羅二娟

（山西省交通科學研究院，山西 太原 030006）

0 引言

近年來，基于機器視覺的無損檢測技術被廣泛應用于表面缺陷檢測中[1-2]，可以大大提高生產效率和自動化程度，尤其是在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，往往需要采用機器視覺來代替人工視覺檢測。在視覺檢測領域，首先要保證圖像質量好、特征明顯，獲得高質量的可處理圖像是進行智能處理與識別的關鍵[3-5]，因此必須要設計一個合適的圖像采集裝置。目前往往是將數字相機安裝在一個固定的位置，采集移動中的物體[6]，或是將數字相機安裝于一個移動式的載體上，通過載體快速移動實現對被測物圖像的采集和存儲[7]。

將該技術應用于橋梁、隧道等大型交通基礎設施的表面缺陷檢測時，由于被測物體積龐大，一般需要多臺相機同時拍攝才能獲得完整的圖像[8-9]。更重要的是，被測物形狀較為復雜，以高速公路隧道為例，其斷面形狀為一個圓弧形曲面，而且不同隧道的斷面形狀及尺寸完全不同，這也限制了機器視覺在該領域中的推廣和應用。機器人是近年來興起的一門學科，具有多軸聯動、運動精度高、承載能力強、結構緊湊等優(yōu)點[10-12]，廣泛應用于位姿調整、運動模擬、系統(tǒng)仿真等領域，通過各運動分支協(xié)調擺動帶動運動平臺實現空間多自由度運動及定位功能[13-15]。因此，將機器人技術引入基于視覺的無損檢測領域中，可以從根本上解決因拍攝參數不達標造成的圖像采集質量低、適應性差等問題。

1 智能檢測機械手設計

1.1 工作原理

基于視覺的復雜表面檢測系統(tǒng)由數字相機、檢測分支、激光掃描儀、傳感器、編碼器、高精度光柵尺及驅動電機等組成，形成了一套完整大型交通基礎設施（橋梁、隧道等）表面缺陷檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)安裝于檢測車上，在檢測車輛行駛過程中通過相機實時拍攝大型交通基礎設施復雜表面，采集復雜表面信息，進行數據分析及特征識別，從而得到復雜表面缺陷信息。

檢測系統(tǒng)采用多分支、多相機共同采集復雜表面圖像，通過分支的移動和旋轉，使相機到達合適的空間位置和姿態(tài)，以獲得最佳的圖像質量，實現大型交通基礎設施三維空間內全方位檢測。本檢測系統(tǒng)采用3個分支、3臺相機進行檢測，如圖1所示，檢測車行駛一次可實現復雜表面半幅檢測，通過兩次行駛即可實現對復雜表面的全部檢測。

圖1 工作臺及分支分布

為了保證較高的檢測精度，要求相機分辨率高、景深小，因此在檢測過程中要嚴格保證相機與復雜表面的檢測距離。但是檢測車高速行駛過程中受車流量、路面狀況及駕駛員主觀意識等影響不可避免地發(fā)生軌跡偏移，降低了檢測效果；同時由于復雜表面尺寸差別較大，每次檢測前需要對相機位置及焦距進行調節(jié)，降低了系統(tǒng)的智能化程度。

因此，需要將相機安裝在一個空間位置和姿態(tài)可調的平臺上，可以根據復雜表面尺寸及車輛偏移實時調節(jié)相機及復雜表面的距離，保證最佳的圖像質量，同時保證檢測圖像有重疊部分。綜上分析，本文提出一種用于大型交通基礎設施復雜表面缺陷檢測的智能機械手，并對其進行詳細機械結構設計。

1.2 總體設計

智能機械手由基座、工作平臺、3個結構相同的運動分支和數字相機等組成，如圖2所示。

圖2 檢測機械手裝置

工作平臺通過軸承、階梯軸等安裝于基座上，工作臺為圓柱形，可以繞其圓心連續(xù)轉動；每個運動分支由一個移動副（P）、兩個轉動副（R）及連桿構成，其中移動副、轉動副軸線分別垂直于工作平臺安裝面及端面，在各運動副處均安裝有驅動電機及傳感器；用于采集圖像的數字相機安裝于分支末端處，相鄰運動分支的移動副夾角為45°?；习惭b激光掃描儀實時采集被測物三維輪廓數據，結合數字相機物距、焦距等硬件參數生成機器人運動軌跡，在各驅動作用下數字相機調整其空間位置與姿態(tài)，以獲得最佳的圖像質量。

1.3 基座

基座由一個水平布置的矩形平臺和兩組豎直布置的軸承座焊接而成。矩形平臺采用合金鋼結構，尺寸為500×1000 mm、厚度為50 mm，四周布置有φ20的地腳安裝孔，通過地腳螺栓安裝于車輛底盤上。

軸承座厚度為85 mm，其中心與矩形平臺之間的距離為525mm，兩組軸承座之間的距離為200mm。

在基座矩形平臺上安裝有激光掃描儀，用于實時采集被測物三維輪廓數據。激光掃描儀角分辨率0.25°、檢測范圍0～270°，安裝于基座、矩形平臺表面處，軸線平行于工作平臺端面，中心點偏離工作平臺端面的距離為210 mm。

基座軸承座一端安裝有電機等驅動裝置、另一端安裝有編碼器等計數裝置，用于驅動工作平臺轉動，并記錄其轉角。

1.4 工作臺

工作臺采用航空鋁合金材料，外部形狀為圓形，直徑為1000 mm、厚度為80 mm，安裝于基座兩個軸承座的中心位置處，在中心位置處開有直徑為80 mm的圓孔，沿圓孔圓周方向上布置有鍵槽，鍵槽尺寸為22 mm×5.4 mm。工作平臺通過軸承、階梯軸、鍵與基座連接，所選軸承內徑為60 mm，型號為UELP312帶座外球面球軸承，鍵尺寸為 22×14 mm；階梯軸直徑為 80 mm，階梯軸長度為320 mm，鍵槽截面尺寸為22 mm×9 mm，鍵槽長度為120 mm。工作臺可實現繞中心的旋轉運動，轉動范圍為-45°～45°，工作平臺端面上布置減重孔。

1.5 運動分支

運動分支由一個移動副（P）、兩個轉動副（R）及相應連桿構成，可實現空間三自由度運動。其中移動副軸線通過工作平臺中心且垂直于工作平臺安裝面，由伺服電動缸驅動，行程為±500 mm，電動缸固定端安裝于工作平臺上，其上裝有高精度光柵尺，定位精度為0.1 mm。轉動副垂直于安裝平臺端面，由階梯軸、軸承和端蓋組成，其上裝有絕對值編碼器，定位精度為0.01°。

3組運動分支安裝于工作平臺0～90°圓周上，相鄰運動分支中移動副軸線夾角為45°。運動分支末端裝數字相機，在各驅動裝置作用下數字相機在工作平面內任意移動和轉動，實現精確定位和調姿。相機采用工業(yè)線陣數字相，所選控制器型號為西門子Simotion D445、伺服周期為4 ms。

2 位姿補償與運動學模型建立

2.1 位姿補償模型

由《公路隧道設計規(guī)范》，隧道斷面尺寸與路面設計時速有關，分別有 120 km/h、100 km/h、80 km/h、60 km/h四種級別。公路隧道斷面輪廓如圖3a所示，其中隧道高度為H、圓弧起拱線高度為r、圓弧起拱線半徑為R、行車道總寬度為w、兩側步行道寬度為m（n）。建立大地坐標系{o}，原點位于路面中心線處，x軸沿隧道表面，y軸豎直向上。為了實現3組相機均勻采集隧道圖像，將半幅隧道表面等分為3份，其中pi(i=0……3)為各等分點，其坐標滿足以下關系：

假設機械手中，3組運動分支相交點為k，且在大地坐標系{o}中的安裝位置坐標為k=[s d]T，此時各相機拍攝范圍以及與隧道表面的距離為：

式（2）中各相機拍攝范圍 θi(s，d)以及拍攝距離li(s,d)是關于安裝位置坐標的k=[s d]T函數關系，在實際應用過程中為了方便相機選型、安裝，各相機拍攝范圍和拍攝距離應保持一致。因此，當確定機械手在某一特定隧道采集圖像時，首先根據隧道斷面尺寸以及式（1）、式（2），通過搜索法計算機械手安裝位置坐標k=[s d]T。其次是根據安裝位置坐標計算各相機空間位置和姿態(tài)。

令機械手中3組相機空間布置圖如圖3b所示，其中ci為相機空間位置點，li為相機中心線，li1、li2為相機拍攝范圍的邊界點。假設相機中心點與機械手安裝位置之間的距離為ri，由此可建立相機中心線的位置矢量為li(ri)=ci-k。3組相機均勻布置于圖像采集區(qū)域內，因此各相機中心線與大地坐標系{o}的y軸夾角為：

在確定各相機的空間位姿時，應滿足以下條件：a）為滿足圖像采集質量，各相機與隧道表面的距離應在景深范圍內；b）為保證圖像拼接有特征點，相鄰兩個相機的拍攝范圍應有重疊部分。由此通過數值搜索法可確定各組相機的空間安裝位姿(riai)。

圖3 視覺系統(tǒng)位姿補償示意圖

2.2 運動學模型

以分支1為例建立機械手連桿坐標系如圖4所示，其連桿參數見表1。

表1 運動分支1的連桿參數表

圖4 分支坐標系

在各運動副處建立坐標系 {o0}、{o1}、{o2}、{o3}、{o4}，根據連桿參數計算各坐標系之間的空間變換關系。

建立各連桿間坐標變換矩陣為：

因此機械手末端相對于{o0}系的位姿變換矩陣為：

式中：cθi=cosθi；sθi=sinθi(i=1,3,4)。

設檢測時相機相對于工作臺中心需要到達的位姿為：

基于上式建立運動分支各主動輸入量的數學表達式為：

3 數值計算與工作原理

3.1 數值計算

選取設計時速為120 km/h的公路隧道為研究對象，由《公路隧道設計規(guī)范》，隧道斷面尺寸為H=8.12 m、h=2.0 m、R=6.12 m、w=7.5 m、m=0.75 m、n=1.25 m。選取數字相機的性能參數為：擴散角25°、景深1.5～2.0 m、行頻45 k、物距3.0 m。當檢測隧道右半幅襯砌時，首先結合式（1）、式（2）計算機械手的安裝位置參數s=2.4 m、d=2.6 m，然后根據式（3）及相應的參數優(yōu)化條件，計算各單相機的空間安裝姿態(tài)為（1.12 m，19.5°），（0.64 m，44.8°），（1.30 m，71.4°），最后根據機械手運動模型計算各運動副主動輸入量分別為：第 1分支（15.2°，1.22 m，3.7°，2.2°），第 2 分支（45.3°，0.73 m，2.7°，5.6°），第3分支（78.3°，1.30 m，7.8°，2.3°）。同理可計算檢測隧道左半幅襯砌時的各運動幅主動輸入量，為了獲得更為一般性的結論，分別以設計時速為60 km/h、80 km/h、100 km/h的公路隧道為例，結合本文建模分析方法，分別計算各種工況下機械手主動輸入量，如表2所示。

表2 不同工況下計算結果

3.2 工作原理

對于本文提出的智能檢測機械手裝置，在進行隧道檢測時的工作原理如下：

a）車輛等載體行進過程中，激光掃描儀實時測量被測物三維形狀尺寸，并生成基于傳感器坐標系的被測物輪廓數學表達式。

b）根據被測物輪廓數學表達式計算機械手裝置空間安裝。

c）當工作平臺運動至指定位置后，結合數字相機焦距、物距、光圈等參數規(guī)劃拍攝范圍，并使數字相機光軸垂直于被測曲面，以此為依據計算各相機到達最佳拍攝位姿時所需的運動補償量。

d）根據機械手布置形式和結構參數，以數字相機位姿補償量、工作平臺轉動量、被測物輪廓參數為輸入量，實時解算運動分支各運動副處驅動位移、速度、加速度等值。

e）將上述計算值作為控制系統(tǒng)輸入，經信號變換后控制驅動電機運動，在各運動副處驅動共同作用下機械手沿指定軌跡運動，在此同時各運動副處傳感器實時采集運動信號。

f）待各傳感器數值達到要求值時，即表明機械手到達指定位置，停止驅動系統(tǒng)，數字相機開始圖像采集與存儲，至此完成一個位置的檢測工作；當車輛等載體運動至下個位置時，重復上述步驟。

4 結論

本文面向公路智能檢測裝備研發(fā)需求，提出了一種用于橋隧等復雜表面缺陷檢測的智能機械手設計與分析方法，獲得了如下結論：

a）基于應用需求設計了一種智能檢測機械手，由數字相機、基座、工作平臺和3個結構相同的運動分支構成，可實時調整與被測物之間的位置和姿態(tài)，以達到高精度采集復雜表面圖像的目標。

b）建立了智能機械手的位姿補償和運動學數學模型，可根據被測物的形狀、距離等參數實時計算各運動分支輸入量，使數字相機達到指定的位置，以滿足其高精度工作。

c）當智能機械手在設計時速為 60 km/h、80 km/h、100 km/h、120 km/h 的公路隧道內采集圖像時，通過數值方法給出了位姿補償量以及各運動分支主動輸入量，并簡要闡述了系統(tǒng)工作原理。