产品料厚三维分析系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种检测技术，尤其涉及一种对产品的料厚进行检测的系统及方法。
【背景技术】
[0002] 产品的组装、材料的优化等都需要对产品料厚进行量测，传统的量测方式是使用 卡尺或Η坐标量测设备在产品正反面相同位置打点量测，不能做到整个形面Η维量测。
【发明内容】
[0003] 鉴于W上内容，有必要提供一种产品料厚Η维分析系统，其可W对产品的整个形 面进行Η维量测，提高了量测效率和量测精度。
[0004] 还有必要提供一种产品料厚Η维分析方法，其可W对产品的整个形面进行Η维量 巧||，提高了量测效率和量测精度。
[0005] -种产品料厚Η维分析系统，该系统运行于主机中，所述主机与Η维扫描仪连接， 该系统包括：
[0006] 获取模块，用于通过所述Η维扫描仪的电荷禪合装置对待测工件进行扫描，W得 到待测工件的点云；
[0007] Η角网格化模块，用于对所述点云进行Η角网格化处理；
[0008] 计算模块，用于计算Η角网格化后的点云中每一个正面Η角形及对应的反面Η角 形；
[0009] 所述计算模块，用于根据所述每一个正面Η角形及对应的反面Η角形计算待测工 件的料厚偏差数组；
[0010] 所述计算模块，还用于根据所述待测工件的料厚偏差数组计算待测工件的料厚信 息；及
[0011] 生成模块，用于根据所述待测工件的料厚信息及颜色公差带生成检测报告。
[0012] 一种产品料厚Η维分析方法，该方法运用于主机中，所述主机与Η维扫描仪连接， 该方法包括如下步骤：
[0013] 通过所述Η维扫描仪的电荷禪合装置对待测工件进行扫描，W得到待测工件的点 云；
[0014] 对所述点云进行Η角网格化处理；
[0015] 计算Η角网格化后的点云中每一个正面Η角形及对应的反面Η角形；
[0016] 根据所述每一个正面Η角形及对应的反面Η角形计算待测工件的料厚偏差数 组；
[0017] 根据所述待测工件的料厚偏差数组计算待测工件的料厚信息；及
[0018] 根据所述待测工件的料厚信息及颜色公差带生成检测报告。
[0019] 相较于现有技术，所述的产品料厚Η维分析系统及方法，其可W对产品的整个形 面进行Η维量测，提高了量测效率和量测精度。
【附图说明】
[0020] 图1是本发明产品料厚Η维分析系统较佳实施例的运行环境示意图。
[0021] 图2是本发明产品料厚Η维分析系统较佳实施例的功能模块图。
[0022] 图3是本发明产品料厚Η维分析方法较佳实施例的作业流程图。
[0023] 图4是本发明较佳实施例中产品的示意图。
[0024] 图5是本发明较佳实施例中对点云进行Η角网格化的示意图。
[00巧]图6是本发明较佳实施例中点云在进行Η角网格化后的局部示意图。
[0026] 图7是本发明较佳实施例中寻找正面Η角形及对应反面Η角形的示意图。
[0027] 图8是本发明较佳实施例中给每个Η角形绘制颜色的示意图。
[002引图9是本发明较佳实施例中检测报告的示意图。
[0029] 主要元件符号说明
[0030]
[0031]
[003引如下【具体实施方式】将结合上述附图进一步说明本发明。I
【具体实施方式】
[0033] 如图1所示，是本发明产品料厚Η维分析系统较佳实施例的运行环境示意图。该 产品料厚Η维分析系统10运行于一台主机1中，该主机1连接一台显示设备2及输入设备 3。该主机1包括存储设备12,至少一个处理器14。所述输入设备3可W为键盘或鼠标。所 述主机1可W为，但不限于，个人计算机、服务器等设备。该主机1还连接有一台Η维扫描 仪4。所述Η维扫描仪4包括一个或多个电荷禪合装置（Charge Coupled Device, CCD),例 如双目CCD,及一个工作平台。所示工作平台上水平放置有待测工件。所述Η维扫描仪4通 过所述电荷禪合装置在不同角度对待测工件的轮廓进行扫描，W得到待测工件的点云。如 图4所示，所述Η维扫描仪4通过所述电荷禪合装置在不同角度对如图4所示的待测工件 的轮廓进行扫描，得到图4中待测工件的点云。
[0034] 在本实施例中，所述产品料厚Η维分析系统10 W软件程序或指令的形式安装在 存储设备12中，并由处理器14执行。在其它实施例中，所述存储设备12可W为主机1外 接的存储器。
[0035] 如图2所示，是本发明产品料厚Η维分析系统10较佳实施例的功能模块图。该产 品料厚Η维分析系统10包括获取模块100、Η角网格化模块102、计算模块104及生成模块 106。本发明所称的模块是完成一特定功能的计算机程序段，比程序更适合于描述软件在计 算机中的执行过程，因此本发明W下对软件描述都W模块描述。
[0036] 所述获取模块100用于通过Η维扫描仪4的电荷禪合装置对待测工件进行扫描， W得到待测工件的点云。
[0037] 所述Η角网格化模块102用于对点云进行Η角网格化处理。具体而言，所述点云 中的任意Η个点进行连线组成Η角形，所组成的Η角形满足两个条件；条件一，该Η角形的 外接圆内不能包含点云中除了组成该Η角形的Η点之外的其它点；条件二，该Η角形的向 量与所有与该Η角形相邻的Η角形的向量的夹角不能超过预设的曲率阔值（例如，90度）。 组成Η角形的方式如下；取点云中任意一点为基准点，寻找与该基准点距离最近的第二点， 该第二点与所述基准点的距离要小于预设的第一阔值，之后将基准点与第二点连成线，寻 找连线临近的第Η点，该Η点（即基准点、第二点与第Η点）连成的Η角形外接圆中不包含 点云中的其它点（即除了组成Η角形的Η点之外的其它点）。如图5所示，取点云中的任 意点qO,找到距离qO最近的点ql，qO与ql连线，并寻找与qO与ql连线临近的第Η点为 q2,由点q0、ql及q2组成的Η角形的外接圆中不能包含其它点云中的其它点（而图中由点 qO、q3及q4组成的Η角形的外接圆中包括点q5,则该Η角形不合格），之后计算该Η角形 的向量及所有与该Η角形相邻的Η角形的向量（有共同的边的Η角边即为相邻的Η角形， 例如，图5中与由q0、ql及q2组成的Η角形相邻的Η角形为由q0、q2及q3组成的Η角形， 共同的边为点qO到q2连线），并分别计算该Η角形的向量与所有该Η角形相邻的Η角形的 向量的夹角，若所计算的夹角中有一个夹角大于预设的曲率阔值（例如，90度），则该Η角 形不合格，舍弃该Η角形，然后重新寻找该Η角形临近的第Η点，W此为逻辑，直到找到合 适的第Η点所组成的Η角形。Η角网格化处理后的部分点云如图6所示。
[003引需要说明的是，由于点云在进行Η角网格化后有大量的Η角形，为了简化计算，可 W精简一些Η角形，即将一些Η角形去除，W简化计算，提高运算效率。精简的原则是，曲率 大的Η角形保留的多（例如，曲率为70度到90度的Η角形，全部保留），曲率小的Η角形保 留的少（例如，曲率为0度到10度的Η