基于激光散斑的非接触式三维形变测量技术研究_张建伟.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月 成都大学学报(自然科学版)()文章编号:():收稿日期:基金项目:四川省科技厅科技计划项目()作者简介:张建伟(),男,博士,副教授,从事数字图像处理及机器视觉三维测量研究:基于激光散斑的非接触式三维形变测量技术研究张建伟,陈二阳,章志远,钟子龙,秦 悦(成都大学 电子信息与电气工程学院,四川 成都)摘 要:传统接触式应变片测量需与被测物贴合实现测试,不仅操作复杂且测试效率较低 提出一种基于激光散斑的非接触式三维形变高精度测量技术 该技术由激光器将散斑图案投射到被测物体的表面,再通过高分辨率的双目相机对散斑图像进行距离测量,并完成形变位移数据的三维重建 其中,位移测量的
2、关键技术采用线性回归拟合的亚像素匹配定位方法,且图像定位精度可达 像素 实验结果表明,采用激光散斑的非接触式三维形变高精度测量技术的精度在、方向可达 、在 方向 可达 ,极大简化了应力形变测量操作和提高了数据分析的效率关键词:三维测量;形变测量;双目立体视觉中图分类号:;文献标志码:引 言改善零件装配过程、加工工艺及提高装配质量在精密加工、航空航天及高分子材料等领域显得越来越重要,尤其是对零件结构的形变应力分析极为关键 目前常用的分析方法主要有 种:有限元分析法,属于仿真方法,主要依赖于模型建立、计算结果与边界条件定义、工况定义、甚至受力均匀度的定义,且非线性模型的误差会导致仿真结果不准确;真
3、实试件测量法,属于传统方法,大多采用接触式测量手段直接测量,存在准备工作复杂、仪器布置繁琐、难以实现全场形变测量等问题,并且检测效率低、灵活性差随着智能制造技术的飞速发展,非接触式测量技术越来越成熟,并逐渐开始应用于各种工业测量领域 数字全息干涉法能够对三维物体应力形变进行测量,有较高测量精度,但也有较高的测量成本与复杂性本研究提出的基于激光散斑的双目相机测量是具有很大优势的非接触式测量方法,适用于静态或动态试验测量,负载少,成本也相对较低 该方法利用投射在物体表面的散斑,直接获取物体应力形变信息,是数字图像处理技术与光测量相结合的产物,可以实现全场测量,精度较高,受环境影响较小,广泛应用于各
4、种材料和结构的位移、变形、表面粗糙度的无损测量和振动分析等 本研究对特定场景中形变位移场的三维测量系统进行了探讨和分析,预计能达到的最高测量精度为 激光散斑及成像相干光束照射到被测表面时会形成随机分布散斑场,而散斑场与参考光学场相结合便可实现高精度的三维测量 通常相干光源采用激光,所以又称为激光散斑本研究的激光散斑采用半导体激光二极管 激光器,即垂直共振腔表面放射激光器(,),简称面射型激光器 变频器具有低阈值电流、稳定单波长工作、可变频、容易二维集成及没有腔面阈值损伤等优点,可使激光依次通过双凸镜、聚光镜及散斑镜,最后通过镜头输出 该方式输出的散斑亮度均匀,具有较好的一致性 在成像方面,采用
5、 万像素 高分辨率彩色工业相机进行光学成像 散斑成像效果如图 所示图 局部散斑成像效果 双目相机三维成像原理 双目立体视觉三维成像需要目标物体的、坐标,单靠普通 相机仅可实现平面二维成像得到、二维坐标 若要实现三维通常还需要 坐标,即,如果 相机能够实现测距功能就可以实现三维成像通常三维成像测距主要有 类:主动测距传感器与被动测距传感器 主动测距传感器具有精度高、抗环境光照能力强等优点,常见的方法有飞行时间(,)和激光三角法 主要采用激光飞行时间的方法计算距离,当多个点激光联合起来就可以实现三维测距,比如激光雷达 激光三角法主要采用传感器与激光之间夹角的三角关系实现测距,典型设备就是线激光轮廓
6、扫描仪 而被动测距主要采用双目方式,通过 个相机的相差和基线距离的三角关系计算出被测目标的三维深度信息 双目测距的几何模型如图 所示光轴Px_rx_lz成像平面O_LO_RbP_lP_rf图 双目测距的几何模型 从图 可知,点 在左右相机像平面上所成的像素点为、,相机焦距为,左右相机光轴之间的距离为 三角形 与三角形 中,根据相似三角形原理,有 ()()可以解出点 到相机的距离:()式中()称为点 在左右相机中的视差 计算视差的前提是左右 个相机的成像平面在水平方向上绝对平行,然而固定相机时很难达到这个要求,因此需要对 个相机进行标定,通过立体匹配使左相机中点 与右相机中点 的行号相同 图像模
7、板匹配图像配准技术是实现图像匹配的主要技术,其目的就是在不同图像中找出相同图像的正确位置实际配准采用的特征种类较多,常见的有点、颜色、边缘、灰度及矩等特征 基于特征匹配的方法主要采用图像中提取的特征和特征描述子匹配来完成 常见的点特征包括、及 等,常见的边缘特征包含、等 所采用的灰度特征直接配准称为模板匹配,实际上就是根据已知图像模板到其他图像中匹配和模板图像相似度最高的子图像 相似度度量规则较多,如最大近邻距离法(,)、序列相似检测法(,)、互相关法(,)等等 下面简单介绍一下基于相似度的灰度匹配互相关法如果存在模板(),将其叠放在某幅图像()上平移,则称此图为被匹配图,而在被匹配图上模板覆
8、盖的那块区域称为待匹配区域 通过对比 和 幅图像的相似性,实现模板匹配定位 计算模板 和待匹配区域 的匹配度的方法较多,其中最常用的为欧式距离 相似性函数如下:(,)(,)(,)()式中,为待匹配区域,为模板,其中模板图像遍历的范围为 ,对于欧式距离而言,值越大,则相似性越低 为了避免光照,也会对相似度进行归一化处理,其公式如下:(,)(,)(,)(,)(,)()第 期 张建伟,等:基于激光散斑的非接触式三维形变测量技术研究当(,)时,表示模板与待匹配区域完全相等由于模板匹配仅在整数像素上进行,因此匹配位置也只能是整数 为了进一步提高定位精度,可以通过匹配的相关系数进行高斯曲面拟合,并求其极值
9、以达到亚像素精度 基于激光散斑的双目三维形变测量技术 基于激光散斑的形变测量根据双目测距的原理可知,通过匹配左右相机的图像可以完成视差的计算,但往往由于存在环境光影响,使得无法匹配或匹配错误以致视差无法计算,因此在双目测量的基础上,增加散斑激光器作为主动发光的光源,使其与双目相机相结合从而提高测量的精确度,也可以减少外界环境光的不稳定性带来的错误匹配概率 与没有散斑的双目三维系统相比,散斑提供了比自然环境更可靠的灰度匹配特征,更容易解算出 个相机重叠区域中相似区域的对应位置基于激光散斑的形变测量系统以双目相机测距系统为基础,在 个相机之间加入 个 散斑激光器,可以增加 个相机图像细节信息即高频
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