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    核燃料組件的線結(jié)構(gòu)光主動視覺測量

    2019-05-16 01:04:34許小進(jìn)謝晨江簡海林劉志偉
    自動化儀表 2019年2期
    關(guān)鍵詞:測量結(jié)構(gòu)

    鄭 正,許小進(jìn),謝晨江,簡海林,劉志偉

    (1.山東核電有限公司,山東 海陽 265116;2.國核電站運(yùn)行服務(wù)技術(shù)有限公司,上海 200233;3.東華大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,上海 201620)

    0 引言

    核電站燃料組件工作環(huán)境惡劣,在裝配應(yīng)力和熱應(yīng)力的影響下,長時間工作會導(dǎo)致組件變形,引發(fā)組件破損,增加核事故發(fā)生概率。燃料組件上管座作為提供燃料組件抓取和燃料組件定位載體,其特征尺寸??捎脕碓u價燃料組件位置是否正確。機(jī)器視覺是以現(xiàn)代光學(xué)為基礎(chǔ),集光電子學(xué)、計算機(jī)圖像處理、圖形學(xué)、信號處理等科學(xué)技術(shù)于一體的現(xiàn)代測量技術(shù)[1-2]。根據(jù)測量光源,該技術(shù)可分為主動視覺和被動視覺測量。主動視覺測量具有在線非接觸測量、特征識別明顯、測量精度高等特點[3],適用于特殊惡劣環(huán)境下的物體檢測。本文使用主動視覺測量技術(shù),完成了對燃料組件上管座的尺寸測量,解決了單目視覺無法獲取深度信息的問題。

    1 系統(tǒng)總體設(shè)計

    1.1 系統(tǒng)框架

    線結(jié)構(gòu)光掃描系統(tǒng)由線結(jié)構(gòu)光三維測量模塊、傳動機(jī)構(gòu)模塊和信息處理模塊三部分組成,系統(tǒng)框架如圖1所示。三維測量模塊通過已標(biāo)定相對位置關(guān)系的相機(jī)和線結(jié)構(gòu)光,獲取線結(jié)構(gòu)光與被測對象相交線上的點所對應(yīng)的空間坐標(biāo)。傳動機(jī)構(gòu)模塊通過驅(qū)動三維測量模塊和被測物體相對平移運(yùn)動,采集整個路徑上的平面信息。信息處理模塊通過對圖片進(jìn)行分析計算并擬合點云數(shù)據(jù),最終實現(xiàn)三維重構(gòu)。

    圖1 線結(jié)構(gòu)光掃描系統(tǒng)框架

    1.2 被檢測上管座尺寸

    被測燃料組件待測尺寸為L=(213.37±0.5)mm、H1=(66±0.5)mm、H2=(90±0.5)mm。上管座外形如圖2所示。

    圖2 上管座外形示意圖

    1.3 系統(tǒng)參數(shù)及檢測要求

    系統(tǒng)硬件參數(shù)如下:相機(jī)分辨率1 920×1 080;單個像素尺寸5.5×5.5 μm;鏡頭焦距16 mm;相機(jī)焦點至線結(jié)構(gòu)光發(fā)射點的距離S為300 mm;相機(jī)光路與水平面夾角θ為60°;傳動機(jī)構(gòu)步距為0.1 mm。

    系統(tǒng)軟件參數(shù)如下:開發(fā)系統(tǒng)win7;開發(fā)平臺vs2013、qt5.8.0;庫函數(shù)opencv3.1、pcl1.8.0。

    系統(tǒng)檢測要求如下:儀器量程300 mm;尺寸測量精度0.5 mm(工作距離0.5 m)。

    2 線結(jié)構(gòu)光掃描測量技術(shù)

    2.1 空間模型及數(shù)學(xué)模型

    線結(jié)構(gòu)光測量空間模型如圖3所示。由線結(jié)構(gòu)光發(fā)射器發(fā)射出一個很窄的光平面,當(dāng)光平面與物體相交時,便會形成一條相交線。該相交線由于物體表面形狀的不同,導(dǎo)致相機(jī)采集的圖像中的線結(jié)構(gòu)光條紋產(chǎn)生扭曲和斷裂。相交線上的每一個點與焦點和線結(jié)構(gòu)光發(fā)射點之間都對應(yīng)著一個簡單的三角幾何關(guān)系。在進(jìn)行重建時,通過二維圖像結(jié)合三角法原理,即可恢復(fù)物體的三維特征。

    圖3 空間模型

    由該模型可求得空間點至線結(jié)構(gòu)光發(fā)射點的水平距離Zp:

    (1)

    式中:S為激光發(fā)射點與相機(jī)焦點的水平距離;f為焦距;x為圖像坐標(biāo)點與中心的水平距離;θ為相機(jī)光路與基線之間的夾角。

    同理可得空間點距離線結(jié)構(gòu)光發(fā)射點的垂直距離Yp:

    (2)

    式中:y為圖像坐標(biāo)點距離中心的垂直距離。

    2.2 相機(jī)光路與基線夾角θ的選擇

    由于相機(jī)光路與水平面的夾角θ決定了相機(jī)的視野范圍,同時也影響了圖像對于被測物體尺寸的分辨能力,因此θ的選擇至關(guān)重要。

    (3)

    圖4 空間尺寸與θ之間的關(guān)系圖

    (4)

    式中:L為像平面的寬度。

    結(jié)合式(3)和式(4),即可根據(jù)實際測量距離選擇合適的θ,從而在獲得較好采樣效果的同時,得到較高的分辨率。

    2.3 相機(jī)及線結(jié)構(gòu)光器的標(biāo)定

    2.3.1 相機(jī)標(biāo)定

    在實際應(yīng)用中,由于相機(jī)的鏡頭的制造以及安裝過程都難以避免誤差,因此數(shù)學(xué)模型需要考慮鏡頭畸變及光軸中心偏移造成的影響。在線性成像模型下,假設(shè)任意一個三維點所成的圖像坐標(biāo)為(X0,Y0)。由于光軸中心偏移,圖像的實際中心坐標(biāo)為(u0,v0),因畸變影響而產(chǎn)生的實際圖像坐標(biāo)為(Xd,Yd)。

    此時,兩個圖像坐標(biāo)之間的關(guān)系為[4-5]:

    (5)

    式中:Dx、Dy為非線性畸變因子,它們和點在圖像中的位置有關(guān)。

    Dx、Dy與Xd、Yd之間的關(guān)系可表示為:

    (6)

    式中:k1、k2、k3分別為2階、4階、6階的徑向畸變因子;p1、p2為切向畸變因子;r=Xd2+Yd2。

    本文選用棋盤格標(biāo)定板,采用的標(biāo)定工具是Matlab標(biāo)定工具箱。通過對二十張含有不同方向標(biāo)定板的角點分析,最終可以獲得四組參數(shù)組。第一組是fc。fc中的兩個數(shù)據(jù)分別是kx和ky,即焦距歸一化成像平面上的成像點坐標(biāo)到圖像坐標(biāo)的放大系數(shù)。第二組是cc,代表光軸中心的圖像坐標(biāo)(u0,v0)。第三組參數(shù)為alpha_c,對應(yīng)于圖像坐標(biāo)v的攝像機(jī)的實際y軸與理想y軸之間的夾角。最后一組參數(shù)是kc1~kc5,分別對應(yīng)了式(6)中的徑向和切向畸變因子。通過對這些拍攝圖像的參數(shù)進(jìn)行重映射,即可完成相機(jī)的標(biāo)定。

    2.3.2 線結(jié)構(gòu)光矯正

    由于之前的模型是以線結(jié)構(gòu)光器平面與相機(jī)坐標(biāo)系y方向平行為基礎(chǔ)的,所以需要對線結(jié)構(gòu)光器進(jìn)行矯正。標(biāo)定采用的是哈量0級加工精度量塊,標(biāo)定過程如下。

    ①利用初步搭建的系統(tǒng),對量塊進(jìn)行拍攝。

    ②提取投影到量塊上的線結(jié)構(gòu)光條紋中心坐標(biāo),并用最小二乘法擬合中心線方程。

    ③計算直線與計算機(jī)圖像y軸之間的夾角θ。

    ④根據(jù)夾角θ,對線激光器進(jìn)行角度調(diào)節(jié)。

    ⑤重復(fù)步驟①至步驟④,直至夾角θ小于0.01°。

    2.4 線結(jié)構(gòu)光條紋中心線坐標(biāo)的提取

    線結(jié)構(gòu)光發(fā)射器發(fā)射出的線結(jié)構(gòu)光本身具有寬度,照射在不同反射率的材料上會導(dǎo)致相機(jī)拍攝到的線結(jié)構(gòu)光條紋寬度不同。因此,需要提取出線結(jié)構(gòu)光條的中心坐標(biāo)。提取的步驟可分為以下六步。

    ①標(biāo)定矯正。

    根據(jù)2.3.1節(jié)中的標(biāo)定結(jié)果完成圖像坐標(biāo)點的重映射,從而消除同步變帶來的影響。

    ②灰度化。

    采集到的圖像分為R、G、B三個分量。為了便于計算,通常將圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像,轉(zhuǎn)換公式為:

    Gray=0.299×R+0.587×G+0.114×B

    (7)

    轉(zhuǎn)換過后的圖像既能保留線結(jié)構(gòu)光的原有信息,又能提高圖像的處理速度。

    ③圖像濾波。

    由于現(xiàn)實環(huán)境以及設(shè)備的質(zhì)量都并非理想狀態(tài),在傳輸過程中也有可能出現(xiàn)隨機(jī)干擾,使得圖像中不可避免地出現(xiàn)隨機(jī)信號,即噪聲。噪聲在采樣的各個過程中都會產(chǎn)生,導(dǎo)致最終計算結(jié)果不盡如人意。因此,對于圖像噪聲的平滑抑制是圖像處理的重要內(nèi)容。

    本文使用的濾波方法為高斯濾波[6]。高斯濾波是根據(jù)高斯函數(shù)來選擇權(quán)值的線性平滑濾波器。采用該方法濾波,可以在對圖像細(xì)節(jié)進(jìn)行模糊的同時,更多地保留圖像總體的灰度分布特征。圖像濾波前后對比如圖5所示。

    圖5 圖像濾波對比圖

    由圖5可以看出,濾波前的圖像中灰度分布較離散,濾波后的灰度分布較平滑。由此表明,圖像濾波有利于結(jié)構(gòu)光中心條紋的提取。

    ④伽馬校正。

    灰度值的取值范圍為0~255,取值范圍較小,因此灰度值的總體對比度不高,不利于閾值的設(shè)定。伽馬校正[7]是對輸入圖像的灰度值進(jìn)行非線性操作,使得輸入與輸出之間呈現(xiàn)指數(shù)關(guān)系:

    (8)

    式中:γ為調(diào)節(jié)系數(shù)。

    本文需要提高高灰度處的分辨率。因此,設(shè)置γ的值為5,得到伽巴校正前后對比,如圖6所示。

    圖6 伽馬校正對比圖

    由圖6可以看出,經(jīng)過伽馬校正后,灰度較高區(qū)域的分辨率得到了顯著提高。

    ⑤閾值提取及改進(jìn)。

    閾值提取的過程中,傳統(tǒng)方法是設(shè)定一個閾值,僅保留大于閾值部分的信息。但由于線結(jié)構(gòu)光的能量隨著距離的傳播逐漸衰弱,被測物體又具有較強(qiáng)的反光,導(dǎo)致在近距離處的反光強(qiáng)度大于或等于較遠(yuǎn)處的線結(jié)構(gòu)光強(qiáng)度,使得在提取過程中出現(xiàn)了提取不全或噪點過多的問題。針對此問題,在傳統(tǒng)閾值法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)。線結(jié)構(gòu)光的強(qiáng)度雖然隨著距離的不同在圖像中呈現(xiàn)不同的分布,然而線結(jié)構(gòu)光的亮度在每一行始終是近似于高斯分布。因此,改進(jìn)的閾值提取方法可以分為以下三步:①計算出圖像中每一行的最大灰度值并計算總的平均值;②根據(jù)平均值設(shè)定總體閾值來過濾背景;③對單行設(shè)定閾值,灰度的范圍由每行的最大灰度值決定。

    改進(jìn)的方法既剔除了背景,又完整地保留了結(jié)構(gòu)光條紋的完整信息。閾值提取及改進(jìn)對比如圖7所示。

    圖7 閾值提取及改進(jìn)對比圖

    ⑥計算亞像素坐標(biāo)。

    經(jīng)過之前的處理,每一行的結(jié)構(gòu)光灰度值分布如圖8所示。

    圖8 結(jié)構(gòu)光灰度分布圖

    此時,坐標(biāo)點仍停留在像素級。為獲得更高的精度,需要進(jìn)行亞像素計算。亞像素的計算采用的是梯度重心法[8]。

    根據(jù)線結(jié)構(gòu)光條的粗細(xì)以及中心坐標(biāo)(i,c)確定待處理范圍2r,并在此范圍內(nèi)計算出各點之間的梯度:

    G(i,j)=|V(i,j+1)-V(i,j)|

    (9)

    式中:V為對應(yīng)點的灰度值。

    梯度的對應(yīng)位置由線性插值得出:

    (10)

    重心的計算公式為:

    (11)

    由以上公式,即可計算出線結(jié)構(gòu)光條紋的亞像素坐標(biāo)(Ci,y)。

    2.5 三維點云數(shù)據(jù)計算

    根據(jù)亞像素坐標(biāo)(Ci,y)以及式(1)、式(2),結(jié)合掃描系統(tǒng)的空間位置,即可計算出空間點對應(yīng)的點云數(shù)據(jù)。

    3 三維重建試驗驗證

    本文利用上述線結(jié)構(gòu)光掃描系統(tǒng),結(jié)合相機(jī)與線結(jié)構(gòu)光器同步標(biāo)定的方法,對組件進(jìn)行了三維重構(gòu)驗證。

    ①通過掃描機(jī)構(gòu)系統(tǒng),分別對核燃料組件的六個方向進(jìn)行掃描。

    ②選擇兩組點云,一組為參考點云、另一組為待變換點云。在兩組點云中選取三組共同特征點,通過三組特征點解出正交旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矢量T,對待變換點云通過R和T進(jìn)行重映射,完成粗匹配。新坐標(biāo)與舊坐標(biāo)的變換公式如下:

    (12)

    ③完成粗匹配后,使用改進(jìn)的點云拼接算法[9],對點云進(jìn)行進(jìn)一步的準(zhǔn)確匹配。

    ④三維模型重建采用的是貪婪投影三角化算法[10],搜索方法為kdtree,搜索的范圍是20。三維模型重建如圖9所示。

    圖9 三維模型重建圖

    使用本系統(tǒng)對核燃料組件進(jìn)行了4組試驗,依次檢測了長、寬、高三個方向上的尺寸,并與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行了比較。測量誤差如表1所示。

    由表1可知,平均誤差率為0.27%。試驗結(jié)果顯示,計算值與測量值誤差均小于0.5 mm,表明基于主動視覺的線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)重建上管座組件數(shù)據(jù)與實物有很好的一致性,能夠達(dá)到實際應(yīng)用精度需求。

    表1 測量誤差

    4 結(jié)束語

    本文將線掃描三維測量技術(shù)用于核用燃料組件上管座的特征識別,通過三維線掃描測量系統(tǒng)和水平傳動機(jī)構(gòu)獲取組件表面三維輪廓數(shù)據(jù)。針對組件點云數(shù)據(jù),分塊擬合,最終實現(xiàn)了組件上管座特征尺寸測量和三維重建。試驗結(jié)果表明,該方法能滿足核燃料組件上管座測量精度,可實現(xiàn)核電站上管座非接觸測量,上管座特征尺寸測量誤差在0.5 mm之內(nèi)。

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