基于视觉检测的自动化精确寻边技术.pdf
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1、电气与自动化葛朝廷等基于视觉检测的自动化精确寻边技术基金项目:江苏省自然科学基金项目()江苏省重点研发计划(产业前瞻与关键核心技术)项目()第一作者简介:葛朝廷()男安徽淮北人硕士研究生研究方向为航空航天智能装配技术.:./.基于视觉检测的自动化精确寻边技术葛朝廷田威李鹏程晏阳钱晓硕(南京航空航天大学 机电学院江苏 南京)摘 要:针对箱体蒙皮配制中的自动化和高精度需求提出一种基于视觉检测的箱体自动化精确寻边方法 根据箱体边界特征设计基于 变换的方法实现对所需边界点的提取 将图像处理得到的边界点恢复为三维点云对不同位置拍照处理得到的边界点云进行合并、旋转投影得到二维平面内的边界点 通过曲线拟合最
2、终得到完整有序的边界点云 利用箱体扫描平台和激光跟踪仪设计相应的试验实验证明了该方法的可行性和准确性关键词:边界提取点云合并箱体蒙皮制造中图分类号:.文献标志码:文章编号:()():.:引言蒙皮类零件的制造是发射箱产品生产装配中的重要环节之一蒙皮的尺寸精确度直接影响箱体装配的密封性是保证武器装备可靠性的关键因素之一 现阶段箱体蒙皮的配制主要采用人工划线的方式蒙皮精度和生产效率较低 视觉检测技术能够精确获取点云或图像数据通过合适的数据处理技术提取关键信息在工业领域已经显示出重要的应用价值 而边界往往包含着产品的主要信息因此对边界特征的提取是视觉检测技术中的重要研究内容贺美芳等利用二次参数曲面拟合
3、点云求解曲率极值以提取边界点但其计算较复杂数据量多时处理效率较低 余飞祥等结合扫描线点云的分布特点通过邻域搜索和设置角度阈值判断测量点是否为边界点但其只适用于扫描线点云 相较点云图像处理中边缘检测算法的研究更为成熟但图像的质量往往受到光照和材料光学性能的影响因此出现了三维点云与二维图像结合的边界提取方案 谭小群等将点云数据转换成图像数据利用图像处理算法获取边界点再将结果恢复为点云数据实现对孔的检测定位 同时目前常用的手持式激光扫描仪以及结合直线或旋转运动机构的线激光扫描仪获取点云的方式难以兼顾大尺寸部件检测对效率和自动化水平的要求结合以上分析针对发射箱体蒙皮制造的实际需求和箱体结构的特点本文提
4、出了一种基于视觉检测的自动化精确寻边方法 首先将利用双目快照式传感器采集的数据转换为深度图采用 边缘检测算子进行边缘检测并根据箱体结构特征提出基于 变换的方法进一步提取边界点然后将边界点恢复为点云数据对不同位置拍照获取的点云进行合并、旋转投影以及曲线拟合等操作最终得到蒙皮的工程图为蒙皮的数控切割提供参考 点云深度图像的获取与处理.点云深度图像的获取和预处理点云数据的获取是通过搭载在五轴机床末端上的双目快照式传感器由离线编程系统规划机床运动轨迹机电气与自动化葛朝廷等基于视觉检测的自动化精确寻边技术床运动到指定位置后双目传感器拍照得到对应点云 考虑到实际箱体边界框架尺寸较大整体近似为四边形同时每条
5、边在较小的尺度内可以认为边界为直线段 因此为了兼顾效率和精度在每条边上只规划若干拍照点 现实情况中由于被测量工件的表面质量、材料以及传感器本身稳定性的影响采集的点云数据可能会缺失少部分点双目快照式传感器 以 位有符号整数的形式传输所采集的数据对于缺失部分的点传感器将对应的数据值 置为 本文将采集的数据转换为 位深度图像进行处理具体转换关系如下:()()()式中:()为传感器所采集的数据第 行第 列的数据值()为对应深度图像第 行第 列的像素值点云及对应深度图如图 所示(本刊为黑白印刷相关疑问咨询作者)4%=L+图 工件表面点云及对应深度图对于转换得到的深度图像本文利用 算法实现对图像的边缘检测
6、检测结果如图 所示 由于工件表面质量的影响经过 算法处理得到的边缘并不都是安装蒙皮时相匹配的边界所以需要对检测的边缘特征点进一步处理图 边缘检测结果图.基于 变换提取边界点与箱体尺寸相比传感器单次拍照视野根据到被测物体表面的距离不同在 之间在传感器单次拍照所覆盖的较小区域可将其中所要提取的边界视为直线 因此可以利用 变换通过以下步骤实现对所需边界点的提取步骤:对边缘检测的结果用 变换进行处理检测到的线段以 的形式保存在集合 中中保存的是每个线段的两个端点坐标 若 为空则返回 步骤:对集合 中的线段计算其长度并进行冒泡排序处理 虽然边缘检测的结果存在一些伪边缘但这些边缘点一般并不接近于直线或者即
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