[发明专利]一种基于三维点云的空间孔位对接方法

说明书

一种基于三维点云的空间孔位对接方法，计算所得的圆心与真实的圆心一致，空间孔的孔径测量精度在5.3％之内，对接角度测量的最大误差限在1.74°。对于含有噪点的点云具有很好的适用性。其包括：(1)利用3D扫描仪获取待测部件的初始点云信息；(2)采用点云导向滤波器对获取的点云进行滤波降噪处理；(3)将三维点云转化为网格二值图像，经过形态学闭运算和边缘检测提取圆孔廓，并对边缘轮廓进行拟合得到二维圆孔数据，最后将二维数据映射回三维坐标系中，得到三维点云圆孔数据；(4)通过得到的三维点云圆孔数据，利用空间几何关系，求得对接端相对于被对接端的偏转角度，从而调整对接角度，实现空间孔位的自动化对接。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，尤其涉及一种基于三维点云的空间孔位对接方法。

背景技术

在车辆、机械、航空航天等领域，自动化制造与装配逐渐成为快速大批量生产的主流模式。以工业机器人、数控机床为主的自动化装备在作业过程中，主要依赖零部件表面的连接孔，孔的检测与定位精度会影响自动化连接的质量。对于整体零件来说，孔质量的主要评估指标是孔位和法向，传统的基准孔位检测使用三坐标测量仪，测量出各孔位的坐标尺寸，这种检测方法成本高、效率低，容易损坏被测工件。或者采用专用检具对各个孔的尺寸、形位进行检测，每种零件检测均需制作相应的高精度检具，耗时且成本较高。另外还有采用游标卡尺等检验工具进行人工检测，该方法受人的主观因素影响较大，检测的精度跟效率均不高。随着机器视觉和光电子测量技术的发展，孔的高精度、自动化与非接触测量检测逐渐成为相关领域研究和应用的热点问题。

基于视觉测量的检测技术具有检测精度高、柔性好、速度快等优点，在基准孔检测方面得到了广泛的应用。目前，基于视觉测量的空间孔位姿检测方法主要是通过激光轮廓仪或3D扫描仪等装置获取待测部件的三维点云模型，通过对点云模型进行一定的处理，分析点云数据，可以获得孔位数据特征从而准确找到测量孔的位置。

孙海龙等利用激光轮廓仪扫描得到待测部件的点云模型，通过设置所有点云数据点到拟合平面的距离阈值达到滤除孔边缘噪声点的目的该滤波算法只适用于平面，不适用于曲面。另外，他通过在X、Y方向上提取孔的边缘点，最终拟合出孔位圆并计算出孔中心坐标，这种基于边缘检测的孔识别算法只有在激光轮廓仪能扫描出理想的点云时才能适用，当点云有瑕疵时，不能很好地识别出孔特征。将三维点云与二维图像相结合是计算机视觉领域中一个很有前景的方法。

谭小群等提出一种基于线激光扫描与图像处理结合的基准孔检测方法，将线激光扫描获取的三维点云数据转换为二维灰度图，再使用边缘检测算子提取轮廓，从而获得基准孔的中心位置。但该方法同样仅适用于理想情况下无表面缺陷的点云，当出现大面积噪点时，边缘提取算法无法识别出基准孔的边缘，只能通过手动选取感兴趣区域，以提高孔的识别度，因此该算法无法满足自动化装配的需求。

庄志炜等利用二维激光扫描仪获取孔的三维点云提出了一种基于模板匹配的孔位与圆孔朝向计算方法。该算法通过将点云z坐标值二值化，自适应构造出孔模板并执行模板匹配以识别圆孔并求解法向。但该方法是基于三维测量数据，增加了孔识别的复杂度。

发明内容

为克服现有技术的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供了一种基于三维点云的空间孔位对接方法，其计算的圆孔中心坐标和真实圆心一致，空间孔的孔径测量精度在5.3％之内，对接角度最大误差限在1.74°，对于含有噪点的点云具有很好的适用性。

本发明的技术方案是：这种基于三维点云的空间孔位对接方法，其包括以下步骤：

(1)利用3D扫描仪获取待测部件的初始点云信息；

(2)采用导向滤波器对获取的点云进行滤波降噪处理；

(3)将三维点云转化为网格二值图像，经过形态学闭运算和边缘检测提取圆孔轮廓，并对边缘轮廓进行拟合得到二维圆孔数据，最后将二维数据映射回三维坐标系中，得到三维点云圆孔数据；