[发明专利]一种小曲率薄壁零件用二维和三维视觉结合的划线特征提取方法

说明书

本发明公开了一种小曲率薄壁零件用二维和三维视觉结合的划线特征提取方法，其属于机器视觉领域，包括多相机测量系统标定步骤S1、布置标记点步骤S2、对划线后待测零件进行图像采集的步骤S3、对单次采集的多幅图像提取划线特征的步骤S4；对多幅图像中的划线特征进行特征点匹配的步骤S5、建立提取的多幅图像的划线特征对应关系的步骤S6、对多幅图像的划线特征进行三维重建得到待测零件划线特征的三维点云数据的步骤S7、改变位姿多次测量并提取单次测量的待测零件划线特征的三维点云数据的步骤S8、对待测零件划线特征的三维点云数据通过标记点进行数据融合。本发明解决了飞机蒙皮机器人切边难以根据设计模型进行加工的技术问题。

技术领域

本发明属于三维视觉领域，更具体地，涉及一种小曲率薄壁零件用二维和三维视觉结合的划线特征提取方法。

背景技术

通过比对划线确定待加工零件的余量是目前飞机蒙皮修配确定加工余量的常用手段，由于飞机蒙皮在制造以及装配过程中存在误差的累积，因此在部分蒙皮的装配过程中需要保留一定的余量来进行修配。如图1所示，飞机蒙皮标识为数字100，人工划线标识为数字101，飞机蒙皮100的零件边界标识为数字103，在人工划线101和零件边界103之间即为飞机蒙皮的加工余量105。

传统的飞机蒙皮修配多采用比对划线后进行人工修配（即人工修磨），这种方式存在加工质量难以保证、一致性差的不足。而机器人作为制造装备执行体，集成智能传感器，替代人类手工或数控机床，实现大型复杂零件小余量铣削、磨削、制孔、钻铆已经成为智能制造领域的前沿研究方向之一。采用机器人加工，可以有效提高大尺寸小曲率薄壁零件的加工效率和加工质量，对于中小尺寸的该类零件也可以有效提高加工一致性。

为了实现机器人按指定路径进行飞机蒙皮的切边加工，其需要根据零件的加工余量生成，目前最为常用的加工路径多是基于设计模型生成，与数控加工轨迹生成的方法类似。但是针对飞机蒙皮，其实际加工余量与设计模型不完全一致，且由于制造和装配误差的累积需要根据实际的装配情况确定工艺余量，用于修配，因此难以根据设计模型估计加工余量并生成加工轨迹。

基于二维和三维视觉结合的数字化测量方法，可以在位获取待加工零件上划线的三维信息，其可以用于获取待加工毛坯的实际边界用于与实际装配区域计算加工余量，来生成加工路径，相较于传统的人工修磨，可以更好的保证加工精度、效率以及一致性。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷，本发明提供一种小曲率薄壁零件用二维和三维视觉结合的划线特征提取方法将是有利的。

本发明总的设计思想在于：采用二维视觉提取划线特征的像素信息，采用双目或者多目立体视觉的三维重建方法，基于三维视觉提取划线特征的像素信息的匹配关系，实现对待测零件上划线特征（即待测零件划线特征）的三维测量，并基于在待测零件上布置的标记点对多个姿态的测量数据进行拼接融合，获取待测零件完整的划线特征。

为实现上述目的，本发明提供一种小曲率薄壁零件用二维和三维视觉结合的划线特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：对由不少于两个CCD/CMOS相机组成的多相机测量系统进行标定；

S2：在待测零件周围布置标记点；

S3：通过步骤S1中标定后的多相机测量系统对划线后的待测零件进行图像采集；

S4：对步骤S3中获得的由多相机测量系统单次采集的多幅图像采用两步灰度重心法提取划线特征的中心线亚像素坐标；

S5：根据步骤S1对多相机测量系统的标定，建立CCD/CMOS相机两两之间有关空间位姿关系的对极约束关系，通过极线对步骤S4中提取的多幅图像中的划线特征进行特征点匹配；

S6：通过步骤S5获取的匹配后的特征点建立步骤S4中提取的多幅图像的划线特征的对应关系；