CN112781496A - 一种非接触测量***的测头位姿标定技术 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种非接触测量***的测头位姿标定技术,无需额外辅助仪器即可标定线结构光传感器空间角度。以标准圆柱体的芯轴作为标定的样板,通过线结构光传感器发射激光线来得到二维轮廓,经过多个空间位置的扫描,进而获得多组轮廓曲线数据,其中通过莱文伯格‑马夸特(LM)迭代法对每一个空间轮廓进行非线性优化求解轮廓参数再根据相对移动传感器在不同的世界坐标上进行多次扫描策略,得到多组非共线校准点。这些生成的非共线点被满足于相对运动模型的外在参数计算,即逆向实现线结构光传感器框架空间角度的求解。此方法简单省时,测量精度高。
Description
技术领域
本发明属于线结构光测量技术领域,具体涉及一种无需额外辅助 仪器即可对线结构光传感器在集成***中进行空间角度标定的技术。
背景技术
近年来线结构光三维测量技术的主要发展趋势是线结构光传感 器与其他设备如数控机床或坐标测量机相集成,来实现对工件目标的 3D测量。例如,在数控***中,可增加线结构光传感器的自由度, 将线结构光测量的轮廓数据从2D扩展到3D,以实现全面的非接触 测量和逆向三维重建测量目标。在线结构光测量技术领域,线结构光 传感器测量技术属于当前广泛应用的线结构光测量技术之一,作为一 种最常用的结构光传感器,一个线结构光传感器基本结构由一个摄像 机(主要零部件为电荷耦合器件或互补金属氧化物半导体)和一个激 光投影仪组成。线结构光传感器高精度扫描的标定分为独立的两个部 分:内在标定和外在标定,它们通过不同的坐标框架关系来区分。当 传感器上的激光能量被激发,通过柱面物镜发出一条激光线时,摄像 机就捕捉到了一幅调制的目标轮廓图像。相应的轮廓可以通过离散点 的重心来识别,并且在识别中考虑图像平面透镜变形问题,从而实现 激光平面中的2D数据与图像平面中的2D轮廓映射。这种一对一对 应的标定程序称为“内在标定”,往往在线结构光测头出厂前已经校 准完毕。而当传感器被嵌入以集成多轴设备,从激光平面中的2D数 据转换到三维世界框架具有良好的可行性。但必须存在一个传感器位 置(坐标随多轴变化)和方向用来识别激光平面和数控机床上建立标 准的笛卡尔空间直角坐标系之间的关系。这种识别过程称为“外在标 定”。因为线结构光传感器框架在测量***中受安装偏差、机床振动 等因素会变得不正交或偏斜,必须对传感器在***中进行充分外在标 定,其中最关键的在于传感器框架空间角度的精确求解。简而言之, 不同的平台和条件可能需要在适当的扫描视图中进行不同的处理,标 定测量空间角度一个耗时且复杂的过程。但它对于确保3D视觉测量 的高精度又起到关键作用。
发明内容
本发明介绍一种无需额外辅助仪器即可标定线结构光传感器框 架空间角度的方法。具体步骤如下。
T1:确认整体转换的关系
整体转换关系是指从图1中的非正交倾斜传感器框架到数控机 床标准正交框架进行整体变换的过程。通过芯轴靶提取特征点,同时 标定转台和外部参数。为了求出线结构光传感器框架的倾斜角度和标 定,需要在***中建立三个空间直角坐标系。如图2所示,在数控机 床上建立标准的笛卡尔空间直角坐标系(onxnynzn),其中xn、yn和zn轴分 别平行于每个光栅,原点on是数控机床每个光栅的绝对零位。在激光 平面上建立空间坐标系(osxsyszs),xs,ys和zs轴的方向分别与线结构光传 感器框架的方向相同,zs轴和zn轴是同向的,由于线结构光传感器的 姿态误差,(osxsyszs)坐标系通常是一个非正交坐标系。在转盘的底部以 转盘底部的几何中心和上下顶端的连接处为原点,建立笛卡尔空间直 角坐标系(odxdydzd),(odxdydzd)坐标系与(onxnynzn)坐标系方向相同。设三 个坐标系的基轴为正交性。通常,从传感器框架{s}到目标框架{d}的 整体转换可以使用参考框架{n}参考。
Pd=Pds+Psn (1)
其中,Pds和Psn分别是在(osxsyszs)和(onxnynzn)坐标系上捕获目标表面 上相同点的向量。用坐标形式描述为:
当芯轴样板的一部分表面被线结构光传感器扫描时,捕获的芯轴 2D轮廓点坐标用公式(3)描述:
在激光平面上,这些参数分别为轮廓中心坐标xs和ys,轴长度 a,b(a≥b)和离心角βl(-π/2<βl≤π/2),C为余弦cos简写,S为正弦sin简 写。考虑到方位失真,垂直于osxsys遵循右手定则,使得可以将整体转换模型表示为:
其中,为3x3的旋转矩阵,为3x1的平移矩阵,ψ,θ,φ分别为 坐标系(osxsyszs)绕xs、ys、zs轴的旋转角度,和在公式(3)是 未知参数,其中为平移后在线结构光坐标系中zS坐标轴上所移动 的距离量值。为了求解这些参数,有必要确定芯轴中心的共轭对。
T2:共轭对的识别
通常所说的共轭对是通过匹配两个不同框架之间的公共点而产 生的。如图3所示,公共点通过(odxdydzd)坐标系框架的旋转轴和另一 个框架坐标系(osxsyszs)相交创建。通过线结构光传感器沿着机械轴扫 描获得的这一组共线的共轭对能够识别目标中心。但是,由于频繁的 间歇、工装调整和晃动等原因,线结构光传感器框架平面通常很难垂 直于***的zn轴。在测量中,传感器框架实际上会发生偏斜,这就需 要立即对***进行预校准或重新校准。
T3:椭圆曲线拟合
如图4所示,芯轴为几何圆柱体,由于线结构光自身空间角度存 在偏差,激光束射在转盘上形成的曲线实质上为椭圆形轮廓。而是二 维轮廓的几何中心本质上和被芯轴轴心属于同一个物理中心。那么, 通过对轮廓的拟合求解得到椭圆的几何中心,就意味着可以得到线结 构光传感器在该空间角度下的一个校准点。于是,通过校准点多个坐 标系建立起相应的映射关系。
如图5所示对于线结构光测量的任意离散点p,最短的连接向量 或正交向量d(βj)可以用它在椭圆上最近的对应点p'来描述,如下所示:
{d(βl)}=p-p'|β=(xs-xl,ys-yl)T (5)
其中,离心角β映射光平面中每个测量的数据离散点。 j=1,2,3…n(j≥6)是离散点数据的个数。公式(3)通过引入临时坐标框 架(o-xy)进行重写。
在激光平面上,这些参数分别为离散点坐标xl和yl,轮廓中心坐 标xs和ys,轴长度a,b(a≥b),自转角和离心角βl(-π/2<βl≤π/2),C为余弦 cos函数的简写,S为正弦sin函数的简写。为了降低椭圆拟合的误 差,本发明采用莱文伯格-马夸特(LM)迭代法进行自适应求解。莱文 伯格-马夸特迭代法就是通过不断迭代,最终取得所有离散点到最优 模型的距离平方和最小,即实现最小二乘。
算法通过自定义初始值,能够自动提取线结构光扫描离散点的迭 代步长大小和方向:
(J(β)TJ(β)+μI)Δk=-J(β)Td(β),μ≥0 (7)
ki+1=ki+λΔk (8)
其中步长λ=1,I是一个n×n恒等式矩阵。经过k偏导,雅可比矩 阵J(β):
对于小的‖Δk‖迭代点,二次函数L(k)表示为
阻尼系数μ通过目标函数和ρi的比率进行控制
最后,迭代可以由两个标准来终止,一个标准是迭代地优化参数 k达到全局最小值||▽D(β)||∞≤l,另一个标准是迭代达到针对无限循环的 保护上限i≥imax。
通过迭代求解,公式(6)中的5个参数可以计算出来。那么, 光平面中的关键校准点的中心坐标被创建出来,即可以通过这些参数 得到拟合椭圆的几何中心。
T4:外在参数标定的双扫描方法
线结构光传感器框架坐标系与机床上的笛卡尔空间直角坐标系 之间存在空间角度偏差。如图6所示,本发明提出一种双扫描方法求 出空间角度偏差值,用于调整线结构光传感器框架或者利用本发明计 算的角度通过补偿的方式降低空间角度偏差对测量结果的影响。
线结构光传感器通过数控机床进行多次扫描,一个p0被定义为参 考位置,另一个p1被定义为比较位置,p0到p1这样的扫描称为“第一次 扫描”。类似地,从p1到p2的扫描被称为线结构光传感器在确定的运动 上的“第二次扫描”。第一次扫描改变线结构光传感器坐标系的x坐 标,第二次扫描改变线结构光传感器坐标系的y坐标和z坐标,两次 扫描之后一共得到三段曲线,可以构建三个方程,用三个方程可以求 出线结构光传感器框架坐标系与数控机床上的笛卡尔空间直角坐标 系在三个坐标轴上的偏角,进而求解空间角度。
(1)第一次扫描过程
如图7所示,线结构光传感器的方位失真会导致空间相对运动的 欧氏距离误差。例如在第一次扫描过程中,线结构光传感器沿机床上 的笛卡尔空间直角坐标系的x轴移动Δxn,在线结构光传感器框架坐 标系的x轴上移动的距离为Δh1,Δxn会小于Δh1。为了解决这个问题, 非正交传感器框架坐标系需要由垂直于光平面的参考向量为基准 进行重建。芯轴中心的共轭对,被定义为参考位置和 比较位置。因此,获得重建的传感器框架坐标系的第 三维增量表示为:
其中,Δhi和Δxn分别是重建的传感器框架坐标系和机床上的笛卡 尔空间直角坐标系相对运动的欧几里德距离量。θx是参考向量的空间 投影角度。
然而,一个确定的运动矢量不能得到这些超越矩阵方程的精确解。 由于正交方程的非线性,外在参数在矩阵中耦合,可能会产生多个解。 所以,需要上述第二次扫描来测量更多的共轭对,以计算精确解。
(2)第二次扫描过程
其中,Δh2同样也是一个欧几里得距离。使用与公式(15)相同的 过程,可以得到第二个扫描移动矩阵方程。
如果数控主轴沿轴zn移动线结构光传感器,定义为Δzn,传感器框 架的第三维坐标定义为传感器框架与机床上的笛卡尔空间直 角坐标系相关的方向余弦(Cθx)2+(Cθy)2+(Cθz)2=1。因此,可以确定相应的 矩阵模型。
通过整合公式(16)、(18)和(20),得到相对运动变换模型:
经过一系列变量分离的解耦后,倾斜传感器框架上的角度偏差可 以计算出来,即最终通过双扫描方法求解出传感器框架上的ψ,θ,φ角 度。
本专利具有以下有益效果:
1、具有不用接触就能测出线结构光传感器测头偏转角度的优势, 能够保证角度测量的精确性。
2、为了实现线结构光传感器测头偏转角度测量的高精确度,本专 利使用双扫描方法取了多组样本。
3、本专利能够消除接触式测量带来的测量误差。
附图说明
图1非接触测量***图
图2传感器框架上含有ψ,θ,φ角度偏差时得到椭圆轮廓
图3几何圆和椭圆轮廓及其扫描示意图
图4线结构光获取的离散轮廓点示意图
图5线结构光获取的离散轮廓点参数化示意图
图6双扫描方法示意图
图7双扫描方法的第一次扫描过程原理图
图8双扫描方法的第二次扫描过程原理图
图中,1-数控车床,2-线结构光传感器,3-顶尖,4-芯轴。
具体实施方式
下面结合附图对一种非接触测量***的测头位姿标定技术进一 步说明,如图1所示,该方法可以应用在数控机床测量***上,以数 控机床测量***为例进行说明。
数控机床测量***包括1-数控车床,2-线结构光传感器,3-顶 尖,4-芯轴。测量过程中,计算机通过控制数控机床主轴的运动,实 现全自动化测量,线结构光传感器测头将获得的数据输出给计算机, 进行数据处理。
确认整体转换的关系
整体转换关系是指从图1中的非正交倾斜传感器框架到数控机 床标准正交框架进行整体变换的过程。通过芯轴靶提取特征点,同时 标定转台和外部参数。为了求出线结构光传感器框架的倾斜角度和标 定,需要在***中建立三个空间直角坐标系。如图2所示,在1-数控 机床上建立标准的笛卡尔空间直角坐标系(onxnynzn),其中xn、yn和zn轴 分别平行于每个光栅,原点on是数控机床每个光栅的绝对零位。在激 光平面上建立空间坐标系(osxsyszs),xs,ys和zs轴的方向分别与线结构光 传感器框架的方向相同,zs轴和zn轴是同向的,由于2-线结构光传感 器的姿态误差,(osxsyszs)坐标系通常是一个非正交坐标系。在转盘的底 部以转盘底部的几何中心和上下顶端的连接处为原点,建立笛卡尔空 间直角坐标系(odxdydzd),(odxdydzd)坐标系与(onxnynzn)坐标系方向相同。 设三个坐标系的基轴为正交性。通常,从传感器框架{s}到目标框架 {d}的整体转换可以使用参考框架{n}参考。
Pd=Pds+Psn (22)
其中,Pds和Psn分别是在(osxsyszs)和(onxnynzn)坐标系上捕获目标表面 上相同点的向量。用坐标形式描述为:
当4-芯轴样板的一部分表面被线结构光传感器扫描时,捕获的 芯轴2D轮廓点坐标用公式(3)描述:
在激光平面上,这些参数分别为轮廓中心坐标xs和ys,轴长度 a,b(a≥b)和离心角βl(-π/2<βl≤π/2),C为余弦cos简写,S为正弦sin简 写。考虑到方位失真,垂直于osxsys遵循右手定则,使得可以将整体转换模型表示为:
其中,为3x3的旋转矩阵,为3x1的平移矩阵,ψ,θ,φ分别为 坐标系(osxsyszs)绕xs、ys、zs轴的旋转角度,和在公式(3)是 未知参数,其中为平移后在线结构光坐标系中zS坐标轴上所移动 的距离量值。为了求解这些参数,有必要确定芯轴中心的共轭对。
共轭对的识别
通常所说的共轭对是通过匹配两个不同框架之间的公共点而产 生的。如图3所示,公共点通过(odxdydzd)坐标系框架的旋转轴和另一 个框架坐标系(osxsyszs)相交创建。通过2-线结构光传感器沿着机械轴 扫描获得的这一组共线的共轭对能够识别目标中心。但是,由于频繁 的间歇、工装调整和晃动等原因,2-线结构光传感器框架平面通常很 难垂直于***的zn轴。在测量中,2-传感器框架实际上会发生偏斜, 这就需要立即对***进行预校准或重新校准。
椭圆曲线拟合
如图4所示,4-芯轴为几何圆柱体,由于2-线结构光自身空间 角度存在偏差,激光束射在转盘上形成的曲线实质上为椭圆形轮廓。 而是二维轮廓的几何中心本质上和被芯轴轴心属于同一个物理中心。 那么,通过对轮廓的拟合求解得到椭圆的几何中心,就意味着可以得 到2-线结构光传感器在该空间角度下的一个校准点。于是,通过校准 点多个坐标系建立起相应的映射关系。
如图5所示对于线结构光测量的任意离散点p,最短的连接向量 或正交向量d(βj)可以用它在椭圆上最近的对应点p'来描述,如下所示:
{d(βl)}=p-p'|β=(xs-xl,ys-yl)T (26)
其中,离心角β映射光平面中每个测量的数据离散点。 j=1,2,3…n(j≥6)是离散点数据的个数。公式(3)通过引入临时坐标框 架(o-xy)进行重写。
在激光平面上,这些参数分别为离散点坐标xl和yl,轮廓中心坐 标xs和ys,轴长度a,b(a≥b),自转角和离心角βl(-π/2<βl≤π/2),C为余弦 cos函数的简写,S为正弦sin函数的简写。为了降低椭圆拟合的误 差,本发明采用莱文伯格-马夸特(LM)迭代法进行自适应求解。莱文 伯格-马夸特迭代法就是通过不断迭代,最终取得所有离散点到最优 模型的距离平方和最小,即实现最小二乘。
算法通过自定义初始值,能够自动提取线结构光扫描离散点的迭 代步长大小和方向:
(J(β)TJ(β)+μI)Δk=-J(β)Td(β),μ≥0 (28)
ki+1=ki+λΔk (29)
其中步长λ=1,I是一个n×n恒等式矩阵。经过k偏导,雅可比矩 阵J(β):
对于小的‖Δk‖迭代点,二次函数L(k)表示为
阻尼系数μ通过目标函数和ρi的比率进行控制
最后,迭代可以由两个标准来终止,一个标准是迭代地优化参 数k达到全局最小值||▽D(β)||∞≤l,另一个标准是迭代达到针对无限循环 的保护上限i≥imax。
通过迭代求解,公式(6)中的5个参数可以计算出来。那么, 光平面中的关键校准点的中心坐标被创建出来,即可以通过这些参数 得到拟合椭圆的几何中心。
T4:外在参数标定的双扫描方法
线结构光传感器框架坐标系与机床上的笛卡尔空间直角坐标系 之间存在空间角度偏差。如图6所示,本发明提出一种双扫描方法求 出空间角度偏差值,用于调整线结构光传感器框架或者利用本发明计 算的角度通过补偿的方式降低空间角度偏差对测量结果的影响。
2-线结构光传感器通过1-数控机床进行多次扫描,一个p0被定义 为参考位置,另一个p1被定义为比较位置,p0到p1这样的扫描称为“第 一次扫描”。类似地,从p1到p2的扫描被称为2-线结构光传感器在确 定的运动上的“第二次扫描”。第一次扫描改变线结构光传感器坐标 系的x坐标,第二次扫描改变线结构光传感器坐标系的y坐标和z坐 标,两次扫描之后一共得到三段曲线,可以构建三个方程,用三个方 程可以求出线结构光传感器框架坐标系与数控机床上的笛卡尔空间 直角坐标系在三个坐标轴上的偏角,进而求解空间角度。
(1)第一次扫描过程
如图7所示,2-线结构光传感器的方位失真会导致空间相对 运动的欧氏距离误差。例如在第一次扫描过程中,2-线结构光传感器沿 1-机床上的笛卡尔空间直角坐标系的x轴移动Δxn,在线结构光传感器 框架坐标系的x轴上移动的距离为Δh1,Δxn会小于Δh1。为了解决这个问 题,非正交传感器框架坐标系需要由垂直于光平面的参考向量为基准进行重建。芯轴中心的共轭对,被定义为参考位置和 比较位置。因此,获得重建的传感器框架坐标系的第三 维增量表示为:
其中,Δhi和Δxn分别是重建的传感器框架坐标系和机床上的笛卡 尔空间直角坐标系相对运动的欧几里德距离量。θx是参考向量的空间 投影角度。
然而,一个确定的运动矢量不能得到这些超越矩阵方程的精确解。 由于正交方程的非线性,外在参数在矩阵中耦合,可能会产生多个解。 所以,需要上述第二次扫描来测量更多的共轭对,以计算精确解。
(2)第二次扫描过程
其中,Δh2同样也是一个欧几里得距离。使用与公式(15)相同的 过程,可以得到第二个扫描移动矩阵方程。
如果数控主轴沿轴zn移动2-线结构光传感器,定义为Δzn,传感器 框架的第三维坐标定义为传感器框架与机床上的笛卡尔空间 直角坐标系相关的方向余弦(Cθx)2+(Cθy)2+(Cθz)2=1。因此,可以确定相应 的矩阵模型。
通过整合公式(16)、(18)和(20),得到相对运动变换模型:
经过一系列变量分离的解耦后,倾斜传感器框架上的角度偏差可 以计算出来,即最终通过双扫描方法求解出传感器框架上的ψ,θ,φ角 度。
Claims (1)
1.一种非接触测量***的测头位姿标定技术,其特征在于:本方法对线结构光传感器框架空间角度的高精确测量,
其特征在于该方法包括如下步骤:
T1:确认整体转换的关系
整体转换关系是指从图1中的非正交倾斜传感器框架到数控机床标准正交框架进行整体变换的过程,通过芯轴靶提取特征点,同时标定转台和外部参数,为了求出线结构光传感器框架的倾斜角度和标定,需要在***中建立三个空间直角坐标系,如图2所示,在数控机床上建立标准的笛卡尔空间直角坐标系(onxnynzn),其中xn、yn和zn轴分别平行于每个光栅,原点on是数控机床每个光栅的绝对零位,在激光平面上建立空间坐标系(osxsyszs),xs,ys和zs轴的方向分别与线结构光传感器框架的方向相同,zs轴和zn轴是同向的,由于线结构光传感器的姿态误差,(osxsyszs)坐标系通常是一个非正交坐标系,在转盘的底部以转盘底部的几何中心和上下顶端的连接处为原点,建立笛卡尔空间直角坐标系(odxdydzd),(odxdydzd)坐标系与(onxnynzn)坐标系方向相同,设三个坐标系的基轴为正交性,通常,从传感器框架{s}到目标框架{d}的整体转换可以使用参考框架{n}参考;
Pd=Pds+Psn (1)
其中,Pds和Psn分别是在(osxsyszs)和(onxnynzn)坐标系上捕获目标表面上相同点的向量,用坐标形式描述为:
当芯轴样板的一部分表面被线结构光传感器扫描时,捕获的芯轴2D轮廓点坐标用公式(3)描述:
在激光平面上,这些参数分别为轮廓中心坐标xs和ys,轴长度a,b(a≥b)和离心角βl(-π/2<βl≤π/2),C为余弦cos函数的简写,S为正弦sin函数的简写,考虑到方位失真,垂直于osxsys遵循右手定则,使得可以将整体转换模型表示为:
其中,为3x3的旋转矩阵,为3x1的平移矩阵,ψ,θ,φ分别为坐标系(osxsyszs)绕xs、ys、zs轴的旋转角度,和在公式(3)是未知参数,其中为平移后在线结构光坐标系中zS坐标轴上所移动的距离量值,为了求解这些参数,有必要确定芯轴中心的共轭对;
T2:共轭对的识别
通常所说的共轭对是通过匹配两个不同框架之间的公共点而产生的,如图3所示,公共点通过(odxdydzd)坐标系框架的旋转轴和另一个框架坐标系(osxsyszs)相交创建,通过线结构光传感器沿着机械轴扫描获得的这一组共线的共轭对能够识别目标中心,但是,由于频繁的间歇、工装调整和晃动等原因,线结构光传感器框架平面通常很难垂直于***的zn轴,在测量中,传感器框架实际上会发生偏斜,这就需要立即对***进行预校准或重新校准;
T3:椭圆曲线拟合
如图4所示,芯轴为几何圆柱体,由于线结构光自身空间角度存在偏差,激光束射在转盘上形成的曲线实质上为椭圆形轮廓,而是二维轮廓的几何中心本质上和被芯轴轴心属于同一个物理中心,那么通过对轮廓的拟合求解得到椭圆的几何中心,就意味着可以得到线结构光传感器在该空间角度下的一个校准点,于是,通过校准点多个坐标系建立起相应的映射关系;
如图5所示对于线结构光测量的任意离散点p,最短的连接向量或正交向量d(βj)可以用它在椭圆上最近的对应点p'来描述,如下所示:
{d(βl)}=p-p'|β=(xs-xl,ys-yl)T (5)
其中,离心角β映射光平面中每个测量的数据离散点,j=1,2,3…n(j≥6)是离散点数据的个数,公式(3)通过引入临时坐标框架(o-xy)进行重写,
在激光平面上,这些参数分别为离散点坐标xl和yl,轮廓中心坐标xs和ys,轴长度a,b(a≥b),自转角和离心角βl(-π/2<βl≤π/2),C为余弦cos函数的简写,S为正弦sin函数的简写,为了降低椭圆拟合的误差,本发明采用莱文伯格-马夸特(LM)迭代法进行自适应求解,莱文伯格-马夸特迭代法就是通过不断迭代,最终取得所有离散点到最优模型的距离平方和最小,即实现最小二乘,
算法通过自定义初始值,能够自动提取线结构光扫描离散点的迭代步长大小和方向:
(J(β)TJ(β)+μI)Δk=-J(β)Td(β),μ≥0 (7)
ki+1=ki+λΔk (8)
其中步长λ=1,I是一个n×n恒等式矩阵,经过k偏导,雅可比矩阵J(β):
对于小的‖Δk‖迭代点,二次函数L(k)表示为
阻尼系数μ通过目标函数和ρi的比率进行控制
最后,迭代可以由两个标准来终止,一个标准是迭代地优化参数k达到全局最小值||▽D(β)||∞≤l,另一个标准是迭代达到针对无限循环的保护上限i≥imax,
通过迭代求解,公式(6)中的5个参数可以计算出来,那么,光平面中的关键校准点的中心坐标被创建出来,即可以通过这些参数得到拟合椭圆的几何中心;
T4:外在参数标定的双扫描方法
线结构光传感器框架坐标系与机床上的笛卡尔空间直角坐标系之间存在空间角度偏差,如图6所示,本发明提出一种双扫描方法求出空间角度偏差值,用于调整线结构光传感器框架或者利用本发明计算的角度通过补偿的方式降低空间角度偏差对测量结果的影响,
线结构光传感器通过数控机床进行多次扫描,一个p0被定义为参考位置,另一个p1被定义为比较位置,p0到p1这样的扫描称为“第一次扫描”,类似地,从p1到p2的扫描被称为线结构光传感器在确定的运动上的“第二次扫描”,第一次扫描改变线结构光传感器坐标系的x坐标,第二次扫描改变线结构光传感器坐标系的y坐标和z坐标,两次扫描之后一共得到三段曲线,可以构建三个方程,用三个方程可以求出线结构光传感器框架坐标系与数控机床上的笛卡尔空间直角坐标系在三个坐标轴上的偏角,进而求解空间角度,
(1)第一次扫描过程
如图7所示,线结构光传感器的方位失真会导致空间相对运动的欧氏距离误差,例如在第一次扫描过程中,线结构光传感器沿机床上的笛卡尔空间直角坐标系的x轴移动Δxn,在线结构光传感器框架坐标系的x轴上移动的距离为Δh1,Δxn会小于Δh1,为了解决这个问题,非正交传感器框架坐标系需要由垂直于光平面的参考向量为基准进行重建,芯轴中心的共轭对,被定义为参考位置和比较位置,因此,获得重建的传感器框架坐标系的第三维增量表示为:
其中,Δhi和Δxn分别是重建的传感器框架坐标系和机床上的笛卡尔空间直角坐标系相对运动的欧几里德距离量,θx是参考向量的空间投影角度,
然而,一个确定的运动矢量不能得到这些超越矩阵方程的精确解,由于正交方程的非线性,外在参数在矩阵中耦合,可能会产生多个解,所以,需要上述第二次扫描来测量更多的共轭对,以计算精确解;
(2)第二次扫描过程
其中,Δh2同样也是一个欧几里得距离,使用与公式(15)相同的过程,可以得到第二个扫描移动矩阵方程,
如果数控主轴沿轴zn移动线结构光传感器,定义为Δzn,传感器框架的第三维坐标定义为传感器框架与机床上的笛卡尔空间直角坐标系相关的方向余弦为(Cθx)2+(Cθy)2+(Cθz)2=1,可以确定相应的矩阵模型,
通过整合公式(16)、(18)和(20),得到相对运动变换模型:
经过一系列变量分离的解耦后,倾斜传感器框架上的角度偏差可计算出来,即最终通过双扫描方法求解出传感器框架上的ψ,θ,φ角度。
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114485484A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-05-13 | 郑州郑大智能科技股份有限公司 | 一种环形工件尺寸数字化检测及校正方法 |
CN114700813A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-07-05 | 金洲精工科技(昆山)有限公司 | 一种圆柱立铣刀刀尖圆周方向快速定位的方法 |
CN115307570A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-11-08 | 北京工业大学 | 一种u槽平面式线激光传感器位姿标定件及标定方法 |
CN115307571A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-11-08 | 北京工业大学 | 一种平面式线激光传感器位姿标定件及标定方法 |
CN115307572A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-11-08 | 北京工业大学 | 一种定宽平面式线激光传感器位姿标定件及标定方法 |
CN115597569A (zh) * | 2022-10-31 | 2023-01-13 | 上海勃发空间信息技术有限公司(Cn) | 利用断面扫描仪测定桩与船相对位置关系的方法 |
TWI791343B (zh) * | 2021-12-01 | 2023-02-01 | 財團法人工業技術研究院 | 旋轉軸的幾何誤差的獲取方法與獲取設備 |
CN117073582A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-11-17 | 梅卡曼德(北京)机器人科技有限公司 | 线激光轮廓仪***的标定方法、装置和电子设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB1263608A (en) * | 1968-07-15 | 1972-02-16 | Johann Meier | Measuring apparatus |
CN101000499A (zh) * | 2006-12-18 | 2007-07-18 | 浙江大学 | 基于多传感器集成测量的仿形加工方法及*** |
CN102034238A (zh) * | 2010-12-13 | 2011-04-27 | 西安交通大学 | 基于光学成像测头和视觉图结构的多摄像机***标定方法 |
CN111721198A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-29 | 北京华睿盛德科技有限公司 | 一种复合式线激光测量***多轴空间坐标系标定方法 |
CN112122840A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-25 | 西安知象光电科技有限公司 | 一种基于机器人焊接的视觉定位焊接***及焊接方法 |
-
2021
- 2021-01-20 CN CN202110072241.7A patent/CN112781496B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB1263608A (en) * | 1968-07-15 | 1972-02-16 | Johann Meier | Measuring apparatus |
CN101000499A (zh) * | 2006-12-18 | 2007-07-18 | 浙江大学 | 基于多传感器集成测量的仿形加工方法及*** |
CN102034238A (zh) * | 2010-12-13 | 2011-04-27 | 西安交通大学 | 基于光学成像测头和视觉图结构的多摄像机***标定方法 |
CN111721198A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-29 | 北京华睿盛德科技有限公司 | 一种复合式线激光测量***多轴空间坐标系标定方法 |
CN112122840A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-25 | 西安知象光电科技有限公司 | 一种基于机器人焊接的视觉定位焊接***及焊接方法 |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114485484A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-05-13 | 郑州郑大智能科技股份有限公司 | 一种环形工件尺寸数字化检测及校正方法 |
CN114485484B (zh) * | 2021-11-25 | 2024-05-07 | 郑州郑大智能科技股份有限公司 | 一种环形工件尺寸数字化检测及校正方法 |
TWI791343B (zh) * | 2021-12-01 | 2023-02-01 | 財團法人工業技術研究院 | 旋轉軸的幾何誤差的獲取方法與獲取設備 |
CN114700813A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-07-05 | 金洲精工科技(昆山)有限公司 | 一种圆柱立铣刀刀尖圆周方向快速定位的方法 |
CN114700813B (zh) * | 2022-03-14 | 2024-04-12 | 金洲精工科技(昆山)有限公司 | 一种圆柱立铣刀刀尖圆周方向快速定位的方法 |
CN115307570A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-11-08 | 北京工业大学 | 一种u槽平面式线激光传感器位姿标定件及标定方法 |
CN115307571A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-11-08 | 北京工业大学 | 一种平面式线激光传感器位姿标定件及标定方法 |
CN115307572A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-11-08 | 北京工业大学 | 一种定宽平面式线激光传感器位姿标定件及标定方法 |
CN115597569A (zh) * | 2022-10-31 | 2023-01-13 | 上海勃发空间信息技术有限公司(Cn) | 利用断面扫描仪测定桩与船相对位置关系的方法 |
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CN117073582A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-11-17 | 梅卡曼德(北京)机器人科技有限公司 | 线激光轮廓仪***的标定方法、装置和电子设备 |
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