本发明专利技术提供基于二维运动平台的线激光图像优化方法、系统和介质，所述线激光图像优化方法，包括：完整扫描特制台阶量块，获取每次扫描得到的第一矩阵数据；其中，所述特制台阶量块的平面尺寸与系统扫描范围相匹配，所述特制台阶量块的平面上设有从一侧到另一侧的台阶结构，所述台阶结构的台阶面宽度与扫描线宽度一致；扫描时，所述台阶结构的延伸方向与Y轴方向延伸方向一致；拼接所述第一矩阵数据，获取第二矩阵数据；对所述第二矩阵数据逐行进行Z轴线性补偿，并获取第一补偿矩阵；依据所述第一补偿矩阵对拼接后的对应被测物体的测量数据进行Z轴补偿，获取测量结果。本发明专利技术能够提高测量图像的相对高差精度，有效避免平面扭曲和轮廓线扭曲。轮廓线扭曲。轮廓线扭曲。
【技术实现步骤摘要】
基于二维运动平台的线激光图像优化方法、系统和介质
[0001]本专利技术涉及线激光
，特别涉及基于二维运动平台的线激光图像优化方法、系统和介质。
技术介绍
[0002]在工业在线检测领域，线结构光视觉测量由于无需接触被测物体、测量快、受环境影响小、测量结果精确等优势，被广泛引用于工件缺陷检测，产品质量控制，快速尺寸分析中。实际使用中由于线结构光扫描宽度有限，为满足较大尺寸工件的测量，需要采用多次扫描拼接的方法。
[0003]现有的激光点云拼接技术分主要是点云配准算法，如ICP、NDT、GICP等。这些算法的主要策略是：使用重叠区域配准。即，计算重叠区域两片点云的特征，利用特征做特征点匹配，根据多个同名点对计算得变换矩阵；使用变换矩阵，将两片点云坐标统一到一个坐标系中从而达到拼接的效果。
[0004]上述点云拼接技术存在以下三个缺点：
[0005]1、点云配准算法计算量大，运算时间长；
[0006]2、依赖特征点的准确度，由于重叠区域小，对于很多工件来说找不到足够的特征点；
[0007]3、点云配准是根据最小二乘平差得到的变换矩阵，坐标变换后可能的结果是原来平的现在变成扭曲的，不利于工件台阶差、平面度、轮廓线等的测量。
技术实现思路
[0008]本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种基于二维运动平台的线激光图像优化方法，能够提高测量图像的相对高差精度，有效避免平面扭曲和轮廓线扭曲。
[0009]本专利技术的第二个目的在于提出一种基于二维运动平台的线激光图像优化系统，能够提高测量图像的相对高差精度，有效避免平面扭曲和轮廓线扭曲。
[0010]本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机可读存储介质，能够提高线激光测量图像的相对高差精度，有效避免平面扭曲和轮廓线扭曲。
[0011]为达到上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种基于二维运动平台的线激光图像优化方法，包括：
[0012]完整扫描特制台阶量块，获取每次扫描得到的第一矩阵数据；其中，所述特制台阶量块的平面尺寸与系统扫描范围相匹配，所述特制台阶量块的平面上设有从一侧到另一侧的台阶结构，所述台阶结构的台阶面宽度与扫描线宽度一致；扫描时，所述台阶结构的延伸方向与Y轴方向延伸方向一致；
[0013]拼接所述第一矩阵数据，获取第二矩阵数据；
[0014]对所述第二矩阵数据逐行进行Z轴线性补偿，并获取第一补偿矩阵；
[0015]依据所述第一补偿矩阵对拼接后的对应被测物体的测量数据进行Z轴补偿，获取测量结果。
[0016]根据本专利技术实施例的基于二维运动平台的线激光图像优化方法，通过使用特制台阶量块对Z方向逐行进行线性补偿，以获取补偿矩阵；在实际测量时利用补偿矩阵对测量数据进行Z轴补偿以提高相对高差精度，拼接高差精度可达到2微米，从而有效避免平面扭曲和轮廓线扭曲。
[0017]另外，根据本专利技术上述实施例提出的基于二维运动平台的线激光图像优化方法，还可以具有如下附加的技术特征：
[0018]可选地，所述逐行对所述第二矩阵数据进行Z轴线性补偿，并获取第一补偿矩阵，包括：
[0019]分别依据所述第二矩阵数据中前后两次扫描得到的矩阵数据中的最后N列数据获取对应的差值矩阵；其中，所述N为大于1的整数；
[0020]依据所述差值矩阵对所述第二矩阵数据的各行数据进行补偿；
[0021]分别对各个差值矩阵的每一行取均值，获取对应的均值集，并将所述均值集依序作为列数据，获取对应的第一补偿矩阵。
[0022]可选地，所述依据所述第一补偿矩阵对拼接后的对应被测物体的测量数据进行Z轴补偿，获取测量结果，包括：
[0023]依据使用所述特制台阶量块进行标定的台阶差，对所述第一补偿矩阵进行二次补偿，获取最终补偿矩阵；
[0024]依据所述最终补偿矩阵对拼接后的对应被测物体的测量数据进行Z轴补偿，获取测量结果。
[0025]可选地，所述特制台阶量块的平面上还设有从一侧到另一侧的平面区域；
[0026]所述对所述第一补偿矩阵进行二次补偿，获取最终补偿矩阵，包括：
[0027]依据补偿后的第二矩阵数据计算所述台阶结构的台阶差；
[0028]依据所述标定的台阶差以及所述台阶结构的台阶差计算偏差值，获取偏差矩阵；
[0029]依据所述偏差矩阵修正所述第一补偿矩阵，获取第二补偿矩阵；
[0030]依据所述第二补偿矩阵修正所述第二矩阵数据，并依据修正后的第二矩阵数据计算所述平面区域的平面度；
[0031]设置由所述偏差矩阵的求和结果以及所述平面度和构成的评价函数，并计算获取使得所述评价函数的值最小的最优偏差矩阵；
[0032]依据所述最优偏差矩阵修正所述第一补偿矩阵，获取最终补偿矩阵；
[0033]可选地，所述方法还包括：
[0034]使用X轴和Y轴上的光栅尺标定X轴和Y轴的平面角度。
[0035]可选地，所述方法还包括：
[0036]通过X轴和Y轴上的光栅尺读取每次扫描得到的初始矩阵数据；
[0037]若后一次扫描得到的初始矩阵数据中的X轴数据X2大于前一次扫描得到的初始矩阵数据中的X轴数据X1，则剔除前一次扫描得到的初始矩阵数据中前面的X2
‑
X1行数据；
[0038]若后一次扫描得到的初始矩阵数据中的X轴数据X2小于前一次扫描得到的初始矩阵数据中的X轴数据X1，则剔除前一次扫描得到的初始矩阵数据中后面的X1
‑
X2行数据，同
时剔除后一次扫描得到的初始矩阵数据中前面X1
‑
X2行数据；
[0039]裁剪掉后一次扫描的经过剔除处理的矩阵数据中与前一次扫描的重叠部分数据，并将裁剪后的矩阵数据拼接至其前一次扫描的经过剔除处理的矩阵数据中，以获取拼接后矩阵数据。
[0040]为达到上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种基于二维运动平台的线激光图像优化系统，包括：线激光设备和特制台阶量块；所述特制台阶量块的平面尺寸与系统扫描范围相匹配，所述特制台阶量块的平面上设有从一侧到另一侧的台阶结构，所述台阶结构的台阶面宽度与扫描线宽度一致；扫描时，所述台阶结构的延伸方向与Y轴方向延伸方向一致；
[0041]所述线激光设备包括处理器、计算机可读存储介质以及存储于所述介质上的计算机程序；所述计算机程序在被处理器执行时，能够实现上述的基于二维运动平台的线激光图像优化方法。
[0042]另外，根据本专利技术上述实施例提出的一种基于二维运动平台的线激光图像优化系统，还可以具有如下附加的技术特征：
[0043]可选地，还包括光栅尺；所述光栅尺分别设置在所述线激光设备的X轴和Y轴上，以被配置为读取每次扫描的X轴坐标和Y轴坐标。
[0044]可选地，所述线激光设备的系统扫描范围为150mm*150mm，单次扫描区域是16mm*150mm，两次本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于二维运动平台的线激光图像优化方法，其特征在于，包括：完整扫描特制台阶量块，获取每次扫描得到的第一矩阵数据；其中，所述特制台阶量块的平面尺寸与系统扫描范围相匹配，所述特制台阶量块的平面上设有从一侧到另一侧的台阶结构，所述台阶结构的台阶面宽度与扫描线宽度一致；扫描时，所述台阶结构的延伸方向与Y轴方向延伸方向一致；拼接所述第一矩阵数据，获取第二矩阵数据；对所述第二矩阵数据逐行进行Z轴线性补偿，并获取第一补偿矩阵；依据所述第一补偿矩阵对拼接后的对应被测物体的测量数据进行Z轴补偿，获取测量结果。2.如权利要求1所述的基于二维运动平台的线激光图像优化方法，其特征在于，所述逐行对所述第二矩阵数据进行Z轴线性补偿，并获取第一补偿矩阵，包括：分别依据所述第二矩阵数据中前后两次扫描得到的矩阵数据中的最后N列数据获取对应的差值矩阵；其中，所述N为大于1的整数；依据所述差值矩阵对所述第二矩阵数据的各行数据进行补偿；分别对各个差值矩阵的每一行取均值，获取对应的均值集，并将所述均值集依序作为列数据，获取对应的第一补偿矩阵。3.如权利要求1所述的基于二维运动平台的线激光图像优化方法，其特征在于，所述依据所述第一补偿矩阵对拼接后的对应被测物体的测量数据进行Z轴补偿，获取测量结果，包括：依据使用所述特制台阶量块进行标定的台阶差，对所述第一补偿矩阵进行二次补偿，获取最终补偿矩阵；依据所述最终补偿矩阵对拼接后的对应被测物体的测量数据进行Z轴补偿，获取测量结果。4.如权利要求3所述的基于二维运动平台的线激光图像优化方法，其特征在于，所述特制台阶量块的平面上还设有从一侧到另一侧的平面区域；所述对所述第一补偿矩阵进行二次补偿，获取最终补偿矩阵，包括：依据补偿后的第二矩阵数据计算所述台阶结构的台阶差；依据所述标定的台阶差以及所述台阶结构的台阶差计算偏差值，获取偏差矩阵；依据所述偏差矩阵修正所述第一补偿矩阵，获取第二补偿矩阵；依据所述第二补偿矩阵修正所述第二矩阵数据，并依据修正后的第二矩阵数据计算所述平面区域的平面度；设置由所述偏差矩阵的求和结果以及所述平面度和构成的评价函数，并计算获取使得所述评价函数的值最小的最优偏差矩阵；依据所述最优偏差矩阵修正所述第一补偿矩阵，获取最终补偿矩阵。5.如权利要求1所述的基于二维运动平台的线激光图像优化方法，其特征在于，所述方法还包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鸿飞，黄晓晓，阮曲星，
申请(专利权)人：奥谱天成厦门光电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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