基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)重構(gòu)的擴(kuò)徑管道直徑、圓度檢測(cè)系統(tǒng)*

王海艦,周 力,臧春華,吳真昱,邱南聰,趙立新

(1.桂林電子科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,廣西 桂林 541004;2.廣東省珠海市質(zhì)量計(jì)量監(jiān)督檢測(cè)所,廣東 珠海 519060)

0 引 言

在工業(yè)設(shè)計(jì)中,管道以其空間局限性小、便于安裝等特點(diǎn)得到了廣泛應(yīng)用[1]。

管道在生產(chǎn)制造過(guò)程中,其擴(kuò)徑方式主要分為熱擴(kuò)徑和冷擴(kuò)徑兩種,即利用液壓或者機(jī)械方式,借用外力在管道毛坯內(nèi)部沿著半徑方向進(jìn)行擴(kuò)徑[2]。管道在擴(kuò)徑過(guò)程中受外力等多方面影響,其直徑及圓度容易產(chǎn)生一定的偏差,無(wú)法滿足用戶的精度要求,因此,在擴(kuò)徑過(guò)程中需要對(duì)管道的直徑以及圓度進(jìn)行實(shí)時(shí)在線檢測(cè)。

傳統(tǒng)方法普遍采用卡尺、千分尺、卷尺以及π尺等手工測(cè)量量具,對(duì)擴(kuò)徑管道的外徑進(jìn)行測(cè)量,但這幾種測(cè)量方法受生產(chǎn)環(huán)境和操作人員自身因素的影響較大[3-5];同時(shí),量具本身由于溫度和機(jī)械方面的原因又極易變形,容易帶來(lái)測(cè)量誤差,不僅測(cè)量費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且測(cè)量結(jié)果具有較大不確定性。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)于管道直徑及圓度的測(cè)量方法展開(kāi)了深入研究。DEMEYERE M等人[6]提出了三切線和梯度下降兩種半徑測(cè)量方法,利用激光三角法完成了對(duì)管道半徑的測(cè)量,其測(cè)量精度高、魯棒性好,但是測(cè)量系統(tǒng)較復(fù)雜且成本較高。孫亮等人[7]利用工業(yè)相機(jī)、發(fā)光二極管和計(jì)算機(jī)組成了機(jī)器視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng),利用圖像處理算法提取了管道的輪廓,建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,對(duì)管道進(jìn)行了非接觸測(cè)量;但是由于有光源的引入,會(huì)造成所采集的圖像含有噪點(diǎn),降低了管道直徑的測(cè)量精度。程錦等人[8]提出了一種利用三線結(jié)構(gòu)光實(shí)現(xiàn)大型圓柱工件直徑測(cè)量的系統(tǒng),利用3個(gè)激光器和1個(gè)工業(yè)相機(jī)對(duì)圓柱進(jìn)行測(cè)量,該方法可以測(cè)量直徑在500 mm～800 mm的大型圓柱工件;但是相機(jī)在測(cè)量系統(tǒng)空間中的姿態(tài)難以精確控制,特別對(duì)300 mm～500 mm的圓柱工件測(cè)量誤差大。YIN Xiang-yun等人[9]針對(duì)卷煙濾棒直徑,提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的測(cè)量系統(tǒng),利用模板匹配的機(jī)械系統(tǒng)位置誤差動(dòng)態(tài)定位算法和迭代溝槽識(shí)別算法,開(kāi)發(fā)了系統(tǒng)標(biāo)定算法,測(cè)量系統(tǒng)的精度和魯棒性較高;但是該測(cè)量系統(tǒng)只能應(yīng)用于小直徑的工件,沒(méi)有適普性。張翠翠等人[10]提出了一種針對(duì)軸徑測(cè)量的方法,利用最小二乘擬合算法獲取了被測(cè)工件的三維尺寸;但是由于結(jié)構(gòu)光難以和被測(cè)工件的軸線重合,因此會(huì)降低工件的測(cè)量精度。

傳統(tǒng)檢測(cè)方法效率不高且精度差,已無(wú)法滿足目前企業(yè)的高精度、快速檢測(cè)需求。部分現(xiàn)有的擴(kuò)徑管道直徑測(cè)量方法雖然具有較高的測(cè)量精度,但是測(cè)量范圍卻較小。而根據(jù)擴(kuò)徑管道生產(chǎn)廠家的實(shí)際需求,對(duì)擴(kuò)徑管道直徑的測(cè)量范圍需求在400 mm至1 600 mm,直徑及圓度測(cè)量誤差要求小于等于0.5 mm,重復(fù)性誤差要求小于等于0.2 mm。

基于上述問(wèn)題,筆者搭建一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)重構(gòu)的擴(kuò)徑管道直徑及圓度精準(zhǔn)檢測(cè)系統(tǒng),利用點(diǎn)云圖像數(shù)據(jù)識(shí)別原理對(duì)3種規(guī)格的管道進(jìn)行直徑及圓度的檢測(cè),并對(duì)系統(tǒng)的不確定度進(jìn)行分析。

1 擴(kuò)徑管道直徑及圓度檢測(cè)系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)及工作原理

根據(jù)管道擴(kuò)徑過(guò)程中對(duì)直徑及圓度測(cè)量范圍、測(cè)量精度的要求,筆者設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了擴(kuò)徑管道直徑及圓度檢測(cè)系統(tǒng)。該檢測(cè)系統(tǒng)包括激光線掃描傳感器、轉(zhuǎn)臺(tái)機(jī)構(gòu)、升降模組機(jī)構(gòu)、底板機(jī)構(gòu)、控制單元以及上位機(jī)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

檢測(cè)系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

圖1中,激光線掃描傳感器采用8/30xxlarge型激光線掃描傳感器,其x方向分辨率為280 μm～640 μm,z方向分辨率為40 μm～220 μm,最劣分辨率為640 μm;轉(zhuǎn)臺(tái)結(jié)構(gòu)主要是用于控制2個(gè)傳感器,使其能在每一個(gè)測(cè)量位置向垂直管道直徑方向發(fā)射激光,以最大范圍覆蓋所測(cè)圓弧,根據(jù)精度要求,筆者采用負(fù)載能力超過(guò)傳感器重量(1.5 kg)的RC01RA60-2型旋轉(zhuǎn)臺(tái);

通過(guò)分析計(jì)算,直線電機(jī)模組的最小有效升降距離應(yīng)為2 164 mm,為確保傳感器升降的安全性,上下各取68 mm作為安全距離,因此,筆者最終選擇定制行程為2 300 mm、位移控制誤差小于等于0.2 mm的模組。

在管道的擴(kuò)徑過(guò)程中,需要每隔一段時(shí)間停止擴(kuò)徑,并對(duì)其直徑及圓度進(jìn)行檢測(cè)。管道處于裝置檢測(cè)區(qū)域中間位置,左、右兩個(gè)線掃描傳感器首先在左下和右下兩個(gè)位置分別采集大于四分之一圓的點(diǎn)云數(shù)據(jù),再通過(guò)升降模組快速移動(dòng)到左上和右上位置,完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集;然后利用點(diǎn)云處理方法對(duì)管道點(diǎn)云進(jìn)行處理,得到管道拼接的圖像。

點(diǎn)云數(shù)據(jù)分段采集原理如圖2所示。

圖2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)分段采集原理

1.2 系統(tǒng)不確定度分析

根據(jù)擴(kuò)徑管道直徑及圓度的檢測(cè)精度要求,需要對(duì)系統(tǒng)裝置進(jìn)行各分量的不確定度分析及結(jié)構(gòu)驗(yàn)證,包括傳感器分辨率、傳感器旋轉(zhuǎn)角度重復(fù)性、傳感器工作位置重復(fù)性、直線模組安裝垂直度、管道安裝垂直度、標(biāo)定件的角度誤差以及標(biāo)定件尺寸誤差7個(gè)部分引入的測(cè)量結(jié)果示值誤差的不確定度分析。

以上7個(gè)不確定度分別是各影響因子對(duì)管道圓弧上某個(gè)點(diǎn)的影響,互不相關(guān)。由于400 mm至1 600 mm范圍較大,因此,筆者選取400 mm、1 000 mm以及1 600 mm 3種典型的管道作為實(shí)驗(yàn)管道。

筆者根據(jù)下式計(jì)算得到直徑為400 mm、1 000 mm以及1 600 mm管道測(cè)量結(jié)果示值誤差的合成標(biāo)準(zhǔn)不確定度uc:

(1)

式中:uc(k)—不同直徑管道測(cè)量結(jié)果示值誤差的合成標(biāo)準(zhǔn)不確定度,k=1,2,3;ui—第i個(gè)影響因子的不確定度;n—影響因子的個(gè)數(shù)。

3種量程管道測(cè)量結(jié)果的不確定度均小于0.25 mm,證明設(shè)計(jì)研發(fā)的擴(kuò)徑管道直徑及圓度檢測(cè)系統(tǒng)測(cè)量結(jié)果可靠,滿足擴(kuò)徑管道直徑及圓度的檢測(cè)要求。

系統(tǒng)不確定度分析分別如表1所示。

表1 系統(tǒng)不確定度分析

2 檢測(cè)系統(tǒng)標(biāo)定

2.1 激光線掃描傳感器成像模型

系統(tǒng)采用斜射式激光三角法采集管道表面的輪廓信息[11]。激光源發(fā)出的激光通過(guò)聚光透鏡,照在管道表面會(huì)形成圓弧形光線,管道外輪廓位置信息通過(guò)位置傳感器保存,當(dāng)管道通過(guò)直線模組和旋轉(zhuǎn)工作臺(tái)移動(dòng)時(shí),圓弧形光線在位置傳感器也會(huì)變化,變化的距離可以通過(guò)相似三角形原理計(jì)算得出。

管道點(diǎn)云采集原理如圖3所示。

圖3 管道點(diǎn)云采集原理

激光線掃描傳感器由激光器和相機(jī)組成,根據(jù)小孔成像原理,其坐標(biāo)系之間的關(guān)系如下:

(2)

(3)

式中:dx,dy—圖像坐標(biāo)平面x和y軸方向上的像素距離;(u0,v0)—圖像在像素坐標(biāo)中心點(diǎn)的坐標(biāo);f—相機(jī)的焦距;(xw,yw,zw)—世界坐標(biāo)系;(xc,yc,zc)—相機(jī)坐標(biāo)系。

被測(cè)管道空間表達(dá)式如下:

Axc+Byc+Czc+D=0

(4)

其被測(cè)物體的矩陣表達(dá)式如下:

(5)

通過(guò)式(5)即可求出被測(cè)管道任意點(diǎn)的坐標(biāo)。

2.2 激光線掃描傳感器標(biāo)定原理

為了提高大量程擴(kuò)徑管道直徑及圓度的檢測(cè)精度,筆者采用立體視覺(jué)對(duì)系統(tǒng)的激光線掃描傳感器進(jìn)行了標(biāo)定,獲取了傳感器最佳位置[12-15],并利用兩個(gè)線掃描傳感器之間的視覺(jué)差,獲取了管道表面外輪廓點(diǎn)云信息。

線掃描傳感器標(biāo)定原理如圖4所示。

圖4 線掃描傳感器標(biāo)定原理

左右激光線掃描傳感器成像平面的坐標(biāo)公式如下:

(6)

式中:b—兩個(gè)激光線掃描傳感器之間的水平距離;x1,x2—兩個(gè)相機(jī)相平面的坐標(biāo)。

激光線掃描傳感器正方塊標(biāo)定靶上的投影P點(diǎn)在(x1,y1,z1)坐標(biāo)系下的坐標(biāo):

(7)

式中：d—兩個(gè)激光線掃描傳感器的視覺(jué)差。

2.3 系統(tǒng)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)

為了提高管道的點(diǎn)云拼接精度,降低直線電機(jī)模組垂直度引入的測(cè)量結(jié)果示值誤差的不確定度,提高激光線掃描傳感器安裝精度,筆者采用通用標(biāo)定塊來(lái)求解激光線掃描傳感器的旋轉(zhuǎn)角度及坐標(biāo)位置信息[16]。

通用標(biāo)定塊如圖5所示(標(biāo)定塊截面為邊長(zhǎng)800 mm的正方形,厚度為40 mm,各邊垂直度≤0.05 mm)。

圖5 通用標(biāo)定塊

根據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)際光照條件及標(biāo)定塊材料表面情況,筆者分別對(duì)兩個(gè)激光線掃描傳感器處于上、下位置的曝光和增益進(jìn)行調(diào)整,避免噪點(diǎn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響[17],分別從上、下方測(cè)量點(diǎn)對(duì)標(biāo)定塊的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。

標(biāo)定塊點(diǎn)云采集照片如圖6所示。

圖6 標(biāo)定塊點(diǎn)云采集

對(duì)標(biāo)定塊進(jìn)行多視角點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集完畢后,利用最小二乘法對(duì)標(biāo)定塊進(jìn)行擬合。

標(biāo)定塊擬合推導(dǎo)方程如下:

z=a0x+a1y+a2

(8)

被擬合平面與點(diǎn)云之間的擬合方程:

(9)

為使M最小,采用以下公式:

(10)

其中:

(11)

式中:n—被擬合標(biāo)定塊平面離散點(diǎn)云的個(gè)數(shù)。

筆者將系統(tǒng)兩個(gè)激光線掃描傳感器分別位于上方和下方采集到的標(biāo)定塊點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。

標(biāo)定塊擬合過(guò)程如圖7所示。

標(biāo)定塊擬合步驟如下:

首先,筆者通過(guò)矩形探針對(duì)標(biāo)定塊上含有噪點(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行框選,利用上位機(jī)圖像處理模塊對(duì)標(biāo)定塊點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,如圖7(a)所示;

圖7 標(biāo)定塊擬合過(guò)程

其次,對(duì)處理后的標(biāo)定塊點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行輪廓提取,并與圖7(a)中的基準(zhǔn)線進(jìn)行對(duì)照分析,計(jì)算出基準(zhǔn)線與標(biāo)定塊之間的夾角,從而得到標(biāo)定塊的輪廓,如圖7(b)所示;

隨后,筆者對(duì)標(biāo)定塊點(diǎn)云進(jìn)行合并處理,如圖7(c)所示;

最后,筆者得到標(biāo)定塊的點(diǎn)云模型,如圖7(d)所示。

采用最小二乘法對(duì)標(biāo)定塊進(jìn)行平面擬合,反解求出激光線掃描傳感器的系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)如表2所示。

表2 系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)

3 管道點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集與重構(gòu)

3.1 管道點(diǎn)云數(shù)據(jù)分段采集

為了實(shí)現(xiàn)管道直徑及圓度的精準(zhǔn)測(cè)量,筆者首先需要獲取管道的截面尺寸信息。

管道的整體點(diǎn)云拼接圖像由左上、左下、右上和右下4部分的分段點(diǎn)云圖像重構(gòu)而成。因此,筆者利用兩個(gè)激光線掃描傳感器在上、下兩個(gè)位置對(duì)管道的4個(gè)分段點(diǎn)云圖像進(jìn)行采集,采集前針對(duì)不同直徑管道以及現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際環(huán)境工況,調(diào)節(jié)適宜的曝光、感光度、增益值等內(nèi)部參數(shù),以直徑為400 mm的管道為例,得到各分段的點(diǎn)云圖像。

管道不同位置分段點(diǎn)云數(shù)據(jù)如圖8所示。

圖8 管道不同位置分段點(diǎn)云數(shù)據(jù)

3.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪處理

雖然通過(guò)調(diào)整激光線掃描傳感器的曝光、感光度、增益值等內(nèi)部參數(shù)，可以避免大量的噪點(diǎn)出現(xiàn),但各分段的點(diǎn)云數(shù)據(jù)仍存在少量影響管道數(shù)據(jù)拼接精度的噪點(diǎn),需要進(jìn)行去噪處理。

小波去噪方法中的軟閾值函數(shù)和硬閾值函數(shù)均是將圖像信號(hào)的絕對(duì)值和設(shè)定的閾值進(jìn)行比較,對(duì)含有噪聲的小波系數(shù)進(jìn)行去除[18]。但利用硬閾值函數(shù)去噪后的圖像仍然會(huì)有明顯的噪點(diǎn),因此,需要選擇軟閾值函數(shù)對(duì)管道點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,其函數(shù)表達(dá)式為:

(12)

其中:

(13)

筆者采用軟閾值函數(shù)對(duì)圖8中各分段點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,得到各分段點(diǎn)云圖像去噪后的信噪比,如表3所示。

由表3可以看出:與原圖像的信噪比相比,利用小波軟閾值對(duì)分段管道點(diǎn)云數(shù)據(jù)降噪后圖像的信噪比有明顯的提高,可以有效去除各分段點(diǎn)云圖像的噪點(diǎn),從而保證管道點(diǎn)云圖像的拼接精度。

3.3 點(diǎn)云圖像拼接重構(gòu)

3.3.1 粗拼接

管道各分段點(diǎn)云數(shù)據(jù)的拼接實(shí)質(zhì)上是不同方向坐標(biāo)系之間的旋轉(zhuǎn)和平移,在空間中一個(gè)質(zhì)點(diǎn)要完全定位需要6個(gè)自由度(x、y、z平移和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng))。

通過(guò)對(duì)管道源點(diǎn)云數(shù)據(jù)和目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)及平移變化操作,求解出點(diǎn)云的初始位置[19],將管道不同位置的分段點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到同一坐標(biāo)系,首先采用尺度不變特征變換算法,對(duì)去噪后的管道點(diǎn)云建立尺度空間,并且篩選出管道目標(biāo)點(diǎn)云P和源點(diǎn)云Q最近臨近點(diǎn)pi和qi作為粗拼接管道點(diǎn)云圖像中的關(guān)鍵點(diǎn),在尺度空間中對(duì)點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)完成局部采樣,從而得到管道點(diǎn)云中關(guān)鍵點(diǎn)pi和qi的方向、梯度直方圖和管道點(diǎn)云粗拼接的特征描述因子;然后,利用快速點(diǎn)特征直方圖(fast point feature histograms, FPFH)特征描述因子算法,降低管道點(diǎn)云中重復(fù)區(qū)間特征直方圖的計(jì)算,有效地提高點(diǎn)云粗拼接的精度;

然后,利用奇異值分解法求解出粗拼接中旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣t,完成管道點(diǎn)云的粗拼接,從而獲取粗拼接圖像,為管道點(diǎn)云數(shù)據(jù)精拼接提供基礎(chǔ)。

粗拼接圖像如圖9所示。

圖9 粗拼接圖像

由圖9可以看出:粗拼接過(guò)程中,圖像存在明顯的拼接不整齊以及缺口等問(wèn)題,這是由于粗拼接過(guò)程中存在大量的錯(cuò)誤點(diǎn)匹配,導(dǎo)致各分段點(diǎn)云圖像在同一坐標(biāo)系里不能精準(zhǔn)拼接,造成最終的管道拼接精度不高。因此,需要進(jìn)一步進(jìn)行精拼接處理。

3.3.2 精拼接

由于管道點(diǎn)云在粗拼接過(guò)程中會(huì)存在點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的誤匹配問(wèn)題[20],因此,筆者在管道點(diǎn)云數(shù)據(jù)精拼接之前,利用隨機(jī)抽樣一致性算法對(duì)管道錯(cuò)誤點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去除。

首先,筆者選取管道特征點(diǎn)數(shù)據(jù)作為管道點(diǎn)云數(shù)據(jù)的變化矩陣,對(duì)管道點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的特征點(diǎn)源點(diǎn)云進(jìn)行矩陣變化,求解出目標(biāo)點(diǎn)云;通過(guò)計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)云P和源點(diǎn)云Q之間的偏差,設(shè)定閾值(如果點(diǎn)云之間的偏差值小于設(shè)定的閾值,則點(diǎn)云數(shù)據(jù)保存),經(jīng)過(guò)不斷地迭代進(jìn)行錯(cuò)誤點(diǎn)的去除[21-22]。

誤匹配點(diǎn)云剔除原理如圖10所示。

圖10 誤匹配點(diǎn)云剔除原理

筆者利用隨機(jī)抽樣一致性算法去除錯(cuò)誤點(diǎn)后,再利用迭代最近點(diǎn)算法進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)精拼接,即在目標(biāo)點(diǎn)云P和源點(diǎn)云Q的邊界條件下,尋找到最近臨近點(diǎn)pi和qi,利用下式計(jì)算出最近臨近點(diǎn)之間的誤差,隨后利用最小二乘法迭代計(jì)算最優(yōu)參數(shù)R和t,使其誤差最小:

(14)

式中:n—最鄰近點(diǎn)的對(duì)個(gè)數(shù);pi,qi—目標(biāo)點(diǎn)云P和源點(diǎn)云Q中的某一點(diǎn);R—旋轉(zhuǎn)矩陣;t—平移矩陣。

3.3.3 點(diǎn)云圖像拼接重構(gòu)精度分析

為了驗(yàn)證精拼接后擴(kuò)徑管道點(diǎn)云圖像的重構(gòu)精度,筆者以400 mm擴(kuò)徑管道為例,采用高精度的海克斯康七軸絕對(duì)關(guān)節(jié)臂測(cè)量機(jī)進(jìn)行實(shí)測(cè),得到管道的直徑及圓度分別為403.536 mm和0.788 mm;再利用筆者構(gòu)建的管道直徑及圓度檢測(cè)系統(tǒng),對(duì)該管道進(jìn)行測(cè)試,得到4個(gè)位置不同分段的點(diǎn)云圖像。

筆者對(duì)比分析使用粗拼接以及基于隨機(jī)抽樣一致性算法的精拼接方法,直徑及偏差對(duì)比如表4所示。

表4 不同拼接方法的直徑及偏差對(duì)比

由表4可以看出:粗拼接結(jié)果與直徑的實(shí)際值相差很大。其直徑的偏差最大可達(dá)6.714 mm,最小偏差為5.564 mm,重復(fù)性誤差為1.150 mm,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出0.5 mm的精度以及0.2 mm的重復(fù)性要求;而通過(guò)采用隨機(jī)抽樣一致性算法進(jìn)行精拼接后,5次實(shí)驗(yàn)中直徑最大誤差為0.266 mm,同時(shí)重復(fù)性誤差分別為0.130 mm,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于目標(biāo)精度0.5 mm。

對(duì)比分析使用粗拼接以及基于隨機(jī)抽樣一致性算法的精拼接方法,圓度偏差對(duì)比如表5所示。

表5 不同拼接方法的圓度及偏差對(duì)比

由表5可以看出:粗拼接時(shí),得到的圓度與管道的實(shí)際值相差很大,同時(shí),5次實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,粗拼接的圓度有3次遠(yuǎn)超出0.5 mm的精度要求,而通過(guò)采用隨機(jī)抽樣一致性算法進(jìn)行精拼接后,5次實(shí)驗(yàn)中圓度最大誤差為0.036 mm,同時(shí)重復(fù)性誤差為0.030 mm,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于目標(biāo)精度0.2 mm。

因此,采用基于隨機(jī)抽樣一致性算法的精拼接，可以實(shí)現(xiàn)管道各分段點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)拼接重構(gòu),獲取準(zhǔn)確的管道直徑及圓度信息。

4 不同規(guī)格管道實(shí)驗(yàn)及精度分析

為了驗(yàn)證檢測(cè)系統(tǒng)的測(cè)試精度及大尺寸范圍內(nèi)的普適性和穩(wěn)定性,筆者分別開(kāi)展直徑為1 000 mm和1 600 mm管道的直徑及圓度測(cè)量。

筆者采用高精度的海克斯康七軸絕對(duì)關(guān)節(jié)臂測(cè)量機(jī)預(yù)先實(shí)測(cè)兩種管道,得到兩種管道的實(shí)際加工尺寸分別為1 012.034 mm和1 582.600 mm。筆者利用搭建的直徑及圓度檢測(cè)系統(tǒng)分別對(duì)兩種管道進(jìn)行直徑及圓度的實(shí)時(shí)檢測(cè)。

系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)如圖11所示。

圖11 系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)

筆者通過(guò)控制系統(tǒng)控制模組的移動(dòng)及傳感器轉(zhuǎn)臺(tái)的角度調(diào)整,利用兩組激光線掃描傳感器采集4個(gè)位置的點(diǎn)云數(shù)據(jù)信息,采用精拼接方法實(shí)現(xiàn)管道截面輪廓的精準(zhǔn)重構(gòu)。

筆者采用所構(gòu)建的測(cè)量系統(tǒng)方法,對(duì)實(shí)際加工尺寸分別為1 012.034 mm和1 582.600 mm的管道進(jìn)行測(cè)量。

管道重構(gòu)輪廓及數(shù)據(jù)分析如圖12所示。

圖12 管道重構(gòu)輪廓及數(shù)據(jù)分析

采用筆者構(gòu)建的測(cè)量系統(tǒng)直徑誤差結(jié)果,如表6所示。

表6 直徑測(cè)量結(jié)果及誤差分析

由表6的數(shù)據(jù)可以看出:筆者構(gòu)建的擴(kuò)徑管道測(cè)量系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同規(guī)格管道直徑的精準(zhǔn)檢測(cè)。對(duì)于1 000 mm的管道,其最大直徑誤差僅為0.039 mm,最大重復(fù)性誤差為0.031 mm;對(duì)于1 600 mm的管道,其最大直徑誤差僅為0.051 mm,最大重復(fù)性誤差為0.039 mm。

采用筆者構(gòu)建的測(cè)量系統(tǒng)圓度誤差結(jié)果,如表7所示。

表7 圓度測(cè)量結(jié)果及誤差分析

由表7的數(shù)據(jù)可以看出:筆者構(gòu)建的擴(kuò)徑管道測(cè)量系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同規(guī)格管道圓度的精準(zhǔn)檢測(cè)。對(duì)于1 000 mm的管道,其最大圓度誤差僅為0.137 mm,最大重復(fù)性誤差為0.150 mm;對(duì)于1 600 mm的管道,其最大圓度誤差僅為0.427 mm,最大重復(fù)性誤差為0.170 mm。

以上結(jié)果均滿足對(duì)不同尺寸擴(kuò)徑管道直徑和圓度檢測(cè)精度誤差不大于0.5 mm以及重復(fù)性誤差不大于0.2 mm的要求。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該系統(tǒng)對(duì)直徑為400 mm至1 600 mm的管道具有良好的普適性,直徑及圓度測(cè)量結(jié)果精度高,重復(fù)性好;該結(jié)果為不同直徑管道擴(kuò)徑過(guò)程中尺寸的實(shí)時(shí)檢測(cè)提供了一種有效的技術(shù)手段。

5 結(jié)束語(yǔ)

該研究采用最小二乘法反解求出傳感器的參數(shù),運(yùn)用管道測(cè)量系統(tǒng)及點(diǎn)云處理算法,對(duì)不同規(guī)格管道進(jìn)行了檢測(cè),并對(duì)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。

研究結(jié)果表明:

(1)通過(guò)標(biāo)定塊對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了標(biāo)定,獲取了兩組激光線掃描傳感器在4個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的相對(duì)角度及位置信息,實(shí)現(xiàn)了平面坐標(biāo)系內(nèi)的標(biāo)定匹配,確保不同規(guī)格擴(kuò)徑管道處于檢測(cè)區(qū)域內(nèi)任一位置時(shí),均可實(shí)現(xiàn)其直徑及圓度的精準(zhǔn)測(cè)量;

(2)點(diǎn)云噪聲對(duì)管道截面輪廓的重構(gòu)及直徑、圓度測(cè)量的精準(zhǔn)性影響顯著,粗拼接得到的輪廓只能大致逼近管道的真實(shí)界面輪廓,但直徑及圓度值誤差較大,無(wú)法滿足精度要求;

(3)采用基于隨機(jī)抽樣一致性算法和迭代最近點(diǎn)算法的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精拼接方法,可以實(shí)現(xiàn)不同直徑管道的精準(zhǔn)重構(gòu),實(shí)現(xiàn)擴(kuò)徑管道直徑及圓度的準(zhǔn)確測(cè)量;

(4)基于分段點(diǎn)云數(shù)據(jù)重構(gòu)的管道直徑及圓度檢測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)400 mm至1 600 mm直徑范圍管道擴(kuò)徑過(guò)程中直徑及圓度精準(zhǔn)檢測(cè),確保直徑及圓度的測(cè)量誤差在0.5 mm以內(nèi),重復(fù)性誤差在0.2 mm以內(nèi),系統(tǒng)具有良好的檢測(cè)精度和穩(wěn)定性。

擴(kuò)徑管道直徑及圓度的高速度測(cè)量仍然是目前一個(gè)急需解決的難題。該測(cè)量系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了直徑400 mm～1 600 mm擴(kuò)徑管道的精準(zhǔn)測(cè)量。

在下一步工作中,筆者將優(yōu)化傳感器標(biāo)定方法,采用該測(cè)量系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)大直徑擴(kuò)徑管道的高精度高速測(cè)量。