[发明专利]一种非完整车身R角小圆弧视觉测量方法及系统

说明书

本发明公开了一种非完整车身R角小圆弧视觉测量方法及系统包括，利用线结构光相机拍摄车身R角非完整小圆弧，获得拍摄后的点云轮廓数据；根据点云轮廓数据，进行最小二乘法直线拟合；对拟合后的直线进行斜率筛选，去除点云轮廓曲线中筛选出的直线点云，得到第一筛选点云；对第一筛选点云进行曲率筛选，去除与圆弧相连的直线点云以及其余直线点云，完成圆弧特征粗提取，得到第二筛选点云；利用算法对第二筛选点云进行精确圆弧特征点云提取，并用最小二乘法拟合得到圆弧半径及圆心坐标。相对比现有的仅以非完整小圆弧测量方法更加精确，本发明整个测量过程不需要人为干预，不需要已知非完整小圆弧半径的大致范围，且测量效率更高。

技术领域

本发明涉及视觉检测测量技术领域，尤其涉及一种非完整车身R角小圆弧视觉测量方法及系统。

背景技术

随着生活水平逐步提高及设计、制造技术的不断升级，整车厂和消费者均对汽车造型提出了更高的要求。近年来车身棱线，逐渐成为表达车身造型设计理念的重要组成，如大众CC的侧围棱线、奔驰E级的发动机盖、日产天籁的前保棱线等，上述几款车型均以造型优势赢得了良好的用户口碑和不菲销量。车身棱线就是典型的非完整小圆弧，其轮廓尺寸的一致性是汽车外观精致美观的重要衡量标准之一。类似的，车辆间隙面差同样影响汽车外观精致美观，在提取圆弧特征后方可得到测量间隙面差的关键点信息，从而测得间隙面差。目前，在传统的整车开发和质量控制中常使用R规来测量非完整小圆弧的半径，但存在测量精度低、可靠性差、数据汇总难以及人工成本高等问题。使用机器视觉是当前质量控制和智能测量的主要趋势，能有效改善传统人工测量中的很多问题。但非完整小圆弧半径小且圆弧部分信息少，相机采集的点云中只有很小的一部分，即圆弧特征部分，能用于圆弧半径拟合，存在有效数据匮乏的难题。

针对非完整小圆弧的测量，目前普遍采用R规人工测量，具有精度低，稳定性差，效率低等问题；少数使用机器视觉相机测量，测量精度大多在0.1mm左右，且需使用昂贵的机器视觉相机，其精度受设备以及测量算法影响较大，检测成本也较高。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种非完整车身R角小圆弧视觉测量方法及系统，能够解决现有技术中检测精度低、无法满足车身钣金件多类型圆弧的测量、检测成本高以及效率低下等问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，一种非完整车身R角小圆弧视觉测量方法，包括：

利用线结构光相机拍摄车身R角非完整小圆弧，获得拍摄后的点云轮廓数据；

根据所述点云轮廓数据，进行最小二乘法直线拟合；

对拟合后的点云进行斜率筛选，去除点云轮廓曲线中筛选出的直线点云，得到第一筛选点云；

对所述第一筛选点云进行曲率筛选，去除与圆弧相连的直线点云以及其余直线点云，完成圆弧特征粗提取，得到第二筛选点云；

利用算法对第二筛选点云进行精确圆弧特征点云提取，并用最小二乘法拟合得到圆弧半径及圆心坐标。

作为本发明所述的非完整车身R角小圆弧视觉测量方法的一种优选方案，其中：所述斜率筛选包括，

斜率差值的阈值：

W＝H₂*m

σ＝tanθ