基于精確坐標(biāo)控制的背向照明圖像拼接方法研究

畢 超 ,譚羅艷 ,盛 波 ,徐微雨 ,張 超

(1.航空工業(yè)北京航空精密機(jī)械研究所,北京 100076;2.中國(guó)航發(fā)南方工業(yè)有限公司,株洲 412002)

1 引言

近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)等先進(jìn)檢測(cè)技術(shù)的深入研究與廣泛應(yīng)用,以圖像處理和分析為基礎(chǔ)的影像測(cè)量技術(shù)成為了機(jī)械零件幾何尺寸測(cè)量的一種新方式[1],不僅具有非接觸、成本低、輕便小巧、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、信息豐富和應(yīng)用靈活等優(yōu)點(diǎn),而且易于達(dá)到較高的數(shù)字化、自動(dòng)化、信息化和智能化水平。在眾多工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)合,影像測(cè)量技術(shù)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)接觸式測(cè)量手段的一些不足和局限性,并且在降低工人勞動(dòng)強(qiáng)度、提升檢測(cè)效率、提高產(chǎn)品檢驗(yàn)一致性等發(fā)面發(fā)揮著不可替代的作用。

在影像測(cè)量中,對(duì)于那些尺寸超出了圖像采集設(shè)備視場(chǎng)范圍的幾何元素或特征的測(cè)量,需要首先通過(guò)圖像拼接獲取其大視場(chǎng)全局圖像,然后才能進(jìn)行后續(xù)的圖像處理與分析。具體說(shuō)來(lái),圖像拼接是將多幅存在著相互約束關(guān)系的待拼接圖像,通過(guò)空間對(duì)齊與配準(zhǔn)而統(tǒng)一到同一個(gè)坐標(biāo)系之下,并采用一定的融合規(guī)則而形成一幅清晰的、完整的、大視場(chǎng)且包含各幅待拼接圖像信息的新圖像的技術(shù)。在影像測(cè)量系統(tǒng)中運(yùn)用圖像拼接技術(shù),可以在不進(jìn)行硬件改進(jìn)與升級(jí)的條件下解決已有影像測(cè)頭的視場(chǎng)局限問(wèn)題,從而為后續(xù)的尺寸和位置測(cè)量奠定了基礎(chǔ)[2]。目前,常規(guī)的圖像拼接方法主要為特征匹配法、模板匹配法和頻域匹配法[3],分別適用于不同場(chǎng)合。

針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)靜子環(huán)上批量葉型孔的形位參數(shù)精確、快速檢測(cè)需求,開(kāi)展了葉型孔輪廓型面參數(shù)的非接觸式測(cè)量技術(shù)與系統(tǒng)研究,基于背向照明的影像測(cè)量原理與精確的多軸運(yùn)動(dòng)控制技術(shù),研制出了一套新型的葉型孔四軸影像測(cè)量系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中,受限于所選用的定焦定倍遠(yuǎn)心鏡頭,影像測(cè)頭具有單一且固定的分辨率和視場(chǎng),因而對(duì)于那些超出了視場(chǎng)范圍的葉型孔,無(wú)法通過(guò)一次拍攝而獲取其全局圖像。在結(jié)合系統(tǒng)硬件條件而實(shí)現(xiàn)圖像拼接的方法研究方面,陳世哲等針對(duì)所搭建的IC 芯片自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng),提出了基于光柵精確定位的快速圖像拼接方法,達(dá)到了亞像素級(jí)的拼接精度,平均拼接誤差不大于0.4 μm[4]。王生懷等設(shè)計(jì)了一套由光學(xué)顯微系統(tǒng)和三維精密位移工作臺(tái)等構(gòu)成的顯微圖像拼接測(cè)量系統(tǒng),并提出了基于光柵計(jì)量系統(tǒng)和精密定位的子孔徑圖像拼接方法,實(shí)現(xiàn)了大面積光學(xué)顯微圖像的無(wú)縫拼接[5]。李蓓智等為實(shí)現(xiàn)特征稀少零件的精確圖像拼接,提出了一種基于相位相關(guān)法的拼接配準(zhǔn)參數(shù)計(jì)算方法,在充分發(fā)揮閉環(huán)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的良好定位精度優(yōu)勢(shì)的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了無(wú)像素級(jí)錯(cuò)位的快速、準(zhǔn)確拼接[6]。

針對(duì)背向照明圖像的拼接問(wèn)題,以大尺寸葉型孔為應(yīng)用和驗(yàn)證對(duì)象,為了獲取其全局圖像并實(shí)現(xiàn)其輪廓型面參數(shù)的影像測(cè)量,在已有專(zhuān)用葉型孔四軸影像測(cè)量系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,開(kāi)展了基于精確坐標(biāo)控制的背向照明圖像拼接方法研究,以使該系統(tǒng)的應(yīng)用潛力得到進(jìn)一步發(fā)揮。根據(jù)測(cè)量系統(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)與運(yùn)動(dòng)控制特點(diǎn),建立了該方法的數(shù)學(xué)模型,將圖像拼接問(wèn)題轉(zhuǎn)化為剛性變換及圖像拼接矩陣中的像素平移量確定問(wèn)題,可以作為傳統(tǒng)圖像拼接算法的補(bǔ)充,并且具有計(jì)算簡(jiǎn)單、運(yùn)算量小、不涉及圖像信息且無(wú)需圖像重疊等優(yōu)點(diǎn)。

2 葉型孔四軸影像測(cè)量系統(tǒng)

2.1 葉型孔的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)

在中小型航空發(fā)動(dòng)機(jī)中,靜子環(huán)是構(gòu)成高壓靜子組件的關(guān)鍵零部件,通常為圓環(huán)狀的薄壁結(jié)構(gòu),并且其壁面上均勻分布有若干個(gè)形狀相同的葉型孔特征,如圖1 所示,以用于實(shí)現(xiàn)靜子葉片的插裝和定位。因此,葉型孔是依據(jù)靜子葉片對(duì)應(yīng)高度位置處的截面參數(shù)而設(shè)計(jì)的全通孔,而且其型面輪廓要與靜子葉片插裝位置處的輪廓形狀相適應(yīng)。

圖1 靜子環(huán)及其上的葉型孔Fig.1 Stator outer ring and blade-shaped holes

在高壓靜子組件的制造過(guò)程中,需要將靜子葉片插入到葉型孔中而后通過(guò)高溫真空釬焊固定[7],因而葉型孔的形位精度與加工質(zhì)量直接決定著靜子葉片的配合度、裝配效果及焊接返修率,進(jìn)而影響到整個(gè)高壓靜子組件的制造質(zhì)量。

在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng),葉型孔為非標(biāo)準(zhǔn)幾何特征,具有數(shù)量大、種類(lèi)多、形狀復(fù)雜和精度要求高等特點(diǎn),并且分布在靜子環(huán)壁面上[8]。這就使得孔壁與靜子環(huán)外表面相貫而形成了一條復(fù)雜且不規(guī)則的空間封閉曲線(xiàn),直接通過(guò)這條曲線(xiàn)對(duì)葉型孔的型面輪廓參數(shù)進(jìn)行測(cè)量存在著諸多困難,也無(wú)法按照現(xiàn)有葉型曲線(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行型面參數(shù)與輪廓度誤差的評(píng)定[9]。同時(shí),由于葉型孔內(nèi)空間狹小,如前后緣部位,在應(yīng)用常規(guī)三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)進(jìn)行接觸式采點(diǎn)時(shí),一方面易發(fā)生干涉現(xiàn)象而導(dǎo)致探針端部無(wú)法探入;另一方面由于余弦誤差的存在,無(wú)法實(shí)現(xiàn)正確補(bǔ)償而獲取到準(zhǔn)確的輪廓實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。

2.2 測(cè)量系統(tǒng)

根據(jù)靜子環(huán)類(lèi)零件及其上葉型孔的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),設(shè)計(jì)并研制了一套非接觸式的葉型孔四軸影像測(cè)量系統(tǒng),主要由支撐架、底座、三坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)、回轉(zhuǎn)臺(tái)、定位夾具、影像測(cè)頭、背向照明光源和靜子環(huán)組成[10],如圖2 所示。

圖2 測(cè)量系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure diagram of measuring system

三坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)采用水平懸臂式結(jié)構(gòu),具有形式簡(jiǎn)單、靈活輕便和空間開(kāi)闊等優(yōu)點(diǎn),X、Y和Z軸相互垂直,各軸的光柵尺分辨率均為0.5 μm,定位精度不大于0.01 mm;回轉(zhuǎn)臺(tái)(C軸)用于實(shí)現(xiàn)0°～360°內(nèi)的任意角向定位,絕對(duì)角位精度不大于±3″。影像測(cè)頭是系統(tǒng)的前端傳感器,安裝于三坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的水平懸臂(Y軸)移動(dòng)末端,由工業(yè)相機(jī)、遠(yuǎn)心鏡頭和點(diǎn)光源等組成,像面大小為1/1.8″,像素?cái)?shù)目為2 048 ×1 536,放大倍率為0.3 ×,工作距離為111 mm。背向照明光源選用白色同軸平行光源,具有良好的方向性,發(fā)光區(qū)域的大小為100 mm×100 mm。

在將影像測(cè)頭集成于三坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)后,還需要對(duì)其空間姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整以使其處于正確的測(cè)量方位。在測(cè)量空間中,影像測(cè)頭共有3 個(gè)姿態(tài)控制角,分別為俯仰角α、偏擺角β和滾轉(zhuǎn)角γ,分別用于描述其繞X、Z和Y軸的轉(zhuǎn)動(dòng)自由度。在進(jìn)行影像測(cè)頭的空間姿態(tài)調(diào)整時(shí),借助于印有均勻紋理圖案的長(zhǎng)方體靶標(biāo)實(shí)現(xiàn)。首先,將該靶標(biāo)設(shè)置于測(cè)量空間內(nèi)并對(duì)其空間方位進(jìn)行機(jī)械找正與精密調(diào)整,使其圖案面朝向影像測(cè)頭并且與Y軸方向垂直;而后控制影像測(cè)頭沿著Y軸方向采集靶標(biāo)圖案面的對(duì)焦圖像序列,并將其中的每幅圖像均沿著圖像坐標(biāo)系的u軸和v軸劃分出對(duì)稱(chēng)的子區(qū)域;然后,依據(jù)各個(gè)子區(qū)域之間的相互位置關(guān)系和正焦位置距離差,解算出光軸相對(duì)于圖案面法線(xiàn)方向之間的微小傾角[11],即α和β,并通過(guò)微調(diào)機(jī)構(gòu)進(jìn)行調(diào)節(jié)。迭代進(jìn)行上述操作,直至各個(gè)子區(qū)域之間的正焦位置距離差處于允許的范圍內(nèi),即完成了影像測(cè)頭的α角和β角調(diào)零,此時(shí)其光軸方向與Y軸方向處于平行狀態(tài)。最后,通過(guò)圖像處理提取出靶標(biāo)水平棱邊所對(duì)應(yīng)的邊緣特征,輔助完成影像測(cè)頭的γ角調(diào)零,以使其圖像坐標(biāo)系的u軸、v軸方向分別與X軸、Z軸方向平行,從而確保運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)系與圖像坐標(biāo)系之間具有正確的相互位置關(guān)系,這是實(shí)現(xiàn)背向照明圖像拼接的前提條件。然后,將背向照明光源通過(guò)光源支架固定在靜子環(huán)的內(nèi)部,并通過(guò)應(yīng)用百分表進(jìn)行拉表的方式將其發(fā)光方向調(diào)整到與Y軸近似平行的方位,使被測(cè)葉型孔位于背向照明光源和影像測(cè)頭之間,當(dāng)被測(cè)葉型孔的積疊軸方向與Y軸方向平行時(shí),就形成了垂直投影的成像條件。

采用此種投影成像方式,一方面可以獲得高對(duì)比度的葉型孔背向照明圖像,其中的葉型孔區(qū)域?yàn)榘咨o子環(huán)壁面區(qū)域?yàn)楹谏?“黑白分明”且易于分析,并且突出了葉型孔的輪廓和邊緣信息;另一方面將原有的三維閉合曲線(xiàn)特征轉(zhuǎn)化為了成像平面上的二維閉合曲線(xiàn)特征,不僅可以真實(shí)反映出葉型孔的實(shí)際加工狀態(tài),而且易于實(shí)現(xiàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的采集及后續(xù)的型面輪廓參數(shù)分析。

3 圖像拼接算法

獲取被測(cè)葉型孔的全局圖像是對(duì)其進(jìn)行影像測(cè)量的前提。在測(cè)量系統(tǒng)中,影像測(cè)頭物方焦平面上的視場(chǎng)范圍約為23.9 mm×17.7 mm(W×H),如圖3(a)所示;而葉型孔的種類(lèi)多、形態(tài)各異且尺寸跨度大,例如,對(duì)于圖1 中靜子環(huán)上的葉型孔特征,其最小外接矩形的大小為26.0 mm ×36.0 mm(LW×LH),如圖3(b)所示,超出了現(xiàn)有影像測(cè)頭的視場(chǎng)范圍,需要依次采集其多幅局部圖像,然后通過(guò)圖像拼接技術(shù)合成出一幅全局圖像以用于后續(xù)的圖像處理與分析[12]。

圖3 影像測(cè)頭視場(chǎng)與葉型孔尺寸Fig.3 Field of view of industrial camera and dimensions of blade-shaped hole

傳統(tǒng)的圖像拼接算法,例如特征匹配法、模板匹配法和頻域匹配法等,大多針對(duì)信息和特征豐富的前向照明圖像,均需要待拼接圖像之間存在一定的重疊區(qū)域,通常要求重疊比例為整幅圖像的20%～50%。重疊部分過(guò)小,會(huì)嚴(yán)重影響拼接精度,甚至導(dǎo)致拼接失敗,而重疊部分過(guò)大又會(huì)增加待拼接圖像的數(shù)量,導(dǎo)致拼接次數(shù)及整體運(yùn)算量的增加,降低了圖像拼接效率。同時(shí),這些方法依賴(lài)于圖像本身的紋理、輪廓、灰度和特殊標(biāo)記等特征,雖然可以達(dá)到較高的拼接精度,但計(jì)算量較大,而當(dāng)重疊區(qū)域沒(méi)有明顯的可用于圖像匹配的信息和特征時(shí),可能會(huì)出現(xiàn)拼接失敗的情況。

由于測(cè)量系統(tǒng)采用了背向照明方式,所獲得的背向照明圖像僅僅突出了被測(cè)葉型孔的邊緣和輪廓,卻湮沒(méi)了靜子環(huán)的外表面紋理特征,且邊緣和輪廓在整體上呈現(xiàn)為光滑、連續(xù)的曲線(xiàn)形態(tài)特征,導(dǎo)致提取出可應(yīng)用于圖像拼接的角點(diǎn)、邊緣、區(qū)域等圖像特征較為困難,使得特征匹配法無(wú)法適用。因此,根據(jù)現(xiàn)有測(cè)量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及功能特點(diǎn),提出了一種基于精確直線(xiàn)坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)與控制的葉型孔背向照明圖像拼接方法,步驟如下:

(1)局部圖像數(shù)量計(jì)算。在進(jìn)行葉型孔局部圖像采集時(shí),設(shè)置三坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的X軸(u方向)和Z軸(v方向)均按照等步長(zhǎng)方式運(yùn)動(dòng),步長(zhǎng)分別為w和h(單位:mm)。根據(jù)實(shí)際需要,可以設(shè)置相鄰局部圖像之間具有一定的最小重疊區(qū)域,其長(zhǎng)、高尺寸分別為lw和lh(單位:mm),則0≤lw≤W,0≤lh≤H。

w與h的取值范圍分別為

同時(shí),還可以在u方向和v方向上分別設(shè)置一定的間距值wa、ha和wb、hb(單位:mm),以使圖像中的葉型孔區(qū)域不與圖像邊界相接觸,便于后續(xù)葉型孔邊緣的完整、準(zhǔn)確提取,如圖4 所示,其中(Xi,Yi,Zi)(i=1,2,…,N)為采集每幅局部圖像的坐標(biāo)位置。

圖4 圖像拼接過(guò)程的計(jì)算示意圖Fig.4 Calculation diagram of image mosaic process

設(shè)拼接形成包含完整葉型孔的全局圖像所需的局部圖像數(shù)量為N,首先分別求取所需的u向局部圖像數(shù)量Nu和v向局部圖像數(shù)量Nv,根據(jù)圖4中的幾何與尺寸約束條件,可以得到

聯(lián)立公式(1)和公式(3)、公式(2)和公式(4),通過(guò)消去w和h解算出Nu和Nv,得到

進(jìn)一步地,取

其中,ceiling(x)為向上取整函數(shù),表示取不小于x的最小整數(shù)。

將N取為Nu和Nv之間的最大者,即

(2)局部圖像采集。根據(jù)上述局部圖像數(shù)量N、步長(zhǎng)w和h以及被測(cè)靜子環(huán)在系統(tǒng)測(cè)量空間中的方位,規(guī)劃出采集被測(cè)葉型孔的各幅局部圖像Ii(i=1,2,…,N)的坐標(biāo)位置(Xi,Yi,Zi),而后根據(jù)此路徑逐個(gè)采集各幅局部圖像。

(3)圖像拼接矩陣解算。圖像拼接矩陣中的元素即為配準(zhǔn)參數(shù)。根據(jù)所用圖像拼接方式的不同,配準(zhǔn)參數(shù)可以采用兩種計(jì)算模式,分別構(gòu)成圖像拼接矩陣Mi或者Pi(i=1,2,…,N-1)。其中,Mi用于描述和實(shí)現(xiàn)局部圖像Ii+1與Ii之間的拼接;而Pi用于描述和實(shí)現(xiàn)局部圖像Ii+1與I1之間的拼接。

由于在圖像采集過(guò)程中,影像測(cè)頭僅進(jìn)行嚴(yán)格的、閉環(huán)控制的二維(XZ)精確直線(xiàn)運(yùn)動(dòng),而其空間姿態(tài)和Y軸坐標(biāo)保持不變,因而Ii之間只存在著簡(jiǎn)單的剛性平移關(guān)系,則Mi或者Pi的形式為

在公式(8)中,tvi和tui用于確定局部圖像Ii+1在拼接后的全局圖像中的位置,分別表示其在v方向和u方向上的像素平移量(單位:pixel)。

Mi中的tvi和tui由影像測(cè)頭的實(shí)際平移距離與像素尺寸當(dāng)量反求得到,其計(jì)算公式為

其中,K為影像測(cè)頭物方焦平面上的像素尺寸當(dāng)量,經(jīng)過(guò)標(biāo)定,K=0.011 5 mm/pixel。

同理,在Pi中,

(4)全局圖像生成。按照?qǐng)D像拼接矩陣Mi或者Pi,直接對(duì)局部圖像Ii+1進(jìn)行剛性變換,逐個(gè)進(jìn)行拼接和融合,最終輸出被測(cè)葉型孔的全局圖像。

在上述方法中,依靠硬件設(shè)備確定拼接矩陣[13],與特征匹配法和模板匹配法相比,不涉及圖像內(nèi)容和信息,無(wú)需相鄰圖像之間的重疊區(qū)域要求,甚至可以無(wú)重疊區(qū)域,并且運(yùn)算簡(jiǎn)單、計(jì)算量小,在某些應(yīng)用場(chǎng)合可以極大提高圖像拼接效率。同時(shí),通過(guò)局部圖像采集過(guò)程中的精確運(yùn)動(dòng)約束,可以降低圖像誤拼接的概率,并且當(dāng)像素尺寸當(dāng)量與運(yùn)動(dòng)精度相匹配時(shí),也不會(huì)出現(xiàn)像素錯(cuò)位現(xiàn)象。

4 試驗(yàn)驗(yàn)證

為了對(duì)所提出的圖像拼接方法的可行性和應(yīng)用效果進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,基于所研制的葉型孔四軸影像測(cè)量系統(tǒng),選取某靜子環(huán)試驗(yàn)件作為被測(cè)物體并開(kāi)展測(cè)量實(shí)踐,通過(guò)圖像拼接形成其上目標(biāo)葉型孔的全局圖像而后進(jìn)行影像測(cè)量和參數(shù)分析,獲取其前緣半徑、后緣半徑、弦角、最大厚度和型線(xiàn)輪廓度等參數(shù),試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖5 所示。

圖5 試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)Fig.5 Experimental scene

在測(cè)量開(kāi)始前,需要對(duì)目標(biāo)葉型孔進(jìn)行清潔,確?？妆诒砻鏌o(wú)雜物、灰塵等,而后將靜子環(huán)試驗(yàn)件裝夾在定位夾具中,并找正其軸向、徑向和角向基準(zhǔn);控制回轉(zhuǎn)臺(tái)的轉(zhuǎn)動(dòng)改變靜子環(huán)試驗(yàn)件的角向位置,使目標(biāo)葉型孔朝向影像測(cè)頭并使其積疊軸方向與Y軸方向平行;接通背向照明光源;然后,控制三坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)帶動(dòng)影像測(cè)頭運(yùn)動(dòng),使目標(biāo)葉型孔進(jìn)入到影像測(cè)頭的視場(chǎng)范圍內(nèi),并通過(guò)自動(dòng)對(duì)焦函數(shù)和Y軸的運(yùn)動(dòng)使影像測(cè)頭對(duì)焦于目標(biāo)葉型孔。

在上位機(jī)軟件中,設(shè)置K=0.0115 mm/pixel,lw=4 mm,lh=3 mm,wa、ha、wb和hb均為1.5 mm。因此,根據(jù)公式(1)和公式(2),0≤w≤19.9 mm,0≤h≤14.7 mm;根據(jù)公式(5)和公式(6),Nu=2,Nv=3;則根據(jù)公式(7),N=3,需要采集三幅局部圖像,分別記為I1、I2和I3。

因此,將Nu和Nv均重置為3,將二者分別代入到公式(3)和公式(4)中,計(jì)算得到w=2.55 mm,h=10.65 mm。根據(jù)上述N、w和h的值,規(guī)劃出采集局部圖像I1、I2和I3的坐標(biāo)位置(X1,Y1,Z1)、(X2,Y2,Z2)和(X3,Y3,Z3),采集到的相應(yīng)局部圖像如圖6 所示。

圖6 葉型孔的局部背向照明圖像Fig.6 Local backlighting images of blade-shaped hole

根據(jù)公式(8),解算出圖像拼接矩陣P1和P2中的參數(shù),分別用于I2與I1、I3與I1之間的拼接,可得

應(yīng)用P1、P2及I1、I2、I3拼接后得到的全局圖像如圖7 所示,可以看出,圖像拼接效果良好,沒(méi)有出現(xiàn)信息丟失和拼接錯(cuò)位、突變等現(xiàn)象,并且圖像中的前景區(qū)域與背景區(qū)域之間區(qū)別明顯,從而使得目標(biāo)葉型孔的邊緣特征突出,易于進(jìn)行后續(xù)的圖像處理、識(shí)別與分析。

圖7 拼接后的葉型孔全局圖像Fig.7 Panoramic image of blade-shaped hole

對(duì)葉型孔全局圖像進(jìn)行噪聲去除、區(qū)域分割、區(qū)域選取、輪廓提取等圖像處理過(guò)程以得到其輪廓與邊緣上的采樣點(diǎn)坐標(biāo)(單位:pixel),共計(jì)617 個(gè)采樣點(diǎn),并通過(guò)標(biāo)定出的像素尺寸當(dāng)量K將各個(gè)采樣點(diǎn)的像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為靜子環(huán)坐標(biāo)系下的物理坐標(biāo)(x,y)(單位:mm),從而形成實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)集,如圖8 所示。

圖8 葉型孔輪廓上的采樣點(diǎn)Fig.8 Sample points of blade-shaped hole

進(jìn)一步地,將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)集導(dǎo)入到葉型參數(shù)分析模塊中,通過(guò)葉型分割、輪廓段擬合和參數(shù)提取等步驟解算出用于葉型孔質(zhì)量控制的型面輪廓參數(shù),測(cè)量結(jié)果如表1 所示;將該葉型孔的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)集與其理論數(shù)據(jù)點(diǎn)集進(jìn)行配準(zhǔn),可以進(jìn)一步解算出每個(gè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與理論輪廓之間的偏離值,并得到其型線(xiàn)輪廓度誤差為0.159 6 mm,如圖9 所示。

表1 目標(biāo)葉型孔的型面輪廓參數(shù)測(cè)量結(jié)果Tab.1 Measuring results of profile data of target blade-shaped hole

圖9 目標(biāo)葉型孔的輪廓度Fig.9 Profile error of target blade-shaped hole

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)所搭建的非接觸式葉型孔四軸影像測(cè)量系統(tǒng),開(kāi)展了基于精確坐標(biāo)控制的背向照明圖像拼接方法研究。根據(jù)已有設(shè)備條件及圖像采集方式,建立了該方法的數(shù)學(xué)模型,通過(guò)硬件平臺(tái)具備的精確直線(xiàn)坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)與控制的約束條件,將葉型孔背向照明圖像拼接問(wèn)題轉(zhuǎn)化為了模型中平移量參數(shù)的計(jì)算問(wèn)題,不涉及圖像信息且對(duì)圖像重疊與否無(wú)要求,可以實(shí)現(xiàn)快速拼接。在試驗(yàn)過(guò)程中,規(guī)劃采集目標(biāo)葉型孔的局部圖像,并通過(guò)計(jì)算出的拼接矩陣進(jìn)行圖像拼接得到了其全局背向照明圖像,而后經(jīng)過(guò)圖像處理和葉型參數(shù)分析獲取到了多項(xiàng)型面輪廓參數(shù),使測(cè)量系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了預(yù)定功能,從而驗(yàn)證了所提出的背向照明圖像拼接方法的可行性和有效性。