标系；
[0020] 图3为实施例中的拍摄图片；
[0021] 图4为实施例中的图片处理之后的结果示意图；
[0022] 图5为实施例中的基准示意图；
[0023] 图6为实施例叶盘加工后效果示意图。
【具体实施方式】
[0024] 在本实施例中，针对采用近净成形的闭式整体叶盘的加工进行说明。采用电子束 熔融成形获得的叶盘的近净成形毛坯如图1所示。对于该毛坯来说，后续还需要精加工外 圆轮廓、端面和叶片。在外圆轮廓加工和端面加工时，基准可以选择外圆面端面，由于这两 个面的均是比较简单的形面，直接采用机械打表找正的方式即可。但是，叶盘上已经有叶片 的初始轮廓，在加工时必须从周向的特定位置开始。否则会损坏叶片的形貌，导致整个叶盘 报废。也就是说，需要识别出叶片的基准才能进行后续加工。而叶片的形面比较复杂，在本 实施例中采用视觉识别来获取叶片的周向基准。
[0025] 将经过切削加工外轮廓之后的叶盘安装在数控机床之上，其加工的工件坐标系和 拍摄照片的成像坐标系如图2所示。
[0026] 成像坐标系VCS依赖于相机本身，其三个基向量U、V、N分别指向相机的水平方向、 竖直方向和主光轴，原点采用相机透镜的中心。
[0027] 工件坐标系WCS向成像坐标系的转换可以采用变换矩阵来表示，采用齐次坐 标可以很容易表达这样的变换过程：[XVyvZv1] =[xwywzw 1] ·T，其中：(xv，yv， zv)和（xw，yw，zw)分别为点在成像坐标系和世界坐标系下的表达，T代表变换矩阵，
旋转变换矩阵与平移变换矩阵的乘积，（dx，dy，dz)为成像坐标系原点相对工件坐标系远点的偏移量。
[0028] 如图2所示，距离成像坐标系VCS原点L的面是相机的成像平面。然后根据透视 投影定理，对成像坐标系内的点再次进行投影变换即可获得点在成像平面的表达。
[0029] 所述的投影变换的过程为
车中：(Xl，yj即为成像平面内投影 点的坐标，L为相机的焦距。由此即可以建立机床上工件坐标系到拍摄图片上的坐标转换。 在这个过程中需要忽略相机镜头曲率引起的畸变。
[0030] 至此，工件坐标系WCS内的点到拍摄到的图片内的点之间的变换关系即确定下 来。只要确定变换矩阵T的具体表达，则可以通过图片内的像之间的位置关系反算出实际 坐标系内物体的位置关系。
[0031] 本实施例中所采用的叶盘的边缘去掉圆角之后为直线，在图片中比较容易识别， 取其为叶盘周向基准的分布特征。加工时。以叶片边缘平行于工件坐标系Z轴作为加工的 起始位置。此时，在机床主轴之上安装定位心轴作为工件坐标系的参考物，将叶盘和标准杆 同时拍摄到照片中，在图片中提取二者之间的夹角，并通过变换矩阵即可获取两个参考物 的实际夹角，转动叶盘相应角度二者夹角为零则可作为周向起始。由于周向基准的分布特 征位于叶盘正面，为了减小后续处理的误差，相机拍摄时需要尽量正对叶盘正面。
[0032] 如图3所示，为通过相机拍摄的叶片边缘和心轴的图片。此时，叶片边缘和心轴在 图片中都不是很突出，其他多余的信息过多，会影响识别的精度。为此，需要对照片进行处 理。首先，需要对照片进行灰度处理，然后进行二值化，只保留轮廓特征信息的图片。为了 更清晰的突出叶片和心轴的特征，此过程中还可以包含一定的滤波处理。
[0033] 处理之后的图片如图4所示，可以发现，叶片边缘和心轴的轮廓已经非常明显。然 后在图中提取叶片边缘和心轴边缘的像素簇，并对提取出来的像素簇进行拟合，从而获得 二者的具体描述。
[0034] 叶片周向分布特征和定位心轴在工件坐标系内的描述为
*其中：(xb，yb，zb)为叶片周向分布特征线上的点，（mb，nb，pb)为叶片周向 分布线的方向向量；(xs，ys，zs)为定位标准杆轮廓线上的点，（ms，ns，ps)为定位标准杆轮廓 线的方向向量。
[0035] 由于工件坐标系到成像坐标系是线性变换，这两个特征在成像坐标系内还是两条 直线。可以描述为
、其中：(X'b，y'b，z'b)和（X's，y's， z's)分别为两条直线上的点，（m'b，n'b，p'b)和（m's，n's，p's)分别为直线的方向向量，以单 位向量形式表达。且（m'b，n'b，p'b)为（mb，nb，pb)经过T变换而来，（m's，n's，p's)为（ms， ns，ps)经过T变换而来。
[0036] 经过相机成像的中心投影之后的投影面内，两条投影直线可以表述为：
[0037] 拟合过程中，可以使用最小二乘法，以减小误差。通过拟合可以确定两个特征的表 达式，继而计算出二者的夹角，得到叶盘到加工初始位置的角度偏差，即获得叶片的周向基 准，如图5所示。
[0038] 为了减小偶然误差，对于每个叶片都进行同样的处理。再对所有叶片到周向起始 位置的角度偏差进行统计平均，由于叶片在周向均布，可以从统计角度上获得叶片的周向 基准，从而保证该方法的有效性。表1则显示了每个叶片的周向角度偏差，可以发现本方法 获得的周向角度偏差波动较小，可信度高。将叶盘旋转该角度，即可将叶盘调整到加工起始 位置。
[0039] 图6展示了根据本方法获取周向基准的叶盘加工之后的结果，可以发现叶片的所 有形面都有精加工的痕迹，说明本方法获取的周向基准非常准确，可适用于大规模生产。
[0040] 表1Π+皆固向隹齒偏笔
[0041] 上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同 的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所 限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。
【主权项】
1. 一种基于图像的工件加工精确定位方法，其特征在于，通过建立增材制造的零件毛 坯安装于数控机床之上的工件坐标系，以相机透镜中心和主光轴为基准建立成像坐标系， 拍摄同时包含零件基准参照物和工件坐标系参照物的图像，识别图像中零件基准参照物和 工件坐标系参照物之间的相对位置信息，经坐标变换得到零件基准参照物在工件坐标系内 的位置，从而确定零件毛坯的初始加工位置。2. 根据权利要求1所述的基于图像的工件加工精确定位方法，其特征是，所述的零件 基准参照物是指：零件毛坯包含定位基准信息的形面特征。3. 根据权利要求1所述的基于图像的工件加工精确定位方法，其特征是，所述的工件 坐标系参照物是指：与机床固连的包含工件坐标系基准的形面特征。4. 根据权利要求1所述的基于图像的工件加工精确定位方法，其特征是，所述的图像， 经过预处理，该预处理包括：灰度处理、二值化处理、滤波处理。5. 根据权利要求1所述的基于图像的工件加工精确定位方法，其特征是，所述的相对 位置信息是指：从图像上零件基准参照物和工件坐标系参照物的像素簇中识别出各自基 准，拟合其在成像坐标系内的表达，得到零件定位基准相对工件坐标系的位置关系。
【专利摘要】一种基于图像的工件加工精确定位方法，通过建立增材制造的零件毛坯安装于数控机床之上的工件坐标系，以相机透镜中心和主光轴为基准建立成像坐标系，拍摄同时包含零件基准参照物和工件坐标系参照物的图像，识别图像中零件基准参照物和工件坐标系参照物之间的相对位置信息，经坐标变换得到零件基准参照物在工件坐标系内的位置，从而确定零件毛坯的初始加工位置。本发明能够将同一坐标系内图片的有效特征之间的关系来求得实际中的位置关系，从而进行找正定位。该方法确保在无接触的情况下，利用机床的自由度实现工件毛坯找正基准。
【IPC分类】G06T7/00, G06T3/60
【公开号】CN105335971
【申请号】CN201510679348
【发明人】赵万生, 康小明, 梁为, 杨玉玄
【申请人】上海交通大学
【公开日】2016年2月17日
【申请日】2015年10月19日