本發(fā)明屬于光學(xué)三維測量和數(shù)控加工領(lǐng)域，利用激光mems三維重建技術(shù)實現(xiàn)對工件的找正和工序間測量,可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的接觸式測量方法，并且具有更快的速度。

背景技術(shù)：

在數(shù)控加工領(lǐng)域，五軸聯(lián)動數(shù)控加工中心由于其高精度、高效率的特點在現(xiàn)代工業(yè)中占有重要地位。五軸聯(lián)動數(shù)控加工在向高精度發(fā)展的同時，也向著高復(fù)合化方向發(fā)展，加工與測量結(jié)合為一體，加工測量有序交替，在監(jiān)控環(huán)境下保證加工精度是現(xiàn)階段生產(chǎn)制造的主流方向。

在數(shù)控加工過程中對于工件的測量主要有工件找正，工序間測量兩大部分。工件找正主要是給工件定位以及建立工件坐標(biāo)系，使其與加工程序中預(yù)設(shè)的坐標(biāo)系一致，這是工件能精確加工的基礎(chǔ)；工序間測量指的是在完成一道加工工序之后，對工件按照技術(shù)指標(biāo)要求進行檢測，檢查是否合格來確認下一步加工計劃。目前對于工件找正以及工序間測量主要有一下三種方法：

(1)手工找正及測量

手工法是使用千分尺、找正塊、游標(biāo)卡尺等常規(guī)測量工具對工件進行找正和檢測。此種方法效率低下,而且受到人為因素的影響很大,檢測過程既費時又費力,還無法保證精度,嚴重影響產(chǎn)品的生產(chǎn)和加工質(zhì)量，此方法目前只在一些低端機床上采用，且有逐步淘汰的趨勢。

(2)在線觸發(fā)式測頭找正和檢測

數(shù)控加工中心的刀庫里裝上觸發(fā)式測頭,測頭占據(jù)一個特殊的刀具號,它不需要主軸的旋轉(zhuǎn)。當(dāng)需要檢測時,從刀庫里更換測頭后按著相應(yīng)的檢測程序進行檢測,可用測頭進行工件找正和工序間測量。該技術(shù)把加工過程與檢測過程很好地結(jié)合起來,在加工具有復(fù)雜空間曲面的產(chǎn)品方面有著明顯優(yōu)勢,它自由度大,避免了對工件多次裝夾,縮短制造周期,降低生產(chǎn)成本,且能夠?qū)庸み^程給予精確的指導(dǎo),所以在壓氣機、渦輪燃機的葉片、整體葉輪以及螺旋槳等這類結(jié)構(gòu)復(fù)雜且為空間曲面的零件加工上具有廣泛的應(yīng)用，是目前高端加工機床上主流的的在線檢測手段。

3)離線測量

離線檢測專指工序間測量。離線檢測是指在機床加工的工序之間和加工完成之后,把物體從機床上取下,再利用其他檢測設(shè)備如三坐標(biāo)測量機對加工物體進行檢測。這種檢測裝備體積龐大,價格昂貴,工作條件苛刻,檢測過程繁瑣費時費力,而且不能在加工現(xiàn)場使用,只能用于離線質(zhì)量抽檢,在加工現(xiàn)場仍然使用著傳統(tǒng)落后的人工檢測模式。對于一些大型復(fù)雜的長周期加工部件,在離線檢測過程中一旦發(fā)現(xiàn)質(zhì)量不符合標(biāo)準(zhǔn)必須進行返修,返修過程不僅復(fù)雜、繁瑣、費時、費力而且會由于在返修的過程中由定位不準(zhǔn)造成附加的誤差。

上述所有方法本質(zhì)上都屬于接觸式測量，而且除非配備觸發(fā)式測頭，否則無法實現(xiàn)在線測量。因此本發(fā)明提出了一種在線激光檢測裝置，通過激光三維重建技術(shù)的完成工件的找正和工序間測量，在滿足加工精度要求的前提下，具有比接觸式觸發(fā)測頭更快的速度。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
：

本發(fā)明提出一種激光在機快速找正和檢測測頭，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)控加工機床上工件坐標(biāo)系的快速建立和工序間測量，本方法屬于非接觸式測量，可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的接觸式測頭實現(xiàn)工件的找正，并且跟普通數(shù)控刀具一樣，非工作狀態(tài)將測頭放置到刀具庫，工作時取出安裝在機床末端夾具上。具有速度快，精度高的特點。

本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：一種激光快速找正裝置，包括一個用于生成3d點云數(shù)據(jù)的智能相機，一個投射結(jié)構(gòu)光的投影裝置，wifi模塊，補光燈，電源等。

所述的智能相機由普通工業(yè)相機和嵌入式系統(tǒng)組成，其中嵌入式系統(tǒng)由linux操作系統(tǒng)和arm芯片組成，系統(tǒng)內(nèi)集成了圖像處理算法和3d重建算法，能夠?qū)ε臄z的圖片在相機中進行計算，直接輸出3d點云數(shù)據(jù)。

本發(fā)明提出的測頭具有找正和工序間測量兩種功能，這兩種功能基本原理相同，都是基于激光三維重建原理重建出工件特征的三維數(shù)據(jù)，這些三維數(shù)據(jù)包含了工件所要檢測特征的所有信息，因此對這些特征的三維數(shù)據(jù)進行計算，便可以實現(xiàn)工件測找正和測量。

具體步驟如下：

第一步：標(biāo)定

找正測頭工作之前，需要進行標(biāo)定，即需要求出測頭坐標(biāo)系和機床坐標(biāo)系之間的位姿關(guān)系。本方案采用基于標(biāo)準(zhǔn)球表面點云求解測頭與機床坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換矩陣m的方法。

第二步：對于工件特征的激光三維重建

對于找正和測量這兩種功能，其重建的步驟不同，分別描述如下：

(1)找正功能的三維重建

在對工件的特征進行三維重建之前，先根據(jù)工件的特點確定建立工件坐標(biāo)系所需要的元素，這些元素加起來必須要包含六個點，可以歸納為即一點(圓)，一線(兩點)，一面(三點)。將測頭移動到這些元素上方，拍攝圖像，并提取出圖像上的有效區(qū)域。這些有效區(qū)域指的是工件上的需要用來建立坐標(biāo)系的特征元素，如點(圓)，線，面等。因此在3d重建時只需計算圖像有效區(qū)域部分，可以減少不必要的計算量，而且二維圖像特征較三維提取速度快。

提取出有效區(qū)域之后，測頭開始進行重建，測頭的mems振鏡投影裝置投射多幀線激光圖片到被測工件上，智能相機同步拍攝每一幀投影裝置所投射的圖片。根據(jù)拍攝得到的帶有線激光的工件圖片以及標(biāo)定好的單目相機系統(tǒng)，便可根據(jù)雙目立體視覺的原理對工件圖片中的有效區(qū)域進行三維重建，這里工件圖片的有效區(qū)域跟重建之前獲得的有效區(qū)域相同。重建算法已經(jīng)植入到智能相機的嵌入式系統(tǒng)中，重建得到的三維數(shù)據(jù)全部wifi無線傳輸?shù)缴衔粰C中，在上位機中進行找正計算。

(2)工序間測量功能的三維重建

工序間測量需要檢測的特征多種多樣，但是這些特征基本都是由點(圓)，線，面這三種元素組成。因此只需要對待檢測的某個特征進行分解，將其分解成簡單的點(圓)，線，面，然后分別對這些基本元素進行三維重建即可。重建方法跟找正時的重建方法相同，即只對有效區(qū)域進行提取并重建。重建算法已經(jīng)植入到智能相機的嵌入式系統(tǒng)中，重建得到的三維數(shù)據(jù)全部wifi無線傳輸?shù)缴衔粰C中，在上位機中進行找正計算。

第三步：進行工件的找正和工序間測量

(1)找正

本方案采用六點找正法，即通過一個點，一條線(兩點)，一個平面(三點)建立工件坐標(biāo)系。首先根據(jù)第一步標(biāo)定得到的數(shù)據(jù)，在上位機中可將所有重建出來的三維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到機床坐標(biāo)系下。在機床坐標(biāo)系下，將獲得的圓(點)，線，面三維數(shù)據(jù)用最小二乘法進行擬合，分別獲得圓(點)，線，面的數(shù)學(xué)表達式，其中點在平面上的投影表示為工件坐標(biāo)系的原點，直線在平面上的投影表示工件坐標(biāo)系y軸的方向，面的法向量表示工件坐標(biāo)系z軸的方向，x軸方向根據(jù)右手法即可判斷，這樣即可完成工件的找正。

(2)工序間測量

在上位機中對這些三維數(shù)據(jù)進行處理。首先將所有的三維數(shù)據(jù)根據(jù)第一步標(biāo)定得到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到機床坐標(biāo)系下，之后利用最小二乘法對其進行數(shù)據(jù)擬合，包括內(nèi)外圓、內(nèi)外橢圓擬合，直線擬合，平面，曲面擬合。擬合完成后，將這些基本元素組合成完整特征的參數(shù)化方程。根據(jù)cad設(shè)計圖紙要求的某個尺寸，獲得特征上該尺寸的實際大小，并將實際尺寸大小與要求尺寸進行對比，根據(jù)對比結(jié)果可計算刀具補償量。

有益效果

本發(fā)明采用激光mems三維重建技術(shù)，可以快速精確地重建出工件的三維特征，在保證精度前提下，相對于接觸式測頭，本發(fā)明方案能夠更快速的實現(xiàn)對工件的找正和工序間測量，而且測頭的路徑規(guī)劃更加簡單。

附圖說明

圖1測頭外殼

圖2測頭內(nèi)部組成示意圖

其中1為測頭外殼；2為wifi模塊；3為mems投影裝置；4為鋰電池；5為連接板；6為智能相機；7為支撐板；8為透明玻璃；9為led環(huán)形光源。

具體實施方案如下：

第一步:測頭與機床坐標(biāo)系之間關(guān)系的標(biāo)定

測頭與機床坐標(biāo)系之間關(guān)系的標(biāo)定是測頭實現(xiàn)找正的基礎(chǔ)。為了求得測頭與機床坐標(biāo)系之間的關(guān)系m，我們已知標(biāo)準(zhǔn)球的半徑r是已知的，加工中心末端執(zhí)行機構(gòu)相對于機床坐標(biāo)系的位姿可以根據(jù)機床控制柜獲得，也是已知的，記為h。將標(biāo)準(zhǔn)球固定到機床工作臺上，記此時標(biāo)準(zhǔn)球的圓心相對于機床坐標(biāo)系的坐標(biāo)為c＝(xc，yczc)^t，利用測頭獲取標(biāo)準(zhǔn)球表面某一個區(qū)域的點云數(shù)據(jù)，設(shè)點云數(shù)據(jù)集為

p{p1(x1，y1，z1),{p1(x2，y2，z2),{p1(x3，y3，z3)……{pn(xn，yn，zn)},

即可列出如下等式

di＝(hmpi-c)^t(hmpi-c)-r²,i＝1,2,3…..n

上式中h,m均為4x4矩陣。其中m,c均為未知量,利用迭代法求得使di取得最小方差時的m,c矩陣，即可求出測頭相對于機床坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

第二步：對于工件特征的激光三維重建

1，在對工件進行三維重建之前，需要首先提取出工件的二維特征。具體方法如下：

1)邊緣特征的提取

邊緣的特征在于在邊緣切向角度圖像灰度階躍幅度較小，而與邊緣垂直角度的圖像灰度階躍幅度較大。利用圖像邊界處一階微分或二階微分的變化規(guī)律可以判斷特征區(qū)域的邊界。通常數(shù)字圖像會有很多噪聲，微分運算對噪聲敏感致使誤報很多邊緣點，應(yīng)對對圖像做卷積來濾去噪聲，再對卷積后的圖像做微分來檢測邊緣點。根據(jù)卷積模板不同產(chǎn)生多種邊緣提取算法：一階微分算子有kirsch算子，canny算子。二階微分算子有l(wèi)og算子(高斯-拉普拉斯算子)等。上述方法對圖像進行了整像素邊緣檢測，在此基礎(chǔ)上，由邊緣點附近的圖像信息通過基于插值的方法、基于矩的方法、擬合法等實現(xiàn)亞像素級的邊緣檢測。

2)圓(點)提取

通過上述邊緣檢測方法可檢測出的邊緣輪廓，根據(jù)圓孔邊緣輪廓像素，通過重心法、圓擬合法、hough變換等方法得到圓孔圓心的像素坐標(biāo)。

3)平面或曲面提取

圖像上平面或者曲面的像素灰度值都比較均勻，因此可以采用閾值法對圖像進行分割，提取出平面特征。

將上述算法植入到測頭中智能相機的的嵌入式系統(tǒng)中，使智能相機能直接提取出圖像中的點，線，面等特征，并使特征成為為圖像的有效區(qū)域。

2，對圖像中提取出的特征進行三維重建

根據(jù)已獲得的圖像的有效區(qū)域，便可根據(jù)雙目立體視覺的原理對該區(qū)域進行三維重建，重建算法已經(jīng)植入到智能相機的嵌入式系統(tǒng)中。原理如下：

對智能相機采集到的圖像和投影裝置投影的圖像進行極線校正得到行對齊的兩幅圖像，采用光刀中心提取算法提取出采集圖像有效區(qū)域的光刀中心，投影圖像光刀中心已知。在由智能相機與微振鏡激光投影儀組成的視覺系統(tǒng)中，將激光投影裝置作為虛擬相機，通過逆相機標(biāo)定技術(shù)標(biāo)定出智能相機與投影儀的內(nèi)外參數(shù)。根據(jù)內(nèi)外參及兩幅圖像的光刀中心，利用雙目立體視覺算法三維重建出光刀所覆蓋的工件空間三維坐標(biāo)，便獲得了工件上的特征的點云數(shù)據(jù)。上述計算完全是在測頭中智能相機的嵌入式系統(tǒng)中進行，計算結(jié)果無線傳輸?shù)缴衔粰C中。

第三步：工件的找正和工序間測量

1，工件的找正

人工將毛坯裝夾到工作平臺上，根據(jù)六點找正法利用測頭尋找建立工件坐標(biāo)系需要的元素，即點，線，面，從而建立跟上位機上完全對應(yīng)的工件坐標(biāo)系。例如，一個毛坯上有一個平面以及平面上兩個圓孔可作為建立工件坐標(biāo)系的基準(zhǔn)，非接觸式測頭可以利用三維重建技術(shù)準(zhǔn)確提取出該平面a的點以及兩個圓孔b,c的三維數(shù)據(jù)。上述這些數(shù)據(jù)是在測頭坐標(biāo)系下建立的，還需要將其轉(zhuǎn)化到機床坐標(biāo)系下。

將測頭坐標(biāo)系下的三維數(shù)據(jù)利用測頭標(biāo)定的結(jié)果m和加工中心末端執(zhí)行器的位姿h轉(zhuǎn)化到機床坐標(biāo)系下pmachine，其坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系為

pmachine＝h·m

轉(zhuǎn)換后的a,b,c現(xiàn)在都在統(tǒng)一的機床坐標(biāo)系下了，對a,b,c分別進行平面擬合,圓擬合,得到它們的數(shù)學(xué)表達式。之后將圓b的圓心點垂直投影到平面a上獲得一點o,令o點為工件坐標(biāo)系原點。令該平面a的法向為工件坐標(biāo)系z軸方向，兩個圓孔圓心之間的連線投影到平面a得到坐標(biāo)系的y軸,x軸則可以根據(jù)右手法則確定，即可完成找正。

2，工件的工序間測量

在上位機中對這些三維數(shù)據(jù)進行處理。首先將所有的三維數(shù)據(jù)根據(jù)第一步標(biāo)定得到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到機床坐標(biāo)系下，之后利用最小二乘法對其進行數(shù)據(jù)擬合，包括內(nèi)外圓、內(nèi)外橢圓擬合，直線擬合，平面、曲面擬合，擬合完成后，得到這些元素的數(shù)學(xué)模型，利用這些元素的數(shù)學(xué)模型可以得到工件上被測特征的數(shù)學(xué)模型。例如，工件上需要鏜一個φ60的圓孔，在加工最后一刀之前，需要測量這個圓孔當(dāng)前的直徑以判斷最后一刀的進刀量。因此，用測頭重建出該圓孔的三維數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行圓擬合，得到一個圓的數(shù)學(xué)表達式，并得到該圓的直徑r，用這個r跟φ60比較,即可判斷下一步的進刀量了。