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基于3D視覺技術的擠出機螺紋元件復雜表面自動測量系統設計

2021-08-27 07:35:52梁家睿
機電工程技術 2021年7期
關鍵詞:機械測量系統

李 東,蔣 狀,梁家睿

(金發科技股份有限公司,廣州 510663)

0 引言

螺桿式擠出機是高分子材料加工的核心裝備,其塑化系統關鍵部件螺桿和螺筒及其之間的間隙決定了高分子材料的混合質量,進而影響最終的產品質量。高分子材料中通常加入玻纖、礦物粉體、助劑等使其滿足功能性需求,采用擠出加工具有連續生產的顯著優勢;但是,擠出機的螺桿和螺筒在高溫下受到物料的物理和化學作用,逐漸產生磨損、凹坑、點蝕等,特別是在增強、阻燃的高分子體系中更為明顯,這導致了螺桿和機筒的間隙變化。擠出機的螺桿和機筒間隙是擠出產品品質穩定最關鍵的技術指標[1],其決定著物料熱加工歷程的停留時間分布,停留時間分布越小說明原料混煉時間越接近一致,產品品質越穩定。相比機筒,螺桿更容易發生磨損、腐蝕,生產中通常對螺桿(螺紋元件)進行檢測評估,但是其復雜曲面的外形導致難以進行全面的精準測量。

現場對螺紋元件的檢測常使用游標卡尺進行,但僅能做特征區域點與點的尺寸,測量范圍和精度有限;使用三坐標測量儀可以比較精確測量任意點,但在實際使用過程中,傳統的三坐標測量機對環境溫度、濕度、氣源氣壓有一定要求[2-3],且測量效率較低;對于螺紋元件表面的點蝕,三坐標接觸式測頭自身半徑的問題也會影響測量結果[4]。另外,三坐標儀可精確得到特征位置點、線的尺寸,但是難以表達出螺紋元件的曲面結構,不能對螺紋元件的表面區域進行全輪廓檢測和評估。

本研究開發一種基于3D視覺技術的擠出機螺紋元件復雜表面自動測量系統。通過分別搭載有3D相機和夾取裝置的雙協作機械臂末端相互姿態變換配合,完成對螺紋元件不同角度的深度圖像采集,使用三維重建技術,經系統軟件處理,成功得到了擠出機螺紋元件的三維測量模型,進一步對具體區域或平面進行提取,使用點、線、面等特征計算評估螺紋元件的狀態,進而監測和管控螺桿與螺筒的間距,從而管控擠出加工的產品質量。

1 3D視覺測量原理

系統使用雙目結構光3D相機采集深度圖像,該相機將雙目立體視覺測量和結構光測量兩種方法相結合,在完成雙相機的空間位置獲取后,對獲得的編碼圖案進行解碼,從而獲得物體上各點的三維數據[5]。同時該相機回避了傳統立體視覺中稠密匹配和編碼結構光中投影儀標定這2個難點,簡化了對應點匹配算法的復雜度,提高了三維測量的精度[6]。3D 視覺測量原理如圖1所示。

圖1 3D相機測量

2 3D視覺技術的螺紋元件自動測量系統設計

3D視覺技術的雙螺桿擠出機螺紋元件復雜表面自動測量系統用于基于3D視覺的螺紋元件的三維非接觸式測量。該系統主要由硬件系統和軟件系統組成,如圖2所示。

圖2 3D視覺技術的螺紋元件自動測量系統結構

2.1 硬件系統

3D視覺技術的自動測量硬件系統主要由3D相機、雙協作機械臂、工控機以及夾取裝置等組成,如圖3所示。本研究采用的3D相機是LMI公司自帶結構光發射器的雙目結構光相機3210,其X 與Y 方向上的分辨率為0.06~0.09 mm,Z 方向上的分辨率為4.7 μm。協作機械臂是AUBO 公司的i5 系列六自由度機械臂,與電動夾爪配合使用,從內花鍵孔夾取螺紋元件進行其表面測量。

圖3 系統裝置

本系統以3D相機采集的深度圖像中螺紋元件的位置坐標為引導,調用機械臂控制庫控制搭載夾取裝置的機械臂1到指定位置夾取螺紋元件,然后將被夾取的螺紋元件移動到3D相機鏡頭內,接著控制相機和螺紋元件間的相對姿態,實現對螺紋元件多方位、無死角的深度圖像采集,再使用三維重建技術得到螺紋元件的整體三維模型,最后通過系統軟件處理測量數據并存檔、顯示。系統工作流程如圖4所示。

圖4 系統工作流程

2.2 軟件系統

本文采用Qt Creator 平臺進行3D 視覺技術的擠出機螺紋元件復雜表面自動測量軟件系統開發,軟件功能主要分為通信模塊、機械臂控制模塊、圖像處理模塊和數據輸出模塊。通過軟件控制,實現對螺紋元件的復雜表面進行自動的非接觸式的測量,并得到該螺紋元件的平面面積、兩點間的長度等數據。軟件通信模塊通過TCP 通信傳遞數據,分別向機械臂、3D相機發送控制命令以及獲得圖像數據并實時顯示,圖像數據經過圖像處理和數據輸出模塊,最終得到測量數據并存檔、顯示。軟件效果如圖5所示。

圖5 軟件效果

3 3D視覺檢測實現

3.1 圖像預處理

由于3D相機直接得到的圖片包含噪聲(椒鹽噪聲、高斯噪聲),以及圖像包含背景等額外的信息,故從相機直接得到的點云圖片不能直接用于后續的拼接和重建。本文通過高斯濾波算法進行過濾,能有效去除圖像的高斯噪聲。針對圖片背景等干擾信息的影響,由于直接從3D相機采集到的是深度圖,即背景跟檢測物的高度信息不一致,通過常規的閾值分割算法加上圖像中螺紋元件的形狀特征作為篩選條件,可以有效去除背景干擾。圖像預處理如圖6所示。

圖6 圖像預處理

3.2 形成3D點云圖

通過Halcon 中的gen_image_surface_first_order算子,可以分別構造X 以及Y 方向上的平面圖,平面圖的參數Xoffset、Yoffset、Xresolution、Yresolution 在相機內參表中獲得,確定點云圖的X-Y 方向的坐標范圍;再通過scale_image 算子以及Zoffset、Zresolution 參數可以得到螺紋元件Z 方向上的實際高度圖,最后通過xyz_to_object_model_3d 算子對3 個方向上的高度圖進行融合,可以得到從3D 相機采集到的螺紋元件3D點云圖。流程如圖7所示。

圖7 螺紋元件點云融合流程

3.3 螺紋元件三維重建

螺紋元件的3D重建難度主要體現在:螺紋元件在點云融合的過程中,會因其對稱性造成誤匹配;螺紋元件表面存在凹坑與復雜曲面,對于深度方向的檢測精度較高,測量難度大。

為了解決上述兩個問題,本文通過增加點云采集的頻率來保證螺紋元件點云融合的準確性以及增加對于凹坑及復雜曲面測量的精度,一共通過20張點云圖來重構螺紋元件。重建的流程如圖8所示。

圖8 螺紋元件三維重建流程

3.4 螺紋元件特征測量

通過構建剖面去截取螺紋元件的三維圖,可以得到螺紋元件的2D 截面圖。對于2D 截面圖的面積以及兩點之間的距離測量,可以表征出螺紋元件每個模塊的磨損情況。具體流程如圖9所示。

圖9 螺紋元件特征測量流程

4 雙機械臂協作路徑規劃及實現

4.1 位姿變換

4.1.1 三維空間位姿描述

空間中存在某點,描述該點的位置和方向,分別可用位置矢量和旋轉矩陣來表示,因此空間中剛體的位姿,即可用數學矩陣的形式進行完整地描述[7]。首先讓物體B與某一坐標系{B}連接在一起,使{B}的坐標原點重合于物體B 的特征點,如質心等,然后選擇參考系{A}為參照,則坐標系{B}原點的位置和方向,可分別用AP 和來表示[8],即:

式中:A為坐標系{A};B為坐標系{B}。

因此剛體B在三維空間的位姿F可表示為:

4.1.2 坐標系變換

在雙臂協作的過程中,被測物和相機分別處于不同的三維坐標系中,當處在不同的坐標系當中時,對某點進行具體的描述也是不同的,需要用數學公式來表示兩個坐標系之間的相互關系[9]。機械臂2以經典的D-H法建模,再經過一系列的坐標變換,即可得到機械臂2末端相對于其基座標系的位姿變換由于兩個機械臂基座中心安裝在一條直線上且距離已知,可得機械臂2基坐標系相對于機械臂1基坐標系的變換從而機械臂2末端坐標系相對于機械臂1基坐標系的變換為:

式中:R1為機械臂1基坐標系;R2為機械臂2基坐標系;H2為機械臂2末端坐標系。

4.2 路徑規劃

本文設計的3D視覺技術的擠出機螺紋元件復雜表面自動測量系統通過兩個協作機械臂相互協作來實現對螺紋元件不同角度的深度圖像采集。雙臂協作采用主從協調控制方式,首先指定搭載相機的機械臂1為主機械臂,另一機械臂2為從機械臂,然后依據操作對象的位置和姿態信息對主機械臂進行軌跡規劃,并在此基礎上制定從機械臂的運動軌跡[9]。路徑規劃流程如圖10所示。

圖10 雙臂協作路徑規劃流程

圖11 雙臂協作過程

5 實驗數據及處理

首先選取1 個完好的剪切式螺紋元件,如圖12 所示,分別使用本系統和三坐標測量儀對其各個平面的長軸進行測量,得到測量結果如表1所示。然后再選取1個磨損的螺紋元件,使用本系統分別對2 個螺紋元件的每個平面面積進行測量,得到測量結果如表2 所示。由表1~2 可知,系統能準確地測量螺紋元件,并可從線、面等特征計算評估其磨損程度,且誤差不超過±0.5%。

圖12 剪切式螺紋元件

表1 完好螺紋元件長軸距離測量數據

表2 完好的與磨損的螺紋元件平面面積測量數據

6 結束語

本文搭建了一種基于三維重建技術的螺紋元件自動測量系統,提出以雙機械臂協作來采集深度圖像的方法,通過三維點云數據重構了被測螺紋元件的三維模型,實現了螺紋元件全輪廓、任意區域的準確測量。通過重復性實驗,并與理論值以及三坐標儀的測量相對比,本系統測量螺紋元件操作簡便、用時較短,且測量誤差在±0.5%以內,解決了生產過程中的難題,快速、高效地評估和管控螺紋元件,對實際生產和產品品質產生積極作用。本文針對現有圖像采集的問題提出了一些創新的思路和方法,對其他復雜結構曲面外形的結構件的三維測量提供了參考,具有一定的研究意義和推廣應用價值。

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