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复杂曲面零件面结构光扫描视点规划

任明阳 王立忠 赵建博 唐正宗

任明阳, 王立忠, 赵建博, 唐正宗. 复杂曲面零件面结构光扫描视点规划[J]. 中国光学(中英文), 2023, 16(1): 113-126. doi: 10.37188/CO.2022-0026
引用本文: 任明阳, 王立忠, 赵建博, 唐正宗. 复杂曲面零件面结构光扫描视点规划[J]. 中国光学(中英文), 2023, 16(1): 113-126. doi: 10.37188/CO.2022-0026
REN Ming-yang, WANG Li-zhong, ZHAO Jian-bo, TANG Zheng-zong. Viewpoint planning of surface structured light scanning for complex surface parts[J]. Chinese Optics, 2023, 16(1): 113-126. doi: 10.37188/CO.2022-0026
Citation: REN Ming-yang, WANG Li-zhong, ZHAO Jian-bo, TANG Zheng-zong. Viewpoint planning of surface structured light scanning for complex surface parts[J]. Chinese Optics, 2023, 16(1): 113-126. doi: 10.37188/CO.2022-0026

复杂曲面零件面结构光扫描视点规划

doi: 10.37188/CO.2022-0026
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(No. 51865057)
详细信息
    作者简介:

    任明阳(1995—),男,河南周口人,硕士研究生,2017年于长安大学获得学士学位,主要从事三维光学测量方面的研究。E-mail:18829040656@163.com

    王立忠(1968—),男,山东梁山人,博士,教授,博士生导师,2004年于西安交通大学获得博士学位,主要从事三维光学测量技术的研究。E-mail:wanglz@mail.xjtu.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.4;O348.1

Viewpoint planning of surface structured light scanning for complex surface parts

Funds: Supported by National Natural Science Foundation of China (No. 51865057)
More Information
  • 摘要:

    为了实现复杂曲面零件高效自动化测量,本文提出了一种基于改进栅格法的面结构光扫描视点规划方法,并将其应用在汽车复杂曲面零件自动化测量中。首先,针对人工示教视点冗余严重,扫描完整性差的问题,提出了一种基于改进栅格法的面结构光扫描视点规划算法,根据面结构光扫描仪的有效测量范围,确定栅格尺寸,改进候选视点生成策略,并通过扫描仪的测量约束条件得到候选视点的有效测量范围,利用视点质量评价函数确定最优视点。其次,针对视点规划过程中算法耗时长,特征重建精度低的问题,采用体素网格法简化模型,通过八叉树算法分割复杂曲面模型,根据法向量一致性误差确定体素网格尺寸,并且对于几何特征不同的模型,分析权重系数对扫描质量的影响,给出最佳权重系数。最后,进行了汽车钣金件和减速器壳体扫描视点规划和测量实验。结果表明,汽车钣金件视点规划耗时21.93 s,扫描完整性为99.124%,扫描精度为0.025 mm;汽车减速器壳体视点规划耗时158.29 s,扫描完整性为93.231%,扫描精度为0.032 mm。本方法能快速完成复杂曲面视点规划,并且采用规划视点扫描的模型完整性好,精度高,能够满足复杂曲面零件自动测量的要求。

     

  • 图 1  面结构光三维扫描系统

    Figure 1.  Surface structured light 3D scanning system

    图 2  单目/双目相机有效测量范围示意图

    Figure 2.  Schematic diagram of effective measuring range for monocular camera and binocular cameras

    图 3  双目扫描仪有效测量范围和栅格单元示意图

    Figure 3.  Effective measuring range of binocular scanner and schematic diagram of grid cell

    图 4  候选视点生成示意图

    Figure 4.  Schematic diagram of candidate viewpoint generation

    图 5  光学参数约束判定

    Figure 5.  Determination of the optical parameter constraint

    图 6  单目相机可视性判定

    Figure 6.  Determination of monocular camera visibility

    图 7  双目相机可视性判定

    Figure 7.  Determination of binocular camera visibility

    图 8  可视性约束的判定示意图

    Figure 8.  Schematic diagram of visibility constraints determination

    图 9  遮挡约束的判定示意图

    Figure 9.  Schematic diagram of occlusion constraints determination

    图 10  二维平面相交检测示意图

    Figure 10.  Schematic diagram of 2D plane intersection detection

    图 11  最优视点筛选流程

    Figure 11.  Optimal view point screening process

    图 12  待检测工件

    Figure 12.  Workpiece to be tested

    图 13  法向量一致性示意图

    Figure 13.  Schematic diagram of normal vector consistency

    图 14  汽车钣金件和减速器壳体不同体素尺寸法向量一致性误差及耗时

    Figure 14.  Normal vector consistency errors and consuming times of automobile sheet metal parts and reducer shell

    图 15  汽车钣金件扫描覆盖率

    Figure 15.  Scanning coverage of automobile sheet metal parts

    图 16  权重系数对钣金件扫描质量的影响

    Figure 16.  Influence of weight coefficient on scanning quality for sheet metal parts

    图 17  减速器壳体扫描覆盖率

    Figure 17.  Scanning coverage of reducer sheet

    图 18  权重系数对减速器壳体扫描质量的影响

    Figure 18.  Influence of weight coefficient on the scanning quality for reducer shell

    图 19  (a)复杂曲面自动化测量实验系统及(b)示意图

    Figure 19.  (a) Experimental system for automatic measurement of complex surfaces and (b) its schematic diagram

    图 20  汽车钣金件视点生成及扫描效果示意图

    Figure 20.  Viewpoint generation and scanning effect of automobile sheet metal parts

    图 21  减速器壳体实际扫描效果图

    Figure 21.  Actual scanning rendering of reducer shell

    表  1  体素网格扫描质量评价指标

    Table  1.   Quality evaluation indexes of voxel mesh

    角度范围(°)0<φ<2525<φ<5050<φ<7575<φ
    扫描质量优秀良好中等
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  • [1] 洪华杰, 甘子豪, 何科延, 等. 用于曲面轮廓测量的结构光视觉技术研究[J]. 自动化仪表,2021,42(7):1-5.

    HONG H J, GAN Z H, HE K Y, et al. Research on structured light vision technology for surface contour measurement[J]. Process Automation Instrumentation, 2021, 42(7): 1-5. (in Chinese)
    [2] 王永红, 张倩, 胡寅, 等. 显微条纹投影小视场三维表面成像技术综述[J]. 中国光学,2021,14(3):447-457. doi: 10.37188/CO.2020-0199

    WANG Y H, ZHANG Q, HU Y, et al. 3D small-field surface imaging based on microscopic fringe projection profilometry: a review[J]. Chinese Optics, 2021, 14(3): 447-457. (in Chinese) doi: 10.37188/CO.2020-0199
    [3] 杜明鑫, 闫钰锋, 张燃, 等. 基于透镜阵列的三维姿态角度测量[J]. 中国光学,2022,15(1):45-55. doi: 10.37188/CO.2021-0129

    DU M X, YAN Y F, ZHANG R, et al. 3D position angle measurement based on a lens array[J]. Chinese Optics, 2022, 15(1): 45-55. (in Chinese) doi: 10.37188/CO.2021-0129
    [4] 陈仁虹, 梁晋, 叶美图, 等. 柔性复合薄膜成形极限曲线的视觉测定方法[J]. 中国光学,2022,15(1):22-33. doi: 10.37188/CO.2021-0101

    CHEN R H, LIANG J, YE M T, et al. Visual method for measuring forming limit curve of pliable composite film[J]. Chinese Optics, 2022, 15(1): 22-33. (in Chinese) doi: 10.37188/CO.2021-0101
    [5] GERBINO S, DEL GIUDICE D M, STAIANO G, et al. On the influence of scanning factors on the laser scanner-based 3D inspection process[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2016, 84(9): 1787-1799.
    [6] PHAN N D M, QUINSAT Y, LAVERNHE S, et al. Scanner path planning with the control of overlap for part inspection with an industrial robot[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 98(1): 629-643.
    [7] 廖一帆. 基于视点规划的自动三维重建关键技术研究[D]. 深圳: 深圳大学, 2019: 22-25.

    LIAO Y F. Research on key techniques of automatic 3D reconstruction based on viewpoint planning[D]. Shenzhen: Shenzhen University, 2019: 22-25. (in Chinese)
    [8] 郭一佟. 三维面扫描测量机器人路径规划研究与实现[D]. 合肥: 合肥工业大学, 2020: 34-41.

    GUO Y T. Research and implementation of path planning algorithm for robotic 3D areal scanners[D]. Hefei: Hefei University of Technology, 2020: 34-41. (in Chinese)
    [9] LEE I D, SEO J H, KIM Y M, et al. Automatic pose generation for robotic 3-D scanning of mechanical parts[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2020, 36(4): 1219-1238. doi: 10.1109/TRO.2020.2980161
    [10] MARTINS F A R, GARCÍA-BERMEJO J G, CASANOVA E Z, et al. Automated 3D surface scanning based on CAD model[J]. Mechatronics, 2005, 15(7): 837-857. doi: 10.1016/j.mechatronics.2005.01.004
    [11] LARTIGUE C, QUINSAT Y, MEHDI-SOUZANI C, et al. Voxel-based path planning for 3D scanning of mechanical parts[J]. Computer-Aided Design and Applications, 2014, 11(2): 220-227. doi: 10.1080/16864360.2014.846096
    [12] 韩沛文. 面结构光自动化三维测量中视点生成与路径规划关键技术研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2018: 19-24.

    HAN P W. Research on key technique of viewpoint generation and path planning for automated surface structured-light 3D measurement[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2018: 19-24. (in Chinese)
    [13] 李中伟, 张攀, 钟凯, 等. AutoScan系列复杂零件自动化三维测量装备开发与应用[J]. 航空学报,2021,42(10):112-129.

    LI ZH W, ZHANG P, ZHONG K, et al. Development and application of AutoScan series automated 3D measuring equipment for complex parts[J]. Acta Aeronauticaet Astronautica Sinica, 2021, 42(10): 112-129. (in Chinese)
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-02-22
  • 修回日期:  2022-03-11
  • 网络出版日期:  2022-06-16

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