郭寶云

山東理工大學建筑工程學院，山東 淄博255049

在全球經(jīng)濟激烈競爭的環(huán)境下，各類零件加工企業(yè)都在探索不同的方法來保證他們出廠產(chǎn)品的質(zhì)量，其中對生產(chǎn)出來的零件進行形狀與尺寸檢測是零件產(chǎn)品質(zhì)量保證的重要環(huán)節(jié)。目前，國內(nèi)零件加工需求密集且質(zhì)量要求高的零件制造行業(yè)中（如飛機制造業(yè)），零件檢測全部依賴于三坐標量測儀，然而其操作復(fù)雜，不僅檢測速度無法滿足在線實時檢測的要求，而且檢測精度與操作人員的熟練程度有關(guān)。由此可見，隨著工業(yè)部門對檢測要求的進一步提高，以往的檢測手段難以滿足要求，而這也就是視覺測量方法研究和發(fā)展的直接原因。視覺測量方法及系統(tǒng)的研究開發(fā)可以彌補當前檢測方法的不足，進一步解決工業(yè)檢測部門的實際問題。雖然國外視覺測量技術(shù)已經(jīng)達到了實用階段，多種產(chǎn)品已經(jīng)投入使用，但是國內(nèi)視覺測量技術(shù)尚處于發(fā)展階段，因此自主研究相應(yīng)的視覺測量方法，開發(fā)性能價格比高、操作方便的實用化系統(tǒng)是當前必要和迫切的要求。

本文根據(jù)飛機零件加工業(yè)中常見零件的特點及其對高精度測量技術(shù)的現(xiàn)實需求，研究零件幾何尺寸與形狀誤差的視覺測量方法。這些研究不僅可以提高飛機零件加工行業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，而且對視覺測量技術(shù)在其他工業(yè)零件加工制造行業(yè)的應(yīng)用也具有重要的推動作用。本文的主要工作如下：

（1）基于零件輪廓邊緣點的基本圖元分割方法，主要研究基于零件輪廓邊緣點的多特征聯(lián)合提取方法，提高零件邊緣輪廓圖元特征提取的精度。

（2）基于大口徑遠心鏡頭的圖像采集與測量方法。利用搭載大口徑遠心鏡頭的圖像采集與測量方法克服現(xiàn)有二維圖像測量儀的欠缺，研究內(nèi)容主要包括硬件結(jié)構(gòu)的選型與設(shè)計、硬件各參數(shù)調(diào)試方法（主要包括評價遠心鏡頭畸變影響程度的方法、判斷相機主光軸與檢測平臺的垂直情況的方法，以及基于遠心鏡頭的圖像標定方法）、單/多個零件的輪廓附加約束條件的輪廓特征參數(shù)求解，以及與設(shè)計數(shù)據(jù)的自動比對等。該方法克服了現(xiàn)有二維圖像測量儀精度對視場的限制，可以對零件一次性地捕捉其整體圖像，并實現(xiàn)零件快速高精度的自動測量，試驗證明該方法測量精度可達到0.01mm，滿足中小平面類零件量測精度的要求。

（3）基于單數(shù)碼相機的較大尺寸平面薄片零件視覺測量方法。對于較大的平面薄片零件，研究并設(shè)計基于大像幅非量測數(shù)碼相機的單目視覺檢測方法，內(nèi)容主要包括基于二維DLT和光束法平差的相機內(nèi)參數(shù)的標定、基于平面控制點信息的單幅影像外方位元素的解算、影像的畸變糾正和垂直糾正、基于輪廓線的多特征提取方法的零件特征參數(shù)求解等。試驗結(jié)果表明，將大像幅非量測數(shù)碼相機用于較大平面薄片類零件檢測的結(jié)果與三坐標量測儀的檢測數(shù)據(jù)對比，試驗結(jié)果表明其量測誤差小于0.1mm，滿足較大幅平面薄片類零件尺寸量測的要求。

（4）基于模型和廣義點攝影測量的立體視覺測量方法。對于有特定幾何模型的零件，本文結(jié)合廣義點攝影測量理論，研究并設(shè)計基于立體相機的視覺測量方法，主要以圓柱體零件為例進行研究，內(nèi)容包括零件數(shù)學模型和輪廓的表達方法研究、基于廣義點攝影測量的平差模型的建立，以及三維視覺測量與檢測的流程。試驗結(jié)果表明，對于無法獲取嚴格意義上的同名點的檢測對象來說，如工業(yè)零件，在引入廣義點攝影測量后，測量可以達到很高的精度，試驗中只使用130萬像素的普通工業(yè)相機，測量精度就可以達到0.03mm，該精度可以滿足零件三維測量的要求。