[發明專利]一種高精度激光3D輪廓手機結構件檢測方法

有效

• 申請號: 201710153827.X
• 申請日: 2017-03-15
• 公開（公告）號: CN106949848B
• 公開（公告）日: 2019-11-29
• 發明（設計）人: 金少峰;王剛奎;王曉東
• 申請（專利權）人: 深圳市深視智能科技有限公司
• 主分類號: G01B11/24
• 分類號: G01B11/24
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種高精度激光3D輪廓手機結構件檢測方法，其特征在于，包括：

步驟1)使用激光測量儀預先掃描一下樣品，設定樣品的掃描參數，包括激光功率，圖像曝光時間，采集范圍，采集樣品的激光掃描圖像樣本；

步驟2)放置手機結構件到移動工作臺上，固定激光測量頭在正上方，伺服電機帶動工作臺托板移動，完成檢測，系統在2秒內完成表面輪廓檢測，采樣次數St＝pl/sstep，pl是產品測量長度，sstep是采樣步長；

步驟3)建立輪廓標準數據模型；

步驟4)測量前導入3D模型CAD數據，數據由幾千到上萬個三角面片組成，沿著和掃描方向垂直的路徑截取3D模型的切片圖，在結構件3D數據的每個空間三角形和切片平面形成相交線，計算相交線和空間三角形的每條邊的交點，判斷交點是否在三角形的端點構成的線段之間，如果在2條線段之間，記錄交點坐標作為切片采樣點；

切片采樣點記錄完成后，對切片采樣點進行排序，形成斷面輪廓數據，其中，在輪廓數據集合中檢測關鍵點，切面輪廓線用關鍵點的序列表示；

并且，每個切面數據使用(x1，pt1),(x2，pt2),(x3，pt3),(x4，pt4),...,(xn，ptn)序列關鍵點組成；ptn代表數據點類型,在檢測過程中平坦數據點和曲率大的數據點判斷的標準采用不同的加權因子，包括：

使用ptn＝1表示數據點類型是平坦點，ptn＝2表示數據點是拐點，當數據點曲率大于某個范圍即設置成拐點；

將眾多的切片數據按照著坐標軸排列起來，形成數據高度數據，高度數據就是切片曲線上高度值，矩陣形高程數據表示成2D灰度偽彩圖，其中，圖像上灰度計算公式如式(2)所示，由此，將模型的Z軸數據轉換成灰度值，為后續的匹配檢測更加方便；

Pg(x,y)＝255*(z(x,y)-z₁)/(z₂-z₁) (2)

步驟5)3D點云匹配步驟，在檢測前首先對結構件實際測量3D點云和輸入標準模型進行配準，計算出實際測量結構件相對于標準模型的位移和旋轉角度，其中，模型配準算法是迭代最近鄰ICP算法，其中，ICP算法的判斷規則是：

產品測量高度圖生成后，將高度圖轉換成灰度偽彩圖；

步驟6)實際產品高度圖和參考模型高度圖生成后，將兩者進行配準處理，配準的方法使用2D輪廓定位的方法；

步驟7)產品配準操作后，對模型和實際產品測量高度數據的距離差進行計算，實際手機結構件測量的數據和模型數據進行比較，對于比較方法采用最小二乘法和歐式距離的計算方法，根據不同的數據點類型采用不同的匹配度計算方法；

步驟8)測量過程的反饋控制和數據質量監控；

其中，包括：將激光圖像采集和激光控制融合在一起，系統測量前首先標定樣品圖像的統計量，記錄標準樣品的圖像亮度均值、激光線寬，在測量過程中每次測量完成后，檢測激光圖像的線寬、均值是否滿足要求，如果滿足要求則輸出測量結果，否則通知用戶重新測量或者多輸出結果進行優化處理后再輸出結果，通過這種方式保證輸出結果的測量精度。

2.根據權利要求1所述的高精度激光3D輪廓手機結構件檢測方法，其特征在于，在以上測試方法之前，還包括：

將手機結構件放置到測試平臺上，并使用藍色波長405nm的半導體線結構光激光器發出的激光線光源照射手機結構件，其中，對稱設置的第一CMOS攝像模組和第二CMOS攝像模組采集激光線圖像，獲取上表面3D點云數據，其中，攝像頭光軸和激光線光平面夾角選擇了45度，其中，成像公式如下：

其中，

3.根據權利要求1所述的高精度激光3D輪廓手機結構件檢測方法，其特征在于，步驟3)具體包括：測量前導入3D模型CAD數據，然后進行歸一化；

或者，使用標準樣本采樣獲得3D點云數據，然后重采樣、濾波后生成標準三維點云。

4.根據權利要求1所述的高精度激光3D輪廓手機結構件檢測方法，其特征在于，步驟3)具體包括：使用標準樣品實際測量的3D輪廓尺寸數據濾波處理后作為標準模板。