汽车大型模具实型的三维摄影测量检测研究汽车大型模具实型的三维摄影测量检测研究 摘 要：随着中国制造业的快速发展，产品工件大量采用复杂曲面，对于大型复杂曲面工件，如汽车大型模具和覆盖件、水轮机叶轮、大型抛物面天线等，现有的测量设备很难实现全尺寸检测。本文针对汽车大型模具泡沫实型的快速检测，完成了基于近景三维摄影测量技术的XTDP系统，研究了摄影测量的关键技术，包括测量理论、标志点的亚像素识别、相机自标定、标志的自动匹配、并进行了大量的实验验证。使用环形编码标志点实现相机姿态自动定向，将相机自标定技术应用于光束平差，用于优化测量结果。通过多个相机位置外极关系解决非编码标志点的匹配与重建问题，去除了标志点厚度带来的测量误差。实验结果表明，该系统与德国TRITOP系统测量结果偏差小于0.01mm，20分钟内可以完成3米×3米×3米的大型工件测量。
关键词：光学测量；近景摄影测量；光束平差；相机自标定 With the rapid development of manufacture in China, more and more complicated curves are applied in the mechanical productions. But as to the large work-piece with complicated curves, such as large automobile mould and panel, large injection parts, welded automobile rind, turbine blade and large parabolic antenna and aero model and so on, the traditional apparatus are incapable to realize the whole size measurement. In view of the need of 3D rapid measuring in Auto die & mould foam model, the principle of 3D optical measuring system is analyzed. The XTDP 3D photogrammetry measuring system is developed. A series of research is carried out on the key technologies of digital close range industrial photogrammetry, such as the basic measurement theory, center sub-pixel localization of targets , self-calibration of digital camera, automatic image points' match and bundle adjustment algorithms. Through the use of circular coded targets, it first locates the positions of the camera automatically. Then Camera self-calibration is applied by using the Bundle Adjustment algorithm to optimize the initial values. Last the matching and reconstruction of the un-coded targets are resolved throughout the epipolar geometry of multiple positions of the camera. The normal vector of the targets is used to eliminate the error from thickness of targets. Some experimental results show that the proposed method can perform a 3m×3m×3m large component within 20 minutes and the error is less than 0.01mm with the TRITOP system of Germany.
Key words：Optical Measurement；Close Range Photogrammetry；Bundle Adjustment；Camera Self-Calibration
随着中国制造业的快速发展，许多行业的产品大量采用了中大型和复杂曲面工件，特别是在汽车、飞机、船舶、军工、风电等行业中比较普遍。目前，对于小于1米长度工件的三维尺寸质量检测，基本不存在问题，多采用三坐标测量机、关节臂、激光扫描等完成。而对于1米～30米长度的工件，如风力发电叶片、汽车模具、汽车覆盖件、飞机部件、船舶部件、大型机械设备等，传统的方法多采用龙门式三坐标机、激光跟踪仪、关节臂、经纬仪等，激光跟踪仪、关节臂、经纬仪等设备存在繁琐的移站问题，要全方位测量中大型工件非常繁琐，而且测量设备昂贵，一般企业无法承受，而且很多中大型工件越来越多采用复杂曲面，不但要测关键点三维尺寸，还要测量曲面尺寸，所以目前中大型工件存在大量的三维全尺寸质量检测难题，迫切需要解决。 汽车大型模具一般是采用铸造件加工而成，铸造件采用泡沫实型翻铸而成。泡沫实型（如图 1所示）是汽车模具制造的第一个工序，由于泡沫实型的尺寸很大（一般在2米～6米左右），由多个部分粘贴完成的，在制造和装配过程中都会产生误差，在进行铸造之前，需要快速检测泡沫件的关键尺寸。泡沫件的误差会造成整个铸件的报废，对企业造成巨大的损失。泡沫件的快速检测可为企业创造可观的经济效益。 由于汽车泡沫模具很大，质地较轻较软，很难采用传统的接触式三坐标测量机，而且传统的三坐标机效率低，所以企业目前基本没有办法检测，造成很多不必要的经济损失。 本项目采用工业摄影技术自主研发了XTDP三维摄影测量系统（如图 2所示），实现了大型工件的快速三维检测。工业摄影测量技术[1]是大地摄影测量、机器视觉、机械测量的综合学科，工业摄影测量技术的精度控制是最大的难点[2]。工业摄影测量技术主要代替传统的龙门三坐标、激光跟踪仪、经纬仪、关节臂等，不需要繁琐的移站，是一个便携式光学三坐标测量机[3]。 世界上近景工业摄影测量技术上的研究和开发主要集中在德国，德国Oldenburg 的University of Applied Sciences大学IAPG研究所的Thomas Luhmann教授[3]在工业摄影测量做了很多开拓性工作。目前国际上主要有三维摄影系统：德国AICON公司的DPA产品、德国GOM公司的TRITOP产品、美国GSI的VSTARS系统等。XTDP三维摄影测量系统是国内自主研发的第一个达到工业测量要求的系统。
数字近景工业摄影测量（digital close range Industry photogrammetry），是通过在不同的位置和方向获取同一物体的2幅以上的数字图像（如图 3所示），经捆绑调整（如图 4所示）、图像处理匹配等处理及相关数学计算后得到待测点精确的三维坐标，其测量原理和经纬仪测量系统一样，均是三角形交会法。 工业近景摄影测量来源于大地摄影测量(photogrammetry)技术，摄影测量是一门通过分析记录在胶片或电子载体上的影像，来确定被测物体的位置、大小和形状的科学。它包括很多分支学科，如航空摄影测量、航天摄影测量和近景摄影测量等。其中，近景摄影测量是指测量范围小于100m，像机布设在物体附近的摄影测量。近年来，随着微电子和半导体技术的飞速发展，尤其是固体阵列像机和计算机硬件的发展，使得近景摄影测量已进入全数字近景摄影测量时代。 Fig. 3 Principle of Photogrammetry Measurement Fig. 4 Principle of Bundle Adjustment 1）标志点检测 在开始测量前首先要在被测工件上粘贴标志点，测量的过程就是通过所拍摄的工件表面多个位置的图像重建出标志点的三维坐标。本文使用两种圆形标志点，如图 5所示，黑底白色圆点和带有环形编码的圆形标志点。 Fig.5 un-code and code targets 使用圆形标志点可以获得比较高的检测精度，带有环形编码的标志点则可以方便的实现同名点的匹配，用来实现相机姿态自动化定向。圆形标志点在经过投影后在图像上呈椭圆形。首先将获取的图像转化为8位灰度图像；然后使用Canny算子进行边缘检测；在结果中搜索可能的椭圆边界，同时排除不可能的边缘；对确认为椭圆边界的图像点使用梯度均值法进行亚像素修正，然后使用最小二乘法拟合得到椭圆中心和长短轴、旋转角等信息；最后以该椭圆为中心，在其外围对原始灰度图进行灰度采样，得到编码环的编码，如果存在该编码值，则认为是编码标志点，否则为非编码标志点。 2）相机姿态自动定向 每一个相机姿态包含投影中心位置S(X，Y，Z)和像平面姿态角(ω，ψ，κ)共六个元素。相机姿态定向就是确定每一幅图像这六个外方位元素的过程，分相对定向和绝对定向两种。确定两幅图像相对方位的过程叫做相对定向；确定一幅图像在物方坐标系中的绝对方位的过程叫做绝对定向。相机姿态定向是光学测量的基础，精确的相机姿态自动定向也是光学测量的难点。本文使用环形编码标志点实现相机姿态的自动定向，具体流程如下：
（1）
基于共线条件方程的摄影测量光线束平差解法(Method of Bundle Adjustment)，是一种把控制点的像点坐标、待定点的像坐标以至其他内业、外业量测数据的一部分或全部均视作观测值，以整体地同时地求解它们地或是值和待定点空间坐标地解算方法。其求解原则是使各类观测值地改正数V满足VTPV为最小[4]。所谓的相机自标定就是指将相机内、外参数放在一起同时进行整体平差计算，也就是带有附加参数的整体光束平差。本文的光束平差中将相机内参数、相机外参数和物方点世界坐标均作为观测值参与优化。基于共线方程列出光束平差的误差方程： (4) 其中：X1为摄像机内参数变化量；X2为摄像机外参数变化量；X3为三维坐标变化量；L为观察量即图像点坐标；A、B、C分别是相应的变化量偏导矩阵。 在光束平差时全面的考虑了相机镜头的径向畸变、切向畸变和薄棱镜畸变，以降低重投影误差，提高了自标定精度。光束平差时使用的畸变模型[5]： 其中：A1、A2、A3为径向畸变参数；B1、B2为切向畸变参数；E1、E2为薄棱镜畸变参数。 4）非编码标志点匹配、重建与厚度校正 标志点的匹配就是在多个图像中寻找同一个物体点对应的像点的过程。立体匹配在计算机视觉中是极为重要的难题之一，由于受光照条件、噪声信号干扰、镜头畸变等诸多因素影响，空间三维目标被投影到二维图像时，在不同的视角下可能会有较大不同。摄影测量中常用的匹配算法有最小二乘匹配、基于特征的匹配、和灰度相关匹配等等。对于带有环形编码的标志点由于具有唯一标识的编码可以方便的利用其特征编码进行立体匹配。然而，对于没有编码的圆形标志点的正确匹配就成了难题。基于外极几何关系的匹配算法在双目立体视觉因只能推断出匹配结果在外极线上，匹配歧异性较大而影响其广泛应用。近景摄影测量中存在多个相机位置，利用多个图像上的外极线约束就可以大大提高非编码标志点匹配的正确率，见图 7。 Fig. 7 Matching Epipolar Geometry of Multiple Positions of The Camera. 非编码标志点匹配策略如下： ① 图像S1中标志点P’在图像S2中对应点在外极线l12上，将图像S2中符合条件的标志点记录到点集Q12中； ② 图像S1中标志点P’在图像S3中对应点在外极线l13上，将图像S3中符合条件的标志点记录到点集Q13中； ③ 点集Q12和Q13中的满足图像2和图像3对应的外极关系的点才可能是图像1中标志点P’对应的像点，如果满足外极关系的点对 只有一对，则认为匹配成功，如果仍然出现多个点对，则继续使用另外的图像加以判别； 通过实际的匹配实验验证，在图像质量较好的条件下，匹配正确率达99%以上，如图 8所示。 在正确获得了非编码标志点的匹配像点后就可以通过相机内、外参数重建出该点的三维坐标和标志点平面法向量。因为标志点本身具有一定的厚度(约0.1mm)，所以我们所重建出的标志点三维坐标并不是工件表面的真实坐标，利用重建得到的标志点平面法向量则可以去除标志点厚度带来的误差，得到真实的工件表面三维坐标。 Fig. 8 The resule of Matching Epipolar Geometry of Multiple Positions of The Camera. 3 实验与分析 三维光学快速检测系统软件在VC++6.0下开发，运行环境为WindowsXP系统。硬件由单反数码相机NIKON D200、环形闪光灯、磁性环形编码标志点、十字方向尺和定长标尺组成。单反数码相机CCD尺寸为：23.6cm×15.8cm，像素大小： 6.09um×6.09um，分辨率3872×2592；光学镜头采用尼康焦距20mm定焦镜头。如图 9所示，拍摄范围约1－5米，使用外置环形闪光灯，保证图像各部分亮度均衡，获得较高的图像质量。 Fig. 9 Composing of XTDP 3D Photogrammetry Measurement System 试验分析按照德国VDI2634标准，采用图 10所示的测试框架，图 11为测试实物，尺寸大小为2米×2米×1米的框架，在框架各处布置参考点和标尺，然后在多个方向拍摄照片，重建出参考点坐标后测量5组参考点距离，重复拍摄7次，同时使用德国GOM公司的TRITOP系统进行计算，对比测量结果。 Fig.10 Schematic Drawing of Photogrammetry Measurement Test Fig.11 Photogrammetry Measurement Test Tools
从结果中可以看出，西安交通大学的XJTUP系统与德国TRITOP系统结果一致，误差小于0.01mm，两个系统的重复精度较高。 图 12为在汽车模具企业的实际计算结果，经过大量试验表明可以满足汽车模具泡沫实现的在线监测需要。20分钟内可以完成3米×3米×3米的大型工件测量。 Fig.12 The Compute Result of Foam Model of Auto Die 4 结论 经过大量试验，目前本系统已经在国内的最大汽车模具企业---天津汽车模具公司投入生产使用，满足了生产需要，性能指标达到国外系统的先进水平，解决了大型模具的快速检测难题。试验结果表明，“XTDP三维光学点测量系统”的相对误差达到1/100000, 一般测量精度为0.03mm左右，而且检测速度快，具有便携式、流动性特点，特别适合在生产现场对大型工件进行快速三维测量检测。该技术可以检测铸件、锻件、冲压件、模具、注塑件等，可广泛应用在汽车工业、航空航天工业、船舶工业领域的质量检测、变形测量、逆向工程等。 参考文献 [1] Fraser, C.S., Shortis, M.R. (1992): Variation of Distortion within the Photographic Field[J]; PE&RS, Vol. 58, No. 6, June 1992, pp. 851-855. 上一篇规则几何特征的识别
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工业近景摄影测量
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