杜振濤　王亮　楊朝青　張琪

摘 要：文章分析了軌道車輛內(nèi)飾尺寸公差快速測(cè)量的原理，同時(shí)闡述了測(cè)量流程，最后以實(shí)驗(yàn)方式進(jìn)行驗(yàn)證。旨在有效應(yīng)用快速測(cè)量方法，確保軌道車輛內(nèi)飾尺寸公差符合相關(guān)要求。

關(guān)鍵詞：軌道車輛；內(nèi)飾尺寸公車；快速測(cè)量方法

中圖分類號(hào)：U270.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2018）04-0092-01

1 解讀快速測(cè)量原理

1.1 解讀相位計(jì)算

相位移基本的工作思想在于采集一定相移多幀條紋的圖像，用以計(jì)算包括了被測(cè)物體在內(nèi)的表面三維信息相位初值。若條紋圖像的光強(qiáng)成標(biāo)準(zhǔn)正弦分布形式，那么光強(qiáng)分布的函數(shù)是：

I1（x，y）=I′（x，y）+I′（x，y）cos[φ（x，y）+δi] （1）

（1）式中，I1（x，y）為圖像平均灰度；

I′（x，y）為圖像灰度調(diào)制；

δi為圖像相位移；

φ（x，y）為待計(jì)算相位主值（或相對(duì)相位值）。

其中I1（x，y）、I′（x，y）以及（x，y）為三個(gè)未知量，針對(duì)此，需要計(jì)算出?（x，y）的值需要三張圖像。

現(xiàn)階段，人們已研究出多種形式的相移算法，但因?yàn)槊恳环N算法的誤差與穩(wěn)定性大不相同，所以在選取相位移算法時(shí)，需認(rèn)真、謹(jǐn)慎，以防影響到后續(xù)三維重建的精度以及相位計(jì)算結(jié)果。當(dāng)前應(yīng)用最多的相移算法有N幀平均算法、任意等步長(zhǎng)相移算法、標(biāo)準(zhǔn)N步相移法、N+1步相移算法以及間距滿周期法。

查閱相關(guān)研究資料可知，標(biāo)準(zhǔn)N幀相移算法在處理系統(tǒng)隨機(jī)噪聲時(shí)，會(huì)起到最佳抑制作用，加之其對(duì)N-1次以下諧波的誤差并不敏感，因而成為了當(dāng)前結(jié)構(gòu)光測(cè)量技術(shù)之中應(yīng)用最為廣泛的相移算法。

文章通過(guò)采用標(biāo)準(zhǔn)四步相移算法對(duì)光柵圖像相位主值進(jìn)行計(jì)算，四幅光柵圖像相位移依次為0、π/2、π以及3π/2，相應(yīng)的光強(qiáng)表達(dá)式依次如下：

I1（x，y）=I′（x，y）+I′（x，y）cos[φ（x，y）]

I2（x，y）=I′（x，y）+I′（x，y）cos[φ（x，y）]+π/2 ]

I3（x，y）=I′（x，y）+I′（x，y）cos[φ（x，y）]+π]

I4（x，y）=I′（x，y）+I′（x，y）cos[φ（x，y）]+3π/2]

其中，I2（x，y）與I3（x，y）為（2）式；

而光柵圖像相位主值計(jì)算的公式如下：

φ（x，y）=arctan（-2） （3）

結(jié)合所學(xué)，四步相移算法（標(biāo)準(zhǔn)）計(jì)算過(guò)程如圖1，經(jīng)相位移算法計(jì)算得到的相位主值在具體的一個(gè)相位周圍之內(nèi)是唯一的，但因?yàn)檎麄€(gè)測(cè)量空間范圍內(nèi)存在著多個(gè)呈鋸齒狀分布的光柵條紋，這便意味著需展開空間點(diǎn)相位主值才可獲得連續(xù)絕對(duì)值相位。而文章主要通過(guò)多頻外差原理的應(yīng)用來(lái)獲得每一個(gè)像素絕對(duì)相位值。

1.2 解讀三維重構(gòu)

當(dāng)每一個(gè)像素絕對(duì)相位值都計(jì)算出來(lái)后，應(yīng)按照相機(jī)之間極線幾何約束關(guān)系，將一個(gè)圖像間相互匹配的關(guān)系圖構(gòu)建出來(lái)，并在三角測(cè)量原理的應(yīng)用下將該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的三維坐標(biāo)計(jì)算出來(lái)。

文章主要是在系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定算法的利用下標(biāo)定結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)，兩個(gè)相機(jī)內(nèi)部參數(shù)的矩陣可分別看成是Ac1以及Ac2，而外部參數(shù)的矩陣如下：

Sc1（Uc1 Vc1 1）T=A c1M c1（XW1 YW1 ZW1 1）T

Sc2（UP2 VP2 1）T=A c2M c2（XW2 YW2 ZW2 1）T

上式，中，Sc1（Uc1 Vc1 1）T和Sc2（UP2 VP2 1）T共為（4）式，其中Sc1和Sc2分別代表的是兩個(gè)相機(jī)比例因子，而（Uc1，Vc1）以及（Uc2，Vc2）分別所代表的是兩個(gè)圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)。按照（4）式中能夠確定出被測(cè)點(diǎn)（XW，YW，ZW）三維坐標(biāo)。

2 剖析測(cè)量流程

在具體測(cè)量操作中，首先需要準(zhǔn)備好測(cè)量環(huán)節(jié)會(huì)使用到的投影儀，并將投影儀朝著被測(cè)車輛的位置投射出一組光強(qiáng)，光強(qiáng)應(yīng)呈現(xiàn)出正旋分布光柵圖像的形式，除此之外，相機(jī)拍攝到的圖像經(jīng)被測(cè)物體的表面調(diào)制操作，會(huì)發(fā)生變形，進(jìn)而成為光柵圖像。其次便是經(jīng)拍攝后獲得光柵圖像，按照多頻外差解相法以及相移算法獲得光柵圖像絕對(duì)相位值。最后再按照相位間的高度映射關(guān)系或者預(yù)先標(biāo)定好的系統(tǒng)參數(shù)，從絕對(duì)相位值中把被測(cè)物體表面三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)。此外，還應(yīng)利用獲得數(shù)據(jù)對(duì)圖像進(jìn)行平面擬合與處理，然后再根據(jù)立體空間的幾何原理將幾何尺寸計(jì)算出來(lái)，并以此快速且準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)度、平面度、圓弧度和角度等的測(cè)量。需注意的是應(yīng)用相位輪廓術(shù)視覺(jué)測(cè)量法不僅計(jì)算效率高，而且靈活性能好。

諸如：長(zhǎng)度測(cè)量。常用于測(cè)量長(zhǎng)度的方法有兩種，一種為角點(diǎn)檢測(cè)法，即檢測(cè)拍攝圖片，測(cè)出其中存在的角點(diǎn)，并進(jìn)行標(biāo)記，隨后再把角點(diǎn)之間的距離計(jì)算出來(lái)；第二種為邊緣提取法，即提取拍攝圖像的邊緣，找出被測(cè)物體的輪廓，隨后再對(duì)邊緣輪廓點(diǎn)進(jìn)行擬合，以此獲得邊緣直線，進(jìn)而得到其在國(guó)際坐標(biāo)系方程式，最后再對(duì)直線間的距離進(jìn)行擬合計(jì)算。其中針對(duì)角點(diǎn)檢測(cè)，當(dāng)前人們對(duì)角點(diǎn)檢測(cè)的數(shù)學(xué)定義還未統(tǒng)一，但是大部分研究者都認(rèn)為角點(diǎn)實(shí)則為二維圖像亮度發(fā)生劇烈變化的點(diǎn)。現(xiàn)階段用于檢測(cè)角點(diǎn)的算法較多，其中應(yīng)用最為廣泛的是Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法，這一Harris角點(diǎn)算法主要通過(guò)研究不同方向條件下，圖像中存在的某一局部窗口所進(jìn)行的少量偏移變化情況，以及窗口內(nèi)圖像亮度值平均變化情況。需注意的是，Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法能夠簡(jiǎn)單的對(duì)角點(diǎn)某個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行描述，如：任意一條通過(guò)該角點(diǎn)的直線上亮度所發(fā)生的變化等。針對(duì)每個(gè)待檢測(cè)像素點(diǎn)的取窗口，需考慮從各方向計(jì)算這一像素非正則化情況下的自相關(guān)值，且應(yīng)當(dāng)選擇最小的值當(dāng)作該像素點(diǎn)角點(diǎn)的響應(yīng)函數(shù)。

最后針對(duì)邊緣檢測(cè)法，所謂圖像邊緣實(shí)際上指的是圖像局部區(qū)域內(nèi)亮度變化作為顯著的那部分，在具體測(cè)量環(huán)節(jié)可將這一區(qū)域內(nèi)涉及到的灰度剖面看成是一個(gè)階躍，簡(jiǎn)單說(shuō)便是極小的一個(gè)灰度值發(fā)生急劇變化后獲得另一個(gè)與之有著較大差異的灰度值的過(guò)程。具體步驟為：濾波—增強(qiáng)—檢測(cè)。

3 展開實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為對(duì)文章所采用的測(cè)量車輛內(nèi)飾可行性以及測(cè)量數(shù)據(jù)精度進(jìn)行驗(yàn)證，下文將以實(shí)驗(yàn)的形式進(jìn)行驗(yàn)證，其中測(cè)量實(shí)物為銑加工而成的標(biāo)準(zhǔn)零件。需注意的是，軟件運(yùn)行平臺(tái)選用的是64位的Windows8或者64位的Windows7，又或者64位的VistaSP1，而其硬件需求的內(nèi)存則大于8GB，涉及到的硬盤容量大于5GB。在實(shí)際的試驗(yàn)測(cè)量環(huán)節(jié)，相繼測(cè)量了零件平面度、長(zhǎng)度和圓度，獲得結(jié)果如表1。

從上述測(cè)量結(jié)果可看出，通過(guò)應(yīng)用基于面結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法所測(cè)得的車體內(nèi)飾尺寸誤差較小，且測(cè)量精度較高，因此可以滿足裝配尺寸各公差間的測(cè)量要求。此外，與傳統(tǒng)形式的測(cè)量方法相比較，操作性更強(qiáng)，易于控制。值得一提的是，該種方法還有這分析平面度、弧度和角度等空間幾何尺寸的能力。

4 總結(jié)

綜上所述，文章在基于相位輪廓術(shù)三維測(cè)量方法的應(yīng)用下，能快速得到被測(cè)物體三維點(diǎn)的云數(shù)據(jù)，且對(duì)部分點(diǎn)的云平面進(jìn)行擬合可將測(cè)量平面在國(guó)際坐標(biāo)系數(shù)下的方程計(jì)算出來(lái)，再通過(guò)相應(yīng)計(jì)算，獲得平面度；還能夠通過(guò)兩個(gè)平面的擬合，把這兩個(gè)平面夾角計(jì)算出來(lái)。此外，再處理圓弧段點(diǎn)云時(shí)，通過(guò)計(jì)算出的圓弧段的圓方程式，能夠準(zhǔn)確計(jì)算出圓弧度，以此實(shí)現(xiàn)圓弧度測(cè)量操作。通過(guò)邊緣提取法和角點(diǎn)檢測(cè)法的應(yīng)用，能夠快速且高效的把被測(cè)物體特征值檢測(cè)出來(lái)，并以此實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)度測(cè)量。結(jié)合工作實(shí)際，以上算法已發(fā)展的非常成熟，且在實(shí)際應(yīng)用環(huán)節(jié)穩(wěn)定性能好，獲得的結(jié)果準(zhǔn)確性高，因而能被廣泛的應(yīng)用在軌道車輛的內(nèi)飾件尺寸檢測(cè)中。