·918· 工程科学学报，第39卷，第6期 装配过程时往往会因为零件上孔径的偏差或孔位关系 发生变化导致无法装配.在对圆孔进行检测时，通常 使用三坐标测量仪，测出各孔位的坐标尺寸，这种检测 方法成本高，效率低.或采用专用检查工具对各个孔 的尺寸、形位进行检测，但每种不同尺寸的孔需要制造 相应的高精度的检具，耗时且成本高[) 图1薄壁钣金孔点云 目前，对圆孔进行重构的方法主要是基于视觉测 Fig.1 Point cloud of thin wall hole feature 量的重构方法和基于测量点的重构方法.基于视觉测 会有部分孔径点分布在孔内壁上. 量主要采用有两个分支，一支是Cany算子等通用算 扫描方向 法，对图像进行处理提取边界后利用最小二乘拟合，该 方法存在空间圆透视投影畸变4-].另一个分支是基 平面点 孔径点 平面点 于圆的几何特征的专用方法，如Hough变换由于随机 ●●●●●0●ee0●g 。●●●●●●●●●●●● 采样引入大量的无效单元以及迭代，会造成数据积累， 截断扫描线前段 截断扫描线后段 产生计算冗余，无法满足效率要求[].基于测量点的 图2单条截断扫描线 重构方法有：潘国荣等)提出先将测量的三维坐标数 Fig.2 A truncated scanning line 据转换到拟合的平面内，接着进行平面圆的拟合，再将 拟合得出的圆心和半径进行反算转换到原坐标系，从 2孔特征重构算法 而得到空间圆的圆心坐标和半径，该方法算法实现较 为复杂、繁琐，并且转换过程中难免加入算法误差，从 2.1重构原理 而降低空间圆拟合的精度：李英硕等[]采用圆的中弦 根据孔点云特征，识别平面上的点和孔径点，对平 长对应的中垂面和向量思想，再根据最小二乘准则解 面上点利用稳健特征值法拟合平面方程，将孔径点投 算圆心坐标.虽然过程稍显简化，但利用中垂面的思 影到该平面获得边缘点，利用空间圆拟合方程求取空 想列误差方程稍显繁琐且要对权进行相关处理和选 间圆方程.通过求取空间圆的圆心及半径完成对圆孔 择，拟合精度无法达到最高. 特征的重构.算法步骤如下： (1)对点云数据处理，剔除完全位于平面上的扫 基于以上分析，本文提出一种基于T-scan测量的 描线，保留被圆孔截断扫描线的点数据：识别截断扫描 薄壁钣金件孔特征重构的方法，并通过对试验件及薄 线上位于平面上点及孔径点； 壁钣金件上的圆孔进行测量、处理验证该算法的精度 (2)对平面上点进行稳健特征值法拟合平面求取 和实用性 法向量，将孔径点投影到平面上获取边缘点坐标； 1孔点云特征 (3)通过边缘点及平面方程求解空间圆方程参 数，完成圆孔重构 T-scan扫描采集到的点云数据是大量的离散点，2.2重构算法 这些离散点按照一定的行列间隔有序排列，首先选定 2.2.1点云数据处理 扫描的开始方向，在该方向垂直面内按照垂直角度的 对孔扫描点云数据处理包括：扫描线识别：圆孔截 步频率获取起始扫描线上的各离散点，然后沿着扫描 断扫描线筛选：平面点识别：圆孔边缘点的获取 方向增加角度步频率，获取下一列扫描线上的离散点， (1)扫描线识别. 依次对特征扫描直至获取覆盖特征的全部离散点数 孔点云以扫描线点形式表现，首先识别点云数据 据].T-scan在进行扫描时，1s中最多能够采集 中所有的扫描线[).设定扫描线识别阈值为d,(d,大 210000个点[]，效率极高.对孔扫描时设置扫描线长 于圆孔理论直径).利用欧拉距离公式求解相邻两点 度大于圆孔的直径，扫描点间距和线间距分别为 矢量距离，比较矢量距离与识别阈值d的大小关系， 0.075mm和0.1mm(T-scan扫描阌值).孔扫描点云 获得各个扫描线的首末点位置，具体步骤如下 如图1，点云数据由位于平面上的点和孔径点组成. 步骤1：按照点云中数据点的前后顺序，依次遍历 点云数据在孔位置处扫描线点被孔截断成两段， 所有点计算相邻两点间的欧拉距离d,1=‖P+1-P:‖ 图2为单条截断扫描线，根据扫描线与孔的位置关系 (i=0,1,…,n-1); 可分为截断扫描线前段，截断扫描线后段：根据扫描线 步骤2：比较d与d.的大小，如果d1>d,则第 上的点云点与孔的位置的关系，将点云点分为平面上 i+1个点为扫描线的起始点；反之，继续步骤1计算， 的点和孔径上的点.因孔具有一定的孔深，在孔径处 直至获的全部扫描线起始点的位置点信息，得到扫描工程科学学报,第 39 卷,第 6 期 装配过程时往往会因为零件上孔径的偏差或孔位关系 发生变化导致无法装配. 在对圆孔进行检测时,通常 使用三坐标测量仪,测出各孔位的坐标尺寸,这种检测 方法成本高,效率低. 或采用专用检查工具对各个孔 的尺寸、形位进行检测,但每种不同尺寸的孔需要制造 相应的高精度的检具,耗时且成本高[3] . 目前,对圆孔进行重构的方法主要是基于视觉测 量的重构方法和基于测量点的重构方法. 基于视觉测 量主要采用有两个分支,一支是 Canny 算子等通用算 法,对图像进行处理提取边界后利用最小二乘拟合,该 方法存在空间圆透视投影畸变[4鄄鄄5] . 另一个分支是基 于圆的几何特征的专用方法,如 Hough 变换由于随机 采样引入大量的无效单元以及迭代,会造成数据积累, 产生计算冗余,无法满足效率要求[6] . 基于测量点的 重构方法有:潘国荣等[7] 提出先将测量的三维坐标数 据转换到拟合的平面内,接着进行平面圆的拟合,再将 拟合得出的圆心和半径进行反算转换到原坐标系,从 而得到空间圆的圆心坐标和半径,该方法算法实现较 为复杂、繁琐,并且转换过程中难免加入算法误差,从 而降低空间圆拟合的精度;李英硕等[8] 采用圆的中弦 长对应的中垂面和向量思想,再根据最小二乘准则解 算圆心坐标. 虽然过程稍显简化,但利用中垂面的思 想列误差方程稍显繁琐且要对权进行相关处理和选 择,拟合精度无法达到最高. 基于以上分析,本文提出一种基于 T鄄鄄scan 测量的 薄壁钣金件孔特征重构的方法,并通过对试验件及薄 壁钣金件上的圆孔进行测量、处理验证该算法的精度 和实用性. 1 孔点云特征 T鄄鄄scan 扫描采集到的点云数据是大量的离散点, 这些离散点按照一定的行列间隔有序排列,首先选定 扫描的开始方向,在该方向垂直面内按照垂直角度的 步频率获取起始扫描线上的各离散点,然后沿着扫描 方向增加角度步频率,获取下一列扫描线上的离散点, 依次对特征扫描直至获取覆盖特征的全部离散点数 据[9] . T鄄鄄 scan 在 进 行 扫 描 时,1 s 中 最 多 能 够 采 集 210000 个点[10] ,效率极高. 对孔扫描时设置扫描线长 度大于 圆 孔 的 直 径,扫 描 点 间 距 和 线 间 距 分 别 为 0郾 075 mm 和 0郾 1 mm (T鄄鄄scan 扫描阈值). 孔扫描点云 如图 1,点云数据由位于平面上的点和孔径点组成. 点云数据在孔位置处扫描线点被孔截断成两段, 图 2 为单条截断扫描线,根据扫描线与孔的位置关系 可分为截断扫描线前段,截断扫描线后段;根据扫描线 上的点云点与孔的位置的关系,将点云点分为平面上 的点和孔径上的点. 因孔具有一定的孔深,在孔径处 图 1 薄壁钣金孔点云 Fig. 1 Point cloud of thin wall hole feature 会有部分孔径点分布在孔内壁上. 图 2 单条截断扫描线 Fig. 2 A truncated scanning line 2 孔特征重构算法 2郾 1 重构原理 根据孔点云特征,识别平面上的点和孔径点,对平 面上点利用稳健特征值法拟合平面方程,将孔径点投 影到该平面获得边缘点,利用空间圆拟合方程求取空 间圆方程. 通过求取空间圆的圆心及半径完成对圆孔 特征的重构. 算法步骤如下: (1)对点云数据处理,剔除完全位于平面上的扫 描线,保留被圆孔截断扫描线的点数据;识别截断扫描 线上位于平面上点及孔径点; (2)对平面上点进行稳健特征值法拟合平面求取 法向量,将孔径点投影到平面上获取边缘点坐标; (3)通过边缘点及平面方程求解空间圆方程参 数,完成圆孔重构. 2郾 2 重构算法 2郾 2郾 1 点云数据处理 对孔扫描点云数据处理包括:扫描线识别;圆孔截 断扫描线筛选;平面点识别;圆孔边缘点的获取. (1)扫描线识别. 孔点云以扫描线点形式表现,首先识别点云数据 中所有的扫描线[11] . 设定扫描线识别阈值为 dr( dr 大 于圆孔理论直径). 利用欧拉距离公式求解相邻两点 矢量距离,比较矢量距离与识别阈值 dr 的大小关系, 获得各个扫描线的首末点位置,具体步骤如下. 步骤 1:按照点云中数据点的前后顺序,依次遍历 所有点计算相邻两点间的欧拉距离 di + 1 = 椰pi + 1 - pi椰 (i = 0,1,…,n - 1); 步骤 2:比较 di + 1与 dr 的大小,如果 di + 1 > dr 则第 i + 1 个点为扫描线的起始点;反之,继续步骤 1 计算, 直至获的全部扫描线起始点的位置点信息,得到扫描 ·918·