一种基于两轴转台的智能补扫方法和计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开基于两轴转台的智能补扫方法和计算机可读存储介质，包括S1、标定双目结构光三维扫描仪的参数；S2、基于两轴转台进行手眼标定，得扫描仪与两轴转台基座的空间相对位置关系的标定结果矩阵；S3、利用已标定扫描仪采集目标物三维数字模型点云数据，得点云模型；S4、在计算机UI窗口中查找点云模型缺失区域并将窗口视图对准缺失区域，实时获取窗口中显示的点云模型目标位姿并根据标定结果矩阵和目标位姿控制转台同步运动；S5、采集缺失区域点云对应的目标位姿下的单幅点云，重建该单幅点云并与S3采集的点云数据配准，以补全缺失区域点云数据；S6、重复S4～S5直至补全点云模型的所有缺失区域点云数据，得用于偏差检测的目标物完整三维数字模型。目标物完整三维数字模型。目标物完整三维数字模型。

【技术实现步骤摘要】
一种基于两轴转台的智能补扫方法和计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及视觉3D测量
，尤其涉及一种基于两轴转台的智能补扫方法和相关的计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]光学三维测量技术被广泛应用于逆向设计、检测和质量控制等多个工业生产阶段。在产品生产制造过程中，精确检测是产品质量控制中的关键一环，基于三维CAD模型的复杂型面产品数字化检测通过测量加工产品零件型面模型数据与原始设计CAD模型进行配准和偏差分析，得到检测结果用于质量控制。
[0003]面结构光自由曲面形面测量因具有快速、全场、非接触、高密度点云、现场测量、非合作目标等优点而被广泛应用于逆向工程、磨具设计、工业检测、质量控制、文物保护、医学成像、农业测绘、水下探测等诸多领域。随着制造业快速发展，产品生产周期缩短，高精度、高效率的质量检测方案能有效应对产业变革带来的产品检测与质量控制方面的挑战。
[0004]通过结合机器人设备和转台设备，衍生出很多高度集成自动化的视觉3D测量方案，其中基于机器人的自动化测量系统用于较大尺寸、工业级的零件三维测量，对于桌面级、轻工业领域的模型修复、检测，基于两轴转台系统则更能胜任。
[0005]目前，已有的两轴转台测量系统，通常是利用视点规划或人工示教的方式进行测量。即通过输入两个轴的转角控制两轴转台运动，使用双目结构光三维扫描仪测量目标物点云。这种测量方法存在数据缺失的问题，并且现有方法无法有效解决该问题。目前大部分方法均是在数据后处理阶段，通过点云采样、封装为网格、网格模型补洞来解决。然而网格补洞技术所得到的三维数字模型并非真实加工得到的模型，是经算法计算优化后得到的模型，并不能很好反应模型的真实样貌，尤其是在孔洞、内腔等狭小区域，通过后处理得到的模型与真实模型的区别更大。因此，在点云获取阶段，就需要得到更完整的模型数据，减少后处理对模型的影响。

技术实现思路

[0006]鉴于此，本专利技术提出一种基于两轴转台的智能补扫方法，旨在解决目前两轴转台测量系统存在数据缺失，而在后处理阶段又无法有效弥补导致测量偏差大的技术问题。
[0007]本专利技术为解决上述技术问题提出如下技术方案：
[0008]一种基于两轴转台的智能补扫方法，包括如下步骤：S1、对双目结构光三维扫描仪进行参数标定；S2、基于两轴转台进行手眼标定，获得所述双目结构光三维扫描仪与两轴转台基座的空间相对位置关系的标定结果矩阵；S3、利用经步骤S1标定的所述双目结构光三维扫描仪扫描目标物，以采集所述目标物的三维数字模型点云数据，得到点云模型；S4、在计算机上UI窗口中查找所述点云模型的缺失区域，并将窗口视图对准所述缺失区域，实时获取UI窗口中显示的点云模型目标位姿，并根据所述标定结果矩阵和所述目标位姿控制所述两轴转台同步运动，其中，所述UI是指用户界面；S5、采集所述缺失区域的点云对应的目
标位姿下的单幅点云，重建所述单幅点云并与步骤S3采集的点云数据进行配准，以补全所述缺失区域的点云数据；S6、重复步骤S4～S5，直至补全所述点云模型的所有缺失区域的点云数据，得到所述目标物的完整三维数字模型，其中，所述完整三维数字模型用于偏差检测。
[0009]进一步地，步骤S1包括：对所述双目结构光三维扫描仪的相机进行内外参数的标定。
[0010]进一步地，步骤S1中对所述双目结构光三维扫描仪的相机进行内外参数的标定包括：S11、从不同角度和位置对标定板进行拍摄得到标定图片，其中，所述标定板配置有编码标志点和非编码标志点；S12、对所述标定图片进行识别，获得所述编码标志点的二维图像坐标和所述非编码标志点的二维图像坐标；分别对所述编码标志点和所述非编码标志点进行三维重建，获得所述编码标志点的三维空间坐标和所述非编码标志点的三维空间坐标；S13、基于所述编码标志点的二维图像坐标与三维空间坐标，以及所述非编码标志点的二维图像坐标与三维空间坐标，对所述相机的内外参数进行整体的光束平差迭代优化，以最小化所述相机的重投影误差为目标损失函数，并加入比例尺参数进行约束获得所述相机的内外参数。
[0011]进一步地，步骤S2中，以所述双目结构光三维扫描仪作为眼，并以所述两轴转台基座作为手进行所述手眼标定；其中，所述双目结构光三维扫描仪的坐标系设定在基准相机光心处，所述两轴转台基座的坐标系设定在两轴转台底座处，标定所用的数学模型为眼在手外模型。
[0012]进一步地，步骤S2中所述基于两轴转台进行手眼标定包括：S21、采用配置有编码标志点和非编码标志点的标准标定板进行标定；标定过程中，所述双目结构光三维扫描仪与所述两轴转台基座的空间相对位置关系保持不变，且所述两轴转台台面的坐标系与所述标准标定板的空间相对位置关系保持不变，以使所述标准标定板在标定过程中固定在所述两轴转台台面上随所述两轴转台运动；S22、控制所述两轴转台两个轴的旋转带动所述标准标定板到空间不同位置和姿态，过程中使用所述双目结构光三维扫描仪拍摄所述标准标定板，以获得不同位置和姿态下的多幅标定图像；S23、对所述标定图像进行双目匹配，再进行三维重建，并计算重建标志点的三维坐标点与已知的标准标定板世界坐标系全局点相对外参数；S24、通过机器人DH建模方法，将所述两轴转台视为两轴机器人，建立所述两轴转台的基座坐标系到所述两轴转台的台面坐标系的转换关系；通过罗德里格斯公式和所述两轴转台两个轴的转角，计算得到所述两轴转台台面不同位置和姿态下，从所述两轴转台基座坐标系到所述两轴转台台面坐标系的转换矩阵；S25、将步骤S23得到的所述相对外参数与步骤S24得到的所述转换矩阵作为手眼标定过程的数据输入，利用手眼标定算法进行求解，获得所述基准相机光心到所述两轴转台基座坐标系的标定结果矩阵。
[0013]进一步地，步骤S2进行手眼标定的过程中，对于所述双目结构光三维扫描仪拍摄标定图像而言，满足如下的手眼关系方程：AX＝XB该手眼关系方程表示对于每一个标定位姿X，都有不同的A矩阵和B矩阵，A矩阵代表相机标定得到的外参数矩阵，B矩阵代表每一个位置下两轴转台的基座坐标系到台面坐
标系的转换矩阵，其中B矩阵通过两轴转台的DH建模获取。
[0014]进一步地，通过两轴转台的DH建模获取B矩阵包括：通过对所述两轴转台的连杆设定各自的坐标系，通过所述坐标系移动确定所述两轴转台运动学模型的参数，根据空间三维刚体变换将所述运动学模型的参数转换为从所述两轴转台基座坐标系到所述两轴转台台面坐标系的转换矩阵B。
[0015]进一步地，步骤S3具体包括：S31、将所述目标物放置在所述两轴转台的台面中心并固定，保证扫描过程中所述目标物与所述两轴转台相对位置关系不变；S32、控制所述两轴转台运动至不同位置和姿态，在每一个位置和姿态下使用所述双目结构光三维扫描仪对所述目标物进行扫描，得到多组点云数据；S33、采用无标志点拼接方式将所述多组点云数据进行拼接，得到所述目标物的三维数字模型点云数据。
[0016]进一步地，步骤S4具体包括：S41、设定扫描点云在所述两轴转台基座坐本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于两轴转台的智能补扫方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对双目结构光三维扫描仪进行参数标定；S2、基于两轴转台进行手眼标定，获得所述双目结构光三维扫描仪与两轴转台基座的空间相对位置关系的标定结果矩阵；S3、利用经步骤S1标定的所述双目结构光三维扫描仪扫描目标物，以采集所述目标物的三维数字模型点云数据，得到点云模型；S4、在计算机上UI窗口中查找所述点云模型的缺失区域，并将窗口视图对准所述缺失区域，实时获取UI窗口中显示的点云模型目标位姿，并根据所述标定结果矩阵和所述目标位姿控制所述两轴转台同步运动；其中，所述UI是指用户界面；S5、采集所述缺失区域的点云对应的目标位姿下的单幅点云，重建所述单幅点云并与步骤S3采集的点云数据进行配准，以补全所述缺失区域的点云数据；S6、重复步骤S4～S5，直至补全所述点云模型的所有缺失区域的点云数据，得到所述目标物的完整三维数字模型，其中，所述完整三维数字模型用于偏差检测。2.如权利要求1所述的基于两轴转台的智能补扫方法，其特征在于，步骤S1包括：对所述双目结构光三维扫描仪的相机进行内外参数的标定。3.如权利要求2所述的基于两轴转台的智能补扫方法，其特征在于，步骤S1中对所述双目结构光三维扫描仪的相机进行内外参数的标定包括：S11、从不同角度和位置对标定板进行拍摄得到标定图片，其中，所述标定板配置有编码标志点和非编码标志点；S12、对所述标定图片进行识别，获得所述编码标志点的二维图像坐标和所述非编码标志点的二维图像坐标；分别对所述编码标志点和所述非编码标志点进行三维重建，获得所述编码标志点的三维空间坐标和所述非编码标志点的三维空间坐标；S13、基于所述编码标志点的二维图像坐标与三维空间坐标，以及所述非编码标志点的二维图像坐标与三维空间坐标，对所述相机的内外参数进行整体的光束平差迭代优化，以最小化所述相机的重投影误差为目标损失函数，并加入比例尺参数进行约束获得所述相机的内外参数。4.如权利要求1所述的基于两轴转台的智能补扫方法，其特征在于，步骤S2中，以所述双目结构光三维扫描仪作为眼，并以所述两轴转台基座作为手进行所述手眼标定；其中，所述双目结构光三维扫描仪的坐标系设定在基准相机光心处，所述两轴转台基座的坐标系设定在两轴转台底座处，标定所用的数学模型为眼在手外模型。5.如权利要求4所述的基于两轴转台的智能补扫方法，其特征在于，步骤S2中所述基于两轴转台进行手眼标定包括：S21、采用配置有编码标志点和非编码标志点的标准标定板进行标定；标定过程中，所述双目结构光三维扫描仪与所述两轴转台基座的空间相对位置关系保持不变，且所述两轴转台台面的坐标系与所述标准标定板的空间相对位置关系保持不变，以使所述标准标定板在标定过程中固定在所述两轴转台台面上随所述两轴转台运动；S22、控制所述两轴转台两个轴的旋转带动所述标准标定板到空间不同位置和姿态，过程中使用所述双目结构光三维扫描仪拍摄所述标准标定板，以获得不同位置和姿态下的多幅标定图像；
S23、对所述标定图像进行双目匹配，再进行三维重建，并计算重建标志点的三维坐标点与已知的标准标定板世界坐标系全局点相对外参数；S24、通过机器人DH建模方法，将所述两轴转台视为两轴机器人，建立所述两轴转台的基座坐标系到所述两轴转台的台面坐标系的转换关系；通过罗德里格斯公式和所述两轴转台两个轴的转角，计算得到所述两轴转台台面不同位置和姿态下，从所述两轴转台基座坐标系到所述两轴转台台面坐标系的转换矩阵；S25、将步骤S23得到的所述相对外参数与步骤S24得到的所述转换矩阵作为手...

【专利技术属性】
技术研发人员：任茂栋，赵建博，周皓骏，宗玉龙，
申请(专利权)人：新拓三维技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：