基于多点合作目标的多线阵CCD空间物体姿态测量

为了精确测量悬浮试验场内姿态快速变换的空间物体的姿态角参数,提出了一种采用3个线阵CCD相机同时测量多个点合作目标的姿态测量方法,以解决传统的线阵CCD姿态测量系统中相机位置间的约束条件过多造成的非线性系统误差及校准参数多的问题.该方法采用柱面透镜和线阵CCD组成的3个一维相机,对被测物体上的多个点合作目标同时进行测量;并针对测量原理对姿态角限制的问题,采用模拟计算的方法进行姿态角测量范围的计算.由神经网络校准线阵CCD相机,直接给出点合作目标的空间三维坐标,并通过建立基于Rodrigues参数姿态解算模型求解被测物体的姿态角.实验结果表明,本文方法得到的空间点位置测量精度及空间姿态解算精度高于原线阵CCD姿态测量方法,验证了该姿态测量方法进行姿态测量的可行性和有效性.     

齿轮三维测量中线结构光测头位姿的优化方法

采用线结构光传感器测量齿轮三维误差,具有快速、全信息和高重复性等特点,但测头与被测齿轮的位姿关系是影响齿 轮测量准确度的关键问题。 以优化测头与被测齿轮的位姿关系为目标,提出了测头位姿量化评价指标。 为验证指标的有效性, 进行了同一产品齿轮在不同位姿参数下的测量实验,并与克林贝格 P26 齿轮测量中心进行对比分析。 结果表明,与“陡峭”的 常规测量方法相比,本文方法点云密度比 Λp 指标高 33. 6% ,倾斜比 υp 指标高 30. 2% ,所测量的齿廓单元更加完整、更符合国际 标准 ISO1328 对数据的要求,齿轮单项误差评定结果也更准确。 该方法预估的线结构光传感器的位置和姿态参数,用于齿轮测 量前测头位姿的确定,进而提高齿轮测量精度,也为解决陡峭齿面非接触式测量问题的提供了途径。     

大型散货堆体积的快速测量

针对现有散货测量系统对堆场环境适应性差、盘点时间长、效率低、操作复杂等不足,提出了一种散货堆体积快速测量方法。同时,利用二维激光扫描仪、差分GPS和姿态测量系统设计了一种体积测量系统。该系统用激光扫描仪动态测量堆体表面的几何信息,用姿态测量系统实时测量扫描仪的空间姿态数据,用GPS测出扫描仪在测量过程中的三维位置;最后通过数据融合计算形成堆体的三维点云,利用点云获得散货堆体积。文中基于单条堆体轮廓点云特征,提出快速堆体下边缘查找算法来去除扫描过程中地面点云的误差影响;采用投影剖分法完成完整堆体点云计算体积。实验显示,利用本文设计的测试系统可在30s内完成体积为69m3的标准堆体测量,平均相对误差为0.42%,重复测量误差为0.41%。在实际散货堆实验中,可在10min内完成大小约为31 500m3的散货堆测量,4个不同料堆体积测量的平均重复测量误差为0.74%。结果表明,本方法可在保证测量精度的同时,简单、高效地测量散货堆体积。     

基于线阵CCD的空间目标外姿态测量系统

设计了9路线阵CCD相机组合的空间目标外姿态测量系统,它克服了采用面阵图像传感器用于姿态测量时存在的速度和精度的矛盾。该系统分别实时重构放置于被测物体上的点合作目标在世界坐标系下的三维坐标,经空间解算,确定被测物体的姿态角。着眼于合作目标和相机光学系统的相对位置及呼应,解决了多相机与多点合作目标一一对应时的目标干扰问题;设计了新的光学系统构架,提高了精度,节省了空间;实现了多相机测量系统的局部标定和全局标定。测试结果表明,该姿态测量系统可以实现对被测对象高精度、实时的测量,且具有合作目标简单,价格低廉等优点。     

微惯性组件多传感器数据融合测姿方法研究

针对微惯性测量组件在微型机器人、小型无人飞行器等微惯导领域应用为研究背景,开展了微惯性组件中融合多种传感器信息的姿态测量方法研究。通过陀螺仪,加速度计,磁阻传感器等微惯性传感器的测姿方法,对不同传感器组合测试得到结果进行数据融合,选择融合测姿结果作为观测数据,随后联合无迹卡尔曼滤波器进一步准确估计载体姿态。采用研制的微惯性组件与商用AHRS系统搭建了实验平台,开展了不同算法下的人体姿态测量实验,实验结果验证了算法的有效性。     

筒形件姿态的非接触无靶标自动综合测量及求解

在筒形件自动化对接过程中,需对其姿态进行无靶标精密测量和调整。本文采用激光轮廓传感器对被测件进行扫描获得点云数据,推导得出点云数据的直线拟合公式,并进行了姿态拟合求解。基于蒙特卡洛数值模拟,对筒形件的轴线拟合法和母线拟合法进行比较,并根据两种方法各自的优缺点,提出采用轴线拟合法求解俯仰角、母线拟合法求解偏转角的综合测量求解方法,显著提高了姿态测量精度。此外,探讨了截取椭圆个数、每个椭圆上的轮廓点数与姿态求解精度之间的关系,为在满足测量精度的同时兼顾测量效率提供了参考依据。最后,利用原理样机和激光跟踪仪进行了测量实验。实验结果显示,轴线姿态角测量的绝对精度优于0.02°,标准差低于0.01°,由此证明了本文方法的有效性和准确性。     

高精度倾角传感器在测量车载平台变形中的应用

为了分析车载平台变形对光电经纬仪测角误差的影响,提出了利用倾角传感器来测量车载平台变形的方法。基于平台变形对光电经纬仪测角误差的影响的基本原理,利用固定在垂直轴轴心的倾角传感器测量出因平台变形而导致经纬仪工作基准面中心点与水平面变化的夹角,计算其测量坐标系的变化量,推导出了倾角传感器输出值与测角误差的关系公式。选用双轴倾角传感器实时测量了经纬仪工作时车载平台的变形值,结果表明,车载平台变形量受方位方向速度影响较小,倾角传感器输出值经过滑动加权均值滤波处理后最小相差为0,最大相差为5.1″;受经纬仪视轴位置影响较大,高低角在0°～90°变化时,高低角越小,倾角传感器输出值越大。这种测量方法为进一步提高车载经纬仪的测角精度提供了理论依据。     

应用线阵CCD的空间目标外姿态测量系统

设计了9路线阵CCD相机组合的空间目标外姿态测量系统,该系统解决了面阵图像传感器用于姿态测量时存在的速度和精度的矛盾,能够实时重构放置于被测物体上的点合作目标在世界坐标系下的三维坐标,并经空间解算,确定被测物体的姿态角.该系统着眼于合作目标和相机光学系统的相对位置,解决了多相机与多点合作目标一一对应时的目标干扰问题;设计了新的光学系统构架,提高了精度,节省了空间;实现了多相机测量系统的局部标定和全局标定.图像采样率为1 316帧/s时,姿态测量精度为1′.测试结果表明,该姿态测量系统可以实现对被测对象高精度的实时测量,且具有合作目标简单,价格低廉等优点.     

基于应变式传感器的料位测控系统

针对水泥等行业中对料位进行实时测量的需求,开发出一种新型的料位测控系统.系统的传感器采用应变式传感器,传感器的核心部分是应变片,通过应变片感测物料的侧压力并获得料位信息.传感器是该系统的关键部分,通过传感器的优化设计可以很好地实现在恶劣环境下的测量工作,很好地解决了在恶劣环境下高粉尘、干扰大等普通测量方法无法解决的问题.采用以MSP430为核心的控制电路,使该系统具有了高速、稳定及实时测量的优点.     

基于八叉树的复杂曲面测量路径规划

针对异形天线罩复杂曲面的测量加工一体化加工方法中,存在测量复杂曲面时测杆与工件易发生干涉,使得数控编程困难的问题,提出了一种复杂曲面测量路径规划方法。该方法将机床测量系统离散为点云数据,通过点云的空间坐标变换来模拟数控测量时测杆与工件的位置关系,同时引入八叉树算法为点云增加拓扑关系,并检测测杆点云与工件点云之间是否发生干涉。最终将无干涉测量状态下的测量系统信息输出为G代码,通过Vericut软件进行轨迹仿真。文中对8 504个测量点进行测量路径规划,结果表明,测量路径均可以避开干涉位置进行有效地测量。该碰撞检测算法可以在满足测量要求的前提下准确地实现复杂曲面的测量路径规划,为复杂曲面的测量方法提供理论指导。     

大型油罐容量计量中3D空间建模方法研究与比对试验分析

油罐的容量计量是石化企业生产运行的核心工作之一.为了提高计量检定效率,提出一种基于三维激光扫描原理的油罐容量全自动测量方法.讨论了一种扫描点云数据分析方法,通过三角网格和曲面拟和的方法计算出不同液位高度对应的油罐容积值.设计了对比试验系统,选取60 m~3和37 m~3两个标准油罐为研究对象,根据OIML R71和R80的技术要求,以0.025%准确度的容量比较法测量值为参考依据,三维激光扫描方法进行油罐容量测量具有好的复现性,而测得的容量值相对偏差满液位量程处可达0.4%,验证了这种方法的有效性,而且有效提高了油罐容量检定工作效率.     

基于传感器融合里程计的相机与激光雷达自动重标定方法

智能驾驶车辆行驶环境复杂多样,不可避免地导致传感器相对位姿发生变化,此时需要进行重新标定。针对智能驾驶车辆的相机和激光雷达发生漂移后的重标定问题,提出一种基于传感器融合里程计的自动重标定方法。基于点云投影和图像配准原理建立基准点云和观测图像之间的3D-2D点对,利用N点透视投影得到平移尺度不准的相机运动;通过融合估计的激光雷达运动来恢复准确尺度的相机运动,并将基准点云根据相机运动转换到观测位置下,与观测点云通过点云配准求解变换矩阵,使用时域均值滤波得到最终的外参矩阵。基于智能驾驶车辆试验平台进行室内外实车试验。结果表明所提出的基于传感器融合里程计的方法无需设置标定板,不受环境和数据特征限制,能够实现相机和激光雷达的精确重标定,对传感器漂移具有较高的鲁棒性。     

点云频域配准的双目双线结构光列车轮对检测

针对单线结构光测量因范围有限以及遮挡等原因而无法检测整个车轮的轮缘及踏面的问题,提出了一种列车轮对双目双线结构光检测方法。该方法采用两组双线结构光传感器进行测量和数据采集。在两传感器产生的点云进行配准的过程中使用截面点云数据还原点云矩阵,然后对其进行傅里叶变换,在计算旋转角度时先进行极坐标转换,最后求取两矩阵的互功率谱,从而得到点云的旋转和平移矩阵。在此过程中考虑到点云噪声的存在,将辛格函数近似代替无噪声的互功率谱傅里叶反变换,从而确定在频域配准时噪声对配准参数的确定并无影响。接着采用相对值比较的算法和主成分分析拟合基准平面,对轮对直径方向进行标定。利用标定值对扫描数据进行处理,得出包括车轮直径、车轮滚动圆径向跳动等对尺寸参数。实验表明:点云频域配准的双目双线轮对检测技术对车轮直径的测量尺寸误差≤±0.05mm,车轮端跳的测量误差≤±0.06mm,车轮径跳的测量误差≤0.04mm。与标准轮对检测数据相比可知,该系统满足轮对检测精度的要求。     

二维合作目标的单相机空间位姿测量方法

针对空间交会对接的近距离位姿测量要求,提出了一种基于单目视觉的二维合作目标位姿解算算法。为方便空中移动平台的调整以满足特定的位姿关系,引入了一种新的姿态角定义方法,此方法定义的三个姿态角可以作为平台姿态调整的反馈量且不受旋转顺序的限制。平面模型相对于相机坐标系的三个姿态角和位置向量可通过平面单应矩阵直接导出。在测量实验中,算法基于DSP平台实现,合作目标由4个共面LED光源构成,测量值基准由高精度倾角传感器和全站仪获得。对空间位置变化范围为2m×2m,姿态角变化范围为-30°~30°的目标平面进行测量,结果表明,本算法可实现0.88%的相对位置定位误差和最大为0.996°的姿态角测量误差,且单帧算法的解算速度仅为0.25ms。     

点激光测头激光束方向标定

为了使点激光测头能在任意方向上实现测量功能,提出一种逆向工程中标定激光束方向的方法,设计了一种标定面方向可调的标定块配合标定。标定过程中,让激光测头在标定面上分别沿X、Y、Z3个轴方向做等间距运动,根据进给步长与激光束长度变化量之间的关系确定激光束的方向。以三坐标测量机为平台,给出了以任意方向安置点激光测头时,测量值从传感器坐标系到基准坐标系的转换过程,并对标定算法及整个标定过程进行了详细描述。最后,通过与接触式测量进行对比实验,验证标定后点激光测头的测量效果。实验结果表明,用该方法标定的点激光测头在3σ范围内沿任意方向的测量误差为(0.0452±0.0168)mm,满足逆向工程的测量要求。     

基于三点透视模型的线结构光系统标定方法

针对现有线结构光传感系统标定过程中对设备要求高、标定过程繁琐等问题,提出一种基于三点透视模型的快速标定方法。引入一个可自由移动的平面靶标,靶标上只需要共线、且相互位置确定的三个特征点,利用共线三点建立三点透视数学模型,根据三个特征点以及光条纹在摄像机像面的成像信息,就可以获取光平面上标定点在摄像机坐标系下的坐标。平面靶标在视觉范围内任意移动几个位置,得到光平面上多个标定点坐标,从而确定光平面方程。实验证明,该方法平均相对测量误差小于0.8%。该方法不需要昂贵的辅助调整设备,也不需要求解坐标系之间的转换矩阵,简单、快速,适合现场标定。     

Isoplanar-based adaptive sampling for model-unknown sculptured surface coordinate metrology using non-contact probe

Optimizing sampling size and point distribution is a difficult issue for sculptured surface measurement. Highly curved areas should be sampled densely and vice versa. To achieve this goal, an adaptive sampling using point laser sensor has been further researched based on isoplanar method for model-unknown surface coordinate metrology. Sampling control points must be previously predicted using the measured data. Therefore, a reference needs to be initially established, and then dynamically updated during sampling process. Isoplanar line method has been employed to plan sampling movement. Curvature-based adaptive step adjustment method and hybrid extrapolation mode have been developed and further employed to calculate the two control increments in both feeding direction and side direction. A group of planar curves, which are utilized as an initial reference for scanning, are primarily sampled in slow tracking stage. As a result, a guide path can be estimated to direct fast scanning for the next path. The surface measurement algorithm was designed and programmed on an open CNC platform. Finally, with the help of linear interpolation technique and macro variables, a practical application has been implemented to verify the proposed fast sampling approach.     

宽厚板板形测量系统与标定方法研究

针对当前宽厚板板形在线智能化检测的需求,设计一种单激光器多相机的宽厚板板形测量系统,提出一种基于唯一激光平面的多相机坐标系姿态校准标定方法。板形测量系统由分别位于宽厚板矫正机前后的两个相同的子系统组成,子系统采用多相机测量视野拼接的方式,实现宽厚板板形的检测;利用相邻相机公共视野中同一姿态标定板世界坐标系的唯一性,将多个相机的坐标系映射在基准坐标系下,根据实际激光平面的唯一性将多个相机坐标系统一为同一姿态,并通过统一坐标后相邻相机点云数据的位置关系,实现多相机测量数据的快速拼接,完成多相机结构光测量系统坐标系的标定。试验结果表明,该方法准确有效,为大视场结构光三维测量提供了一种有效的测量标定方法。     

自由曲面测量点云数据的建模方法研究

本文提出了一种散乱点云数据的建模新方法。通过对点云数据进行空间三维划分，实现了边界信息的高效提取。采用局部曲面拟合方式得到位于截平面上的有序数据，使得无序的散乱数据形成了有序的阵列数据，实现了NURBS曲面的精确拟合。实验证明，该方法非常适合卷曲类模型的自由曲面重构，在某零件的测量、建模和加工中已经得到了实际应用。     

人体散乱点云数据的区域分割算法

正确的人体点云数据分析不仅是人体3D测量的必要手段,更是未来服装数字化设计的基础,也是服装定制化智能生产的数据来源。人体散乱点云数据相比规整数据拥有更多的噪声及不规则性,这使得提取轮廓以及提取分割特征点更加困难。为了解决人体散乱点云数据分割难题,提出了基于移动最小二乘的切割算法。首先使用主成分分析法进行点云数据的调整,并使用夹角分析法提取投影到特定平面的二维轮廓。在此基础上,采用移动最小二乘法对部分二维数据点进行局部拟合并根据导数信息提取分割特征点。最后,利用VT K作为点云显示平台,对不同人体点云数据进行算法验证。实验结果表明,该分割方法实用可靠。