工件表面的测量方法及装置、机翼壁板软模的打磨方法

技术领域

本发明属于工件测量及打磨技术领域，具体涉及一种工件表面的测量方法及装置、机翼壁板软模的打磨方法。

背景技术

为解决复合材料加筋壁板上筋条与蒙皮一体化成型和制造过程中的型面配合问题，一般是以固化后的蒙皮外形面作为成型面，在刚模表面上粘贴橡胶软模，将蒙皮外形面和橡胶软模相配合，基于红丹粉间隙检测结果人工打磨软模以消除配合间隙，使得模具加压后零件之间的型面配合精度提高。但是企业使用红丹粉检测，识别缺陷区域，检测效率低，而且软模打磨工序普遍采用人工打磨的方式，加工效率低下、加工质量不稳定、作业环境恶劣等现实问题，不能满足高效率、高精度、高质量的生产要求。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供了如下技术方案。

本发明提供了一种工件表面的测量方法，包括：

获取定位靶标的位姿，及线结构光传感器和定位靶标两者之间的位姿变换；

计算线结构光传感器在激光跟踪仪坐标系下的位姿；

通过所述线结构光传感器，获取工件表面的点云数据，并将所述点云数据的坐标系转化到所述激光跟踪仪的坐标系下，将所述线结构光传感器对应的局部坐标系统一到所述激光跟踪仪全局坐标系下，从而实现所述线结构光传感器采集的所述点云数据的全局拼接，得到点云拼接数据；

对所述点云拼接数据进行处理，得到所述工件表面的三维数据。

进一步的，所述线结构光传感器在所述激光跟踪仪坐标系下的位姿为：

其中，

进一步的，所述位姿变换通过变换n次机器臂末端位姿，使用激光跟踪仪记录每次T-Mac的位姿，以及使用线结构光传感器采集并保存标定板图像数据，可以得到下列方程组：

通过手眼标定AX＝XB的形式，求解出所述的从线结构光传感器到定位靶标的位姿变换

进一步的，对所述点云数据进行处理，包括：

去除所述工件表面的点云拼接数据中的体外孤点、重合点以及其他多余点。

本发明还提出一种机翼壁板软模的打磨方法，使用工件表面的测量方法，包括：

获取蒙皮表面的点云数据及软模的测量数据，计算所述测量数据中的测量点与所述点云数据中的点云的距离偏差；

设置偏差阈值，获取所述距离偏差大于所述偏差阈值的所有所述测量点形成的偏差集合，根据所述偏差集合，生成缺陷区域；

根据所述缺陷区域，生成打磨路径，根据所述打磨路径进行打磨。

进一步的，计算所述距离偏差之前还包括：

对所述点云数据和所述测量数据进行配准对齐。

进一步的，生成缺陷区域包括：

对所述偏差集合进行聚类分割处理，生成缺陷区域。

本发明还提出一种测量工件表面的装置，包括：

获取位姿变换单元，用于获取定位靶标的位姿，及线结构光传感器和定位靶标两者之间的位姿变换；

计算单元，用于计算线结构光传感器在激光跟踪仪坐标系下的位姿；

点云拼接单元，用于通过所述线结构光传感器，获取工件表面的点云数据，并将所述点云数据的坐标系转化到所述激光跟踪仪的坐标系下，将所述线结构光传感器对应的局部坐标系统一到所述激光跟踪仪全局坐标系下，从而实现所述线结构光传感器采集的所述点云数据的全局拼接，得到点云拼接数据；

生成三维数据单元，用于对所述点云拼接数据进行处理，得到所述工件表面的三维数据。

进一步的，所述线结构光传感器在所述激光跟踪仪坐标系下的位姿为：

其中，

进一步的，所述位姿变换通过变换n次机器臂末端位姿，使用激光跟踪仪记录每次T-Mac的位姿，以及使用线结构光传感器采集并保存标定板图像数据，可以得到下列方程组：

通过手眼标定AX＝XB的形式，求解出所述的从线结构光传感器到定位靶标的位姿变换

本发明的技术效果：

(1)采用导轨与机器人搭载线结构光传感器，激光跟踪仪实时跟踪定位靶标的姿态，协同配合进行扫描测量，能够灵活的进行大面积测量，基于坐标变换原理将线结构光传感器对应的局部坐标系统一到激光跟踪仪全局坐标系下，实现线结构光传感器采集的点云数据全局拼接，同时消除拼接点云重叠部分，最终得到物体表面完整的三维重建数据。整体拼接依赖于激光跟踪仪，可以有效保证拼接精度，可以有效的减小整个测量系统因机构振动所产生的测量误差，实现了机翼壁板的橡胶软模表面自动化、高精度测量，极大程度提高操作便利性，可移植性强，不依赖于龙门等大型设备。

(2)对机翼壁板橡胶软模的测量数据和固化后的蒙皮外形面点云数据进行配准对齐，计算出两者的距离偏差，识别出缺陷区域，聚类分割出缺陷区域点集，计算出对应的包围盒，进行路径规划生成合适的加工路径与加工参数，对橡胶软模进行打磨。

(3)将线结构光传感器三维视觉在线测量和在线打磨路径规划技术应用于橡胶软模的打磨加工中，能够实现在线测量、智能规划与精确加工一体化的智能化打磨，不但提高打磨质量和生产效率，而且提高机器人加工系统的柔性，适应橡胶软模表面缺陷随机分布的场景。

附图说明

图1为实施例1工件表面的测量方法的流程图；

图2为实施例2工件表面的测量装置的结构示意图；

图3为实施例3机翼壁板软模的打磨方法的流程图；

图4为实施例4测量打磨系统的部件组成图；

图5为实施例5机翼壁板橡胶软模的机器人智能化打磨方法的流程图；

图6为实施例6机翼壁板橡胶软模及蒙皮的测量流程图；

图7为实施例7三维测量系统的结构示意图；

图8为实施例8机翼壁板橡胶软模打磨流程图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。

本发明提供的方法可以在如下的终端环境中实施，该终端可以包括一个或多个如下部件：处理器、存储器和显示屏。其中，存储器中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现下述实施例所述的方法。

处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器利用各种接口和线路连接整个终端内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器内的数据，执行终端的各种功能和处理数据。

存储器可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)。存储器可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令。

显示屏用于显示各个应用程序的用户界面。

除此之外，本领域技术人员可以理解，上述终端的结构并不构成对终端的限定，终端可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，终端中还包括射频电路、输入单元、传感器、音频电路、电源等部件，在此不再赘述。

为了解决现有技术的技术问题，本发明研发了一套能自动检测、识别软模表面缺陷区域，控制机器人高效精确打磨机翼壁板橡胶软模的装置和方法，采用线结构光传感器和激光跟踪仪组成的测量系统扫描测量软模表面，数据分析确定缺陷区域，根据缺陷区域点云进行路径规划，生成针对性的加工路径与加工参数，控制机器人对软模表面进行自动化打磨，极大的提高了测量准确度和打磨效率。

实施例1

如图1所示，本发明实施例提供一种工件表面的测量方法，包括：

步骤101，获取定位靶标的位姿，及线结构光传感器和定位靶标两者之间的位姿变换；

步骤102，计算线结构光传感器在激光跟踪仪坐标系下的位姿；

所述线结构光传感器在所述激光跟踪仪坐标系下的位姿为：

其中，

所述位姿变换通过变换n次机器臂末端位姿，使用激光跟踪仪记录每次T-Mac的位姿，以及使用线结构光传感器采集并保存标定板图像数据，可以得到下列方程组：

通过手眼标定AX＝XB的形式，求解出所述的从线结构光传感器到定位靶标的位姿变换

步骤103，通过所述线结构光传感器，获取工件表面的点云数据，并将所述点云数据的坐标系转化到所述激光跟踪仪的坐标系下，将所述线结构光传感器对应的局部坐标系统一到所述激光跟踪仪全局坐标系下，从而实现所述线结构光传感器采集的所述点云数据的全局拼接，得到点云拼接数据；

步骤104，对所述点云拼接数据进行处理，得到所述工件表面的三维数据。

对所述点云数据进行处理，包括：

去除所述工件表面的点云拼接数据中的体外孤点、重合点以及其他多余点。

实施例2

如图2所示，本发明实施例提供一种测量工件表面的装置，包括：

获取位姿变换单元，用于获取定位靶标的位姿，及线结构光传感器和定位靶标两者之间的位姿变换；

计算单元，用于计算线结构光传感器在激光跟踪仪坐标系下的位姿；

具体的，所述线结构光传感器在所述激光跟踪仪坐标系下的位姿为：

其中，

具体的，

所述位姿变换通过变换n次机器臂末端位姿，使用激光跟踪仪记录每次T-Mac的位姿，以及使用线结构光传感器采集并保存标定板图像数据，可以得到下列方程组：

通过手眼标定AX＝XB的形式，求解出所述的从线结构光传感器到定位靶标的位姿变换

点云拼接单元，用于通过所述线结构光传感器，获取工件表面的点云数据，并将所述点云数据的坐标系转化到所述激光跟踪仪的坐标系下，将所述线结构光传感器对应的局部坐标系统一到所述激光跟踪仪全局坐标系下，从而实现所述线结构光传感器采集的所述点云数据的全局拼接，得到点云拼接数据；

生成三维数据单元，用于对所述点云拼接数据进行处理，得到所述工件表面的三维数据。

实施例3

如图3所示，本发明实施例提供一种机翼壁板软模的打磨方法，使用工件表面的测量方法，包括：

获取蒙皮表面的点云数据及软模的测量数据，计算所述测量数据中的测量点与所述点云数据中的点云的距离偏差，具体的，计算所述距离偏差之前还包括：对所述点云数据和所述测量数据进行配准对齐；

设置偏差阈值，获取所述距离偏差大于所述偏差阈值的所有所述测量点形成的偏差集合，根据所述偏差集合，生成缺陷区域，具体的，生成缺陷区域包括：对所述偏差集合进行聚类分割处理，生成缺陷区域；

根据所述缺陷区域，生成打磨路径，根据所述打磨路径进行打磨。

实施例4

如图4所示，本发明实施例提出一种机翼壁板橡胶软模的机器人智能化打磨系统，包括：控制系统、三维测量系统、打磨系统、导轨和吸尘装置；

所述控制系统模块包括工控机和系统控制柜，与各个模块相连接，用于控制所述的测量打磨系统；

所述的三维测量系统包括测量机器人、测量机器人控制柜、线结构光传感器、T-mac定位靶标、激光跟踪仪以及夹具；测量机器人连接并且受控于测量机器人控制柜，测量机器人控制柜与系统控制柜通讯连接；线结构光传感器和T-mac定位靶标通过夹具安装于测量机器人的末端上；

所述的打磨系统包括打磨机器人、打磨机器人控制柜、打磨头；打磨机器人连接并且受控于打磨机器人控制柜，打磨机器人控制柜与系统控制柜通讯连接；打磨头安装于打磨机器人的末端上；

所述导轨模块与测量机器人和打磨机器人相连接，用于承载并带动测量机器人和打磨机器人移动，扩展测量和打磨的范围；

所述吸尘装置模块的工作端将所述柔性打磨头末端包裹，用于吸收所述柔性打磨头在打磨过程中产生的粉尘。

实施例5

如图4和5所示，导轨上的机器人带动线结构光传感器扫描测量固化后的蒙皮外形，获取其表面的点云数据，作为模板点云；

导轨上的机器人带动线结构光传感器扫描测量橡胶软模；

对机翼壁板橡胶软模的测量数据和模板点云进行配准对齐，计算出软模的测量点与模板点云的距离偏差，判断距离偏差大于阈值，若是，将距离偏差大于阈值的软模的测量点集通过聚类分割形成缺陷区域，根据所有的缺陷区域生成打磨机器人的打磨路径，将打磨路径发送至系统控制柜，以控制机器人打磨装置对所有缺陷区域进行打磨，当确定所有缺陷区域打磨完成后，再控制导轨上的机器人带动线结构光传感器扫描测量橡胶软模；

若否，橡胶软模没有缺陷，打磨加工完成。

具体的，在扫描机器人的机械臂末端安装线结构光传感器，按照预定最佳轨迹对大尺寸机翼壁板橡胶软模和蒙皮外形面进行扫描测量，采集被测工件表面的点云数据。将激光跟踪仪在世界坐标系中相对于被测工件位置固定，定位靶标通过夹具也安装在机械臂末端，激光跟踪仪实时跟踪定位靶标的姿态

实施例6

如图6所示，标定线结构光传感器和激光跟踪仪的配件T-mac坐标系的转换关系；

激光跟踪仪实时跟踪T-mac位姿，通过坐标变换，可以及时掌握线结构光传感器的位姿，将线结构光传感器各个时刻测量的点云数据统一转换到激光跟踪仪坐标系，实现点云数据的拼接；

通过导轨的移动路径和机器人的运动路径复合而成线结构光传感器的实际测量路径，扫描测量蒙皮外形面，将表面点云拼接数据中的体外孤点、重合点以及其他多余点去除，得到最终的蒙皮外形面三维数据，作为模板数据；

线结构光传感器扫描测量橡胶软模，将表面点云拼接数据中的体外孤点、重合点以及其他多余点除，得到最终的橡胶软模表面三维数据，作为测量数据；

将测量数据和模板数据进行配准对齐，计算出机翼壁板橡胶软模的测量点云数据点与模板点云的距离偏差。

当所述定位配件具体可以为与激光跟踪仪配套的六维位姿实时跟踪系统，其具体可以采用型号为T-Mac Basic TMC30-B的产品，实时输出六个测量参数，包括三个位置参数(X,Y,Z)和三个姿态参数(ψ，φ，γ)描述了T-Mac单元与激光跟踪单元的关系

控制工业机器人位姿变换n次，可以得到下列方程组：

通过手眼标定AX＝XB的形式，通过变换多次机器臂末端位姿，使用激光跟踪仪记录当前T-Mac的位姿，以及使用线结构光传感器采集并保存标定板图像数据,可以求解出

实施例7

如图7所示，为三维测量系统的结构示意图，该系统具体可以包括线结构光传感器、激光跟踪仪及定位配件T-Mac、夹具、测量机器人。所述工业机器人的法兰盘末端安装夹具，所述三维扫描仪与激光跟踪仪的定位配件T-Mac安装固定在夹具上，所述工业机器人与机器人控制柜连接，所述三维扫描仪、激光跟踪仪、机器人控制柜与控制系统的工控电脑通信连接。

激光跟踪仪实时捕捉定位靶标的姿态，通过坐标转换可以实时捕捉线结构光传感器的姿态，合理规划线结构光传感器的扫描测量路径，完整的扫描测量机翼壁板橡胶软模和蒙皮外形面，其中线结构光传感器的实际测量路径由导轨平台的移动路径和机械臂的运动路径复合而成，所述激光跟踪仪与被测工件的相对位置固定。

进一步地，所述的线结构光传感器也可以是双目线结构光传感器、单目面结构光扫描仪，双目面结构光扫描仪和多目面结构光扫描仪中的任意一种。

为了确定缺陷区域，需要扫描蒙皮外形面，将蒙皮外形面表面数据作为模板点云，配准对齐机翼壁板橡胶软模的测量数据和模板点云，统一到同一个坐标系下，计算出机翼壁板橡胶软模的测量点云数据点与模板点云的距离偏差，如果距离偏差小于距离偏差阈值，则说明机翼壁板橡胶软模是合格的，打磨完成；否则进行打磨程序，将距离偏差大于距离偏差阈值的点云提取出来，采用欧几里得聚类分割的方法对软模的测量数据进行分割处理，将点云中相邻距离小于距离阈值ε的点归为一类，距离阈值ε具体取为打磨头直径的1/4，组成同一个点集，获得各个点集后将包含点云数量小于100的点集剔除，保留下来的点集作为缺陷区域。计算每个缺陷区域的包围盒，包围盒的中心点即为缺陷的中心点，包围盒的尺寸即为缺陷的尺寸。根据缺陷区域的包围盒，控制系统生成缺陷打磨路径，控制打磨机器人夹持柔性打磨头根据所生成的打磨路径进行打磨橡胶软模，打磨结束后，继续控制线结构光传感器扫描整个打磨后的橡胶软模，对机翼壁板橡胶软模的测量数据和模板点云进行配准对齐，计算出机翼壁板橡胶软模的测量点云数据点与模板点云的距离偏差，如果距离偏差小于距离偏差阈值，则说明机翼壁板橡胶软模是打磨合格；否则打磨不合格，需要重新打磨该缺陷区域对应的橡胶软模。

实施例8

如图8所示，打磨流程还可以包括：

橡胶软模测量点云与蒙皮外形面模板点云配准对齐，计算橡胶软模的测量点云数据点与模板点云的距离偏差；

提取橡胶软模中距离偏差大于阈值的点，聚类分割成多片点集；

将点集中相邻距离小于距离阈值ε的点归为一类，再剔除点云数量小于100的点集，保留下来的点集作为缺陷区域，判断缺陷区域数量大于零，若是，计算每个缺陷区域的包围盒，根据缺陷区域的包围盒，控制系统生成缺陷打磨路径，控制打磨机器人打磨区域缺陷，所有缺陷区域打磨结束后，再扫描整个打磨后的橡胶软模；

若否，则橡胶软模打磨完成。

实施例9

本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器和与所述处理器连接的存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行一种工件表面的测量方法。

具体的，本实施例的电子设备可以是计算机终端，所述计算机终端可以包括：一个或多个处理器、以及存储介质。

其中，存储介质可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种工件表面的测量方法，对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储介质内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的信息推送方法。存储介质可包括高速随机存储介质，还可以包括非易失性存储介质，如一个或者多个磁性存储系统、闪存、或者其他非易失性固态存储介质。在一些实例中，存储介质可进一步包括相对于处理器远程设置的存储介质，这些远程存储介质可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

处理器可以通过传输系统调用存储介质存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：

步骤101，获取定位靶标的位姿，及线结构光传感器和定位靶标两者之间的位姿变换；

步骤102，计算线结构光传感器在激光跟踪仪坐标系下的位姿；

所述线结构光传感器在所述激光跟踪仪坐标系下的位姿为：

其中，

所述位姿变换通过变换n次机器臂末端位姿，使用激光跟踪仪记录每次T-Mac的位姿，以及使用线结构光传感器采集并保存标定板图像数据，可以得到下列方程组：

通过手眼标定AX＝XB的形式，求解出所述的从线结构光传感器到定位靶标的位姿变换

步骤103，通过所述线结构光传感器，获取工件表面的点云数据，并将所述点云数据的坐标系转化到所述激光跟踪仪的坐标系下，将所述线结构光传感器对应的局部坐标系统一到所述激光跟踪仪全局坐标系下，从而实现所述线结构光传感器采集的所述点云数据的全局拼接，得到点云拼接数据；

步骤104，对所述点云拼接数据进行处理，得到所述工件表面的三维数据。

对所述点云数据进行处理，包括：

去除所述工件表面的点云拼接数据中的体外孤点、重合点以及其他多余点。

实施例10

本发明实施例提供一种存储介质，存储有多条指令，所述指令用于实现一种工件表面的测量方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本发明所提供的几个实施例中，应所述理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者所述技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，所述计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储介质(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储介质(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。