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|基于圆结构光的内表面3D视觉检测

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摘要

本文介绍了一种基于圆结构光的内表面3D视觉检测系统，该系统由工业内窥镜、数字CCD相机、激光器、圆锥反射器、玻璃管、电动线性运动平台、计算机和辅助支架等组成，能够实现对内表面的高效率、高精度检测。该系统通过两个电子经纬仪系统和一个平面靶标进行校准，基于检测系统的数学模型，从内表面的2D结构光条纹图像中获取内表面的3D形状。实验结果表明，该检测系统的校准精度为：

RMSx=0.032mm

RMSy=0.011mm

RMSz=0.029mm

测量精度分别为：

RMSx=0.041mm

RMSy=0.019mm

RMSz=0.038mm

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引言

本文评估了基于结构光视觉检测内表面的潜力，指出目前检测内表面的方法存在检测速度慢、精度低、适用范围小等问题，而基于结构光视觉检测内表面的方法具有检测速度快、精度高、适用范围广等优点。文章还介绍了基于结构光视觉检测内表面的基本原理和系统组成，并通过实验验证了该方法的可行性和有效性。

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检测系统的设计

3.1.检测系统的原理

结构光3D视觉检测利用激光投影仪将激光平面投射到物体表面形成光带，光带被物体表面深度调制，包含3D特征信息。CCD相机捕捉失真光带图像后，任务是从2D图像中获取物体表面的3D特征信息。

图1.结构光三维视觉检测原理

本文建立了一种用于内表面检测的视觉传感器头，它由激光和显微镜装置组成，可插入到物体的内部孔中。该传感器头使用单圈图案激光投射出圆锥体光铅笔到内表面，形成圆形光带。通过显微镜装置将带有光带的表面图像传输到CCD相机进行检测，并利用线性运动平台使物体相对于传感器头移动。

3.2.视觉传感器的结构

视觉传感器由视觉传感器头和CCD相机组成，激光发出的光呈细光圆锥体，被圆锥镜反射成宽光圆锥体，照亮内表面并显示出近弯曲光带，光带通过内窥镜传输到CCD相机，玻璃管支撑圆锥镜并作为观察窗口。

图2.视觉传感器的结构

3.3.检测系统的配置

检测系统由奥林巴斯工业内窥镜、数字CCD相机、激光投影仪、圆锥反射器、外径为4.2mm的透明薄壁玻璃管、电动线性运动平台、个人计算机和一些辅助支架组成。检测系统的配置如图3和图4所示。

图3.检测系统配置

图4.视觉传感器系统

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检测系统的数学模型

在建立检测系统的数学模型之前，首先需要定义各种坐标系。两个电子经纬仪构建了世界坐标系owxwywzw。要检测的物体、校准靶标和圆结构光都在世界坐标系中表示。相机坐标系用ocxcyczc表示。（Xu，Yu）是图像平面中物体点的图像坐标，如果使用完美针孔相机模型。（Xd，Yd）是由于镜头失真引起的实际图像坐标。（u，v）是计算机帧内存中图像像素的行和列。世界坐标系和相机坐标系之间的欧几里得变换由旋转矩阵R和翻译向量T指定，如下所示：

其中R是一个3x3的正交单位矩阵，

相机的透视投影由针孔相机几何描述：

其中f是镜头的有效焦距。

由于这里使用的内窥镜具有较大的视场，因此必须考虑镜头失真。如果只考虑一阶径向镜头失真，则（Xu，Yu）和（Xa，Ya）之间的关系可以写为：

其中ky是失真系数。同时，（u，v）和（Xd，Yd）之间的关系是：

其中dx和dy分别是X和Y方向上相邻传感器元件之间的距离，sx是图像比例因子，（x0，y0）是图像帧的光学中心的行和列。

圆结构光是一个圆锥体，因此我们在世界坐标系中定义它如下：

其中ci，i=1，2，...，10是定义圆锥体的形状和位置的系数。

考虑到线性平台的运动，内表面上物体点的3D坐标为：

其中n是图像编号（从0开始），D是相邻成像之间的平台运动距离，[mx，my，mz]T是代表平台运动方向的单位向量。

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系统校准和实验结果

5.1.系统校准

系统校准是确定系统模型的未知参数的过程，包括相机模型参数、光圆锥参数、平台运动方向以及玻璃管折射失真的查找表。相机模型参数为R、T、f、Cx、Cy、dx、dy、sx、k1。平台运动参数为[mx，my，mz]，光圆锥系数为ci（i=1，2，...，10）。

我们设计了一个平面靶标，如图5所示，其相邻正方形角距的制造精度为5μm。靶标的角点用作相机的校准点。首先，将平面靶标放置在运动平台上，两个电子经纬仪系统测量靶标上正方形的角点坐标。

图5.用于校准相机模型参数和平台运动方向的平面目标

驱动运动平台移动一段距离后，再次测量靶标上正方形的角点坐标，基于这些坐标，通过Tsai的方法校准相机模型参数，同时得到平台运动方向。

图6.相机模型参数和平台运动方向的校准

在完成相机模型参数和平台运动方向的校准后，将玻璃管与内窥镜结合，并将一根细线绕在圆结构光周围，通过两个电子经纬仪系统获取细线上亮点的坐标，改变细线位置