑1.
c
T
t1
；其中，
b
T
g
为机器人工具手末端在机器人坐标系中的位姿矩阵，
c
T
t
为相机在标定板坐标系下的位姿矩阵，
b
T
g
和
c
T
t
中的上标1和2分别表示相机的两个不同的视角且该两个矩阵基于初始的相对位置矩阵T进行确定；将矩阵A、矩阵B以及矩阵X以位姿矩阵表示：R
A
为矩阵A的旋转矩阵，T
A
均为矩阵A的位移矩阵；R
B
为矩阵B的旋转矩阵，T
B
均为矩阵B的位移矩阵；R
X
为矩阵X的旋转矩阵，T
X
均为矩阵X的位移矩阵；将标定模型以方程组表示：将旋转矩阵转化为旋转向量：对旋转向量进行归一化处理：其中，r
a
为矩阵A的旋转向量，r
b
为矩阵B的旋转向量，N
a
为旋转向量r
a
的模，N
b
为旋转向量r
b
的模；计算修正的罗德里格斯向量：
计算初始旋转向量p
x
'：skew(p
a
+p
b
)p
x
'＝p
a
‑
p
b
；计算旋转向量p
x
：确定手眼系统的旋转矩阵和平移矩阵：(R
A
‑
1)T
X
＝R
X
T
B
‑
T
A
；其中:I表示单位矩阵，skew(p(x))表示旋转向量p
x
的偏度。3.根据权利要求1所述基于机械臂的复杂曲面零件重建方法，其特征在于：步骤S2中，激光扫描仪的最优扫描顺序通过如下方法确定：对作为扫描目标的零件进行分区，并将每个分区的中心点沿该分区的法向平移一个最优工作距离，从而得到扫描目标点P
in；projected
；将扫描目标点P
in；projected
以及每个扫描目标点对应的法向信息组成位姿矩阵T
in；projected
：T
in；projected
＝{T1,T2,T3,
…
,T
i
,
…
,T
m
}，T
i
表示第i个分区的位姿矩阵，m表示分区的个数，i＝1,2，
…
，m；采用经典TSP算法确定出激光扫描仪的最优扫描顺序。4.根据权利要求3所述基于机械臂的复杂曲面零件重建方法，其特征在于：步骤S2中，最优扫描轨迹通过如下方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐倩，陈佳伟，郭伏雨，张志豪，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：