基于顯微視覺的跨尺度幾何參數(shù)測量方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺測量技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種適用于三維跨尺度圖形類零件的 空間位置和幾何尺寸測量方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著航空、航天、微電子領(lǐng)域的快速發(fā)展，多種功能零件向著空間三維結(jié)構(gòu)、特征 復(fù)雜多變、尺寸跨度大，由100 μm-10m的方向發(fā)展，如航天器固面天線反射器、超寬頻信號 發(fā)送/接受器、各類多功能電路板等在多種領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。然而，此類零件的制造精度要 求高達(dá)微米級，這不僅對精密制造技術(shù)提出要求，同時對現(xiàn)有精密測量技術(shù)提出了挑戰(zhàn)；而 且，為保證功能此類零件須同時兼具微小特征與大尺寸結(jié)構(gòu)，使得測量尺寸跨度大，導(dǎo)致準(zhǔn) 確測量的難度增加；此外，此類零件多具有三維結(jié)構(gòu)，使測量過程復(fù)雜；再加上零件結(jié)構(gòu)為 多功能圖形，測量過程中易受零件表面粗糙度、平面度等多種因素的影響。因此，研究一種 準(zhǔn)確、快速、在機(jī)的測量方法迫在眉睫。
[0003] 南京信息工程大學(xué)孟浩等人發(fā)明的專利號為CN103063159A《一種基于CXD的零件 尺寸測量方法》發(fā)明了一種利用CCD采集待測零件圖像，并對圖像數(shù)字信號進(jìn)行處理后獲得 零件尺寸的方法，此方法結(jié)構(gòu)簡單，成本低，但是視場有限不能同時測量兼具微小結(jié)構(gòu)與大 尺寸結(jié)構(gòu)的零件。華僑大學(xué)余卿等人發(fā)明的專利號為CN103486980A《基于數(shù)字微鏡器件 的跨尺度測量方法》發(fā)明了一種利用激光構(gòu)造結(jié)構(gòu)光的機(jī)器視覺測量方法，這種方法適用 于大型零件的測量，而對于微小零件，受到激光光束直徑的限制，使得零件尺寸測量精度較 低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明要解決的技術(shù)難題是克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，發(fā)明一種基于顯微視覺的跨尺 度幾何參數(shù)測量方法，解決由于空間三維結(jié)構(gòu)、特征尺寸跨度大、圖形類零件測量難的問 題。本發(fā)明將顯微視覺與多軸數(shù)控機(jī)床相結(jié)合，利用雙目顯微視覺放大零件的微小特征， 并通過攝像機(jī)標(biāo)定、圖像特征提取等方法測量微小特征結(jié)合尺寸，同時利用數(shù)控機(jī)床帶動 工件移動，實(shí)現(xiàn)大尺寸特征的測量，此方法避免了因零件二次裝夾導(dǎo)致的安裝誤差，同時快 速、便捷、準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)了空間跨尺度零件的測量。
[0005] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是一種基于顯微視覺的跨尺度幾何參數(shù)測量方法，其特 征是，測量方法采用雙目顯微視覺系統(tǒng)采集待測零件特征圖像，經(jīng)顯微視覺標(biāo)定、圖像特征 提取匹配以及局部坐標(biāo)系與機(jī)床坐標(biāo)系解算三個步驟，最終實(shí)現(xiàn)幾何參數(shù)的快速測量；測 量方法的具體步驟如下：
[0006] (1)顯微視覺的標(biāo)定
[0007] 攝像機(jī)的理想成像模型為針孔線性模型，通過針孔模型可建立世界坐標(biāo)與圖像坐 標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系式： CN 105180806 A 說明書 2/6 頁
[0009] 其中：α和β是尺度因子，u。，v。是主點(diǎn)，γ是垂直因子；R, t代表了攝像機(jī)坐 標(biāo)系相對于世界坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣；Xw，Yw，Zw是空間中一點(diǎn)P的三維空間坐標(biāo)， u, V是P點(diǎn)在圖像上的圖像坐標(biāo)；相機(jī)標(biāo)定主要包括內(nèi)參數(shù)（α、β、u。、V。、γ )與外參數(shù) (R, t)標(biāo)定；
[0010] 針對尺度因子，采用張正友提出的平面棋盤格靶標(biāo)板標(biāo)定方法；針對主點(diǎn)坐標(biāo)，采 用變倍率法對攝像機(jī)的主點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)定；假設(shè)P點(diǎn)為空間中任意一點(diǎn)，其在攝像機(jī)坐標(biāo)系中 的坐標(biāo)為Xl，yi，Z1，在不考慮非線性畸變以及圖像坐標(biāo)垂直度的情況下，P點(diǎn)在圖像平面的 投影坐標(biāo)為：
[0011] U1= Ax !+U0
[0012] (2)
[0013] V1= Ax !+V0
[0014] 其中W1, V1是該點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，A是任一放大倍率，u。，V。是主點(diǎn)坐標(biāo)；將式中的A 消去，可得直線方程：
[0016] 即在任何放大倍率下，點(diǎn)P的圖像坐標(biāo)都在同一直線上，且該直線一定經(jīng)過攝像 機(jī)主點(diǎn)u。，％;因此，根據(jù)多個空間點(diǎn)在不同放大倍率下的圖像投影坐標(biāo)，可擬合出多條直 線，并利用最小二乘法求取多條直線交點(diǎn)，即可獲得主點(diǎn)坐標(biāo)u。，％;由于垂直因子γ對成 像精度影響不大，因此在初始參數(shù)標(biāo)定時，將γ設(shè)為〇;針對外參數(shù)矩陣[R，t]，根據(jù)已獲 得的內(nèi)參數(shù)矩陣以及張正友提出的外參數(shù)標(biāo)定方法，初步計算外參數(shù)矩陣[R，t]。最后將已 求得的左右兩個CCD攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)值作為優(yōu)化初始值，建立函數(shù)方程：
[0018] 其中，[Θ = θ1; θ2... 0」是1^個帶優(yōu)化的攝像機(jī)參數(shù)，j是指參與計算的第j個 攝像機(jī)，i是指第j個攝像機(jī)獲取的第i個點(diǎn)，&是輸入的空間點(diǎn)坐標(biāo)，y 1是空間第i點(diǎn)的 圖像坐標(biāo)，Cj是固定不變的攝像機(jī)參數(shù)向量，p 是需要調(diào)整的攝像機(jī)參數(shù)向量，m i (Cj, p_j, Xi) 是攝像機(jī)的成像方程；應(yīng)用基于光束平差法進(jìn)行優(yōu)化，得到內(nèi)外參數(shù)全局最優(yōu)解；(2)圖像 特征提取
[0019] 1)直線特征提?。?br>[0020] 首先通過Sobel算子、Robert算子或Canny算子檢測灰度變化的梯度來檢測直 線邊緣，并獲得邊緣離散點(diǎn)；隨后，基于Hough變換的點(diǎn)線對偶性識別中對圖像內(nèi)直線類特 征；對于空間中所有共線的點(diǎn)（x，y)可由直線方程描述為：
[0021] y = kx+b (5)
[0022] 其中，k表示直線斜率，b表示截距；這條直線在參數(shù)空間中表現(xiàn)為一點(diǎn)（P，Θ )， P是圖像空間中直線與坐標(biāo)原點(diǎn)的距離，Θ e (0,231)是圖像空間中的直線與X軸正向夾 角；因此，對于同一條直線上不同的點(diǎn)都位于參數(shù)空間中的同一點(diǎn)（Ρ，Θ)，即對ρ、Θ進(jìn) 行簡單的疊加，通過尋找峰值，可確定通過它檢測圖像中已知像素點(diǎn)的共線性，是一種全局 性的搜索方法。對于圖像空間的一條直線，基于點(diǎn)線對偶性映射到參數(shù)空間，并進(jìn)行簡單的 累加統(tǒng)計，通過尋找參數(shù)空間中的峰值便可檢測感興趣的直線；
[0023] 2)圓孔特征提?。?br>[0024] 采用連通區(qū)域法對圓孔特征進(jìn)行檢測。首先采用灰度化、二值化，以及降噪等方法 對圖像進(jìn)行預(yù)處理；再利用8連通區(qū)域法標(biāo)記圖像內(nèi)所有存在的連通區(qū)域，并利用區(qū)域面 積作為門限值去除圖像中不感興趣的連通區(qū)域，相應(yīng)公式如下：
[0026] 其中，i = l，2....n為η個連通區(qū)域，gl(x，y)為第i個連通區(qū)域的面積，T為連 通區(qū)域面積門限閾值；如果連通區(qū)域面積小于T，則將此連通區(qū)域設(shè)置為背景；最后對剩下 的連通區(qū)域運(yùn)用計算幾何距算法得到質(zhì)心，將質(zhì)心坐標(biāo)視為圓心坐標(biāo)；
[0027] 3)自由曲線特征提?。?br>[0028] 首先采用matlab函數(shù)對連通區(qū)域進(jìn)行輪廓檢測，獲得邊緣離散點(diǎn)；隨后利用最小 二乘法對感興趣局部邊緣輪廓進(jìn)行曲線擬合，假設(shè)圖像上感興趣曲線段上的數(shù)據(jù)點(diǎn)坐標(biāo)為 (Xi, y;)，i = 1，2, . . .，N，這些點(diǎn)構(gòu)成的非線性曲線方程為y;= F(x ;，a)，為實(shí)現(xiàn)曲線擬合， 建立以下方程：
[0030] 其中，y = F(x, a)為非線性曲線方程，y為模型的輸出，X為模型的輸入，a代表需 要模擬估計的參數(shù)向量；S代表模型輸出與實(shí)際坐標(biāo)的差值；通過LM算法進(jìn)行迭代，使δ 達(dá)到最小值，估計出參數(shù)a，從而擬合出曲線方程；
[0031] (3)幾何尺寸求解
[0032] 針對空間中具有跨尺度結(jié)構(gòu)的特征，一個視場很難滿足測量要求，因此需要借助 高精密移動機(jī)構(gòu)，結(jié)合顯微視覺實(shí)現(xiàn)高精度、快速測量。假設(shè)Pi、P2為兩相距較遠(yuǎn)的待檢 測微小特征，為準(zhǔn)確獲得微小特征位置信息，利用精密移動機(jī)構(gòu)，本別在Pp P2處采集經(jīng)體 式顯微鏡放大后的圖像，并通過圖像處理以及特征提取分別獲得在相機(jī)坐標(biāo)系〇wlxwlY wlzwl、 Ow2Xw2Yw2Zw2T P 1與P 2的三維坐標(biāo)；隨后建立機(jī)床基礎(chǔ)坐標(biāo)系與機(jī)床局部坐標(biāo)系，根據(jù)兩次 拍攝機(jī)床移動情況，建立坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方程：
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[0036] 其中，（Xwl，Ywl，Zwl)、（X w2, Yw2, Zw2)分別為P1、匕在相機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)， (X1, Y1, Z1)、（X2, Y2, Z2)分別為Pp P2在機(jī)床坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，T廣示相機(jī)坐標(biāo)系0 W1XW1YW1ZW1與機(jī)床坐標(biāo)系OmXmYmZm的平移轉(zhuǎn)換矢量，R 2、1~2表示相機(jī)坐標(biāo)系Ow2Xw2Y w2Zw2與相機(jī)坐標(biāo)系 0W1XW1YW1ZW12間的旋轉(zhuǎn)矩陣與平移矩陣，S為待檢測的P 1與P 2之間的空間距離。
[0037] 本發(fā)明的有益效果是采用數(shù)控機(jī)床與顯微視覺結(jié)合方式，解決了因零件尺寸跨度 大導(dǎo)致的測量過程繁瑣，測量困難等問題，同時避免了因二次裝夾導(dǎo)致的誤差影響，最終實(shí) 現(xiàn)跨尺度零件準(zhǔn)確、快速、在機(jī)測量。
【附圖說明】
[0038] 圖1為基于顯微視覺的跨尺度測量方法采用的裝置示意圖，其中，1一左CXD相機(jī)， 2-為右CXD相機(jī)，3-為體式顯微鏡，4一為待測工件，5-為機(jī)床數(shù)控系統(tǒng)，6-為工業(yè)控制 計算機(jī)，7-為數(shù)控機(jī)床Z軸，8-為數(shù)控機(jī)床轉(zhuǎn)動平臺，9一為數(shù)控機(jī)床線性移動軸。
[0039] 圖2為基于視覺的跨尺度測量方法流程圖。
[0040] 圖3為實(shí)例圖一，其中，黑色圓點(diǎn)為不同放大倍率下各標(biāo)記點(diǎn)在圖像平面的投影， 直線代表不同放大倍率下同一投影點(diǎn)的擬和直線。
[0041] 圖4為實(shí)例圖二，其中，黑色為待檢測螺旋槽，Op O1'為待測零件中心兩圓孔的圓 心，P1, i = 1，2. .. 10為過兩圓心Op O1'的直線與左側(cè)螺旋槽的交點(diǎn)，P/，i = 1，2. .. 10 為過兩圓心〇i、O1'的直線與右側(cè)螺旋槽的交點(diǎn)。
【具體實(shí)施方式】
[0042] 以下結(jié)合技術(shù)方案和附圖詳細(xì)敘述本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】。
[0043] 附圖1為基于顯微視覺的跨尺度測量方法裝置示意圖。本方法通過顯微視覺測量 局部微小特征信息，并通過機(jī)床帶動顯微視覺移動，實(shí)現(xiàn)大尺寸特征信息測量，最終經(jīng)坐標(biāo) 轉(zhuǎn)換求解，將兩種測量結(jié)果融合，實(shí)現(xiàn)跨尺度測量。
[0044] 本發(fā)明采用的高精度移動裝置為五軸數(shù)控機(jī)床，如附圖1所示。待測工件4安裝 在轉(zhuǎn)臺8上面，通過機(jī)床線性移動或轉(zhuǎn)動，可實(shí)現(xiàn)工件多方位、多角度的快速測量。由左、右 C⑶相機(jī)1、2,以及體式顯微鏡3構(gòu)成的雙目顯微視覺測量系統(tǒng)安裝在數(shù)控機(jī)床Z軸7上。 通過左、右C⑶相機(jī)1、2采集圖像，圖像經(jīng)體式顯微鏡3放大后，經(jīng)過工業(yè)控制計算機(jī)6進(jìn) 行圖像處理與三維重建等工作。
[0045] 本發(fā)明采用的左、右兩個(XD1、2攝像機(jī)是奧林巴斯DP26攝像機(jī)，圖像分辨率： 2448*1920,采集速度：7fps，芯片尺寸：2/3英寸。立體顯微鏡3采用的是奧林