（测试计量技术及仪器专业论文）基于机器人的三维形貌自动化测量系统研究.pdf

摘要 论文根据目前的一些三维形貌测量技术测量效率低，自动化程度不高等一系 列问题，研究了基于机器人的三维形貌自动化测量方法。该法与传统的由视觉测 量技术和机器人技术组成的通用测量系统一样，将工业机器人作为运动载体，使 测量系统在保留视觉测量技术非接触、快速等特点的同时，由于机器人快速灵活 的特性增强了整个系统的柔性；其不同之处在于：采用外加拼接相机实现全局拼 接，相比于通用测量系统中采用的机器人定位技术，大大提高了拼接精度。 通过分析了现有的三维形貌测量技术并指出了其中存在的问题，提出了在工 业现场中采用视觉测量技术结合机器人技术实现工件外形的快速检测，有效地克 服了以往三维形貌测量技术不能应用在工业现场，能应用于现场时又局限于测量 效率以及精度的缺点。本文根据测量系统的实际情况分析了基于标记点的三维形 貌拼接方法，并根据自动化测量系统的特性研究了系统的测量时序和整体控制问 题。论文中的主要研究内容如下： 1 、建立了基于机器人的三维形貌自动化测量系统的整体结构，分析了系统 的工作原理，给出了系统的测量方案并以此为依据制定了整体控制方案。 2 、分析了视觉测量方法的基本测量原理，对视觉测头进行了标定，完成了 拼接相机的现场定向。 3 、在视觉测头的基础上安装标记点，研究了标记点的检测与识别算法，对 被测图像进行预处理后，利用亚像素图像处理技术实现标记点定位中心的精密提 取和标记点的自动识别。 4 、根据测量系统的实际情况采用了基于标记点的三维形貌拼接方法，并详 细推导了该法的实现过程。 关键词：自动化三维形貌测量拼接方法工业机器人 a b s t r a c t a c c o r d i n gt o as e r i e sq u e s t i o n st h a tt h ec u r r e n tt e c h n o l o g i e so f3 dp r o f i l e m e a s u r e m e n ti sl o we f f i c i e n c ya n dd e g r e eo fa u t o m a t i o n ，an e wm e t h o do f3 dp r o f i l e m e a s u r e m e n tb a s e do nt h er o b o ti ss t u d i e d l i k et h et r a d i t i o n a lc o m m o nm e a s u r e m e n t s y s t e m sc o n s i s t e do f v i s i o nm e a s u r e m e n tt e c h n o l o g ya n dr o b o tt e c h n o l o g y , t h es y s t e m u s e st h ei n d u s t r i a lr o b o ta st h ec a r r i e r , w h i c hr e t a i n st h ec h a r a c t e r i s t i e so fv i s u a l i n s p e c t i o n , n o n - c o n t a c t , f a s t ，e t c ，a tt h es a m et i m e ，t h e r o b o t sa d v a n t a g e so f s p e e d i n e s sa n da g i l i t ye n h a n c et h eo v e r a l ls y s t e m sf l e x i b i l i t y ；t h e i rd i f f e r e n c ei s ： c o m p a r e dw i t ht h er o b o tp o s i t i o n i n gt e c h n o l o g yu s e di nt h ec o m m o nm e a s u r e m e n t s y s t e m , t h eu s eo fa d d i t i o n a lc a m e r a sf o rm o s a i ct oa c h i e v et h eu n i v e r s a lm o s a i c g r e a t l yi m p r o v i n gt h ea c c u r a c yo f m o s a i c b ya n a l y z i n gt h ec u r r e n t3 dp r o f i l em e a s u r e m e n tt e c h n o l o g ya n dp o i n t i n go u t t h ee x i s t e dp r o b l e m s ，r a i s e dam e a s u r e m e n tt e c h n i q u e sc o m b i n e dv i s u a li n s p e c t i o n w i t hr o b o f t e c h n o l o g yt od e t e c tt h ew o r k p i e c ei ni n d u s 枷f i e l dq u i c k l y , w h i c h o v e r c o m et h es h o r t c o m i n g so ft h ep a s t3 dp r o f i l em e a s u r e m e n tt e c h n i q u e st h a tc a n n o tb ea p p l i e di nt h ei n d u s t r i a ls c e n ee f f e c t i v e l y , a n dl i m i t e dt ot h em e a s u r i n g e f f i c i e n c ya n da c c u r a c yw h e nc a l lb e b a s e do nt h ea c t u a ls i t u a t i o no ft h e m e a s u r e m e n ts y s t e m , an e wm o s a i cm e t h o db a s e do nt a gp o i n t si sp r o p o s e d ，a n dt h e m e a s u r e m e n tt i m i n gs e q u e n c ea n di n t e g r a lc o n t r o lo ft h es y s t e mi ss t u d i e di n a c c o r d a n c ew i t ht h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ea u t o m a t i o ns y s t e m t h em a i nw o r ko ft h i s t h e s i si sa sf o l l o w ： 1 b u i l d i n gt h ew h o l es t r u c t u r eo fa u t o m a t i c3 dp r o f i l em e a s u r e m e n ts y s t e m b a s e do nr o b o t , a n a l y z i n gt h ew o r k i n gp r i n c i p l eo ft h es y s t e m , a n dt h ep r o g r a mo f m e a s u r e m e n ts y s t e mw a sg i v e na st h eb a s i sf o rd r a f tt h ew h o l ec o n t r o ls c h e m e 2 a n a l y s i st h eb a s i cm e a s u r e m e n tp r i n c i p l eo fv i s u a li n s p e c t i o n , a n dt h e c a l i b r a t i o no fv i s u a lm e a s u r i n gh e a dw a sc a r r i e do u ta n dc o m p l e t e do r i e n t a t i o no f m o s a i cc a m e r a si n 也ew o r kf i e l d 3 n el e d s ( t a gp o i n t ) w e r ei n s t a l l e do nt h eb i n o c u l a rs t e r e ov i s i o ns e n s o r ，t h e t a gp o i n td e t e c t i o na n dr e c o g n i t i o na l g o r i t h m sw a ss t u d i e d ：p r e p r o c e s st h em e a s u r e d i m a g e s ，u s es u b - p i x e li m a g ep r o c e s s i n gt e c h n o l o g yt op o s i t i o nt h ec e n t e ro ft a gp o i n t s p r e c i s e l y ，a n di d e n t i f yt h e ma u t o m a t i c a l l y 4 a3 dp r o f i l em o s a i cm e t h o db a s e do nt a gp o i n t sa c c o r d i n gt ot h ea c t u a l s i t u a t i o no fm e a s u r e m e n ts y s t e mi sp r o p o s e d ，a n dd e r i v ei t si m p l e m e n t a t i o ni nd e t a i l k e yw o r d s - a u t o m a t i o n ，3 dp r o f i l em e a s u r e m e n t ，m o s a i cm e t h o d ，i n d u s t r i a l r o b o t 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得鑫鲞叁堂或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 硌参涵期：渺7 年p 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解丕盗盘鲎 有关保留、使用学位论文的规定。 特授权叁宣基堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位做作者签名垄褊 槲期：渺p 月；同 导师签名： 签字嗍：刁 加 第章绪论 11 己i 吉 工工 jlf j 第一章绪论 制造业对于国民经济的发展起着非常重要的作用。制造技术的迅猛发展，特 别是先进制造技术的出现，使制造业发生了深刻的变化。 与传统制造业相比，先进制造业中常存在着这样一类测量问题：待测产品尺 寸较大，表面结构复杂，且产品会根据市场需求做出一定的调整，这就要求测量 速度快，柔性好，自动化程度高。传统的测量方法和测量设备虽然解决了生产过 程中存在的一部分测量问题，但是对于由制造业变化所带来的新的测量问题，使 用传统的测量方式已无法加以全面的解决，这就需要寻求一种新的测量技术，满 足生产企业的要求。 视觉测量技术是上世纪7 0 年代出现的一项新型测量技术，它以计算机视觉理 论为基础，利用光学或电子器件模拟生物视觉，获取被测信息，实现物体表面三 维形貌的测量。近年来，视觉测量技术以其非接触、测量速度快、测量精度高、 实时性强等显著优点，得到了迅速发展，成为解决先进制造中测量问题的最具前 途的技术，具有巨大的发展空间。 1 2 三维形貌测量技术概况 物体三维形貌检测技术自诞生以来，已经取得了长足的进步，国外对三维形 貌检测技术的研究起步较早，无论从硬件到软件经过多年的发展，尤其在计算机 相关技术的推动下已经有很多产品问世。我国起步比较晚，在这方面和国外还有 一定的差距。 1 2 1三维形貌测量技术研究现状 物体表面被测点三维坐标的获取是三维形貌测量的第一步，就目前所有的测 量技术而言，按照传感器或测量测头与被测物是否接触可分为接触式测量和非接 触式测量两大类。 接触式测量的典型代表是三坐标测量机1 2 - 4 1 。三坐标测量机利用探针通过机 械装置沿轴和导轨运动，获得探针的三维数据即物点的位置。这种方法测量精度 高；但是由于采用探针逐点测量，效率低下，且由于测量力的存在，对物体表面 1 第一章绪论 形貌会产生一定的影响，不适用于软质物体的 测量。关节式坐标测量机“是另一种便攮的接 触式测量仪器，如图1 1 所示，可实现现场测 量t 但是测量精度相对较低，测量范围也相对 较小。 非接触式测量又可以分为光学法和非光 学法。非光学方法主要包括飞行时间法 ( t i m e o f - f l i g h t ) 聃1 和工业计算机断层扫描技术 ( i c t ) ”。1 ”等。光学法是比较成熟的非接触式测 量方法。从技术上来看，光学法又可分为主动 法和被动法。前者采用结构光照明方式，由三 图1 1 关节式坐标测量机 维面形对结构光场的空间或时间调制，观察光场中携带了三维面形的信息，对观 察光场进行解调，可以得到三维面形数据。主动光学方法主要包括主动三角法、 相位法2 州和干涉法1 1 5 1 从测量原理上来看，被动视觉法主要分为两大类：单目视觉法和多目视觉法。 其中多目视觉法尤以双目立体视觉法最为常见，其原理与双目立体视觉法一致。 1 、单目视觉法。单目视觉法利用一个摄像机获取被测物在光敏探测器上 的二维透视图像信息主要包括聚焦法和离焦法。 2 、双目立体视觉法m 1 。双目立体视觉法基于立体视差原理( s t e r e o d i s p a r i w ) ， 即从两个视点观察同一场景，以获取在不同视角下的两幅图像，对两幅图像上的 同名点进行匹配，通过三角测量原理计算像素间的偏差来获取景物的位置信息。 2 2 主要产品及应用现状 视觉方法“”由于其具有非接触、适应性强、高分辨率和速度快等特点，被 认为是最有前途的三维形貌检测技术，已成为国内外三维形貌测量领域的一个热 点和重点。由于各个领域的迫切需求及三维形貌测量技术的进步与发展，经过多 年的开发与研究，目前已有多种物体三维形貌测量仪器和测量系统面世。 德国a c o n 公司推出的d 队三维形貌测量系统具有测量速度快、携带方便和 使用灵活等特点，能够应用于狭小空间的测量，受环境干扰小等特点。系统的测 量精度根据德国在2 0 0 2 年发布的用于摄影点测量的工业摄影技术标准 v d i v d e2 6 3 4p a r t1 拟定。 针对三维形貌测量问题，美国g i s 公司在1 9 8 5 年推出了v - s t a r s 测量系统 ”，见图1 2 ，具有和前面介绍的产品相似的功能和特点。目前国内很多单位和 科研机构均在使用v s t a r s 测量系统，已经广泛应用于航空航天、水利水电领 域中大型设备的生产和装配咀及大型天线的安装和测量等方面。 第一章堵论 圈1 2v s t a r s 测量系统组 德国g o m 公司“”的t r i t o p 测量系统是另一套知名的数字近景摄影产品， 由该公司推出的a t o s 系统则是光学三维扫描产品的代表，最新一代的a t o s1 1 1 在距被测物体约7 0 0 r a m 处箍意绕着被梗6 物体移动，或固定于机器人末端执行器以 获得更加灵活的柔性扫描测量，采用编码结构光和立体视觉相结合的原理实现被 测表面形貌数据的高速获取。该扫描系统重量轻、体积小、操作方便，扫描不用 编程，不受场地和实物、检具等位置的限制，可实现异地测量。 最近几年，国内在三维形貌测量领域开展了大量的研究工作，但是与国外相 比由于起步较晚，目前的研究成果大部分处于文字成果或实验成果阶段，在实际 生产中应用的成熟产品大多需要从国外进口。主要有北京天远三维科技有限公司 推出 拘d i g i m e t l i c 三维摄影测量系统“”和西安交通大学推出的x j t u d p 三维光 学点测量系统。2 0 0 0 年以后，国内天远公司推出的三维扫描仪其扫描原理与 a t o s 近似。但其测量精度和系统稳定性较a t o s 存在一定的差距，测量精度 为01 0 r n m 4 m 。西安交通大学的x j t u d p 三维光学点测量系统，系统由测量软件、 编码参考点、非编码参考点、专业数码相机和高精度定标尺组成，测量精度为 0 1 5 m m m 。 12 3 三维形貌测量存在的问题及发展方向 现在已经出现了多种三维形貌测量设备并已产品化，但是大部分测量设备或 测量系统，往往针对具体的应用而开发，数据处理通常对应特定的测量对象。总 而言之，在目前的三维形貌测量中主要存在着这两类问题：( 1 ) 测量设各缺乏灵 活性：( 2 ) 自动化程度低，测量效率有待提高。 针对以上问题，如果能够根据物体几何外形的要求进行测量路径规划和基于 特征进行模型扫描和测量，则不仅可以实现多种物体的测量，还可以提高测量系 第一章绪论 统的自动化程度。 由于机器人具有一定的定位精度，因此将机器人技术与视觉测量技术结合起 来，以机器人为运动平台，充分利用机器人灵活的特点，增加系统的柔性，提高 系统的自动化程度；同时利用视觉测量技术快速，非接触和精度高等特点，提高 测量速度和精度。目前，天津大学精密测试及仪器国家重点实验室成功研制出基 于视觉测量技术的柔性坐标测量系统，已应用于多个汽车生产厂家实现白车身的 测量。这类测量系统无论在灵活性，通用性等方面都有很大的提升，但是由于在 测量过程中涉及到机器人的绝对定位技术，采用该法进行测量其精度对机械定位 灵敏，机器人本体的绝对定位精度是关系到测量成败的关键性问题。从而导致整 个测量系统的测量精度降低t 3 2 1 。 基于移动坐标测量系统的三维拼接方法讲1 是一种解决大型物体三维表面测 量的方法，其实质就是建立每个单元测量的测量坐标系与空间移动坐标系的关 系，然后将不同视角下的测量数据统一到移动测量坐标系中。天津大学吴斌利用 两台经纬仪和辅助靶标建立了移动坐标测量系统，实现了对扇叶的多视测量。这 种方法可以根据应用的需求灵活地进行测量空间扩展，系统测量方便、灵活。但 设备投资大，不适应复杂的现场环境。 多视标签定位拼接方法稳定性好，精度高，具有拓扑任意性和局部支撑性， 整体联系灵活性，是目前广泛使用的可以实际工程化的拼接方法呓们。例如德国 g o m 公司推出自己的t r i t o p 测量系统，结合公司的光学三维扫描产品a t o s 系统，可实现大空间的三维形貌测量。德国a i c o n 公司推出的d p a 三维形貌 测量系统，美国g i s 公司推出的v - s t a r s 测量系统也都具有相似的功能和特点 1 2 5 1 。这种方法优点明显，在应用也存在一定的缺点和局限性，拼接过程中使用 的两空间图像块需要同时获得至少三个相同的拼接控制点，还有被测表面粘贴人 工标记点时，这样不可避免地将影响到被测物表面的真实形貌，不能实现真正意 义上的非接触式无损测量。 以上的几种方法是目前三维形貌测量中常用的拼接方法，可以看出：采用机 器人定位拼接法测量精度有待提高，而无论是基于移动坐标测量系统的三维拼接 方法还是多视标签定位拼接方法，都需要一定人工，难以实现测量系统的自动化。 迄今为止全世界在三维形貌测量方面已进行了大量的研究，并针对一些问题 提出了相应的解决方法，但在实际应用中还存在着不少缺陷。坚信随着一系列相 关技术的进步，特别是c c d 成像器件、标定技术的发展，测量设备会向着快速、 高精度、集成化、自动化的方向稳步迈进，因而开发面向工业生产的自动化程度 高的通用测量系统，快速、高精度地实现三维物体表面三维坐标的测量，将会大 大促进三维形貌检测技术的进步。 4 第一章绪论 1 3 基于机器人的三维形貌自动化测量系统概述 机器人技术的发展使机器人在测量中的应用越来越受到重视，由于二机器人测 量不需要人工参与，具有灵活、高效等特点，因此很适合于自动化制造系统中的 过程测量。机器人测量分为直接测量和间接测量1 ，直接测量也称绝对测量， 是由机器人参与测试和数据处理，它要求机器人具有较高的运动精度和定位精 度，如前面介绍的机器人定位拼接方法就是这种方法的具体应用。间接测量也称 辅助测量，特点是在测量过程中机器人坐标运动不参与测量过程，它的任务是模 拟人的动作将测量工具或传感器送至测量位置，由测量仪器完成测试和数据传输 过程。 目前，机器人发展的总趋势是从狭义的机器人概念向广义的机器人技术 ( r t ) 概念转移；从工业机器人产业向解决工程应用方案业务的机器人技术产 业发展。与其他技术相集合无疑扩大了机器人的应用范围，是适应于制造企业竞 争目标和竞争要素而存在和发展的，其主要内涵是高柔性、低成本、快速响应市 场变化。随着立体视觉技术的不断完善与发展，利用机器人的柔性特点，发展基 于立体视觉的通用测量机器人三维测试技术已成为国内外研究的一个重要领域。 这种通用测量机器人不仅能够充分发挥机器人运动灵活，占地面积小的特点，而 且随时变换程序即能够满足产品多品种、多系列的测量需求，尤其适合在混流生 产线上对大型异型零部件进行非接触、快速、精确测量。以机器人作为视觉传感 器的载体，能够将两者的优势技术充分地结合起来。 由上节看出，机器人定位精度不高且难以保证，为了提高系统测量精度，本 文研究的基于机器人的三维形貌自动化测量系统采用在系统中增加外部设备来 实现全局拼接，可以克服目前大部分测量仪器针对性强，不能满足多产品的测量 要求，同时极大的提高了测量系统的自动化程度和效率。 系统的测量思路是采用单测头多测站扫描被测物体表面获取单元点云数据， 然后由拼接相机转换到同一基准坐标系下。测量时预先规划好测量路径，在机器 人运动所及范围内，由测头在多个位置扫描被测物体，获取多幅测量图像，作为 单元测量数据；利用高精度亚像素图像处理技术，提取扫描图像中特征点的相面 坐标，再利用自动配准技术实现不同图像中同名点的正确配准，然后以特征点的 相面坐标作为已知求出物点在单元测量坐标系下的三维坐标；同时，每次单元测 量时，用精确标定过的两个大视场相机拼接相机，对安装于测头之上的标记 点成像，精确提取出标记点在两个拼接相机中的相面坐标，计算出该测站下视觉 测头的位置，用以实现全部单元数据的拼接整合。 系统扫描部分( 视觉测头) 使用双目立体视觉法降低了对环境的要求：对于 光照不足时，可以添加照明装置；对于些表面特征不明显的物体，可以在系统 s 第章绪论 中增加投射器( 本文采用的是线激光器) ，投射出特殊光图样到被测物体表面。 无论是何种设备，他们与摄像机之间的关系都无需标定。该方法对物体表面材质、 颜色及背景光等环境要求较低、精度高。 由于机器人绝对定位( 直接测量) 的精度主要受机器人本体，手眼关系的标 定等的影响。手眼关系涉及到的参数较少，很容易标定。但是机器人是一个结构 复杂的开环系统，又容易受多种因素影响1 2 8 1 其定位精度往往不高。与视觉检 测技术相比，机器人的精度较低且不易保证，因此该测量系统摒弃直接测量方法， 改用大视场相机作为拼接相机，结合视觉测头之上的标记特征，实现全局拼接。 全局拼接由标记点和拼接相机来实现。利用拼接相机在固定位置准确拍摄每 次单元测量时标记点的位置，可以解算出拼接相机坐标系与标记点之间的关系； 由于标记点和视觉测头的空间关系一定，在测量前可以标定出他们之间的关系， 因此以标记点为中介可以将单元测量数据转换到同一个基准坐标系下，实现全局 拼接。 1 4 研究意义及工作 物体的三维形貌测量在社会生产和生活中有着广泛的实际应用，本论文研究 的三维形貌测量方法以视觉检测理论为基础，综合应用了机器人技术、计算机技 术等，使得测量过程简单灵活、测量速度快、自动化程度高、精度高，为工业生 产各领域特别是生产线上产品的检测及质量控制提供了切实有效的解决方法： 1 、自动化程度高i 以机器人为承载工具，能带动测头运动完成一次完整的 测量过程，且可用于多种产品的测量：只要位于机器人机械臂运动的范围之内， 该系统就能完成对该物体的测量； 2 、分辨率高：双目立体视觉测头采用激光线条扫描的结构，利用精密步进 电机控制驱动，提高了测量平台的分辨率，大大提高了测量速度，同时降低了对 测量环境的要求； 3 、适应性强：采用激光线条扫描机构及基于标记点的拼接方法相比与其他 方式抗干扰能力强，不影响被测物的表面特征，且点状激光器图像模式简单对于 提高系统的精度有很大的作用； 4 、应用广：直接扫描结果为点云，输出为三维信息，实现了真正的三维测 量，依据点云可以提取任何想要的信息。 本论文旨在解决工业生产中存在的产品结果复杂、产品种类繁多的测量问 题，为工业生产提供自动化程度高、速度快、精度高的测量系统。为实现以上目 标，本文主要进行以下工作： l 、建立基于机器人的三维形貌测量系统的整体结构，构建实现该系统的装 6 第一章绪论 置。使用上位机控制工业机器人带动视觉测头运动，采集单元数据，由拼接相机 和标记点提供拼接信息。 2 、分析双目立体视觉测量方法的实际测量模型，对传感器进行标定，完成 拼接相机的现场定向。 3 、在视觉测头的基础上安装标记点，研究了标记点的检测与识别算法，对 被测图像进行预处理后，利用亚像素图像处理技术实现标记点定位中心的精密提 取和标记点的自动识别。 4 、根据测量系统的实际情况提出了基于标记点的三维形貌拼接方法，并详 细推导了这种方法的实现过程。 7 第= 章系统麻4 与方案 第= 章系统原理与方案 基于机器人的三维形貌自动化测量系统主要由视觉测头、工业机器人、全局 拼接相机和测量软件几大块组成。首先由测头采集局部三维数据，然后由拼接相 机完成全部数据的整合，这是系统拥 量的基本过程，在这个过程中工业机器人带 动测头按照事先规划好的路径运动完成对被测物体的自动测量。 2 1 系统构成 基于机器人的三维形貌自动化测量系统是由系统控制软件、通讯系统和运动 平台将一系列视觉检测设备视觉测头和拼接相机，和其他辅助设备按照一定 的顺序联结起来，自动完成生产线上产品三维形貌检测的自动化测量系统。采用 这套测量系统能实现产品的快速检测，稳定、可靠，并且在必要时能有效的实现 对产品的在线监控，提高生产效率。 基于机器人的三维形貌自动化测量系统可以划分为四大功能模块：控制模 块、单元数据采集模块、拼接模块和运动平台模块。这些功能模块由视觉检测设 备、工业机器人及其辅助系统、控制系统、通讯系统、系统测量软件和辅助设备 组成。各组成部分的工作要求如下： i 、视觉检测设备部分是该测量系统信息获取的源头，包括扫描相机和拼接 相机。为了尽可能提高系统的测量精度，要求c c d 相机的分辨率要高，并且其 图2 - 1 取目视觉法颡i 量原理 第= 系统原理与方寰 图像的传输速度要能满足在线测量的需求。扫描相机和其辅助部分组合成视觉测 头，采用双目视觉法( 见图2 1 ) ，被固定在工业机器人上机械手末端：拼接相机 安装在固定装置上，在整个测量过程中固定不懂，用于拍摄视觉测头背面的标记 点。当然在测量之前还必须标定出相机的内外方位元素，这将在第三章进行详细 论述。 2 、工业机器人及其辅助系统组成了运动平台， 是视觉测头在多个测站之间来回运动的载体，本论 文选择的机器人型号是a b b 公司的i k b 2 4 0 0 ，其实 物图如图2 - 2 所示。由于生产产品总类繁多，针对不 同的产品工业机器人需要采用不同的运动形式。在 同类产品的检铡中，如果有相对台适的夹具，可以 实现重复快速的连续检测。 3 、控制系统用于保证测量系统的视觉检测设 图2 - 2 i r b 2 4 0 0 机器 备，运动平台及相关辅助设备按照规定的要求正常工作。正常情况下自动测量系 统在完成一次工作循环后测量系统回到初始状态后才能接受命令开始下一次新 的测量任务。 4 、通讯系统用来实现计算机向机器人以及视觉测头传递控制信号。由于串 行通信在计算机与外设之间只需要一根数据线和信号线，在远距离通信中可以节 约成本因此我们采用串口通信这种成熟简单的通信方式。 5 、系统测量软件主要包括图像处理，特征点匹配，三维坐标计算和全局拼 接，是测量系统非常重要的一部分。 6 、辅助设备是指测量系统中的其他组成部分，包括线激光器、步进电机、 测头控制面板、点状激光器和图像采集卡等。线激光器和步进电机共同构成扫描 装置，精密步进电机作为驱动器件，空间有序排布的七个激光器生成近似等间距 的扫描光线，以提供方便采集的特征：控制面板用于控制电机的转停和线激光器 的开关。这些辅助设备也是测量系统不可缺少的组成部分。 2 2 基本测量原理 该系统利用视觉测头获取物体表面局部区域点云三维坐标，利用拼接相机获 得标记点三维坐标，因此视觉测量中的双目立体视觉测量模型为该测量系统提供 了重要的理论支持。其形式如下：r a + t = b ，姑合摄像机成像模型便可得到空间 某点的三维坐标，如果解算出了物体表面所有点云的三维坐标，则可以得出物体 表面的三维形貌。其具体过程如下。 针i l 模型”是视觉检测中广泛采用的摄像机成像模型，三维空间点的像点 9 第二章系统原理与方案 是三维空间点通过小孔后与图像传感器图像平面的交点。针孔模型的建立思想 是：物点通过透镜成像后，在像平面上可以找到与之对应的理想像点。这种模型 在假设透镜物距远远大于透镜焦距，而且摄像机的镜头没有畸变的情况下，能够 较好地与客观实际相吻合，因此，可以将摄像机通过透镜成像近似地看作是理想 的针孔成像模型。 如图2 3 所示为摄像机理 想透视成像模型。倪点为透视 中心( 即光学中心) ，仉z c 轴 垂直于像平面且交点为0 ( 像 面中心) 。空间一点r 在图像 上的理想投影位置可由针孔模 型近似表示，即像点r 为d c 与p w 的连线与图像平面的交 点，这种关系称为透视投影。 o - x y 为像面坐标系，o c x c 磁 为摄像机坐标系。空间任意点 p ( 娩，y e ，乙) 的投影关系为： 图2 - 3 摄像机理想透视成像模型 ix ：厂兰 j 乙 ( 2 1 ) i y ：厂丝 p 享 = 詈至 茎 ( 2 - 2 ， 其中功为p 点在像面上的成像点p 在像平面直角坐标系下的坐标；为 i t ；厂墨 1 儿呼兰 q 。 第二章系统原理与方案 可以看出单相片不能解算出空间点的三维坐标，因为无法确定其深度信息； 如果能够得到空间点的深度信息，其三维坐标也就得以确定。双目立体视觉法就 是利用空间点在两摄像机像平面上的透视 成像点坐标来求取空间点的三维坐标。其 基本模型就是一个用针孔摄像机模型的立 体成像布局，如图2 4 所示。 设o c l - x c l y c l z c l 为摄像机1 的笛卡儿坐 标系，有效焦距为 ，像平面坐标系为 d l y l ；摄像机2 的笛卡儿坐标系为 o c 2 x c 2 y c 2 z c 2 ，有效焦距为五，像平面坐标系 为d 2 施圪。设空间测量参考坐标系o s - x s y s z s 与摄像机1 的坐标系o c l 【 x c l y c l 2 c l 一致，结 合两相机之间的空间关系刚+ 嘞。根据摄 像机透视变换模型，可推得由空间测量参 考坐标系表示的空间点与两像面点之间的 对应变换关系，最终结果如式( 2 4 ) ： p ( j f s ，z s ) 摄象机1摄象机2 图2 4 ”立体像对模型 x ：墨三 4 ； 胪毕 ( 2 4 ) z ( 以t ，一f ：e ) 5 匕( 厂7 x l - i - z + r 9 ) 一以( ，4 x l + r 5 k + r e z ) z ( t f = 彳2 ) x 2 ( x i + r 8 】j i + z ，9 ) 一六( x l + 眨x + z ) 其中，r = 差薹差 为旋转矩阵，r = 医 为平移矢量。只要已知尺和l 1 l 第二章系统原理与方案 2 3 系统方案与测量流程 基于机器人的三维形貌自动化测量系统方案的设计应以保证产品的测量精 度，简化测量步骤并满足生产率的要求为原则。 l 、测量系统所检测的产品主要受到其几何尺寸的影响。所检测的产品应该 处于工业机器人机械手能到达的范围内，并且在整个测量过程中还要保证视觉测 头背面的标记点至少有三个位于拼接相机的视场范围内。 2 、由于受到视觉测头视场的局限，需要采用分区域多次测量，即将对物体 的测量分为两步来实现：首先获取单元数据，然后将单元数据转换到同一个基准 坐标系下。根据该测量系统设计规范，获取物体表面三维形貌信息的测量过程分 为多个测站，每个测站完成被测物某一局部区域的测量。 拼接方面应用广泛的有机械绝对定位法以及多视标签定位拼接。本文的拼接 方法主要是基于空间定位思想，找出各个测站测量坐标系与全局坐标系之间的关 系。使用机器人定位方法，由机器入通讯系统实时的将其位置信息传递给上位机， 方便，快捷。但是机器人本体及手眼关系的标定是一个复杂的过程，同时机器人 是一个开环系统，容易受多种因素的影响，因此其绝对定位精度较低且难以保证 1 3 0 1 。为获得每个测站的位置信息时，在视觉测头之上安装了标记点，提供视觉 测头的位置信息；在测量系统中额外添加了两台大视场相机，以其作为拼接相机， 使其视场能够覆盖整个机器人的运动空间，用于对视觉测头背面的标记点成像， 记录下视觉测头的位置信息。使用拼接相机获取每个测站下视觉测头的位置信 息，有两个优点：第一，视觉检测技术发展成熟，测量精度高；第二，利用l e d 作为标记点，其成像模式简单，易于图像处理，对测量环境要求低。当然，在测 量之前还要涉及到对产品的定位、固定，产品的传送等工序。为了保证测量的精 度和自动测量的可靠性，应尽可能控制测量现场环境震动造成的误差。 3 、根据测量系统的测量过程和整个系统的布局安排，确定出每个测站的工 作顺序为：机器人走位一拼接相机对标记点成像一测头扫描被测物表面一运动到 下一位置或返回初始位置。在局部扫描的过程中，单次获得的信息过于稀疏，因 此以电机带动线激光条转动，多次拍照获得同一区域的多幅扫描图像，有效的扫 描范围为2 0 0 r a m 。调整电机驱动脉冲的频率可以控制光条扫描的速度，而增加 电机的细分数也可以提高扫描的分辨率，以便获得更多的被测信息。这些均可以 通过软件控制，无需硬件改动。测量过程中需要注意的是，虽然单元扫描和全局 拼接是测量的两个阶段，但是每次局部区域扫描时也需要由拼接相机对标记点成 像，也就是说这两个阶段的操作是同时进行的。最后一个测站测量完毕后，测量 系统恢复到初始状态，等待下一次测量。 根据测量系统在测量过程中所处状态的不同可以分为两种状态：初始状态和 1 2 第= 章秉统原理与方案 测量状态。其中初始状态就是测量系统为待测量状态，此时线激光器和点激光器 处于关闭状态，电机归零；测量状态主要指特征光源处于开启状态，电机按照控 制信号运行到适当的位置。 测量系统具体的工作流程如下：产品由相关设备固定在测量平台上，由机器 人编程控制嚣规划好测量路径机器人运动到初始位置，测量系统进入初始状态； 接受到测量命令后，测量系统进入测量状态，运动系统带动视觉测头到达指定位 置后停下来：拼接相机对激光标记点成像，电机带动线激光器扫描被测物体由 视觉测头对该区域成像，完成当前测站的测量后，运动系统继续把测头带到到新 的测站，工作过程与前一个测站相同。完成工业产品全部区域的测量后，测量系 统回到初始状态，由测量软件进行图像处理，计算出物点三维坐标，完成一个测 量流程。测量系统的测量过程如图2 - 5 所示。 图2 - 5 测量系统测量过程示意图 该测量系统中拼接部分其精度主要由拼接相机、标记点特性和测量软件决 定，相比于机械定位方法，大大提高了测量精度：不需要在现场粘贴大量的标记 点，减少了标签法因为粘贴大量标记点耗费的时间：且由于标记点数量不多，因 此克服了匹配难的问题。在现场测量的过程中，对不同的产品只需向机器人控制 器输入相应的程序，既可实现自动测量，操作十分简单，完全由工业机器人在运 动软件的指引下完成整个被测物体的测量；且由于没有占用自动化生产的生产节 第二章系统原理与方案 拍，所以效率大大提高。因此，基于机器人的三维形貌自动化测量系统具有自动 化程度高、非接触、灵活的特点。 2 4 控制系统设计 测量系统控制部分是实现测量的自动化，提高系统的测量速度和协调性的重 要环节。测量系统的控制部分建立在通讯技术的基础之上，由上位机和现场硬件 设备构成。测量系统的主要控制对象即现场硬件设备，包括视觉测头，拼接相机 和工业机器人；主要的控制功能包括：控制视觉测头线激光器的开闭、步进电机 的转动以及工业机器人的走位等。图2 - 6 为测量系统控制框图。 2 4 1 控制方案 图2 - 6 测量系统控制框图 根据控制部分对整个测量系统中所有设备进行集中控制的要求，本系统采用 顺序控制的方式对系统进行控制。上位机采用v c + + 编写软件，根据各个设备的 运行条件和参数，结合现场情况，工作人员通过上位机发出各种命令，对设备的 开关、启停等进行控制；同时各数字相机把采集到的图像信息传输给上位机进行 相应的处理。控制总体控制流程图如2 7 所示。 1 4 第二章系统原理与方案 2 4 2 通讯系统 图2 7 测量系统控制流程图 通讯系统用于主机向现场设备传递控制信号，是实现控制的基础。由于串行 通信在计算机与外设之间只需要一根数据线和信号线，在远距离通信中可以节约 成本，因此我们采用串口通信这种成熟简单的通信方式。 常用的串行通信协议有如下三种： l 、r s 2 3 2 c r s 2 3 2 c 是美国电子工业协会e i a 制定的一种串行物理接口标准。r s 是英 文“推荐标准的缩写，2 3 2 为标识号，c 表示修改次数。r s 2 3 2 c 总线标准设 有2 5 条信号线，包括一个主通道和一个辅助通道。在多数情况下主要使用主通 道，对于一般双工通信，仅需要几条信号线就可以实现，如一条发送线，一条接 收线及一条地线。 r s 2 3 2 c 标准规定的数据传输速率为每秒5 0 、7 5 、1 0 0 、1 5 0 、3 0 0 、6 0 0 、 1 2 0 0 、2 4 0 0 、4 8 0 0 、9 6 0 0 、1 9 2 0 0 波特。 r s 2 3 2 c 标准规定，驱动器允许有2 5 0 0 p f 的电容负载，通信距离将受此电 容限制，例如，采用1 5 0 p f m 的通信电缆时，最大通信距离为1 5 m ；若每米电 缆的电容量减小，通信距离可以增加。传输距离短的另一原因是r s 2 3 2 属单端 信号传送，存在共地噪声和不能抑制共模干扰等问题，因此一般用于2 0 m 以内 的通信。 2 、r s 4 8 5 1 s 第二章系统原理与方案 r s 4 8 5 总线，在要求通信距离为几十米到上千米时，广泛采用r s 4 8 5 串行 总线。 r s 4 8 5 采用平衡发送和差分接收，因此具有抑制共模干扰的能力。加上总 线收发器具有高灵敏度，能检测低至2 0 0 m v 的电压，故传输信号能在千米以外 得到恢复。 r s 4 8 5 采用半双工工作方式，任何时候只能有一点处于发送状态，因此， 发送电路须由使能信号加以控制。 r s 4 8 5 用于多点互连时非常方便，可以省掉许多信号线。应用r s 4 8 5 可以 联网构成分布式系统，其允许最多并联3 2 台驱动器和3 2 台接收器。 3 、r s 4 2 2 r s 4 2 2 和r s 4 8 5 总线电路原理基本相同，都是以差动方式发送和接收，不 需要数字地线。 差动工作是同速率条件下传输距离远的根本原因，这正是二者与r s 2 3 2 的 根本区别，因为r s 2 3 2 是单端输入输出，双工工作时至少需要数字地线。发送 线和接收线三条线( 异步传输) ，还可以加其他控制线完成同步等功能。 r s 4 2 2 通过两对双绞线可以全双工工作收发互不影响，而r s 4 8 5 只能半双 工工作，发收不能同时进行，但它只需要一对双绞线。r s 一4 2 2 和r s 一4 8 5 在 1 9 2 k p b s 下能传输1 2 0 0 米。 视觉测头的控制面板有r s 4 8 5 串口接口，采用m a x l 4 8 7 接口芯片进行电 平转换。控制信息以帧为单位进行传输，每帧数据由起始位、数据位、校验位和 结束标志位四部分组成：起始位为一固定数据，表示数据传输开始；数据位即主 机指令，为以十六进制的数；校验位用于检查传输的每个字符的正确性；结 束标志位表示数据传输结束。 i r b 2 4 0 0 控制柜配有r s 4 2 2 串行通讯接口，在机器人控制器中只需要编 写几句代码即可完成与主机之间的串行通讯，十分便捷。 主机上使用摩莎多串口卡( c p 一1 3 2v 1 2p c ib o a r d - c n ) ，以下是c p 1 3 2 系 列板的特点： 提供两个相互独立的r s 一4 2 2 r $ 4 8 5 串行端口 每个端口的最高通讯速率可达9 21 6 k p b s ； 提供数据流自动控制功能； r s 4 8 5