軌道車輛內(nèi)飾尺寸公差的快速測量的方法研究

杜振濤　王亮　楊朝青　張琪

摘 要：文章分析了軌道車輛內(nèi)飾尺寸公差快速測量的原理，同時闡述了測量流程，最后以實驗方式進行驗證。旨在有效應(yīng)用快速測量方法，確保軌道車輛內(nèi)飾尺寸公差符合相關(guān)要求。

關(guān)鍵詞：軌道車輛；內(nèi)飾尺寸公車；快速測量方法

中圖分類號：U270.6 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）04-0092-01

1 解讀快速測量原理

1.1 解讀相位計算

相位移基本的工作思想在于采集一定相移多幀條紋的圖像，用以計算包括了被測物體在內(nèi)的表面三維信息相位初值。若條紋圖像的光強成標準正弦分布形式，那么光強分布的函數(shù)是：

I1（x，y）=I′（x，y）+I′（x，y）cos[φ（x，y）+δi] （1）

（1）式中，I1（x，y）為圖像平均灰度；

I′（x，y）為圖像灰度調(diào)制；

δi為圖像相位移；

φ（x，y）為待計算相位主值（或相對相位值）。

其中I1（x，y）、I′（x，y）以及（x，y）為三個未知量，針對此，需要計算出?（x，y）的值需要三張圖像。

現(xiàn)階段，人們已研究出多種形式的相移算法，但因為每一種算法的誤差與穩(wěn)定性大不相同，所以在選取相位移算法時，需認真、謹慎，以防影響到后續(xù)三維重建的精度以及相位計算結(jié)果。當前應(yīng)用最多的相移算法有N幀平均算法、任意等步長相移算法、標準N步相移法、N+1步相移算法以及間距滿周期法。

查閱相關(guān)研究資料可知，標準N幀相移算法在處理系統(tǒng)隨機噪聲時，會起到最佳抑制作用，加之其對N-1次以下諧波的誤差并不敏感，因而成為了當前結(jié)構(gòu)光測量技術(shù)之中應(yīng)用最為廣泛的相移算法。

文章通過采用標準四步相移算法對光柵圖像相位主值進行計算，四幅光柵圖像相位移依次為0、π/2、π以及3π/2，相應(yīng)的光強表達式依次如下：

I1（x，y）=I′（x，y）+I′（x，y）cos[φ（x，y）]

I2（x，y）=I′（x，y）+I′（x，y）cos[φ（x，y）]+π/2 ]

I3（x，y）=I′（x，y）+I′（x，y）cos[φ（x，y）]+π]

I4（x，y）=I′（x，y）+I′（x，y）cos[φ（x，y）]+3π/2]

其中，I2（x，y）與I3（x，y）為（2）式；

而光柵圖像相位主值計算的公式如下：

φ（x，y）=arctan（-2） （3）

結(jié)合所學(xué)，四步相移算法（標準）計算過程如圖1，經(jīng)相位移算法計算得到的相位主值在具體的一個相位周圍之內(nèi)是唯一的，但因為整個測量空間范圍內(nèi)存在著多個呈鋸齒狀分布的光柵條紋，這便意味著需展開空間點相位主值才可獲得連續(xù)絕對值相位。而文章主要通過多頻外差原理的應(yīng)用來獲得每一個像素絕對相位值。

1.2 解讀三維重構(gòu)

當每一個像素絕對相位值都計算出來后，應(yīng)按照相機之間極線幾何約束關(guān)系，將一個圖像間相互匹配的關(guān)系圖構(gòu)建出來，并在三角測量原理的應(yīng)用下將該點對應(yīng)的三維坐標計算出來。

文章主要是在系統(tǒng)參數(shù)標定算法的利用下標定結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)，兩個相機內(nèi)部參數(shù)的矩陣可分別看成是Ac1以及Ac2，而外部參數(shù)的矩陣如下：

Sc1（Uc1 Vc1 1）T=A c1M c1（XW1 YW1 ZW1 1）T

Sc2（UP2 VP2 1）T=A c2M c2（XW2 YW2 ZW2 1）T

上式，中，Sc1（Uc1 Vc1 1）T和Sc2（UP2 VP2 1）T共為（4）式，其中Sc1和Sc2分別代表的是兩個相機比例因子，而（Uc1，Vc1）以及（Uc2，Vc2）分別所代表的是兩個圖像對應(yīng)點的坐標。按照（4）式中能夠確定出被測點（XW，YW，ZW）三維坐標。

2 剖析測量流程

在具體測量操作中，首先需要準備好測量環(huán)節(jié)會使用到的投影儀，并將投影儀朝著被測車輛的位置投射出一組光強，光強應(yīng)呈現(xiàn)出正旋分布光柵圖像的形式，除此之外，相機拍攝到的圖像經(jīng)被測物體的表面調(diào)制操作，會發(fā)生變形，進而成為光柵圖像。其次便是經(jīng)拍攝后獲得光柵圖像，按照多頻外差解相法以及相移算法獲得光柵圖像絕對相位值。最后再按照相位間的高度映射關(guān)系或者預(yù)先標定好的系統(tǒng)參數(shù)，從絕對相位值中把被測物體表面三維點云數(shù)據(jù)計算出來。此外，還應(yīng)利用獲得數(shù)據(jù)對圖像進行平面擬合與處理，然后再根據(jù)立體空間的幾何原理將幾何尺寸計算出來，并以此快速且準確的實現(xiàn)對長度、平面度、圓弧度和角度等的測量。需注意的是應(yīng)用相位輪廓術(shù)視覺測量法不僅計算效率高，而且靈活性能好。

諸如：長度測量。常用于測量長度的方法有兩種，一種為角點檢測法，即檢測拍攝圖片，測出其中存在的角點，并進行標記，隨后再把角點之間的距離計算出來；第二種為邊緣提取法，即提取拍攝圖像的邊緣，找出被測物體的輪廓，隨后再對邊緣輪廓點進行擬合，以此獲得邊緣直線，進而得到其在國際坐標系方程式，最后再對直線間的距離進行擬合計算。其中針對角點檢測，當前人們對角點檢測的數(shù)學(xué)定義還未統(tǒng)一，但是大部分研究者都認為角點實則為二維圖像亮度發(fā)生劇烈變化的點?，F(xiàn)階段用于檢測角點的算法較多，其中應(yīng)用最為廣泛的是Harris角點檢測算法，這一Harris角點算法主要通過研究不同方向條件下，圖像中存在的某一局部窗口所進行的少量偏移變化情況，以及窗口內(nèi)圖像亮度值平均變化情況。需注意的是，Harris角點檢測算法能夠簡單的對角點某個領(lǐng)域進行描述，如：任意一條通過該角點的直線上亮度所發(fā)生的變化等。針對每個待檢測像素點的取窗口，需考慮從各方向計算這一像素非正則化情況下的自相關(guān)值，且應(yīng)當選擇最小的值當作該像素點角點的響應(yīng)函數(shù)。

最后針對邊緣檢測法，所謂圖像邊緣實際上指的是圖像局部區(qū)域內(nèi)亮度變化作為顯著的那部分，在具體測量環(huán)節(jié)可將這一區(qū)域內(nèi)涉及到的灰度剖面看成是一個階躍，簡單說便是極小的一個灰度值發(fā)生急劇變化后獲得另一個與之有著較大差異的灰度值的過程。具體步驟為：濾波—增強—檢測。

3 展開實驗驗證

為對文章所采用的測量車輛內(nèi)飾可行性以及測量數(shù)據(jù)精度進行驗證，下文將以實驗的形式進行驗證，其中測量實物為銑加工而成的標準零件。需注意的是，軟件運行平臺選用的是64位的Windows8或者64位的Windows7，又或者64位的VistaSP1，而其硬件需求的內(nèi)存則大于8GB，涉及到的硬盤容量大于5GB。在實際的試驗測量環(huán)節(jié)，相繼測量了零件平面度、長度和圓度，獲得結(jié)果如表1。

從上述測量結(jié)果可看出，通過應(yīng)用基于面結(jié)構(gòu)光三維測量方法所測得的車體內(nèi)飾尺寸誤差較小，且測量精度較高，因此可以滿足裝配尺寸各公差間的測量要求。此外，與傳統(tǒng)形式的測量方法相比較，操作性更強，易于控制。值得一提的是，該種方法還有這分析平面度、弧度和角度等空間幾何尺寸的能力。

4 總結(jié)

綜上所述，文章在基于相位輪廓術(shù)三維測量方法的應(yīng)用下，能快速得到被測物體三維點的云數(shù)據(jù)，且對部分點的云平面進行擬合可將測量平面在國際坐標系數(shù)下的方程計算出來，再通過相應(yīng)計算，獲得平面度；還能夠通過兩個平面的擬合，把這兩個平面夾角計算出來。此外，再處理圓弧段點云時，通過計算出的圓弧段的圓方程式，能夠準確計算出圓弧度，以此實現(xiàn)圓弧度測量操作。通過邊緣提取法和角點檢測法的應(yīng)用，能夠快速且高效的把被測物體特征值檢測出來，并以此實現(xiàn)長度測量。結(jié)合工作實際，以上算法已發(fā)展的非常成熟，且在實際應(yīng)用環(huán)節(jié)穩(wěn)定性能好，獲得的結(jié)果準確性高，因而能被廣泛的應(yīng)用在軌道車輛的內(nèi)飾件尺寸檢測中。