【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字化测量，涉及一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置及方法。
技术介绍
0、技术背景
1、工件相关特征的尺寸测量是评判工件加工质量至关重要的一项技术。它涉及准确测量工件的外形尺寸，如长度、宽度、高度以及其他表面特征的能力，源于对工业加工过程质量控制和精确度要求的不断提高。
2、碳钎维作为一种高性能纤维，不但具有高强度比、高比模量、耐高温、耐辐射、耐疲劳、抗蠕变、抗化学腐蚀、导电传热及热膨胀系数小等一些列优异性能，是目前使用最多的先进复合材料之一，采用碳钎维复合材料的薄壁壳体结构广泛应用于航空和航天结构中。由于薄壁曲面壳体工件型号类型分布的多样性，以往对薄壁曲面壳体工件的尺寸测量中，通常使用人工测量工具，如卡尺、量规和刻度尺等，亦或是采用三坐标方式测量。然而，以上方法存在人为误差、测量速度慢以及对操作员技能的要求较高的问题。随着科学技术的进步，自动化和机器视觉技术的应用逐渐成为工件尺寸测量的主流。机器视觉技术结合了光学、计算机及机器学习等领域的专业知识，可以从图像中提取出工件的特征信息。此外，机器学习和深度学习等技术的发展也为工件尺寸测量提供了新的可能性。通过训练模型，计算机可以学习并识别工件的尺寸和特征，实现自动化和高效的测量过程。然而，在工业环境中利用机器视觉技术测量工件尺寸时，还是会面临以下一些问题与挑战：
3、光照条件变化：复杂工业环境中光照条件可能不稳定，例如强光、阴影、灰尘及表面反射等情况，这可能导致采集的图像质量下降，影响尺寸测量的准确性。
4、
5、工件类型的多样性：工业生产中的工件形状和大小可能具有多样性，涉及到不同的几何形状和尺寸范围。这对于算法和系统设计带来了挑战，测量系统需要适应和处理各种类型工件的测量需求。
6、测量实时性：在工业产线中，在线尺寸测量通常需要满足产线整体加工节拍的要求，因此，对于机器视觉系统和算法来说，需要具备快速处理图像和提取尺寸信息的能力，以满足实时监测和控制的需求。
7、数据处理和算法复杂性：从图像中提取工件尺寸信息涉及到图像处理、特征提取、边缘检测、图像配准等复杂的计算算法。处理大量的图像数据和实时算法的实现可能会对计算资源和系统性能提出要求。
技术实现思路
1、本专利技术所解决的技术问题是：本专利技术提供一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置及方法，采用非接触式机器视觉方法，避免了工件形变问题，能够更精确地测量薄壁曲面壳体的特征尺寸；高效的检测流程,通过自动化的上下料系统和视觉检测平台，实现了从工件装夹、定位到特征尺寸的自动化检测，大大提升了检测效率和准确性。
2、本专利技术采用的技术方案是：一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置，包括上下料系统和视觉检测平台；
3、所述上下料系统包括：桁架机械装置；桁架机械装置将工件运送至视觉检测平台的固定区域，完成检测后再将工件搬运至料库位置区域；
4、视觉检测平台包括：平行背光光源、二轴直线运动机构、高分辨率线扫描工业相机、面阵工业相机、远心镜头；平行背光光源放置于视觉检测平台最下端，尺寸范围覆盖待测工件，二轴直线运动机构挂载高分辨率线扫描工业相机、面阵工业相机和远心镜头，并控制高分辨率线扫描工业相机、面阵工业相机和远心镜头沿直线运动，实现对目标工件特征信息的数据采集。
5、进一步的，高分辨率线扫描工业相机的分辨率大于2500万像素。
6、进一步的，二轴直线运动机构通过龙门机构挂载高分辨率线扫描工业相机、面阵工业相机和远心镜头，龙门机构横梁中间为高分辨率线扫描工业相机，通过与待测工件做匀速相对运动实现轮廓外形的全形图像采集，高分辨率线扫描工业相机两侧为面阵工业相机分别搭配远心镜头，用于测量待测工件表面上方的孔位特征；龙门机构两侧立柱各配备一套面阵工业相机搭配远心镜头，用于测量待测工件侧面存在孔位特征。
7、使用所述基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置的方法，包括：
8、s1：建立工件数据库；
9、s2：根据待测量工件的类型和数据库中存储的相应机械运动控制程序，驱动视觉检测平台采集待测量工件的对应区域特征图像；
10、s3：利用图像处理算法，获取待测量工件的边缘特征；
11、s4：使用棋盘格标定板对视觉检测平台进行标定，建立工件物理坐标与像素坐标转换关系，计算得到待测量工件的真实特征尺寸；
12、s5：利用s4获取的尺寸参数特征，判断待测量工件是否满足加工要求。
13、进一步的，所述工件数据库中存储不同类型工件的需要测量的尺寸信息和相对应的机械运动控制程序；针对不同类型的工件，编写对应的机械运动控制程序，驱动视觉检测平台中的二轴直线运动机构运动至对应检测区域。
14、进一步的，所述s2中，采集对应区域特征图像，包括：
15、通过一组高分辨率线扫描工业相机拼接采集工件完整的外形图像，通过多组面阵工业相机采集工件特定部位的特征信息。
16、进一步的，所述s3中，利用图像处理算法，获取工件边缘特征，包括：
17、将采集到的图像利用vgg16网络作为主干网络，得到待测工件多个不同分辨率的初始边缘特征；
18、从相同分辨率和不同分辨率两个方面，对获取的边缘特征进行尺度增强，包括高频增强以及过滤噪声，增强边缘信息的权重。
19、进一步的，所述s4中，建立物理坐标与像素坐标转换关系，包括：
20、利用氧化铝棋盘格标定板，完成工业相机的内、外参数标定及畸变矫正过程，建立图像像素坐标与实际物理坐标的转换关系，获取待测工件真实特征区域的物理尺寸参数。
21、进一步的，所述工业相机的内、外参数标定及畸变矫正过程，包括：
22、使用相机从不同的角度和距离拍摄标定板的多张照片，确保图像清晰，并且覆盖相机的整个视场；
23、使用角点检测算法自动识别棋盘格角点；
24、据棋盘格角点以及多个视图来建立同名点对应关系方程；
25、使用非线性最小二乘方法求解方程，初步估计内部参数；
26、通过最小化重投影误差优化内部参数；
27、使用已知的世界坐标点和世界坐标点在图像上的映射，根据内部参数，使用pnp算法解算每个视图下相机相对于世界坐标系的旋转和平移；
28、通过最小化重投影误差来优化外部参数；
29、根据相机的内部参数和畸变系数，使用opencv中的undistort函数实现畸变矫正。
30、本专利技术与现有技术相比的优点：
31、(1)本专利技术采用非接触式测量，提高测量精度：与传统的接触式测量方法相比，本专利技术采用的机器本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置，其特征在于，包括上下料系统(1)和视觉检测平台(2)；
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置，其特征在于，高分辨率线扫描工业相机(23)的分辨率大于2500万像素。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置，其特征在于，二轴直线运动机构(22)通过龙门机构挂载高分辨率线扫描工业相机(23)、面阵工业相机(24)和远心镜头(25)，龙门机构横梁中间为高分辨率线扫描工业相机(23)，通过与待测工件做匀速相对运动实现轮廓外形的全形图像采集，高分辨率线扫描工业相机(23)两侧为面阵工业相机(24)分别搭配远心镜头(25)，用于测量待测工件表面上方的孔位特征；龙门机构两侧立柱各配备一套面阵工业相机(24)搭配远心镜头(25)，用于测量待测工件侧面存在孔位特征。
4.使用如权利要求1～3任一所述基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置的方法，其特征在于，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量方
6.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量方法，其特征在于，所述S2中，采集对应区域特征图像，包括：
7.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量方法，其特征在于，所述S3中，利用图像处理算法，获取工件边缘特征，包括：
8.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量方法，其特征在于，所述S4中，建立物理坐标与像素坐标转换关系，包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量方法，其特征在于，所述工业相机的内、外参数标定及畸变矫正过程，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置，其特征在于，包括上下料系统(1)和视觉检测平台(2)；
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置，其特征在于，高分辨率线扫描工业相机(23)的分辨率大于2500万像素。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置，其特征在于，二轴直线运动机构(22)通过龙门机构挂载高分辨率线扫描工业相机(23)、面阵工业相机(24)和远心镜头(25)，龙门机构横梁中间为高分辨率线扫描工业相机(23)，通过与待测工件做匀速相对运动实现轮廓外形的全形图像采集，高分辨率线扫描工业相机(23)两侧为面阵工业相机(24)分别搭配远心镜头(25)，用于测量待测工件表面上方的孔位特征；龙门机构两侧立柱各配备一套面阵工业相机(24)搭配远心镜头(25)，用于测量待测工件侧面存在孔位特征。
4.使用如权利要求1～3任一所述基于机器视觉的薄壁曲面壳体特征尺寸测量装置的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：王超，周国杰，张华，张政，杨志波，李兰柱，孙宝岗，史汉桥，赵振，张乐军，张晶，孙宏杰，
申请(专利权)人：航天材料及工艺研究所，
类型：发明
国别省市：
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