近景工業(yè)攝影測量系統(tǒng)的開發(fā)

近景工業(yè)攝影測量系統(tǒng)的開發(fā)

0近景工業(yè)照片測量技術(shù)汽車、飛機、船舶、軍事、工業(yè)和家庭的許多產(chǎn)品都采用復(fù)雜的截面。復(fù)雜零件的數(shù)字化建模和零件的三維檢驗是設(shè)計和質(zhì)量控制的前提和基礎(chǔ)。對于中小型工件(長度小于1m),主要采用臺式三座標(biāo)測量機、激光掃描儀、關(guān)節(jié)臂三座標(biāo)測量機等測量設(shè)備,基本能滿足檢測和逆向設(shè)計的要求。對于大型工件(長度大于1m),空間測量激光跟蹤儀、經(jīng)緯儀等光學(xué)儀器的測量精度能夠滿足使用要求,但其局限于對工件的一些關(guān)鍵點進行測量。存在測量速度慢、檢測繁瑣,無法進行全尺寸檢測的缺點,迫切需要有新型的檢測設(shè)備和檢測方法出現(xiàn)。近景工業(yè)攝影測量技術(shù)在國外發(fā)展較早,并且有開發(fā)的商用軟件應(yīng)用,典型代表有美國GSI公司的V-STARS系統(tǒng)、德國AICON3D公司DPA-Pro系統(tǒng)、德國GOM公司的TRITOP系統(tǒng)、挪威METRONOR公司的METRONOR系統(tǒng)等,其測量精度都在0.1mm/m。國內(nèi)高校和研究機構(gòu)從事此項研究的有武漢大學(xué)和天津大學(xué)等,主要應(yīng)用于建筑、航拍、大地量測等,基本停留在理論研究階段,沒有開發(fā)相應(yīng)的商用系統(tǒng)。一種新型的快速光學(xué)檢測技術(shù)?近景工業(yè)攝影測量系統(tǒng)XJTUDP開發(fā)成功。此系統(tǒng)由西安交通大學(xué)模具與塑性加工研究所自主研發(fā),打破了國外攝影測量軟件在中國的壟斷局面。測量精度為0.1mm/m。1建立三維點云以誤差識別近景工業(yè)攝影測量主要是通過在物體的表面及周圍放置標(biāo)志點,然后從不同的角度和位置(圖1)對物體進行拍攝,得到一定數(shù)量的照片,經(jīng)過圖像處理、標(biāo)志點定位、編碼點識別,最終依靠這些標(biāo)志點重建出物體的三維點云,從而實現(xiàn)對物體上的關(guān)鍵點之間的距離進行測量并獲得在此基礎(chǔ)上的其他信息。1.1維編碼參考點攝影測量系統(tǒng)組成(圖2)如下:1)系統(tǒng)測量軟件:基于XP環(huán)境,安裝在高性能的臺式機或筆記本電腦上;2)編碼參考點:由一個中心點和周圍的環(huán)狀編碼組成,每個點有自己的編號;3)非編碼參考點:未編碼參考點,用來得到測量物體相關(guān)部分的三維坐標(biāo);4)專業(yè)數(shù)碼相機:固定焦距可互換鏡頭的高分辨率數(shù)碼相機;5)高精度定標(biāo)尺:刻度尺作為測量結(jié)果的比例,具有極精確的已經(jīng)測量的參考點來確定它們的長度。1.2主要內(nèi)容基于亞像素邊緣擬合的高精度標(biāo)志點中心檢測;編碼點設(shè)計及編碼點自動檢測;攝影測量的相機標(biāo)定及三維重建技術(shù)。2亞像素提取技術(shù)近景工業(yè)攝影測量系統(tǒng)基于數(shù)字圖像處理技術(shù)和攝影測量技術(shù),來實現(xiàn)物體結(jié)構(gòu)特征轉(zhuǎn)化為離散點三維坐標(biāo)矩陣的精確重建。在物體上放置編碼標(biāo)志點和非編碼標(biāo)志點,通過數(shù)字相機從不同角度和位置拍攝物體獲取圖片?；谧钚《藬M合的亞像素提取技術(shù)對獲得的圖片進行處理,計算出標(biāo)志點的準(zhǔn)確幾何中心;同時識別出編碼點的編號?；诠簿€方程的圖像檢測原理獲取上述標(biāo)志點的中心坐標(biāo)和編號信息,經(jīng)相對定向(共面方程)、絕對定向(直接線性變換解法)、外極線匹配(對極幾何)、三維重建和光束平差算法實現(xiàn)物體點三維坐標(biāo)的準(zhǔn)確重建。其中前四者的結(jié)果為光束平差算法提供初值,光束平差作為最后一步,對所有的參數(shù)進行非線性優(yōu)化,這些參數(shù)包括相機的內(nèi)、外方位參數(shù)和物體空間點的三維坐標(biāo),在調(diào)整物體空間點三維坐標(biāo)的同時也實現(xiàn)了相機的高精度標(biāo)定,而且可以進一步控制物體幾何特征點的誤差,得到更高精度的點云三維坐標(biāo)矩陣。2.1亞像素級的邊緣使用經(jīng)典算法找出像素級精度的邊緣點,利用邊緣附近多個像素的灰度值作為補充信息,可以確定亞像素級的邊緣所在。目前已有矩法、梯度幅值均值法、擬合法、Canny檢測算法、梯度均值算法等算法。2.1.1確定參數(shù)區(qū)間1)在粗定位的邊緣點上沿梯度方向求梯度幅值G(x,y);2)根據(jù)G(x,y)的值確定包含邊緣的區(qū)間,即對給定的閾值T確定滿足G(x,y)>T的(x,y)的取值區(qū)間;3)利用梯度分量Gx和Gy作為權(quán)值,沿梯度方向的邊緣位置亞像素級校正由下式給出式中:dxi,dyi是一個像素點沿梯度方向與粗定位邊緣點的距離分量,Gxi,Gyi是梯度分量,n為沿梯度方向上G(x,y)>T的像素點個數(shù)。2.1.2標(biāo)志位置的確定圓形標(biāo)志經(jīng)透鏡成像后為橢圓,為達到對橢圓中心的子像素級精度定位,首先用邊緣檢測算子對橢圓邊緣進行亞像素檢測得到亞像素精度的邊緣點,最后對提取的標(biāo)志邊緣點進行橢圓最小二乘擬合,從而確定標(biāo)志中心的精確位置。圓形標(biāo)志的影像為平面橢圓,所以對提取的邊緣點進行橢圓最小二乘擬合,即可確定標(biāo)志中心的位置。平面橢圓的一般方程為橢圓擬合可求得橢圓方程的5個參數(shù)B、C、D、E和F,橢圓中心坐標(biāo):2.2志點為圓形標(biāo)志分為編碼標(biāo)志和非編碼標(biāo)志。非編碼標(biāo)志點為圓形,經(jīng)過投影變換為橢圓。根據(jù)編碼規(guī)則的不同,編碼標(biāo)志又分為8位、10位、12位、14位、15位等幾種編碼。2.2.1心的圓同色n位編碼表示將外部的圓環(huán)等分成n份,每一位上若顏色和中心的圓同色,則編碼為1,否則為0(圖3)。另外,根據(jù)顏色的不同,又可以把編碼標(biāo)志以及非編碼標(biāo)志分成白底黑點標(biāo)志和黑底白點標(biāo)志,本文采用10位黑底白點編碼點(圖4)。2.2.2編碼標(biāo)志環(huán)帶的采樣按照編碼標(biāo)志和非編碼標(biāo)志的區(qū)別,用式(2)得到的標(biāo)志點的橢圓參數(shù),對標(biāo)志點的外圈環(huán)帶進行采樣,對采樣的灰度數(shù)據(jù)進行分析,得到標(biāo)志點的類型;若是編碼標(biāo)志點,則分析得到編碼標(biāo)志環(huán)帶的徑向范圍,并根據(jù)標(biāo)志點的幾何尺寸把環(huán)帶分成n(n為編碼位數(shù)的整數(shù)倍)等份,得到n個扇環(huán)區(qū)域;對環(huán)帶進行灰度采樣,對采樣的灰度值進行處理得到一個灰度閾值;由灰度閾值,并對每個扇環(huán)的采樣值進行濾波,得到n位編碼序列;由n位編碼序列經(jīng)過循環(huán)移位和合并,得到標(biāo)志點的編碼序列;由標(biāo)志點的編碼序列經(jīng)循環(huán)移位找到編碼序列的最小值,然后查表得到其編碼值(圖5)。2.3標(biāo)定過程是三維重建過程相機標(biāo)定是三維光學(xué)測量的基礎(chǔ),主要原理基于共線方程,標(biāo)定參數(shù)對測量的結(jié)果影響很大。標(biāo)定過程就是三維重建的過程。主要包括:相對定向、絕對定向、外極線匹配及三維重建、光束平差。2.3.1外來成像模型物方點經(jīng)過相機鏡頭攝影后成像到像平面上,理想的投影成像模型是幾何光學(xué)中的小孔成像模型,其本質(zhì)就是射影幾何中的中心透視投影過程(圖6)。相機實際成像時,由于各種因素的干擾,主點的像平面坐標(biāo)不嚴(yán)格為零,存在一微小值(x0,y0),使得像點在像平面上相對其理論位置存在一定的微小偏差,記為(?x′,?y′)。實際像點的共線方程可以寫成式中:x,y是像點坐標(biāo);X,Y,Z是目標(biāo)點物空間坐標(biāo);XS,YS,ZS是像站點的物空間坐標(biāo);ai,bi,ci(i=1,2,3)是像空間坐標(biāo)系相對于物空間坐標(biāo)系的方向余弦。2.3.2的像空間坐標(biāo)系選取像片1的像空間坐標(biāo)S1-xyz為攝影測量坐標(biāo)系(圖7),像點p1在S1-xyz中的坐標(biāo)為(x1,y1,-f),像點p2在像片2的像空間坐標(biāo)系為S2-x′y′z′的坐標(biāo)為(x2,y2,-f);設(shè)投影中心S2在S1-xyz中的坐標(biāo)為(Bx,By,Bz),像點p2在坐標(biāo)系S2-xyz中的坐標(biāo)為(x′2,y′2,z′2),S2-x′y′z′與S1-xyz間的旋轉(zhuǎn)矩陣為M,因向量S1S2、S1p1和S2p2共面,且有將式(6)寫成坐標(biāo)形式,有式(7)即為攝影測量中的共面條件方程,當(dāng)取兩張像片組成立體像對時,z1=-f。2.3.3線性數(shù)字化調(diào)整建立像素坐標(biāo)(x,y)與相應(yīng)物方點空間坐標(biāo)(X,Y,Z)之間直接的線性關(guān)系的算法。直接線性變換:式中:11個系數(shù)li均是內(nèi)、外方位元素以及線性改正系數(shù)的函數(shù)。只改正了線性誤差,還需改正非線性的物鏡畸變,設(shè)像點量測坐標(biāo)(x,y)之改正數(shù)分別為(vx,vy),則可列出求解待定系數(shù)的誤差方程式,得式中:A=l9X+l10Y+l11Z+1,1k為待定的對稱性物鏡畸變系數(shù),r為向徑,x0為像主點在物空間坐標(biāo)系內(nèi)的坐標(biāo)。2.3.4圖像旋轉(zhuǎn)矩陣與平面幾何約束根據(jù)雙目成像的透視關(guān)系可知,左圖像平面內(nèi)任何一點在右圖像平面內(nèi)的外極線都要經(jīng)過外極點e2(圖8),反之亦然,這種關(guān)系具有對稱性。經(jīng)過平差計算得到L后,可以相應(yīng)的計算得到旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T,得出:式(12)是雙目視覺中外極線幾何約束的數(shù)學(xué)描述。A1、A2為攝像機1、2的內(nèi)參數(shù)矩陣,為對應(yīng)像平面匹配點的齊次坐標(biāo),[T]x為斜對稱矩陣,由平移矢量T決定。矩陣F是基礎(chǔ)矩陣,它與攝像機內(nèi)參數(shù)、攝像機之間的相對姿態(tài)有關(guān)。2.3.5解算的系統(tǒng)精度光束平差解法是一種把控制點的像點坐標(biāo)、待定點的像坐標(biāo)以及其它內(nèi)業(yè)、外業(yè)量測數(shù)據(jù)的一部分或全部均視作觀測值,以整體地同時求解它們的值和待定點空間坐標(biāo)的解算方法,能極大的提高攝影測量的系統(tǒng)精度?；诠簿€方程列出的光束平差的誤差方程為式中:t、X1、X2、Xad分別是外參數(shù)、內(nèi)參數(shù)、物方坐標(biāo)及畸變參數(shù)的改正數(shù)向量,A,B,C,Dad分別為對應(yīng)的系數(shù)矩陣,L為觀測值向量。3參考點距離對比參照德國VDI/VDE2634標(biāo)準(zhǔn)(圖9),采用(圖9(b))所示的測試框架(2000mm×2000mm×1500mm),布置參考點和標(biāo)尺,攝像站位置按照圖1,圍繞物體環(huán)形分布,共拍攝39張照片,作為一組。取圖9(a)中1、2、4、5、7個位置的參考點距離進行比較,重復(fù)拍攝7組,分別輸入XJTUDP和TRITOP測試,構(gòu)建出參考點坐標(biāo)后測量點距。對比測量結(jié)果得出表1。對比表1可以看到,每相對應(yīng)組的平均值非常接近,差別最大的為距離3,相差0.01mm,最小為距離1,值為0。為檢驗兩軟件的精度和穩(wěn)定性,考慮其每組平均值相差很小,可以看作是一致的,這里以XJTUDP測的每組平均值為橫坐標(biāo),TRITOP和XJTUDP相對應(yīng)平均差和極差為縱坐標(biāo)得出圖10。從圖10可以看出,XJTUDP和TRITOP重建結(jié)果重復(fù)精度較高,魯棒性較好,均優(yōu)于0.1mm/m。4點云自動拼接近景工業(yè)攝影測量軟件與面掃描軟件相結(jié)合,可以提高測量精度,避免單純依靠面掃描軟件測量時點云匹配帶來的累計誤差,并可實現(xiàn)點云的自動拼接,降低操作工人的勞動強度。通過在待測物體上放置標(biāo)志點和多攝站拍攝,獲得物體的全局坐標(biāo)。將其輸入面掃描軟件,則掃描的每幅點云通過動態(tài)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,得到其在全局?jǐn)z影坐標(biāo)下的姿態(tài)(圖11)。圖11、12為XJTUDP和面掃描軟件配合使用獲取白車身的點云外形,實際效果證明可以應(yīng)用在工業(yè)測量領(lǐng)域。5系統(tǒng)開發(fā)的價值針對大型工件復(fù)雜曲面難以精確測量和獲得準(zhǔn)確數(shù)據(jù)模型,國外的商用攝影測量軟件長期在國內(nèi)占據(jù)壟斷地位,在國內(nèi)率先開發(fā)了擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的近景工業(yè)攝