专利名称：基于圆结构光视觉检测三维数据点的管道缺陷检测方法
技术领域：
本发明属于管道缺陷检测领域。
背景技术：
管道作为常用气体和液体的传输手段，其截面形状、管壁形貌等对流动流体的动态性能有着显著的影响。管道内壁缺陷、腐蚀、使用过程中的破损等对生产的安全性有重要影响，因而对管道内壁缺陷进行无损检测，尽早发现缺陷，对于减少事故的发生和避免经济损失具有重要意义。目前针对管道内表面的缺陷检测方法主要有(1)天津大学宋丽梅等人基于单幅图像恢复三维形貌的基本原理，从影响灰度的因素出发，根据单幅测量图像中的灰度信息，确定图像灰度与物体表面法矢的关系，进而得到物体表面的三维坐标。通过判断测点深度与标准深度的差别，识别每个工件是否存在深度缺陷。但是采集图像的灰度与物体可见表面的几何形状、光源的入射强度和方向、摄像机相对物体的方位和距离、物体表面的反射特性等因素有关，因此缺陷检测精度较低。(2)Osama Moselh等人通过图像灰度信息来对图像进行特征提取和模式识别，并对自来水管和下水道管进行表面缺陷检测。但该方法直接采用二维图像灰度信息判断管道内表面缺陷，不能获取缺陷的深度信息，同时受管道材质、光照等因素影响较大。同样该方法由于直接依赖于图像灰度信息，具有一定的不直观性，且测量精度有待提高。(3)浙江大学吴恩启等人基于位置敏感器(PSD)、形貌检测器等设备提出了一种适于管道内壁缺陷检测和三维测量的计算模型和测量方法。当管道无缺陷时，由形貌检测器得到的离散点组成完整的圆；否则，离散点组成的是一条三维曲线，有缺陷部位的点在Z 向的坐标发生突变。该方法虽然能很好的检测出管道内壁对应截面的形貌信息，但只能实现管道内任意一点精确的三维测量，需要多次扫描才能实现一个截面的测量，且整个测量过程依赖于系统参数，具有一定的局限性。通过分析上述几种管道内表面检测方法可知，上述缺陷检测技术存在以下不足1)基于图像灰度信息判断管道缺陷检测不能获取缺陷高精度的深度信息，且会受到管道材质，光照等外界因素的影响，缺陷检测精度较低。2)基于位置敏感器的管道缺陷检测方法可以获取精确的三维信息，但测量方式为单点检测，需要扫描装置多次测量才能获取一个管道截面的精确三维信息，存在扫描结构复杂，测试效率低的缺点。
发明内容
针对目前管道内表面缺陷检测方法不足，利用圆结构光视觉测量系统获取管道内表面大量精确三维数据点，发明一种基于法矢夹角突变法实现缺陷部位的快速检测和精确定位的方法，该发明具有检测高效、精确的特点，且能快速、精确地实现管道内壁缺陷的可视化。本发明基于圆结构光视觉检测原理，对圆结构光获取的管道内壁三维数据进行数据精简后，通过比较同一圆周上相邻点之间法矢夹角的突变来检测管道缺陷，并基于VC++ 程序语言利用OpenGL对管道内壁形貌三维重构。该方法由于直接对管道内壁点云数据进行处理，具有简单精确的特点，且能快速、精确地实现管道内壁缺陷的可视化。1.基于圆结构光视觉检测三维数据点的管道缺陷检测方法，其特征在于圆结构光投射器向管道内壁投射结构光，圆锥曲面结构光和管道内表面相交形成明亮的圆形闭合光条，位于管道内的摄像机拍摄内表面光条图像，经图像采集卡传输到计算机，由计算机对获取的管道内表面光条图像进行光条中心的亚像素特征提取，基于光学三角法计算出管道内表面三维信息；测量时管道沿轴向移动，摄像机获得多幅管道内壁不同轴向位置的图像，进而计算得出整个管道内表面的三维信息；基于每个圆结构光光条获取的管道内表面三维数据点以一个圆周的形式存在，获取η个三维数据点；每个点的切向量和法向量相垂直；圆周上任意一点的切向量垂直于圆周半径，而法向量则和半径重合；对于同一圆周上的任意两个相邻点Pi，Pi+1，假设其法向量分别为ni，ni+1，则这两点之间的法矢夹角θ为
权利要求
1.基于圆结构光视觉检测三维数据点的管道缺陷检测方法，其特征在于 圆结构光投射器向管道内壁投射结构光，圆锥曲面结构光和管道内表面相交形成明亮的圆形闭合光条，位于管道内的摄像机拍摄内表面光条图像，经图像采集卡传输到计算机， 由计算机对获取的管道内表面光条图像进行光条中心的亚像素特征提取，基于光学三角法计算出管道内表面三维信息；测量时管道沿轴向移动，摄像机获得多幅管道内壁不同轴向位置的图像，进而计算得出整个管道内表面的三维信息；基于每个圆结构光光条获取的管道内表面三维数据点以一个圆周的形式存在，获取η 个三维数据点；每个点的切向量和法向量相垂直；圆周上任意一点的切向量垂直于圆周半径，而法向量则和半径重合；对于同一圆周上的任意两个相邻点Pi,Pi+1，假设其法向量分别为I^rv1,则这两点之间的法矢夹角θ为 θ = arccos(^' ^+1)设定无缺陷时相邻点的法矢量的夹角阈值为θ ,threshold,当检测到圆周上相邻点之间的法矢量夹角θ > e_threshold时；则判定该相邻点处存在缺陷，即相邻两点之间的法矢夹角θ会在缺陷点处发生突变；且设第i+Ι个点Pi+1的坐标为(xi+1，yi+1，zi+1)，则该点到管道内壁圆心的距离d为^ = V ~xo)2+ (yl+i-y0)2+ (Λ+ι ~ζο)2其中，κ，y。，、为管道内壁圆心坐标，该圆心坐标通过对圆周上三维点的坐标拟合得到；如果d > r_upper并且θ - θ —threshold > 0，则此点处管道内壁为凹陷，Pi+1为缺陷点；如果d<r_loWer并且θ - θ Jhreshold > 0，则此点处管道内壁为凸起；其中，r_upper 分别为管道半径的上下限阈值；r_upper上限阈值取为大于管道半径0. 05cm,r_ lower下限阈值取为小于管道半径0. 05cm ； θ threshold根据管道圆周上获取的三维数据点的个数确定，即θ ,threshold = 360/n，其中η为管道圆周上数据点总个数。
全文摘要
基于圆结构光视觉检测三维数据点的管道缺陷检测方法属于对管道内壁缺陷进行无损检测领域。管道作为常用气体和液体的传输手段，其截面形状、管壁形貌等对流动流体的动态性能有着显著的影响。该方法利用圆结构光视觉检测系统获取的三维数据点的结构特点，采用同一圆周上相邻点法矢量夹角突变来判定缺陷，判定方法简单有效。该缺陷检测方法获取的三维数据点而不是基于二维灰度图像进行管道缺陷的判定，准确率和精度都大大提高。
文档编号G01N21/89GK102565081SQ201210009580
公开日2012年7月11日 申请日期2012年1月12日 优先权日2012年1月12日
发明者于涛, 张艳辉, 王颖, 赵利强, 金翠云 申请人:北京化工大学