[发明专利]一种标准球辅助的工业CT测量坐标系可靠配准方法

说明书

本发明提供一种标准球辅助的工业CT测量坐标系可靠配准方法，属于工业CT无损检测技术领域。该方法充分利用外形测量手段高精度、高可靠性的优势，利用辅助标准球建立的坐标系实现测量点云与设计模型的可靠配准，对零件装夹无基准定位要求，使用普通夹具即可，避免了不同零件CT成像质量差异对配准精度的影响，同时也避免了成批同型号零件制造差异对配准精度的影响，实施简便，可靠性高，一致性好，有利于在工业CT检测中实现测量与设计意图的统一。

技术领域

本发明涉及一种标准球辅助的工业CT测量坐标系可靠配准方法，属于工业CT无损检测技术领域。

背景技术

计算机断层成像(Computed Tomography，CT)技术能在对检测物体无损伤条件下，以二维断层图像的形式，清晰、准确、直观地展示被检测物体的内部结构，被誉为当今最佳的无损检测与评估技术，被广泛应用于医学诊断和工业检测领域。

CT图像本身是灰度图像，无法直接进行准确的尺寸/偏差测量，缺陷参数的准确计算与定位也比较困难。因此，基于CT的尺寸/缺陷检测，一般情况下都需要先对CT图像进行分割，得到三维点云。

在基于点云的尺寸/缺陷检测与评定方面，首先需要将测量点云与设计模型的坐标系配准。配准过程一般可分为粗配准和精配准两个步骤，常用的粗配准算法主要有最小包围盒法、主成分分析法、遗传算法等，而常用的精配准方法主要有迭代最近点(IterativeClosest Point，ICP)算法、标准优化算法和基于特征的方法等。目前最常见也是应用最广泛的配准算法是ICP算法，包括基于ICP算法的各种改进算法。该类算法存在的主要问题有：

(1)算法复杂度高，对待匹配点云的初始状态要求高，当点云数量达到一定数量级后计算量巨大。

(2)对于成批同型号零件，由于被测零件必然存在各不相同的加工误差，因此其测量点云也各不相同，通过ICP算法进行配准时由于基准不统一，可能造成测量偏差与实际偏差的不一致。

另外，工业CT的成像质量受零件材质、尺寸、结构等因素的影响较大，相应分割得到的点云精度也存在较大差异，因此单纯根据点云实现与设计模型的配准，配准的系统误差就难以控制，配准的精度和一致性也无法保障。

发明内容

为了解决工业CT实现检测中测量点云与设计模型配准时的精度变化大、一致性差、基准不统一等问题，本发明提供一种标准球辅助的工业CT测量坐标系可靠配准方法，充分利用外形测量手段高精度、高可靠性的优势，利用辅助标准球建立的坐标系实现测量点云与设计模型的可靠配准。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤1：将待测零件装夹到带有至少3个标准球的夹具上，标准球位置在高度上高于夹具，在圆周上围绕零件相对均匀布置，标准球密度不高于零件密度；

步骤2：利用外形测量手段，先测量各个标准球的球心坐标，再根据设计模型给出的测量基准或测量规范要求，测量得到零件上相应部位的点云，此步坐标系为外测坐标系；

步骤3：将设计模型与步骤2得到的零件点云配准，即将设计模型变换到外测坐标系；

步骤4：保持夹具及零件的夹持状态不变，对其进行工业CT扫描，扫描除包含零件感兴趣部位以外，还必须包含标准球，然后重建得到CT图像；

步骤5：分割所得的CT图像得到测量点云，对其中各个标准球的点云分别进行拟合得到相应的球心坐标，此步坐标系为CT坐标系；

步骤6：根据步骤2和步骤5中得到的标准球球心坐标，计算从CT坐标系变换到外测坐标系的变换矩阵；

步骤7：利用步骤6得到的变换矩阵，将CT测量点云变换到外测坐标系中，即完成CT测量点云与设计模型的配准。