[發明專利]一種標準球輔助的工業CT測量坐標系可靠配準方法

在審

• 申請號: 202011181185.2
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112308890A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 黃魁東;張欣
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供一種標準球輔助的工業CT測量坐標系可靠配準方法，屬于工業CT無損檢測技術領域。該方法充分利用外形測量手段高精度、高可靠性的優勢，利用輔助標準球建立的坐標系實現測量點云與設計模型的可靠配準，對零件裝夾無基準定位要求，使用普通夾具即可，避免了不同零件CT成像質量差異對配準精度的影響，同時也避免了成批同型號零件制造差異對配準精度的影響，實施簡便，可靠性高，一致性好，有利于在工業CT檢測中實現測量與設計意圖的統一。

技術領域

本發明涉及一種標準球輔助的工業CT測量坐標系可靠配準方法，屬于工業CT無損檢測技術領域。

背景技術

計算機斷層成像(Computed?Tomography，CT)技術能在對檢測物體無損傷條件下，以二維斷層圖像的形式，清晰、準確、直觀地展示被檢測物體的內部結構，被譽為當今最佳的無損檢測與評估技術，被廣泛應用于醫學診斷和工業檢測領域。

CT圖像本身是灰度圖像，無法直接進行準確的尺寸/偏差測量，缺陷參數的準確計算與定位也比較困難。因此，基于CT的尺寸/缺陷檢測，一般情況下都需要先對CT圖像進行分割，得到三維點云。

在基于點云的尺寸/缺陷檢測與評定方面，首先需要將測量點云與設計模型的坐標系配準。配準過程一般可分為粗配準和精配準兩個步驟，常用的粗配準算法主要有最小包圍盒法、主成分分析法、遺傳算法等，而常用的精配準方法主要有迭代最近點(IterativeClosest?Point，ICP)算法、標準優化算法和基于特征的方法等。目前最常見也是應用最廣泛的配準算法是ICP算法，包括基于ICP算法的各種改進算法。該類算法存在的主要問題有：

(1)算法復雜度高，對待匹配點云的初始狀態要求高，當點云數量達到一定數量級后計算量巨大。

(2)對于成批同型號零件，由于被測零件必然存在各不相同的加工誤差，因此其測量點云也各不相同，通過ICP算法進行配準時由于基準不統一，可能造成測量偏差與實際偏差的不一致。

另外，工業CT的成像質量受零件材質、尺寸、結構等因素的影響較大，相應分割得到的點云精度也存在較大差異，因此單純根據點云實現與設計模型的配準，配準的系統誤差就難以控制，配準的精度和一致性也無法保障。

發明內容

為了解決工業CT實現檢測中測量點云與設計模型配準時的精度變化大、一致性差、基準不統一等問題，本發明提供一種標準球輔助的工業CT測量坐標系可靠配準方法，充分利用外形測量手段高精度、高可靠性的優勢，利用輔助標準球建立的坐標系實現測量點云與設計模型的可靠配準。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案包括以下步驟：

步驟1：將待測零件裝夾到帶有至少3個標準球的夾具上，標準球位置在高度上高于夾具，在圓周上圍繞零件相對均勻布置，標準球密度不高于零件密度；

步驟2：利用外形測量手段，先測量各個標準球的球心坐標，再根據設計模型給出的測量基準或測量規范要求，測量得到零件上相應部位的點云，此步坐標系為外測坐標系；

步驟3：將設計模型與步驟2得到的零件點云配準，即將設計模型變換到外測坐標系；

步驟4：保持夾具及零件的夾持狀態不變，對其進行工業CT掃描，掃描除包含零件感興趣部位以外，還必須包含標準球，然后重建得到CT圖像；

步驟5：分割所得的CT圖像得到測量點云，對其中各個標準球的點云分別進行擬合得到相應的球心坐標，此步坐標系為CT坐標系；

步驟6：根據步驟2和步驟5中得到的標準球球心坐標，計算從CT坐標系變換到外測坐標系的變換矩陣；

步驟7：利用步驟6得到的變換矩陣，將CT測量點云變換到外測坐標系中，即完成CT測量點云與設計模型的配準。