汽车纵梁3d机器视觉检测方法
阅读说明：本技术 汽车纵梁3d机器视觉检测方法 (3D machine vision detection method for automobile longitudinal beam ) 是由 洪天昊 罗巍 李鹏堂 李俊堂 于 2021-08-10 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种汽车纵梁3D机器视觉检测方法,包括：配置5台同型号激光轮廓仪,呈U型结构布置；利用5台同型号激光轮廓仪扫描标定块,利用粗配和精配计算世界坐标系下激光轮廓仪的空间位置关系；利用5台同型号激光轮廓仪扫描待测工件,得到点云数据,通过空间位置关系对点云数据进行转换拼接,得到待测工件的整体点云数据,根据整体点云数据求解待测工件的长度、孔位置度、孔径、孔间距、腹面-翼面孔边距、翼面-腹面孔边距、腹面平面度、翼面平面度、腹面翘曲、翼面侧弯、端头变形尺寸、最大扭曲挠度和R角。该方法极大程度保留纵梁三维空间信息,可获得更为精确地纵梁检测结果,进而能够更加准确地判断纵梁是否符合出厂标准。(The invention discloses a 3D machine vision detection method for an automobile longitudinal beam, which comprises the following steps: 5 laser profilometers of the same type are configured and arranged in a U-shaped structure; scanning a calibration block by using 5 laser profilometers of the same model, and calculating the spatial position relation of the laser profilometers in a world coordinate system by using rough matching and precise matching; scanning a workpiece to be detected by using 5 laser contourmeters of the same model to obtain point cloud data, performing conversion splicing on the point cloud data through a spatial position relationship to obtain integral point cloud data of the workpiece to be detected, and solving the length, hole position degree, aperture, hole interval, ventral surface-airfoil surface hole edge distance, airfoil surface-ventral surface hole edge distance, ventral surface planeness, airfoil surface planeness, ventral surface warping, airfoil surface lateral bending, end head deformation size, maximum distortion deflection and R angle of the workpiece to be detected according to the integral point cloud data. The method greatly retains the three-dimensional space information of the longitudinal beam, can obtain a more accurate detection result of the longitudinal beam, and can further more accurately judge whether the longitudinal beam meets the factory standards.)
技术领域
本发明涉及汽车行业纵梁检测技术领域，特别涉及一种利用3D机器视觉检测汽车纵梁是否符合出厂标准的检测方法。
背景技术
纵梁是重卡底盘车架总成的重要组成零件，与横梁总成通过螺栓或铆钉连接装配形成车架总成，纵梁一般为热轧钢板U型结构，板料厚4-12mm，长度4-14m，翼面宽度55-100mm，其腹面或翼面设计有大小不一的孔，用于整车各种零件或总成的安装。纵梁中孔位加工的精度将影响其他零部件的安装位置精度，对整车最终装配质量有着重要的影响。纵梁中所有孔通过数控冲工艺方式加工，数控冲床按照以纵梁图纸编制的冲孔程序，单个或多个液压冲孔单元对坯料冲孔，伺服电机控制板料运动依次将孔冲出。汽车纵梁冲孔机床经常因冲头刀具断裂、脉冲干扰等原因造成漏孔，因板材位置偏移、冲头刀具磨损等原因造成错孔，如果没有及时发现则会导致材料浪费、延误生产等不良后果，因此对车架纵梁的在线检测设备已成为车架生产厂家的重要需求。传统检测方式为人工使用盒尺与游标卡尺对照二维图纸，对孔位逐个检测，容易出现漏检、读数误差、检测时间长等缺点，且在测量长距离孔距时使用盒尺无法达到尺寸公差精度要求，不符合现代化工业生产需求，基于2D机器视觉技术的纵梁冲孔检测设备从摄像头拍摄纵梁得到的图片中进行分析检测，存在图像拼接算法融合效果较差、对外部光照条件鲁棒性很低、孔洞变形、检测误差大等问题，并且无法检测纵梁平面度、无法准确检测孔边距、无法应对纵梁腹面及翼面出现各类弯曲等情况。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的目的在于提出一种汽车纵梁3D机器视觉检测方法。
为达到上述目的，本发明实施例提出了汽车纵梁3D机器视觉检测方法，包括以下步骤：步骤S1，配置5台同型号激光轮廓仪，并呈U型结构布置；步骤S2，利用所述5台同型号激光轮廓仪扫描标定块，利用粗配和精配计算世界坐标系下激光轮廓仪的空间位置关系；步骤S3，利用所述5台同型号激光轮廓仪扫描待测工件，得到点云数据，通过所述空间位置关系对所述点云数据进行转换拼接，得到所述待测工件的整体点云数据，其中，所述整体点云数据包括腹面点云数据和两侧翼面点云；步骤S4，根据所述整体点云数据求解所述待测工件的长度、孔位置度、孔径、孔间距、腹面-翼面孔边距、翼面-腹面孔边距、腹面平面度、翼面平面度、腹面翘曲、翼面侧弯、端头变形尺寸、最大扭曲挠度和R角。
本发明实施例的汽车纵梁3D机器视觉检测方法，纵梁尺寸为1400cm×30cm×8cm，自扫描开始阶段，至检测结束阶段，共耗时3min，检测精度达到0.1mm，重复检测精度为0.03mm，极大程度保留纵梁三维空间信息，从三维数据检测可更为精确的得到长度、孔位置度、孔径、孔间距、腹面-翼面孔边距、翼面-腹面孔边距、腹面平面度、翼面平面度、腹面翘曲(腹面直线度)、翼面侧弯(翼面直线度)、端头变形(翼面垂直度)、最大扭曲挠度、R角等检测结果，进而能够更加准确地判断纵梁是否符合出厂标准。
另外，根据本发明上述实施例的汽车纵梁3D机器视觉检测方法还可以具有以下附加的技术特征：
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S1中，将任三个同型号激光轮廓仪设置在所述标定块的腹面正上方，其余两个同型号激光轮廓仪分别设置在所述标定块的两侧翼面。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述标定块采用以单个激光轮廓仪私有视野内点云数据为主、多个激光轮廓仪公共视野内点云数据为辅的原则进行设计，设计过程中存留所述标定块的数模数据，其中，所述标定块腹面设有三组孔洞，两侧翼面分别设有一组孔洞，且每组孔洞中有三个孔。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S2具体包括：步骤S201，利用每个激光轮廓仪对所述标定块进行扫描，得到五个标定块点云数据，其中，每个标定块点云数据均包含3个完整孔洞信息；步骤S202，将孔洞内的点云数据进行去噪、投影至局部平面、拟合圆，得到点云圆心坐标；步骤S203，将所述点云圆心坐标与数模数据中的圆心坐标进行粗配，粗配后利用公共视野内点云数据进行精配，计算世界坐标系下激光轮廓仪的空间位置关系。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S4中，从所述待测工件的腹面向下30mm处，向两翼面分别测量，取最大值作为所述长度。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S4中，对所述5台同型号激光轮廓仪扫描得到的点云数据分别进行快速三角化，得到三角网格并提取三角网格孔洞边界点，取距离孔洞5-10mm范围内的点云拟合平面，将所述三角网格孔洞边界点投影至所述点云拟合平面内，得到投影点，对所述投影点进行拟合圆操作，计算所述孔位置度和所述孔径；将所述孔位置度与所述待测工件的数模数据进行比对，计算位置度的偏差；通过计算所述孔径之间距离，得到所述孔间距。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S4中，去除所述腹面点云和所述两侧翼面点云中孔洞内点云、孔洞附近点云以及边界点云，并分别拟合平面，计算腹面孔圆心到翼面平面之间距离作为所述腹面-翼面孔边距，计算翼面孔圆心到腹面平面之间距离作为所述翼面-腹面孔边距。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S4中，计算所述腹面点云数据到腹面平面之间距离，筛选出距离超出0.3mm的点集，通过基于密度的聚类算法对点集进行分类去除离群点，点集内的点到平面之间距离中的最大距离作为所述腹面平面度；计算所述两翼面点云数据到各自翼面平面之间距离，筛选出距离超出0.3mm的点集，通过基于密度的聚类算法对点集进行分类去除离群点，点集内的点到平面之间距离中的最大距离作为所述翼面平面度。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S4中，取腹面中心线的位置，两端头分别避让30mm进行测量，在所述腹面点云数据中取距离过所述腹面中心线的平面小于0.1mm的点，计算点到所述腹面中心线的距离，取最大值作为所述腹面翘曲；从腹面向下30mm位置、翼面中心线位置，两端头避让200mm进行测量，在所述翼面点云数据中取距离过翼面中心线的平面小于0.1mm的点，计算点到所述翼面中心线距离，取最大值作为所述翼面侧弯。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S4中，分别取所述待测工件在两端头30mm、150mm处的点云数据，计算翼面和腹面的夹角作为所述端头变形尺寸；在腹面四角各30×50位置取四个点，三个点定义一个基准平面，测量第四点到基准平面距离，取最大绝对值作为所述最大扭曲挠度；取所述待测工件的折弯处点云数据，拟合圆柱体，计算得到的外圆半径R作为所述R角。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明一个实施例的汽车纵梁3D机器视觉检测方法的流程图；
图2是本发明一个实施例的激光轮廓仪支架的结构示意图；
图3是本发明一个实施例的标定块数模结构示意图；
图4是本发明一个实施例的计算长度的示意图；
图5是本发明一个实施例的计算腹面翘曲的示意图；
图6是本发明一个实施例的计算翼面侧弯的示意图；
图7是本发明一个实施例的计算端头变形的示意图；
图8是本发明一个实施例的计算最大扭曲挠度的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的汽车纵梁3D机器视觉检测方法的流程图。
图1是本发明一个实施例的汽车纵梁3D机器视觉检测方法的流程图。
如图1所示，该汽车纵梁3D机器视觉检测方法包括以下步骤：
在步骤S1中，配置5台同型号激光轮廓仪，并呈U型结构布置。
具体地，根据待测工件尺寸，对激光轮廓仪进行选型并确定激光轮廓仪使用数量，如图2所示，根据激光轮廓仪视野设计激光轮廓仪支架，本方案采用U型设计，将任三个同型号激光轮廓仪设置在标定块的腹面正上方，其余两个同型号激光轮廓仪分别设置在标定块的两侧翼面，使所有激光轮廓仪合作视野全覆盖工件。
在步骤S2中，利用5台同型号激光轮廓仪扫描标定块，利用粗配和精配计算世界坐标系下激光轮廓仪的空间位置关系。
需要说明的是，标定块设计以能够精确计算多个激光轮廓仪之间位置关系为最终目的，因此，如图3所示，本发明实施例的标定块采用以单个激光轮廓仪私有视野内点云数据为主、多个激光轮廓仪公共视野内点云数据为辅的原则进行设计，设计过程中存留标定块的数模数据，将标定块通过三坐标测量，与数模数据进行比对，加工精度为0.01mm，其中，标定块腹面设有三组孔洞，两侧翼面分别设有一组孔洞，且每组孔洞中有三个孔。多个激光轮廓仪公共视野内的图案设计为高低起伏形状，如梯形凹槽、球形凹槽、箭头形凹槽等，需保证各公共视野内区域涉及到的激光轮廓仪均能够充分扫描到图案，不能存在盲区使得该部分图案无法完全体现在点云数据中。
具体地，本发明实施例利用每个激光轮廓仪对标定块进行扫描，得到五个标定块点云数据，其中，每个标定块点云数据均包含3个完整孔洞信息；将孔洞内的点云数据进行去噪、投影至局部平面、拟合圆，得到点云圆心坐标；将点云圆心坐标与数模数据中的圆心坐标进行粗配，粗配后利用公共视野内点云数据进行精配，计算世界坐标系下激光轮廓仪的空间位置关系。
在步骤S3中，利用5台同型号激光轮廓仪扫描待测工件，得到点云数据，通过空间位置关系对点云数据进行转换拼接，得到待测工件的整体点云数据，其中，整体点云数据包括腹面点云数据和两侧翼面点云。
在步骤S4中，根据整体点云数据求解待测工件的长度、孔位置度、孔径、孔间距、腹面-翼面孔边距、翼面-腹面孔边距、腹面平面度、翼面平面度、腹面翘曲、翼面侧弯、端头变形尺寸、最大扭曲挠度和R角。
进一步地，如图4所示，从待测工件的腹面向下30mm处，向两翼面分别测量，取最大值作为长度。
进一步地，在本发明的一个实施例中，步骤S2具体包括：
步骤S201，利用每个激光轮廓仪对标定块进行扫描，得到五个标定块点云数据，其中，每个标定块点云数据均包含3个完整孔洞信息；
步骤S202，将孔洞内的点云数据进行去噪、投影至局部平面、拟合圆，得到点云圆心坐标；
步骤S203，将点云圆心坐标与数模数据中的圆心坐标进行粗配，粗配后利用公共视野内点云数据进行精配，计算世界坐标系下激光轮廓仪的空间位置关系。
具体地，从单个激光轮廓仪扫描得到的点云数据内计算孔洞圆心位置及半径，可极大程度降低计算时间上的损耗。本发明实施例在保留孔洞边界点数据的前提下，去除点云数据孔洞内数据，由于本发明实施例已将激光轮廓仪扫描得到的点云数据处理为X、Y方向均匀间距，因此可进行快速三角化，提取三角网格孔洞边界点，取距离孔洞5-10mm范围内点云拟合平面，将三角网格孔洞边界点投影至该平面内，边界点投影后得到的投影点进行拟合圆操作，计算孔洞圆心坐标和半径；孔洞圆心坐标通过激光轮廓仪空间位置关系进行转换后，与工件数模进行比对，计算位置度偏差；计算圆心之间距离得到孔间距信息。
进一步地，在步骤S4中，去除腹面点云和两侧翼面点云中孔洞内点云、孔洞附近点云以及边界点云，并分别拟合平面，计算腹面孔圆心到翼面平面之间距离作为腹面-翼面孔边距，计算翼面孔圆心到腹面平面之间距离作为翼面-腹面孔边距。
进一步地，在步骤S4中，计算腹面点云数据到腹面平面之间距离，筛选出距离超出0.3mm的点集，通过分类去除离群点，点集内的点到平面之间距离中的最大距离作为腹面平面度；计算两翼面点云数据到翼面平面之间距离，筛选出距离超出0.3mm的点集，通过分类去除离群点，点集内的点到平面之间距离中的最大距离作为翼面平面度。
进一步地，如图5所示，在步骤S4中，取腹面中心线的位置，两端头分别避让30mm进行测量，在腹面点云数据中取距离过腹面中心线的平面小于0.1mm的点，计算点到腹面中心线的距离，取最大值作为腹面翘曲；
如图6所示，从腹面向下30mm位置、翼面中心线位置，两端头避让200mm进行测量，在翼面点云数据中取距离过翼面中心线的平面小于0.1mm的点，计算点到翼面中心线距离，取最大值作为翼面侧弯。
进一步地，如图7所示，在步骤S4中，分别取待测工件在两端头30mm、150mm处的点云数据，计算翼面和腹面的夹角作为端头变形尺寸；如图8所示，在腹面四角各30×50位置取四个点，三个点定义一个基准平面，测量第四点到基准平面距离，取最大绝对值作为最大扭曲挠度；取待测工件的折弯处点云数据，拟合圆柱体，计算得到的外圆半径R作为R角。
根据本发明实施例提出的汽车纵梁3D机器视觉检测方法，纵梁尺寸为1400cm×30cm×8cm，自扫描开始阶段，至检测结束阶段，共耗时3min，检测精度达到0.1mm，重复检测精度为0.03mm，极大程度保留纵梁三维空间信息，从三维数据检测可更为精确的得到长度、孔位置度、孔径、孔间距、腹面-翼面孔边距、翼面-腹面孔边距、腹面平面度、翼面平面度、腹面翘曲(腹面直线度)、翼面侧弯(翼面直线度)、端头变形(翼面垂直度)、最大扭曲挠度、R角等检测结果，进而能够更加准确地判断纵梁是否符合出厂标准。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
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