基于主动式全景视觉的管道形变检测及重构技术的研究

研究了一种采用主动式全景视觉传感器(ASODVS)的 管道内表面全方位检测方法。基于主动式全景视觉检测原理, 提出了一种能够快速、全方位获取管道内壁三维点云信息,实现视觉检测管道形变的全景激 光视觉系统; 利用携带有ASODVS的爬行机器人进入管道内部,采集激光横断扫描全 景图像;然后根据提 取的管道内壁三维点云数据计算最小直径、横断面面积等几何特征判断变形率;最后根据三 维点云圆周分 布的特征,采用三角格网模型进行三维重构。实验结果表明:基于主动式全景视觉的管道内 壁全方位检测 系统能够实时完成对管道凹凸形变的检测和识别,并恢复管道内壁的三维形貌,具有较高的 检测精度。     

基于激光再制造机器人的表面浅斑缺陷识别研究

机器视觉系统对于提高激光机器人再制造质量有重要作用。针对浅斑类缺陷无法在点云数据中定位的问题,开发了专用识别系统,将二维图片和三维点云结合起来实现该类缺陷的三维检测。对灰度图片进行处理,包括图像频域增强、区域标记和区域合并等,实现了二维图片中的缺陷定位;利用双目立体视觉系统对再制造零件表面进行扫描,获取零件表面三维点云数据,同时将二维缺陷边界转换为三维缺陷边界,实现了点云数据中缺陷的定位。实验结果表明,该系统能有效识别浅斑类缺陷,并且再制造精度高。     

基于位置传感器的微细管道内表面无损检测

基于位置传感器(PSD)的特性,提出了一种长距离曲线型微细管道内表面形貌无损检测技术,开发了相应的管道内表面形貌检测器。激光束经过2次反射后,在管道内壁上形成细小的光斑。该光斑被二维PSD接收,产生4路电流信号。根据这些信号和检测器的结构参数,可以计算出对应光斑在局部三维坐标中的位置。反射镜在微型马达带动下旋转1周,使激光束完成1个管道截面环的扫描,从而得到该截面上所有采样点的相对坐标。最后对测量数据进行分割、拟合等处理,重构出截面环的形状,得到该截面处的管道半径以及缺陷情况。在微型管道机器人的带动下,可以对整条管道进行检测和三维重构。根据该技术开发的检测系统,可以实现内径在9.5~10.5 mm、曲率半径大于100 mm的曲线型长距离微细管道内表面的检测,对管道内壁缺陷的测量精度达到±0.1 mm。     

基于偏振双目视觉的无纹理高反光目标三维重构

对于表面光滑、纹理单一甚至缺失、高反光的目标,传统的三维重构方法由于对纹理以及反光特性的依赖会使得重构表面出现大面积的的数据空洞.而基于偏振的三维重构方法不依赖于物体表面的纹理信息,同时偏振成像能够在一定程度上抑制耀光,能够有效解决传统三维重构方法存在的问题.但是,基于偏振视觉的三维重构方法得到的是像素坐标系下的深度信息,因此提出了偏振双目视觉三维重构方法,以由双目立体视觉获得的少量特征点的世界三维坐标为"桥梁",利用双目立体标定得到的相机参数,将偏振得到的图像像素坐标系下的点云数据转化为世界坐标系下的绝对数据.     

不等厚板激光焊接焊缝缺陷结构光视觉检测

为了检测不等厚钢板激光焊接焊缝表面缺陷,采用结构光主动视觉检测法和高斯数据拟合技术进行了焊缝表面缺陷检测的实验研究。首先采用高斯拟合法对激光条纹图像进行处理,提取出具有亚像素精度的激光条纹中心线;然后通过最小二乘法拟合出3条相交直线并求其交点,近而获得精确的焊缝端点位置坐标;最后给出焊缝表面缺陷-凹度和凸度的检测方法,并以不等厚钢板激光焊接焊缝为检测对象进行验证。结果表明,这种基于拟合技术的结构光视觉检测法为判断激光焊接焊缝质量是否合格提供了较为准确的判断依据。     

激光视觉传感系统的电弧增材制造侧表面成形分析

针对多层单道电弧增材制造侧表面成形检测问题,通过激光视觉传感三维重构系统获取不同焊接条件下焊缝侧表面轮廓深度点云信息,利用RANSAC(Random Sample Consensus)和KNN(K-Nearest Neighbors)点云处理算法提取堆积层侧表面的三维点云。分析多层单道焊缝堆积的层间分布情况,量化堆积层侧表面粗糙度,进而探索堆积过程中焊丝末端与板材间距对堆积层三维成形的影响。研究结果表明,激光视觉传感系统能够准确判断电弧增材侧表面成形情况,三维点云算法可用于电弧增材侧表面的三维重构和特征提取,能够直观地描述和量化堆积层的三维成形特征,为电弧增材制造表面成形检测和量化分析提供了一种新方法。     

单目视觉引导机器人在视觉检测中的应用

提出一种基于单目视觉引导的机器人工件表面缺陷检测系统。结合标定后的相机参数与物体成像以及物体虚拟投影建立的形状模板初步估计物体的位置姿态,物体的三维点云模型以一定位置姿态参数在虚拟空间的投影匹配零件真实位置姿态提升定位精度。定位完成后获取待检测位置的点云坐标及其法线方向经过坐标转换后提供给六轴机器人进行路径规划及机器人姿态控制,从而实现机器人辅助检测。     

直角三棱镜补充视角的密封圈缺陷检测研究

为解决三维激光检测中被测物体底面点云无法被高效获取的问题,本文提出了基于直角三棱镜折射原理的补充视角三维点云扫描获取方法。该方法使用直角三棱镜将底面图像折射到侧面,弥补了三维检测的底面检测视角缺失的问题,补充了底面检测视角。本文以密封圈作为缺陷检测对象,采用结构光三维相机采集三维点云。与直接扫描法相比,本方法可以一次性实时、快速地寻找出密封圈完整的表面缺陷,尤其使底面缺陷检测变得更容易,且无需设置特殊的夹取装置或复杂的机械臂等机械结构,仅需增加一块直角三棱镜。实验证实,直角三棱镜补充视角的点云扫描方法能够达到成像要求,对常见的密封圈断裂缺陷与塌陷缺陷均可很好的检出,检测准确率可达到100,满足密封密封圈缺陷检测的需求。     

基于双目视觉的目标完整点云获取方法

快速获取复杂形状目标的完整三维点云,重构目标的三维模型是目前智能检测和机器人识别与定位的关键技术和难点。基于立体视觉,提出一种图像预处理和优化半全局立体匹配过程的方法。该方法设计了图像预处理算法,与半全局立体匹配和点云配准算法配合使用,获取复杂形状目标完整的三维点云。搭建了硬件实验平台和旋转工作台,获取多角度下目标的左右图像对,在此平台上开发了一套基于双目视觉的点云获取系统,并以复杂形状的齿轮为实验对象对该系统进行测试。测试结果表明,该方法生成的物体三维点云效果良好,为目标三维重构提供方法和理论,实用性较强,并且系统运行速度快,算法处理过程可行。     

基于机器视觉的激光焊接焊缝智能检测研究

为了优化激光焊接质量,设计了基于机器视觉的激光焊接焊缝智能检测方法。首先利用机器视觉技术设计扫描成像单元,在获得基础的激光焊接焊缝图像后,对图像实施离焦误差校正处理。然后在补偿图像缺陷的基础上,对激光焊接焊缝图像作放大处理,设计扩束准直光路与动态聚焦光路识别焊缝特征信息,从而完成对焊缝的智能检测。实验结果表明：该方法可以能够获得更有效的焊缝信息,有利于提高激光焊接质量。     

Non-contact inspection for inner surface of small-diameter pipes based on laser-PSD

Small diameterpipesareusedwidelyinmanyfields, suchasenergyindustry,chemicalindustry,aviation,weaponmanufacturingandsoon.Theinspectionof thesepipesisveryimportantbecauseofthebadworking conditions.Therearemanymethodstoinspectthepipeswithinnerdiameterslargerthan20mm,suchasthe wholecircleimagemethod[1],theringopticalcutting imagemethod[2],thelaser beamscanningdisplacementmeasuringtechnique[3],theCCTVcameramethod[4], Omni directionalmethod[5]etc.Butfewmethodscande tectthepipeswithaninnerdiameter…     

管道内表面圆结构光视觉三维测量系统

为保证管道运输安全,需要对管道进行定期维护和检测。采用视觉检测原理,提出了一种基于圆结构光三维视觉检测的管道内表面测量系统。针对管道内表面测量空间受限的约束,基于圆结构光视觉检测原理,提出了视觉传感器的纵向排列结构模式,并搭建了管道内表面圆结构光视觉检测系统。针对圆结构光特点,设计了圆环形平面标定靶标,实现了圆结构光检测系统的标定,并基于该圆结构光视觉检测系统对工业管道内表面进行了三维测量。实验结果表明:该系统的标定不确定度为0.081 mm,针对管道内表面,具有较高的测量精度。     

基于体素化网格下采样的点云简化算法研究

针对三维点云数据冗余量大、重建时间长、效率低等问题,提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法。该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒,把点云数据划分进三维体素栅格中去;其次计算点云的k邻域,进行曲面法向量估计;然后,在三维体素栅格中选择满足要求的数据点,实现点云下采样;最后,调用Power Crust对下采样点云数据进行曲面重建,在三维可视化类库Visualization Toolkit(VTK)进行显示。实验结果表明,该算法能够加快三维点云数据的重建速度,较好地保持了点云特征,提高曲面重建的效率和鲁棒性,适合实时处理。     

微细管道内壁缺陷测量系统构建和技术

为满足微细管道内部缺陷检测需要,提出了一种将外部光源导入、内部图像导出的解决新思路,基于360°全景锥镜、视像管、环形光源、近景光学镜头及高分辨率相机构建了光学信息传输部件,并与计算机共同组成机器视觉检测系统。在检测系统构建中,光学信息传输部件的姿态调整是一个关键环节,本文对此展开了深入的研究,给出了调整评判依据及完整的调整实现流程,最终构建了较为理想的微细管道内部缺陷测量系统。基于测量系统,对深100mm、孔径9mm的管道样件内壁上0.5、0.8及1.0mm的微孔模拟缺陷进行了多次测量,测量结果标准差分别为0.025、0.026及0.028mm。实验结果表明,基于本文的调整技术构建的检测系统,可以实现检测部件与待测管道的精确对准,进而实现微细管道内部缺陷的高精度测量。     

深孔内表面检测点云拼接技术研究

深孔内表面检测系统获取的单视角点云无法体现深孔零件内表面全貌,为实现深孔内表面完整面形的三维重建,提出了一种深孔内表面检测系统的位姿标定技术,用于提供深孔内表面重建的点云拼接初值。首先,介绍了深孔内表面检测技术原理,分析并建立了深孔零件测量点云的坐标变换模型,确定了坐标变换模型中需要标定的系统位姿参数;然后,分析了系统在内表面上的测量轨迹,以旋转轴转角描述测量轨迹,并对点云逆向重建;之后以系统参数的求解误差作为损失函数优化测量轨迹模型,实现了系统位姿参数标定;最后,对直圆筒和凹槽部分的点云拼接实验表明:该方法适用于深孔内表面检测,易于操作,拼接误差不大于0.08 mm,与其他方法相比均有一定优势。     

螺旋埋弧焊钢管管端焊缝线扫描DR成像系统的应用

随着全球石油天然气长输管线设计钢级越来越高,输送用钢管管径、壁厚越来越大,对焊接钢管焊缝质量和表观质量要求的不断提高,急需一种新型、高效的检测方法来代替传统的X射线拍片技术。基于探测器阵列的DR直接数字成像技术的新型螺旋焊管管端焊缝无损检测X射线数字成像系统,采用新型线阵探测器,使系统具有较高检测灵敏度和空间分辨率,可以对焊管进行实时动态检测;可以通过软件对检测图像进行正/负片转换、图像放大或缩小、伪彩色增强等一系列变换,便于检测人员对缺陷的识别;检测过程操作简单,缺陷定位准确,提高了检测效率,降低了检测成本,完全可以替代传统胶片法和图像增强器检测法给企业带来了显著的经济和社会效益,具有广阔的推广应用前景。     

基于视觉引导的陶瓷瓶口定位机器人设计

为了将视觉系统送入器皿瓷内部采集内表面图像,设计了一种门式三自由度直角坐标的陶瓷瓶口定位机器人。介绍了机器人的功能体系和硬件构成,研究了基于视觉原理引导机器人定位运动的实现方法：由CMOS相机拍摄瓶口图像,经过处理后拟合出瓶口外环圆,求取圆心坐标。以该坐标为目标位置,引导机器人XY轴作水平运动,将Z轴定位到瓶口中心。实验结果表明,机器人能快速、准确地获取瓶口图像和定位瓶口中心,为机器视觉应用在器皿瓷内表面的缺陷检测奠定了研究基础。