盖板类工件的多圆特征参数测量方法、检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种盖板类工件的多圆特征参数测量方法、检测方法和装置。方法包括：扫描模板工件获取点云数据，数据预处理后提取包含工件完整特征参数的模板边缘点云，选取基准孔，测量并保存其参数，使用改进的ransac算法测量模版点云的剩余特征参数并根据其与基准孔的相对位置定位；得到模板工件的模板边缘点云，基准孔以及模板多圆特征参数；获取待测工件的点云数据，提取得到待测工件的边缘点云；将待测工件的边缘点云与模板边缘点云进行配准；计算配准得到的对应点的最大误差和均方根误差；对比误差是否大于对应阈值，确定所述待测工件是否为缺陷工件，对缺陷工件使用改进的ransac算法逐一测量特征参数并定位缺陷位置。算法逐一测量特征参数并定位缺陷位置。算法逐一测量特征参数并定位缺陷位置。

【技术实现步骤摘要】
盖板类工件的多圆特征参数测量方法、检测方法和装置


[0001]本专利技术涉及一种基于线激光扫描的盖板类工件的多圆特征参数测量方法、检测方法和装置，属于3D点云测量


技术介绍

[0002]在现代工业中，传统的盖板类工件检测使用三坐标测量仪，这种接触式检测方法成本高、效率低，容易损坏被测工件。线激光扫描技术具有非接触、速度快、精度高等优点，能有效提高机器钻孔与工件装配的自动化程度并降低成本。利用线激光扫描来实现盖板类工件的特征参数测量与特征定位并实现其在流水线上的自动化测量在盖板类工件的特征参数测量技术中具有较高的研究和应用价值。
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技术介绍
一：基于线激光扫描的盖板类工件特征参数测量方法的关键是三维点云中边缘点云的提取。目前，边缘特征点提取方法分为间接法和直接法。间接法通过把三维点云转换为二维图像并提取图像边缘，再转换为三维点云边缘特征点，但二维图像边缘表征点云边缘必然会忽略三维点云的几何优势，造成信息损失；直接法根据空间特征和相互关系参数直接对三维点云提取边缘特征点，保留了完整的三维点云信息，因此直接法是边缘特征点提取的研究热点。
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技术介绍
二：随机抽样一致性算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)是目前最常用的特征估计算法，采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型参数，但传统的ransac算法只能识别工件上的众多特征中的一个，不满足测量盖板类工件特征参数的条件。
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技术介绍
三：针对工件在流水线上的测量，现有技术在检测工件平面的时候需要对工件精确固定，从而保证工件的位姿固定，然后将测量仪的视野限定在固定工件的夹具上方得到较为精准的点云数据，但对于较为复杂的工件、条件较差的生产流水线等工作场景，该方法就不能完全识别特征和测量参数。同时该方法只能提取待测的平面点云，不能实现圆心、半径等特征参数的测量。
[0006]综上所述，现有技术存在的问题是：
[0007](1)现有方法对工件点云的特征点云的提取方法是将三维点云转换为二维图像再进行图像边缘的提取，再然后转换为三维点云边缘特征点，会造成数据信息的损失，忽略了线激光扫描点云具有数据量有序且易于操作的优势。
[0008](2)现有ransac算法不能应用在多特征的拟合场景。
[0009](3)现有方法在检测点云特征的时候需要限制物体位姿。

技术实现思路

[0010]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于线激光扫描的盖板类工件的多圆特征参数测量方法、装置，以及用于盖板类工件缺陷检测和进一步的对误差较大特征定位的基础。
[0011]本专利技术对于测量盖板工件的点云，难点在于需要确保其适用性，对复杂工件的特性获取和任意形状的识别，以及流水线上的自动测量。如果当前想要快速自动化测量特征参数，则只能检测简单特征，复杂特征只能手动检测。对复杂的盖板类工件的全部特征参数的测量会是一大难题。一种通用的基于线激光扫描的盖板类工件特征参数测量方法使得3D点云测量可以应用到更广泛的场景，满足更多的测量需求。基于配准的方法可以使得3D点云测量可以应用于工业流水线上。
[0012]第一方面，提供一种盖板类工件的多圆特征参数测量方法，包括：
[0013]获取线激光扫描得到的整个工件的点云数据；
[0014]对工件的点云数据进行滤波预处理，得到预处理后的点云数据；
[0015]对预处理后的点云数据构建kd树拓扑结构，根据点云的向量夹角阈值分割提取边缘点云；
[0016]利用pcl提供的AreaPickingEvent函数在所述边缘点云中框选出用作基准孔的圆特征点云，利用最小二乘法拟合所框选圆特征点云系数，并滤除所框选的点云；
[0017]对于除基准孔的圆特征点云外的边缘点云，采用改进的ransac算法拟合特征，在边缘点云中使用ransac算法估计特征，每次估计出多特征的其中之一个特征进行参数拟合，拟合出的特征参数保存后，采用直通滤波，所有符合此参数一定范围内的点云均被删除，直通滤波后的点云继续使用ransac估计特征；循环这个操作，直至所有特征均被提取出并保存其参数数据，得到多圆特征参数。
[0018]在一些实施例中，对工件的点云数据进行滤波预处理，包括：
[0019]对工件的点云数据经过旋转平移后使得平台与XOY平面重合，使用直通滤波滤去噪声和扫描平台的点云，再通过统计滤波，得到预处理后的点云数据。
[0020]在一些实施例中，根据点云的向量夹角阈值分割提取边缘点云，包括：
[0021]对预处理后的点云数据进行法线估计，平面的内部各点的法线均平行；
[0022]求各点云与其临近点的法线夹角，并判断法线夹角是否大于所设阈值；
[0023]当法线夹角的最大值大于所设阈值，这个点云为边缘点云。
[0024]在一些实施例中，所述多圆特征参数包括圆心、半径、圆心间距。
[0025]第二方面，一种多圆盖板类工件的检测方法，包括：
[0026]获取利用所述的盖板类工件的多圆特征参数测量方法得到模板工件的模板边缘点云，基准孔以及模板多圆特征参数；
[0027]获取待测工件的点云数据，提取得到待测工件的边缘点云；
[0028]将待测工件的边缘点云与模板边缘点云进行配准；
[0029]计算配准得到的对应点的最大误差和均方根误差；
[0030]通过对比最大误差、均方根误差是否大于对应阈值，确定所述待测工件是否为缺陷工件。
[0031]在一些实施例中，所述多圆盖板类工件的检测方法，还包括：
[0032]响应于待测工件为缺陷工件，对工件使用所述改进的ransac算法测量得到待测工件所有特征参数；
[0033]将待测工件所有特征参数与对应的模板多圆特征参数进行对比，得到对比结果；
[0034]根据所述对比结果，确定工件缺陷所在位置。
[0035]在一些实施例中，将待测工件的边缘点云与模板边缘点云进行配准，包括：
[0036]采用采样一致性初始配准算法对待测工件的边缘点云与模板边缘点云进行粗配准；
[0037]采用迭代最近点算法ICP进行精配准。
[0038]其中，进一步地，采用采样一致性初始配准算法对待测工件的边缘点云与模板边缘点云进行粗配准，包括：
[0039](a1)计算模板边缘点云P和待测工件的边缘点云Q的FPFH特征；
[0040](a2)从点云P中采集若干个点形成子点集，对于点集中的点p
i
,在点云Q中找到与这点FPFH特征相近的点q
i
形成对应点集；
[0041](a3)根据对应点集计算出刚体变换矩阵，计算点对误差和，其中误差和函数通常用Huber来表示，记为来寻找最佳变换矩阵，其中H(l
i
)：
[0042][0043]其中k
i
为设定阈值，l
i
为根据第i本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种盖板类工件的多圆特征参数测量方法，其特征在于，包括：获取线激光扫描得到的整个工件的点云数据；对工件的点云数据进行滤波预处理，得到预处理后的点云数据；对预处理后的点云数据构建kd树拓扑结构，根据点云的向量夹角阈值分割提取边缘点云；利用pcl提供的AreaPickingEvent函数在所述边缘点云中框选出用作基准孔的圆特征点云，利用最小二乘法拟合所框选圆特征点云系数，并滤除所框选的点云；对于除基准孔的圆特征点云外的边缘点云，采用改进的ransac算法拟合特征，在边缘点云中使用ransac算法估计特征，每次估计出多特征的其中之一个特征进行参数拟合，拟合出的特征参数保存后，采用直通滤波，所有符合此参数一定范围内的点云均被删除，直通滤波后的点云继续使用ransac估计特征；循环这个操作，直至所有特征均被提取出并保存其参数数据，得到多圆特征参数。2.根据权利要求1所述的盖板类工件的多圆特征参数测量方法，其特征在于，对工件的点云数据进行滤波预处理，包括：对工件的点云数据经过旋转平移后使得平台与XOY平面重合，使用直通滤波滤去噪声和扫描平台的点云，再通过统计滤波，得到预处理后的点云数据。3.根据权利要求1所述的盖板类工件的多圆特征参数测量方法，其特征在于，根据点云的向量夹角阈值分割提取边缘点云，包括：对预处理后的点云数据进行法线估计，平面的内部各点的法线均平行；求各点云与其临近点的法线夹角，并判断法线夹角是否大于所设阈值；当法线夹角的最大值大于所设阈值，这个点云为边缘点云。4.根据权利要求1所述的盖板类工件的多圆特征参数测量方法，其特征在于，所述多圆特征参数包括圆心、半径、圆心间距。5.一种多圆盖板类工件的检测方法，其特征在于，包括：获取利用权利要求1
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4任一项所述的盖板类工件的多圆特征参数测量方法得到模板工件的模板边缘点云，基准孔以及模板多圆特征参数；获取待测工件的点云数据，提取得到待测工件的边缘点云；将待测工件的边缘点云与模板边缘点云进行配准；计算配准得到的对应点的最大误差和均方根误差；通过对比最大误差、均方根误差是否大于对应阈值，确定所述待测工件是否为缺陷工件。6.根据权利要求5所述的多圆盖板类工件的检测方法，其特征在于，还包括：响应于待测工件为缺陷工件，对工件使用所述改进的ransac算法测量得到待测工件所有特征参数；将待测工件所有特征参数与对应的模板多圆特征参数进行对比，得到对比结果；...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨浩，刘洪更，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：