一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测方法与系统

技术领域

本发明涉及汽车零件检测技术领域，具体为一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测方法与系统。

背景技术

在汽车工业中,零件的生产尺寸精度直接影响着零件的质量及其生产效率,如果零件在加工时出现误差,甚至会导致零件无法完成组装,从而增加了加工金钱和加工时间，大大增加了加工的成本。由于相关自动检测技术还不满足对零件检测的要求，目前工人如果使用大型测量设备测量大型汽车零件的表面尺寸参数，必须要在固定地点进行测量，同时测量结果要通过电脑进行分析查看，整个检测过程耗时过长，在检测零件搬运过程中也较为不便。此外，现有的工业辅助式AR眼镜的显示效果在受环境光线这方面的影响较大，导致检测零件显示效果不佳，出现检测盲区。如何对汽车零件进行误差精确检测，尤其是大型零件的质量，并能使工人检测零件的操作更为方便、快捷，从而节省检测时间与成本，是亟需解决的关键性问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的现状，而提供一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测方法与系统，通过深度相机对待检测零件进行三维扫描后生成对应点云扫描文件，对应点云扫描文件与待检测零件的CAD文件进行配准操作，根据配准操作后的尺寸偏差进行计算生成AR色差图并传输至VR眼镜，通过VR眼镜生成的待检测零件实景图与AR色差图进行叠加获取图像差值，根据图像差值生成待检测零件质量检测报告，完成对零件的质量检测。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于VR眼镜的AR零件质量检测方法，包括步骤：

S1：通过服务器获取待检测零件的CAD文件；

S2：通过深度相机对待检测零件进行三维扫描并生成待检测零件的点云扫描文件，将点云扫描文件传输至服务器；

S3：通过服务器将待检测零件的CAD文件与待检测零件的点云扫描文件进行设定算法的配准操作，根据配准操作后的尺寸偏差进行AR辅助计算生成AR色差图并传输至VR眼镜；

S4：通过VR眼镜生成的待检测零件实景图与AR色差图进行叠加获取图像差值，根据图像差值生成待检测零件质量检测报告。

进一步地，所述待检测零件的CAD文件通过转码形成的二维码设置在待检测零件处。

进一步地，所述S3步骤中所述配准操作，包括步骤：

S31：获取待检测零件的点云初始化数据；

S32：通过设定算法计算待检测零件的点云初始化数据的最近点；

S33：通过点云初始化数据的最近点进行配准参数操作，获取配准后的点云数据；

S34：通过对配准后的点云数据进行坐标变换获取点云数据的三维坐标，并将三维坐标与待检测零件的CAD文件进行配准操作；

S35：通过误差收敛计算减少点云数据误差，并在点云数据误差减少至设定值时判定配准操作完成，否则返回所述S32步骤。

进一步地，所述S35步骤中，当超过设定返回次数时，则判定所述待检测零件为不合格零件。

进一步地，所述S4步骤中，通过视觉跟踪算法将所述VR眼镜生成的待检测零件实景图与所述AR色差图进行叠加。

本发明的第二方面，提供一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测系统，包括：

VR眼镜，用于叠加待检测零件实景图与AR色差图，获取图像差值；

相机支架，用于在VR眼镜镜框处支撑深度相机；

深度相机，用于三维扫描待检测零件；

服务器，用于存储待检测零件的CAD文件，处理待检测零件的CAD文件与点云扫描文件。

进一步地，所述深度相机通过USB将待检测零件的点云扫描文件传输至所述VR眼镜。

进一步地，所述VR眼镜通过无线通信将所述待检测零件的点云扫描文件传输至所述服务器，所述服务器通过无线通信将待检测零件的CAD文件与点云扫描文件的色差图传输至所述VR眼镜。

与现有技术相比，本发明至少含有以下有益效果：

(1)本发明的一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测方法，深度相机获取的待检测零件的点云扫描文件，通过操作后生成AR色差图与VR眼镜中待检测零件的实景图进行叠加对比，提高汽车零件检测效率与检测准确性；

(2)本发明的一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测系统，以VR眼镜、深度相机与支架为主体，减少检测工具，提高零件检测时的便捷性，降低检测成本。

附图说明

图1是本发明提供的一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测方法的方法流程图；

图2是本发明提供的待检测零件的CAD文件与待检测零件的点云扫描文件的配准操作方法流程图；

图3是本发明提供的一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测系统的系统框架图；

图4是本发明提供的一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测系统的装置示意图。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

实施例一

为了提高零件检测效率与检测准确性，如图1所示，本发明一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测方法，其特征在于，包括步骤：

S1：通过服务器400获取待检测零件的CAD文件；

S2：通过深度相机300对待检测零件进行三维扫描并生成待检测零件的点云扫描文件，将点云扫描文件传输至服务器400；

S3：通过服务器400将待检测零件的CAD文件与待检测零件的点云扫描文件进行设定算法的配准操作，根据配准操作后的尺寸偏差进行AR辅助计算生成AR色差图并传输至VR眼镜100；

S4：通过VR眼镜100生成的待检测零件实景图与AR色差图进行叠加获取图像差值，根据图像差值生成待检测零件质量检测报告。

在需要检测零件时打开VR眼镜100，则会同步启深度相机300与相关处理服务器400，从而启动VR眼镜100上的零件检测程序。通过服务器400加载待测零件的CAD文件，再通过深度相机300对待检测零件进行三维扫描并生成待检测零件的点云扫描文件，并将点云扫描文件传输至服务器400，从而使待检测零件的两份文件同时加载与服务器400中，服务器400通过ICP算法对待检测零件的点云扫描文件与CAD文件进行配准，根据配准完成后两份文件，通过AR辅助进行尺寸偏差计算，从而生成待检测零件相关的AR色差图，并将AR色差图传输至VR眼镜100，在VR眼镜100中通过视觉跟踪算法将AR色差图叠加在待检测零件的实景画面图上，可以实时通过AR色差图上的颜色检测待检测零件各个部分的尺寸偏差，从而分析待检测零件的质量，并根据当前VR眼镜100中任意角度差别，生成相关检测报告，从而完成对待检测零件的检测。

为了进一步提高检测效率，待检测零件的CAD文件通过转码形成的二维码设置在待检测零件处，扫描相对应的二维码即可在服务器400中远程加载CAD文件，减少检索程序。相关的深度相机300采用RGB-D相机，可以满足各种高精度三维重建和测量需求，并能适应各种环境和场景，提高检测效率。

进一步地，VR眼镜100生成的待检测零件实景图与色差图使用视觉跟踪算法进行叠加，可以对待检测零件进行实时跟踪，具有较高的帧率，可以提高算法的性能和效率。

为了提高配准准确性，提高检测准确性，如图2所示，进一步地，S3步骤中配准操作，包括步骤：

S31：获取待检测零件的点云初始化数据；

S32：通过设定算法计算待检测零件的点云初始化数据的最近点；

S33：通过点云初始化数据的最近点进行配准参数操作，获取配准后的点云数据；

S34：通过对配准后的点云数据进行坐标变换获取点云数据的三维坐标，并将三维坐标与待检测零件的CAD文件进行配准操作；

S35：通过误差收敛计算减少点云数据误差，并在点云数据误差减少至设定值时判定配准操作完成，否则返回S32步骤。

在服务器400中先获取由深度相机300传输的待检测零件的点云初始化数据，转换为点云数据格式，根据具体的应用场景与待检测零件特点，选择相对应的点云特征进行提取，通过设定算法计算待检测零件的点云初始化数据的最近点，根据最近点之间的距离和位置关系，计算出相关的变换矩阵，通过点云初始化数据的最近点进行配准参数操作，获取配准后的点云数据，通过对配准后的点云数据进行坐标变换获取点云数据的三维坐标，并将三维坐标与待检测零件的CAD文件进行配准操作，根据待检测零件选择合适的误差允许范围，并设置相对应的迭代次数和收敛标准等参数，通过误差收敛计算减少点云数据误差，并在点云数据误差减少至设定值时判定配准操作完成，当点云数据误差无法减少至设定值时，则返回S32步骤，再一次进行上述操作，识别是否为计算错误，但是超过设定返回次数时，则判定所述待检测零件为不合格零件。

为了更好的对本发明的技术点进行说明，在本发明的另一实施例中，以系统结构的方式来对本发明进行阐述，如图3与图4所示，还提供了一种基于VR眼镜100的零件质量检测系统，包括：

VR眼镜100，用于叠加待检测零件实景图与AR色差图，获取图像差值；

相机支架200，用于在VR眼镜100镜框处支撑深度相机300；

深度相机300，用于三维扫描待检测零件；

服务器400，用于存储待检测零件的CAD文件，处理待检测零件的CAD文件与点云扫描文件。

深度相机300设置在VR眼镜100镜框前端，通过相机支架200支撑固定深度相机300，相机支架200设置在VR眼镜100镜框与深度相机300中间，深度相机300通过USB将待检测零件的点云扫描文件传输至VR眼镜100，VR眼镜100并通过USB对深度相机300进行供电，VR眼镜100通过无线通信再将待检测零件的点云扫描文件传输至服务器400，在服务器400中与服务器400存储的待检测零件的CAD文件完成配准处理后，通过AR辅助计算生成AR色差图，再通过无线通信将待检测零件的CAD文件与点云扫描文件的AR色差图结果传输至VR眼镜100，与VR眼镜100中待测零件的实景画面图进行对比，其中VR眼镜100的实景画面图是深度相机300在检测过程中视场范围内的实景画面图，进而完成零件的检测。

综上所述，本发明的一种基于VR眼镜的AR辅助零件质量检测方法与系统，通过服务器对服务器存储的待检测零件的CAD文件与深度相机对待检测零件进行三维扫描后生成待检测零件的点云扫描文件根据设定算法进行配准操作，根据配准操作后的尺寸偏差进行计算生成AR色差图并传输至VR眼镜，再通过VR眼镜生成的待检测零件实景图与AR色差图进行叠加获取图像差值，根据图像差值生成待检测零件质量检测报告，进而完成零件的质量检测。根据此方法与系统能优化检测流程，快速、低成本地获取零件的三维表面点云数据，大大提高工人的检测效率与准确性，提高检测便捷性，进而使工人检测零件的操作更为快捷。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”、“一”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其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。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明的具体含义。

另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神所定义的范围。