【优秀硕士博士论文】钣金件成形三维全场变形测量理论研究

学位论文钣金件成形三维全场变形检测理论研究THREEDIMENSIONALFULLFIELDDEFORMATIONMEASUREMENTFORSHEETMETALFORMING学科专业机械工程2012年12月论文题目钣金件成形三维全场变形检测理论研究学科专业机械工程摘要随着航空航天业、汽车制造业、装备制造业等行业的发展，对钣金零件的表面质量、形状精度、成形后性能、产品合格率等的要求日益提高。然而，钣金件成形过程中的变形较为复杂，包括弹性变形、弹塑性变形及塑性变形等，使得工艺参数设计和成形过程的精确控制十分困难，钣金零件的形状、性能与设计的零件形状、性能等往往存在一定偏差。因此，需要对钣金件成形过程中的变形进行精确的测量。本文针对钣金零件成形过程中弹性变形所引起的三维形状尺寸偏差，采用近景工业摄影技术与双目面结构光密集点云扫描技术相结合的方法来进行测量；针对钣金件成形过程中塑性变形所引起的应力集中、材料变薄等问题，采用近景工业摄影测量技术与坐标网格分析法相结合的方法来进行检测。主要的研究内容和研究成果如下（1）研究了多视密集点云融合理论，提出了KMEANS聚类与MEANSHIFT聚类相结合的多视密集点云融合新方法。首先将面结构光扫描设备获取的多幅密集点云合并为一幅点云，并按等间距采样的方法挑选一些点数据作为初始聚类中心，然后采用KMEANS聚类法将整幅点云划分为一些较小的簇。遍历每个簇，若簇内点数据的法向量标准偏差值大于预先给定的阀值，则对该簇进行迭代细分，直至满足阀值要求为止。细分后，对各个簇进行MEANSHIFT聚类处理，得到局部模式点，取代该簇，实现点云融合。新方法可在保持细节特征的基础上实现多视密集点云的快速融合。（2）研究了密集点云精简/采样理论，提出了基于KMEANS聚类的特征保持的点云精简/采样新方法。首先按等间距采样的方法挑选一些点数据作为初始聚类中心，采用KMEANS聚类法将整幅点云划分为一些较小的簇。然后对位于点云边界上的簇按边界特征保持的要求划分为更小的簇。遍历每个簇，若簇内两个点数据的法向量偏差大于给点的带宽阀值，则以这两个点数据为新的聚类中心，在该簇内进行KMEANS聚类，形成两个新的子簇。最后，对新生成的子簇按照上述步骤进行迭代细分，直至满足带宽阀值要求为止。细分后，选择各个簇的核心取代该簇，实现密集点云精简/采样。新方法可在保持细节特征的基础上实现密集点云数据的快速精简/采样。（3）研究了点云与CAD模型比对检测理论，提出了一种基于约束搜索球的点云与初始设计CAD模型比对检测技术。为了提高比对检测的准确性，在分析现有点面计算模型的基础上，提出了点边计算模型与点点计算模型，用于求取曲率变化较大区域的点偏差值。为了提高计算效率，在最邻近顶点搜索过程中采用KD树进行加速，在点数据归属过程中，构建了一系列约束搜索球，将点云与CAD模型比对的范围限制在约束搜索球内，降低算法的时间复杂度，提高点数据归属的效率。与传统方法相比较，新方法在精度、效率方面均有所提高。（4）研究了近景工业摄影测量技术与坐标网格分析法相结合的钣金件成形表面应变测量理论，提出了一种基于摄影测量技术的三维网格尺寸测量方法。将网格分析法中网格图案设计成计算机可自动识别的图形，在钣金件成形前后，采用摄影测量技术重建钣金件表面的三维网格。最后根据同一网格在成形前后尺寸的变化，套用应变计算公式计算出钣金件表面的应变。由于摄影测量是非接触式测量方法，可实现自动、高效、高精度的网格重建及尺寸测量，因而可以弥补网格分析法中网格测量这一软肋，提高钣金件表面应变测量的精度及自动化水平。新方法可快速、高效、高精度地实现钣金件成形后表面全场应变的测量。在上述理论技术的基础上，搭建了硬件系统并开发了相应的测量软件，通过对某些型号的钣金零件三维形状尺寸偏差及表面应变的测量，验证了本文方法的有效性。关键词钣金件；变形；点云；摄影测量；坐标网格分析法；论文类型应用基础TITLETHREEDIMENSIONALFULLFIELDDEFORMATIONMEASUREMENTFORSHEETMETALFORMINGSPECIALITYMECHANICALENGINEERINGAPPLICANTBAOQUANSHISUPERVISORPROFJINLIANGABSTRACTWITHTHEDEVELOPMENTOFAEROSPACEINDUSTRY,AUTOMOBILEMANUFACTURINGINDUSTRYANDEQUIPMENTMANUFACTURINGINDUSTRYETC,HIGHSURFACEQUALITY,HIGHSHAPEACCURACY,HIGHPERFORMANCEANDHIGHQUALIFIEDRATEOFTHESHEETMETALPARTSAREPEOPLESCURRENTPURSUITHOWEVER,THEDEFORMATIONDURINGTHESHEETMETALFORMINGPROCESS,WHICHINCLUDESELASTICDEFORMATION,PLASTICDEFORMATIONANDELASTICPLASTICDEFORMATION,ISQUITECOMPLEXTHUS,THEDETERMINATIONOFTHETECHNOLOGICALPARAMETERSANDTHEPRECISECONTROLOFTHEFORMINGPROCESSAREDIFFICULTANDOFTEN,THEREISACERTAINDEVIATIONINSHAPEANDPERFORMANCEBETWEENTHESTAMPEDPARTSANDTHEIRDESIGNEDCADMODELTHEREFORE,PRECISEDEFORMATIONMEASUREMENTOFTHESHEETMETALPARTSDURINGTHEFORMINGPROCESSISINURGENTNEEDINTHISPAPER,THE3DSHAPEDEVIATIONOFSHEETMENTALPARTS,WHICHISCAUSEDBYTHEELASTICDEFORMATIONDURINGTHEFORMINGPROGRESS,ISMEASUREDBYMEANSOFCOMBININGTHECLOSERANGEINDUSTRIALPHOTOGRAPHYWITHBINOCULARSURFACESTRUCTUREDLIGHTSCANNINGTECHNOLOGYTHESURFACESTRAIN,MATERIALTHICKNESSREDUCTIONRATIOANDOTHERISSUESOFTHESHEETMETALPART,WHICHARECAUSEDBYTHEPLASTICDEFORMATIONDURINGTHEFORMINGPROCESS,ISDETECTEDBYMEANSOFCOMBININGTHECLOSERANGEINDUSTRIALPHOTOGRAMMETRYTECHNOLOGYWITHTHEGRIDANALYSISTECHNOLOGYTHEMAINCONTENTSANDACHIEVEMENTSAREASFOLLOWS1THETHEORYOFMULTIVIEWRANGEIMAGEINTEGRATIONWASSTUDIEDANDANEWMETHODWASPROPOSEDBASEDONTHEKMEANSCLUSTERINGANDTHEMEANSHIFTCLUSTERINGFIRST,THESCANNEDEDMULTIPLEOVERLAPPINGRANGEIMAGESWERECOMBINEDINTOONEPOINTSETSECOND,THECOMBINEDPOINTSETWASPARTITIONEDINTOANUMBEROFSMALLCLUSTERSUSINGTHEKMEANSCLUSTERINGALGORITHMBASEDONUSERDEFINEDSPACEINTERVALANDTHECLUSTERSWERESUBSEQUENTLYSUBDIVIDEDINTOSMALLERSUBCLUSTERSBYUSINGTHESTANDARDNORMALVECTORDEVIATIONASAMEASUREOFCLUSTERSCATTERFINALLY,INTHECLUSTER,THELOCALMAXIMAMODEL,OBTAINEDUSINGTHEMEANSHIFTCLUSTERINGALGORITHM,WASEMPLOYEDTOREPRESENTTHECLUSTERTHENOVELMETHODCANPRODUCESMOOTHANDWATERTIGHTPOINTSURFACEWHILEPRESERVINGDETAILEDFEATURES2THETHEORYOF3DPOINTCLOUDSIMPLIFICATION/SAMPLINGWASSTUDIEDANOVELFEATUREPRESERVINGSIMPLIFICATION/SAMPLINGMETHOD,BASEDONTHETHEKMEANSCLUSTERING,WASPROPOSEDFIRST,SOMEOFTHEPOINTSWERESELECTEDASINITIALCLUSTERCENTERSBYUSINGTHEUNIFORMSIMPLIFICATION/SAMPLINGMETHODANDTHEWHOLEPOINTSETWASDIVIDEDINTOANUMBEROFSMALLCLUSTERSACCORDINGTOTHEKMEANSCLUSTERINGMETHODTOMAINTAINTHEINTEGRITYOFTHEORIGINALBOUNDARY,THEBOUNDARYCLUSTERSWEREDIVIDEDINTOSMALLERCLUSTERSSECOND,EACHCLUSTERWASCHECKEDIFTHENORMALVECTORDEVIATIONOFANYTWOPOINTSINTHECLUSTERWASGREATERTHANTHEPREDEFINEDBANDWIDTHTHRESHOLD,THETWOPOINTSWERESELECTEDASNEWSUBCLUSTERCENTERSANDTWONEWSUBCLUSTERSWEREGENERATEDBYUSINGTHEKMEANSCLUSTERINGSTRATEGYFINALLY,THENEWLYGENERATEDSUBCLUSTERSWEREITERATIVLYSUBDIVIDEDACCORDINGTOABOVESTEPSUNTILTHEBANDWIDTHTHRESHOLDWASREACHEDAFTERSUBDIVISION,EACHCLUSTERWASREPLACEDBYITSCORETHEPROPOSEDMETHODCANSIMPLIFY/SAMPLEPOINTCLOUDFASTWHILEPRESERVINGDETAILEDFEATURES3THEINSPECTIONTHEORYOFPOINTCLOUDWITHUNDERLYINGCADMODELWASSTUDIEDANEWINSPECTIONTECHNOLOGYBASEDONTHECONSTRAINTSEARCHBALLWASPUTFORWARD,FORTHEEXISTINGMETHODSHAVELOWEFFICIENCYANDACCURACYINORDERTOIMPROVETHEACCURACYOFINSPECTION,THEPOINTEDGECACULATIONMODELANDTHEPOINTPOINTCACULATIONMODELWEREPROPOSED,WHICHWEREUSEDTOCALCULATETHEREGIONSWITHGREATERVARIATIONOFCURVATURE，BASEDONANALYSINGTHEEXISTINGPOINTPLANECACULATIONMODEL,THEKDTREEWASUSEDTOSEARCHFORTHECLOSESTVERTEXONCADMODEL,ANDTHENTHECONSTRAINTSEARCHBALLWASBUILT,INTOWHICHTHESEARCHSCOPEWASRESTRICTEDTHEMETHODCANDECREASETHEITERATIONNUMBERSANDIMPROVETHEINSPECTIONEFFICIENCECOMPAREDWITHTRADITIONALMETHODS,THEPROPOSEDMETHODISMOREACCURATEANDEFFICIENT4THESURFACESTRAINMEASUREMENTTHEORYOFSHEETMETALPARTSBASEDONCLOSERANGEINDUSTRIALPHOTOGRAMMETRYTECHNOLOGYANDGRIDANALYSISTECHNOLOGYWASSTUDIEDANEWGIRDGENERATIONMETHODWASPROPOSEDBASEDONTHECLOSERANGEINDUSTRIALPHOTOGRAMMETRYTECHNOLOGYTHEGRIDPATTERN,WHICHCOULDBEDETECTEDAUTOMATICALLY,WASDESIGNEDBEFOREANDAFTERTHESHEETMETALPARTWASFORMED,THEGRIDSIZESWEREMEASUREDFINALLY,THESURFACESTRAINSOFTHESHEETMETALWERECACULATEDACCORDINGTOTHECHANGESOFTHEGRIDSIZESINCETHECLOSERANGEINDUSTRIALPHOTOGRAPHYISANONCONTACTMEASUREMENTMETHOD,THENEWMETHODCANACHIEVEAUTOMATIC,FAST,HIGHEFFICIENTANDHIGHPRECISIONSURFACESTRAINMEASUREMENTDURINGTHESHEETMETALFORMINGPROCESSACCORDINGTOABOVETHEORIESANDTECHNOLOGIES,THEHARDWAREANDSOFTWAREOFTHEMEASUREMENTSYSTEMWEREDEVELOPEDANDTHEEFFECTIVENESSOFTHEMEASUREMENTSYSTEMSWEREVERTIFIEDBYMEASURINGACTUALSHEETMETALPARTSKEYWORDSSHEETMETALPARTDEFORMATIONPOINTCLOUDCLOSERANGEINDUSTRIALPHOTOGRAMMETRYTECHNOLOGYGRIDANALYSISTECHNOLOGYTYPEOFDISSERTATIONAPPLICATIONFUNDAMENTALS目录1绪论111课题背景112钣金件三维形状尺寸偏差测量方法概述213钣金件成形表面应变测量方法概述6131成形极限图（FLD）6132钣金件表面应变测量714本文研究的目的、意义和主要的内容10141本文的研究目的及研究意义10142本文的研究内容1015本文拟解决的关键技术及拟采用的技术路线11151本文拟解决的关键技术问题11152本文拟采用的技术路线1116论文结构及获得的创新点12161论文结构12162本文获得的主要创新点132钣金件成形三维全场变形测量系统设计及关键技术分析1421引言1422近景工业摄影测量基本原理1423面结构光密集点云扫描基本原理1624坐标网格分析法基本原理1825钣金件成形三维形状尺寸偏差测量系统设计19251近景工业摄影测量系统19252面结构光密集点云扫描测量系统21253摄影测量系统及面结构光密集点云扫描系统相结合的钣金件三维形状尺寸偏差测量流程24254钣金件三维形状尺寸偏差测量关键技术分析2526钣金件成形三维全场应变测量系统设计25261测量系统基本原理及测量流程25262测量系统设计26263钣金件成形三维全场应变测量关键技术分析2727本章小结273钣金件成形三维形状尺寸偏差检测相关理论2831多视密集点云融合理论28311KMEANS聚类31312MEANSHIFT聚类32313基于KMEANS聚类及MEANSHIFT聚类的多视密集点云融合新方法33314小结4232密集点云精简/采样43321特征保持的密集点云精简/采样新方法基本原理45322密集点云精简实验55323小结6033点云与CAD数模比对分析60331点云与CAD数模对齐63332基于约束搜索球的点云与CAD数模比对分析新方法64333点云与CAD数模比对分析实验67334小结694基于摄影测量技术的三维网格尺寸测量7041引言7042基于摄影测量技术的三维网格尺寸测量基本原理7043基于摄影测量技术的三维网格尺寸测量过程71431网格制备71432像片拍摄75433网格节点三维坐标重建75434四边形网格连接7944基于摄影测量技术的三维网格尺寸测量实验81441网格节点三维坐标重建精度分析81442三维网格尺寸测量实验8145本章小结835钣金件成形三维全场变形检测实验与应用8451引言8452钣金件成形三维全场形状尺寸偏差测量实验84521钣金件成形三维全场形状尺寸偏差测量精度分析84522某汽车车门成形后三维全场形状尺寸偏差分析8453钣金件成形过程中三维全场应变测量实验91531钣金件成形过程中三维全场应变测量精度评估实验91532杯突实验过程中材料表面三维全场应变测量93533冲压成形过程中钣金件表面三维全场应变测量9754本章小结1076结论与展望10861结论10862展望109参考文献110附录116致谢117攻读学位期间取得的研究成果118声明CONTENTS1PREFACE111BACKGROUND112REVIEWOF3DSHAPEDEFORMATIONMEASUREMENTOFSHEETMETALPART213REVIEWOFSURFACESTRAINMEASUREMENTOFSHEETMETALPART6131FORMINGLIMITDIAGRAMFLD6132SURFACESTRAINMEASUREMENTOFSHEETMETALPART714THEMAINPURPOSES,SIGNIFICANCEANDRESEARCHCONTENTS10141THEMAINPURPOSESANDSIGNIFICANCE10142THEMAINRESEARCHCONTENTS1015KEYTECHNIQUESANDTECHNICALROADMAP11151KEYTECHNIQUES11152TECHNICALROADMAP1116THECHAPTERARRANGEMENTANDINNOVATIONS12161THECHAPTERARRANGEMENT12162THEINNOVATIONS132DESIGNOFFULLFIELD3DDEFORMATIONMEASUREMENTSYSTEM1421INTRODCUTION1422PRINCIPLEOFCLOSERANGEINDUSTRIALPHOTOGRAMMETRYTECHNOLOGY1423PRINCIPLEOFBINOCULARSTRUCTUREDLIGHTSCANNINGTECHNOLOGY1624PRINCIPLEOFGRIDANALYSISTECHNOLOGY1825DESIGNOF3DSHAPEDEFORMATIONMEASUREMENTSYSTEM19251CLOSERANGEINDUSTRIALPHOTOGRAMMETRYSYSTEM19252BINOCULARSTRUCTUREDLIGHTSCANNINGSYSTEM21253THEPROCESSOFDEFORMATIONMMEASUREMENTBASEDONTHECLOSERANGEINDUSTRIALPHOTOGRAMMETRYSYSTEMANDTHEBINOCULARSTRUCTUREDLIGHTSCANNINGSYSTEM24254KEYTECHNIQUES2526DESIGNOFFULLFIELD3DSURFACESTRAINMEASUREMENTSYSTEM25261THEMEASUREMENTPRINCIPLE25262DESIGNOFMEASUREMENTSYSTEM26263KEYTECHNIQUES2727BRIEFSUMMARY2733DSHAPEDEFORMATIONMEASUREMENTTHEORYFORSHEETMETALFORMING2831INTEGRATIONOFMULTIVIEWDENSEPOINTCLOUDS28311KMEANSCLUSTERING31312MEANSHIFTCLUSTERING32313THENEWINTEGRATIONMETHODBASEDONKMEANSCLUSTERINGANDMEANSHIFTCLUSTERING33314BRIEFSUMMARY4232SIMPLIFICATION/SAMPLINGOFDENSEPOINTCLOUD43321PRINCIPLEOFTHESIMPLIFICATION/SAMPLINGMETHODWITHPRESERVEDFEATURES45322EXPERIMENT55323BRIEFSUMMARY6033INSPECTIONOFPOINTCLOUDWITHCADMODEL60331ALIGNMENTOFPOINTCLOUDWITHCADMODEL63332THENOVELINSPECTIONMETHODBASEDONSEARCHINGSPHERE64333EXPERIMENT67334BRIEFSUMMARY694GRIDSIZEMEASUREMENTBASEDONCLOSERANGEINDUSTRIALPHOTOGRAMMETRYTECHNOLOGY7041INTRODCUTION7042MEASUREMENTPRINCIPLE7043MEASUREMENTPROCESS71431GRIDPREPARATION71432IMAGERECORD75433RECONSTRUCTIONOFGRID75434CONNECTIONOFGRID7944EXPERIMENT81441EVALUATIONOFGRIDRECONSTRUCTION81442GRIDMEASUREMENTEXPERIMENT8145BRIEFSUMMARY835EXPERIMENTSANDAPPLICATIONS8451INTRODCUTION8452EXPERIMENTOF3DSHAPEDEFORMATIONMEASUREMENT84521EVALUATIONOFTHEACCURACY845223DSHAPEDEFORMATIONMEASUREMENTOFAAUTOMOBILEPANEL8453EXPERIMENTOFSURFACESTRAINMEASUREMENT91531TENSILETEST91532CUPPING/ERICHSENTEST93533STAMPINGFORMINGEXPERIMENT9754BRIEFSUMMARY1076CONCLUSIONSANDSUGGESTIONS10861CONCLUSIONS10862SUGGESTIONS109REFERENCES110APPENDICES116ACKNOWLEDGEMENTS117ACHIEVEMENTS118DECLARATION的末尾插入下一章的MATHTYPE的章标记（打印前将其字体颜色变为白色，在打印预览中看不见即可）EQUATIONCHAPTER1SECTION11绪论11课题背景冲压钣金行业是机械制造业的基础行业，是金属成形加工业中重要的分行业之一，它的发展程度反映了一个国家的制造工艺技术水平。冲压钣金加工是汽车工业发展的基础，其中，轿车中冲压钣金零件数占其零件总数的75以上。在汽车工业比较发达的日本，钣金零件的销售额占冲压钣金行业总销售额的68以上。其次，钣金零件也是构成航空航天产品外形、结构和内装的主要零件，以飞机为例，钣金零件约占其零件总数的50以上1。我国已经被公认正在成为世界制造大国与跨国企业的全球采购中心。航空航天、汽车、装备制造、仪器仪表、家用电器、通信电子等行业的迅速发展，特别是航空航天及汽车行业的快速发展，带动了冲压钣金行业的快速增长，年均增长率达到了2030，钣金零件的消耗量不断增加，市场总量巨大。随着航空航天业、汽车制造业、装备制造业等行业的发展，对钣金零件的表面质量、成形后性能、产品合格率等的要求日益提高2。然而，钣金零件成形过程中的变形较为复杂，如图11所示，使得工艺参数设计和成形过程的精确控制十分困难，钣金零件的形状、性能与设计的零件形状、性能等往往存在一定偏差。因此，需要对钣金件成形过程中的变形进行精确的测量。然而，传统测量手段的测量效率低、测量范围小。其次，由于钣金件缺乏清晰的参考基准，型面点与整体的设计基准没有明确的对应关系，使得基于设计尺寸与加工尺寸直接度量的传统评价方法在钣金件变形测量中难以实行，迫切需要新的测量方法。图11钣金件成形过程中的变形光学三维测量方法是一种非接触式、无损的测量方法。根据测量原理，光学三维测量主要分为主动式和被动式两种类型。目前，主要的光学三维测量方法有近景工业摄影测量法、激光测量法、面结构光测量法、工业CT、光学传感器法等35。由于光学方法属于非接触式测量方法，不对被测量对象产生副作用，不会影响其变形过程，因此也是变形测量中最为适用的方法。大多数光学测量方法需要依赖专门的设备，并且这些设备比较昂贵。随着高分辨率CCD相机的普及，图像处理技术和计算机技术的发展，近景工业摄影测量方法对专业设备的依赖程度逐渐降低，精度也在不断提高，在工程和工业三维测量方面得到了广泛的应用616。对比其它变形测量方法，将视觉测量和摄影测量技术应用到钣金件变形测量中，具有如下的优点高精度全自动测量、非接触式测量、测量范围大、有着严密的理论基础。12钣金件三维形状尺寸偏差测量方法概述对于弹性变形引起的钣金件三维形状尺寸偏差的测量，目前，国内外研究的主要方法按照测量设备可分为接触式和非接触式测量两大类。接触式测量主要是指通过三坐标测量机（CMM）等机械设备来进行钣金件三维形状尺寸偏差测量，获得钣金件上关键点的三维坐标信息。对于三坐标测量机来说，它具有精度高、重复性好的优点，但它同时也存在测量速度慢、不能检测比探针小的特征以及测量关键点数量较少等缺点，因此大大限制了其发展空间。近几年，非接触式测量技术得到了快速发展。按照原理的不同非接触式测量可分为光学测量、摄影测量等1721。其中光学测量又可细分为激光扫描和面结构光测量。对于非接触式光学测量设备来说，它具有测量速度快，对钣金件表面要求低等优点。然而用这种设备获取的点云数据的密度较大，因此后续的处理和计算效率成为关键因素。目前国内外主要研究的非接触式数字检测方法为激光扫描检测、面结构光法和近景工业摄影测量等。以下就从应用不同测量设备的角度分别阐述目前国内外数字化检测技术的发展现状。1）模板检测法模板检测方法主要是对于待检测的钣金零件制造出一副与之对应的高精度的模板检具，将检具与对应的待测钣金零件进行正确的安装，再利用数码规等检测工具对钣金零件三维形状尺寸偏差进行测量（图12）。模板检测法由于其测量原理及测量过程比较简单，因此被广泛推广应用。模板检测法应用于钣金零件三维形状尺寸偏差的测量存在着以下几个缺点（1）测量过程中，由于检测基准与初始设计基准很难完全统一，导致模板检测方法本身存在一定的系统误差；（2）作为检具，模板的加工制造精度必须比被测量钣金零件的精度高一个数量级，因此，需要高精度的数控加工设备制造，制造成本高且周期长；（3）柔性极差，检测不同的钣金零件需要制造不同的检具，造成浪费；（4）由于通常采用手动测量的方式，因此受人为主观因素影响明显，对于同一钣金零件，不同的测量人员可能给出不同的结果，测量操作的可重复性较差，并且难以与自动控制系统、质量管理系统等进行信息交流；（5）测量的关键点的数量有限，只能得到关键点的三维形状尺寸偏差，不能获得三维全场变形，从而不能完全反映整体的误差。因此模板检测法不能完全满足实际测量要求，必须要开发出新的测量技术对钣金零件进行快速准确的测量。图12模板检测法测量某型号汽车车门形状尺寸偏差2）传统三坐标（CMM）测量法首先通过三坐标测量机的探头系统与钣金零件的相对移动，来测量钣金件表面关键点三维坐标（图13），然后与对应的CAD数模进行对齐，比较，得到成形过程中产生的形状尺寸偏差。常见的三坐标测量机有水平臂式测量机、活动桥式测量机和固定龙门式测量机等。CHIAHSIANGMENQ等人22利用CATIA架构的CAD/CAM系统控制三坐标测量机获取待测量钣金零件表面的一些关键点，采用概率统计的方法估算出在给定测量误差带内需要测量的关键点的数量从而达到测量最少的点而获得最佳的测量结果。最后，利用伪逆法计算刚性变换矩阵对齐点云与CAD模型的坐标，并计算出点数据与CAD模型上对应的NURBS曲面片的最近距离来表达偏差；AINSWORTH等人23在前人的基础上改进测量点云与初始设计CAD模型的坐标匹配算法，提出了采用初匹配和精匹配两步实现坐标系归一的方法首先，采用人工的方法测量6组以上的点数据，并用最小二乘法计算出坐标变换实现初步配准；其次，利用最邻近点迭代法（ICP）实现点云与CAD数模的精确配准，进而生成探针的测量路径，完成关键点三维坐标的自动测量；最后计算出测量的点数据与CAD模型中NURBS面片的最近距离来表达偏差。还有一些学者也进行了类似的研究，研究的焦点主要在于点云与CAD模型的坐标归一方面，比如采用321匹配法24,25、区域适应法26、统一最小二乘法27等实现点云与CAD模型的精确匹配。图13CMM法测量某汽车车身三维形状尺寸偏出3）近景工业摄影测量法如图14所示，基于近景工业摄影测量的检测方法主要是通过在钣金件的表面及其周围放置标志点，包括编码点和非编码点，然后从不同的角度和位置对物体进行拍摄，得到一定数量的照片，经过数字图像处理、标志点的定位、编码点的识别，图像定向、三维重建、得到标志点准确的三维坐标。最后利用最小二乘法实现测量的关键点与初始设计的CAD模型坐标归一，计算出钣金件表面关键点的三维形状尺寸偏差28。这种方法与传统三坐标测量机的功能类似，主要检测钣金件表面一些关键点处的尺寸偏差，不同点之处在于，近景工业摄影测量技术是一种非接触式测量方法，可以说是一种移动式三坐标测量机，可以方便地应用于工业测量现场。这种方法的缺点是不能得到全场变形，因而不能从整体上分析变形情况。（A）像片拍摄（B）偏差尺寸显示图14摄影测量法测量某汽车车身三维形状尺寸偏差4）激光三角测量法激光三角测量法的基本原理是用一束激光以某一角度聚焦在被测钣金零件表面，然后利用CCD相机从另一角度对钣金零件表面上的激光光斑进行成像，最后根据角度及已知的激光和相机之间的距离，可以计算出CCD相机和被测点之间的距离。当钣金零件沿激光线方向移动时，测量结果就将发生改变，从而实现钣金零件表面密集点云的扫描。这种方法的硬件由激光扫描仪和能够提供正确测量位姿的夹具组成，而软件部分则对采集的图像进行分析处理，从而自动生成点云数据，并与对应的CAD模型进行匹配，计算出测量点云到NURBS曲面的距离29。图15显示的是FARO公司生产的FOCUS3D三维激光扫描仪。图15FAROFOCUS3D三维激光扫描仪5）面结构光扫描测量法面结构光测量法通过光栅投影装置将数幅特定编码的条纹光栅投射到待测钣金零件表面，并由成一定夹角的两个摄像头同步采集相应图像，然后对图像进行解码和相位计算，并利用立体匹配技术和三角形测量原理，计算出两个摄像机公共视区内像素点的三维坐标，从而实现钣金件表面密集点云的获取。最后采用最邻近点迭代算法（ICP）等实现测量点云与初始设计CAD模型的匹配，进而计算出点云到NURBS曲面的距离30。KAIWOLF等人31构建的面结构光测量系统基于格雷码和相移技术，通过3DVOXEL矩阵实现同名点的搜索，用最邻近点迭代算法（ICP）来实现点云与CAD模型的坐标归一，并利用点数据到CAD模型上对应三角面片的距离来表示偏差。张学昌等人32也采用用格雷码和相移技术来构建结构光面扫描测量仪，根据曲率信息采用扩展高斯球实现测量点云与初始设计CAD模型的初步匹配，用改进最邻近点迭代算法（ICP）法进行精确匹配，最终利用点数据到CAD模型中NURBS曲面的距离来表示偏差；YICHAOHUANG等人33也阐述了类似的测量方法，考虑到计算效率差的问题，采用三角网格形式来代替NURBS曲面的CAD模型。图16显示的是德国GOM公司生产的ATOS系统。ATOS系统是目前被应用于生产实际中最为成功的面结构光测量设备之一。图16德国GOM公司开发的ATOS系统点云与CAD模型比对检测技术目前存在很多技术上的瓶颈，因此也是国内外众多研究者所关注的焦点。主要存在的问题包括1如何实现点云数据与CAD模型精确坐标匹配，精确的坐标匹配是后期比对检测的基础所在。没有准确的坐标匹配，检测得到的结果便没有任何价值；2如何准确快速地建立点云中的点数据与CAD模型各几何元素之间正确的对应关系，只有建立了正确的对应关系，才能计算得到点云与CAD模型之间的偏差值。13钣金件成形表面应变测量方法概述金属板料成形是材料加工技术中的重要分支之一，在航空航天、汽车、装备制造、电器等国民经济的各部门得到了广泛的应用。在金属板料成形过程中，需要通过测量板料表面的应变来分析其成形情况，从而有助于监测临界变形部位、解决复杂成形、优化冲压工艺等。131成形极限图（FLD）在生产实际中，通常是将测量得到的钣金件表面的应变值与成形极限图相结合来分析钣金件的成形性能。成形极限图（FLD），是对板材成形性能的一种定量描述，同时也是对冲压工艺好坏的一种判断方法。通过实验，求得一种材料在各种应力应变状态下的成形极限点，并把这些成形极限点标注到以对数应变工程应变为坐标轴的直角坐标系中，然后依次连接这些极限点得到成形极限曲线（FLC），将坐标系的半平面划分为安全区、临界区和破裂区三部分，如图17所示。零件上的每一个点都可以通过测量和计算得到一组应变值，而根据这组应变值又可以在成形极限图的半平面上绘制一个对应点，如果该点落在FLC曲线的下方，即在安全区内，说明零件上对应的点不会破裂，如果落在FLC的上方，进入破裂区，则说明零件上的对应点处发生了破裂。如果介于两者之间的临界区，则可能破裂，也可能不破裂。对于不同的材料，其成形极限曲线（FLC）不同。显然，成形性能好的材料安全区的范围大，破裂区的范围小。图17成形极限图FLD132钣金件表面应变测量对于由塑性变形引起的钣金件变形，经历了机械测量、二维图像测量、三维光学测量等几个阶段34。1）机械测量法机械测量方法是板料成形领域中传统的应变测量方法，该方法使用工程应变比例软尺或者工具显微镜（图18）等器械以手工方式测量出变形后的网格尺寸，然后通过与变形前的网格尺寸进行对比，从而确定钣件表面的应变大小。采用工具显微镜的手测法需要将被测量钣金零件放置在工作台上，然后调节工具显微镜的旋钮，使得被测量钣金零件表面网格的特征点与镜头里面的十字交叉线中心互相对准，通过前后两次对准过程中旋钮的读数，可测出两个网格特征点之间的距离，即获得一组变形后的网格尺寸，重复上述过程，获得足够多的网格尺寸后，即可根据相关公式计算得到钣金件表面的应变值。机械测量方法（手动测量法）的优点是原理简单、操作方便。不足之处主要有以下几点（1）不管是使用工程应变比例软尺还是使用工具显微镜，在人工采集和处理大量离散数据的过程中，不可避免地会产生各种随机误差或者错误，从而对进一步的应变计算产生很大的影响，导致测量精度低，可重复性差；（2）测量范围有限使用工具显微镜的测量方法受工作台大小的限制，所以要求被测钣金零件的尺寸不能太大，无法实现诸如汽车覆盖件、航空航天产品等较大零件的应变测量；（3）手工测量非常繁琐，属重复性劳动，特别对于大面积的测量和分析而言，工作量很大。图18工具显微镜2）二维光学测量法二维光学法采用一个CCD相机进行图像的捕捉,此过程中单目CCD将在零件表面移动,以找到最清晰的网格进行测量；每个测量过程只能选定一个网格。国内己研发出了二维光学应变测量系统34通过测量金属板料上印制的圆形网格在成形前后尺寸的变化，计算出应变值并绘制相应的成形极限图。这在一定程度上简化了计算分析过程并提高测量精度。但该系统只采用一个CCD相机进行图像的采集，在捕捉图像的过程中，由于光线、环境等因素的影响，捕捉图像的时间可能会比较长，因此会降低测量效率。华中科技大学的戴晓光35采用拉伸试验来测量样件在拉伸前后长度的变化量，实现样件的应变的测量。国外也有此类测量系统，比如美国的ASAME公司的GPA网格应变测量系统等（图19）。图19美国ASME公司的生产的GPA系统3）三维光学测量法三维光学测量法以数码相机或者工业CCD相机摄取的两幅或者两幅以上的若干幅网格图像为输入数据，首先对钣件表面的网格进行三维重建，然后根据变形前后网格的尺寸变化，进而计算得到钣金件表面的应变值。由于这种方法可以实现三维网格尺寸测量，因此测量结果更加精确。国外在此技术方面的研究起步较早3643，而且经过多年的不断研究和改进，已经取得了很好的成绩，研制出了一系列实用化的产品。例如，美国的ASAME公司，它是全世界第一家钣金件网格应变测试系统制造商，在板材成形领域享有盛誉。ASAME公司的网格应变测试系统以精确、易操作和功能强大而著称。目前全世界有许多知名的企业和研究所正在使用由ASAME公司提供的TARGET网格应变测试系统（图110），如通用、福特、波音、丰田等，应用领域包括钢铁、汽车制造、飞机制造、模具开发、塑性成形等。该系统将网格法和光学测量法有机结合，利用数码照相机获取板料变形后的多幅网格图像，输入计算机内以后经过图像处理、匹配、三维重建、应变计算等流程，从而计算得到钣金件表面各种应变数据。图110美国ASME公司的生产的GPA系统德国GOM公司是另一家拥有成熟的工业三维测量技术的制造商，产品种类很多，其中用于钣金件网格应变测试分析的系统有ARGUS成形分析系统（图111）。ARGUS的功能包括成型过程优化、数字仿真、板料成型等。ARGUS成形分析系统采用的是一个摄像头，通过测量材料表面网格的变形可以自动的进行分析计算，分析结果以3D的形式显示在计算机中。ARGUS应变分析系统近年来也被广泛应用于汽车钣金行业、航空航天业等领域。图111德国GOM公司ARGUS系统国内在这方面的研究起步比较晚，在80年代中期开始进行自动测量应变的研究并取得了一定的成果4447。上海交通大学的魏红芹等44应用圆形坐标网格对板料拉延件进行应变测量，并取得了良好的效果。2005年，北京航空航天大学板料成形研究中心开发出了网格应变测量和分析系统GMAS45。GMAS系统针对圆形网格，采用一部高分辨率的数码相机，在被测钣金零件附近放置一个用于标定相机参数的标定快，然后从不同位置和角度拍摄多幅网格图像，经过计算机软件处理，最终获得板料的应变大小。2007年，哈尔滨工业大学的郭斌等人发明了基于视觉分辨的非接触式应变测量方法并申请了专利，这一发明能够在微型器件或微成形材料的单向拉伸试验中精确地测量材料表面的应变。2010年，北方工业大学的张福生和景作军开发了基于双目立体视觉的板料应变测量系统，用于辊弯成形过程中金属板料表面应变的测量48。14本文研究的目的、意义和主要的内容141本文的研究目的及研究意义本课题是国家863高科技计划“大型复杂曲面产品的反求和三维快速检测系统研究”项目的一部分，同时得到江苏省科技支撑计划“三维光学快速质量检测系统”、天津汽车模具股份有限公司“汽车模具专用三维光学测量检测系统”、苏州市应用基础研究计划“全场三维变形光学测量系统开发与研制”的资助。钣金件成形过程中的变形较为复杂，钣金零件的形状、性能与设计的零件形状、性能等往往存在一定偏差。然而，传统测量手段的测量效率低、测量范围小。其次，由于钣金件缺乏清晰的参考基准，使得基于设计尺寸与加工尺寸直接度量的传统评价方法在钣金件变形测量中难以实行。摄影测量技术及机器视觉测量技术为解决上述问题提供了一条可行的途径。国外虽然出现了一些成功的应用案例，但其研究成果许多都呈保密或半保密状态，具体实现技术细节在公开文献中较难查询。国内涉及数字近景摄影测量和计算机视觉方面的方献很多，但明确介绍钣金件三维全场变形测量的文献则很少。整体来说，我国对钣金件变形测量的研究尤其是工程、产品化方面的工作还很不够，具有自主知识产权的商业应用终端型产品几乎没有。因此结合各学科出现的新硬件、新理论、新算法、新技术，研发具有中国自主知识产权的钣金件成形变形测量系统是我国计钣金成形行业的重要任务，既具有重要的理论意义，又具有重大的实用价值，应用前景非常广阔，并能创造可观的经济效益。142本文的研究内容针对钣金件成形过程中的弹性变形引起的三维形状尺寸偏差，研究了近景工业摄影测量技术与面结构光密集点云扫描技术相结合的方法进行测量的基本原理、方法以及涉及的关键技术。针对钣金件成形过程中的塑性变形引起的应力集中、材料变薄等问题，研究了近景工业摄影测量技术与坐标网格分析法相结合的方法进行测量的基本原理、方法以及涉及的关键技术问题。具体的研究内容如下（1）研究了多视密集点云融合理论。本文在分析KMEANS聚类原理及MEANSHIFT聚类原理的基础上，将两种理论相结合来实现多视密集点云融合，并用实测数据验证了该方法的有效性。该方法可在保持细节特征的基础上实现密集点云的快速融合。（2）研究了密集点云精简/采样理论。在分析KMEANS聚类理论的基础上，将该理论应用于密集点云的精简/采样中，并用实测数据验证了该方法的有效性。该方法可在保持细节特征的基础上实现密集点云数据的快速精简/采样。（3）研究了点云与CAD模型比对检测理论。为了提高计算的准确性，在分析现有点面计算模型的基础上，提出了点边计算模型及点点计算模型。其次，在最邻近顶点搜索过程中采用KD树进行加速，在点数据归属过程中，构建一系列约束搜索球，提高点数据归属的效率。（4）研究了基于摄影测量技术的三维网格尺寸自动测量理论。在分析摄影测量基本原理及网格分析法基本原理的基础上，将近景工业摄影测量技术与坐标网格分析法相结合实现钣金件成形过程中三维全场应变的测量。由于摄影测量是非接触式测量方法，可实现自动、高效、高精度的网格重建及尺寸测量，因而可以弥补网格分析法中网格测量这一软肋，提高钣金件表面应变测量的自动化水平。15本文拟解决的关键技术及拟采用的技术路线151本文拟解决的关键技术问题（1）多视密集点云融合（2）密集点云精简/采样（3）点云与CAD数模比对分析（4）基于摄影测量技术的三维网格重建及尺寸测量152本文拟采用的技术路线为完成上述研究目标，本文拟定了如下技术路线钣金件成形三维全场变形测量钣金件成形后三维形状尺寸偏差测