本发明涉及尺寸测量领域，尤其涉及一种用于大尺寸表面的三维测量装置和方法。
背景技术：
三角测量法技术具有非接触式、测量精度高、动态响应快等特点，在高精度三维测量领域有着非常广泛的应用。目前的测量方法主要针对小尺寸表面，由单个相机和结构激光完成，检测区域小；采用扫描方式检测时，受扫描间隔的影响，在长度方向检测精度较低。
检索发现，目前该领域具有代表性的成果包括：
论文《激光位移传感器检测类圆弧工件表面研究》基于直射式点激光三角法原理提出了检测圆弧类工件的方法，但只是基于单个传感器的检测，并给出没有针对大尺度工件的检测方案。专利《一种基于fpga和多ccd的高速高精度宽范围工业级激光三角测距仪》(cn107084701a)采用了多个ccd，但只是用于提高检测精度，并没有实现多传感器协同工作，在检测对象尺寸上仍存在局限。专利《一种线结构光三维测量系统及3d纹理图像构造算法》(cn104236479b)通过连续扫描获得了物体表面的三维轮廓，通过点云数据处理构造三维纹理图像，但是并没有在多传感器数据整合方面提供新的思路。
由此可知，目前对大尺寸表面三维检测还缺乏有效手段，无法突破单一传感器检测的尺寸限制，缺乏多传感器数据整合方法，难以避免移动间隔对扫描检测精度的不良影响，造成大型零部件三维尺寸难以进行在线检测。因此，本领域的技术人员致力于开发一种可用于大尺寸表面的三维非接触式测量装置和方法。
技术实现要素：
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是针对大尺寸表面的三维测量装置和方法，包括大尺寸图像获取和数据整合算法两部分。
为实现上述目的，本发明提供了一种用于大尺寸表面的三维测量装置，包括测量模块，可调节夹具，移动框架，伺服电机，主控计算机和检测平台，所述测量模块与所述可调节夹具固定，所述可调节夹具固定在所述移动框架上，所述移动框架由所述伺服电机驱动，沿着所述检测平台长度方向移动，所有检测动作由所述主控计算机控制，被测工件放置于所述检测平台上；
所述测量模块不止一个，多个所述测量模块协同工作，每个所述测量模块的位置和角度可微调，在所述位置和所述角度标定后，由锁死机构固定在所述可调节夹具上，在后续检测过程中保持不变；多个所述测量模块沿所述检测平台的宽度方向平行排列，各所述测量模块单独标定并独立工作，允许所述测量模块间存在水平方向或高度方向的偏差，但所述测量模块的基准面均为所述检测平台的上表面；在检测过程中，多个所述测量模块作为一个整体，所述移动框架沿所述检测平台长度方向移动，所述各测量模块间相对位置保持固定；
所述测量模块包括一个十字激光和一个相机，所述相机垂直于所述检测平台，所述十字激光和所述相机的相对位置保持固定，所述相机的镜头的焦点与所述十字激光的焦点在同一个平面上；每个所述测量模块的所述十字激光在水平方向存在一定程度的重叠。
进一步地，所述十字激光与所述相机的夹角为30～50度。
进一步地，还包括标定块，所述标定块是与所述检测平台的宽度相同的刚性体。
进一步地，所述标定块的高度误差小于0.02mm。
进一步地，所述标定块位于每个所述测量模块所对应检测区域的两侧。
进一步地，所述十字激光的x方向用于测量所述被测工件的高度和宽度，所述十字激光的y方向用于测量所述被测工件的长度。
进一步地，所述十字激光的y方向仅在所述被测工件边缘处检测，并采用二维图像处理方法获得边缘点的三维坐标。
进一步地，所述主控计算机读取所述伺服电机位置后，所述相机出发拍摄，所述十字激光在检测过程中始终点亮，检测结束后关闭。
本发明还提供了一种用于大尺寸平面的三维测量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1、用所述标定块完成所述各测量模块的内部参数和外部参数的标定，并记录重叠部分的位置关系；
步骤2、移走所述标定块，将所述被测工件放置在所述检测平台上，所述移动框架带动所述可调节夹具和所述检测模块共同移动；
步骤3、当所述移动框架进入检测区域后，由所述主控计算机获取所述移动框架当前位置信息并触发所述相机进行拍摄，拍摄结束后继续获得下一位置信息并拍摄，直至所述移动框架移出所述检测区域；
步骤4、在所述移动框架移动的过程中，所获取的图片和对应的位置信息被送入程序进行计算，所述各检测模块的计算独立开展，处理完的图片被移出计算机内存；当图像处理速度低于图像拍摄速度时，图像暂存在计算机缓冲中，框架移动结束回零过程中，计算机将继续对内存中的图片进行处理；
步骤5、在所述十字激光的图片上，逐列扫描提取水平激光线的中心点，采用高斯拟合获得亚像素中心点；当拟合残差超过设定标准时，认为该点无效；当连续无效点数目不大于3时，通过线性插值确定无效点位置，并将对应点状态修正为有效；连续无效点数目大于3点时，则将这些点作为无效点输出，其x、y、z坐标均为0；图片处理完成后，将所述各测量模块得到的点信息进行汇总，每个所述点信息包括宽度方向位置x、长度方向位置y、高度方向位置z和状态(有效/无效)；
步骤6、基于汇总后的所述点信息进行表面重建，根据预先设定的表面在xy平面的网格划分，将各点高度信息填入对应网格；对于同一网格内存在多个点时，则对该网格进行一类标记；对于网格内没有有效点时，则对该网格进行二类标记；
步骤7、完成所有点的网格匹配后，对一类标记网格进行数据整合，如果该网格内的点数少于3个，则取中位数作为该网格的高度；如果该网格内的点数多于3个，则采用自定义众数方法确定该网格的高度；自定义众数是指以统计落入指定宽度内的点数，选取点数最多的宽度带内的平均值作为输出的方法；
步骤8、统计二类标记网格的数量，并计算在总网格数中的比例，若该比例低于设定值，则认为扫描过程结束；若该比例高于设定值，则认为需要启动补充扫描，补充扫描区域由主控计算根据二类网格位置计算得出，根据补充扫描得到的数据修正网格标记，再次计算二类标记网格数量，并判断是否需要再次补充；当二类标记网格比例低于预期，或补充扫描次数高于设定时，扫描过程结束；
步骤9、对于所述被测工件边缘处的y方向激光进行二维图像处理，获得边缘点的三维坐标，用于确定所述被测工件的精确长度，弥补扫描间隙对长度检测精度的不良影响。
进一步地，所述步骤3还包括：
步骤3.1、将所述移动框架移动至检测区域内，在所述检测平台上放置圆点标定板，触发所述相机拍摄后改变所述标定板的高度再次拍摄，直至获得5幅不同高度的标定板图像；所述标定板的高度由实测获得；基于小孔成像原理计算所述各相机的焦距和基准面距离；
步骤3.2、对相邻所述相机拍摄的所述标定板进行比对，确定所述相机在宽度方向的间距，以及不同高度上的重叠区域宽度；
步骤3.3、移出所述标定板，打开水平激光，在不同高度触发所述相机拍摄获得图像，计算所述相机与所述激光的夹角，确定所述水平激光位置与高度对应函数的各项系数；
步骤3.4、打开竖直激光，在不同高度触发所述相机拍摄获得图像，计算所述竖直激光末端与高度对应函数的各项系数。
本发明所提供的三维测量方法，相比现有技术具有以下有益效果：本发明在激光三角测量法的基础上通过多检测模块协同工作，实现了大尺寸表面的三维测量。检测模块数量不受限制，可根据被测表面宽度确定；单个检测模块独立标定，架构灵活且操作简单。采用十字形结构激光，水平激光用于扫描表面，竖直激光用于修正被测表面的始末端位置，提高了测量结果在三维空间的精度。对于扫描数据的整合，本发明提出了基于网格划分和标记的方法，具有测量速度快和稳定性高的特点，有助于解决大尺寸平面测量的自动化和智能化水平，能够广泛地应用于大型零件三维测量和制造领域。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明的一个较佳实施例的结构示意图；
图2是本发明的一个较佳实施例的十字激光图片；
图3是本发明的一个较佳实施例的十字激光图片(进过高斯拟合处理)；
图4是本发明的一个较佳实施例的十字激光图片(确定竖直激光端点)；
图5是本发明的一个较佳实施例的网格匹配图。
具体实施方式
本发明提出了一种基于多个三角测量模块协同工作的检测装置，以及基于网格划分的检测数据整合方法。具体步骤为：采用相机和十字激光组成测量模块，将多个检测模块平行固定在可调节夹具上，每个检测模块独立标定，相邻模块间存在少量重叠区域，通过重叠区域测定相邻相机的间距。移动框架带动夹具沿检测平台长度方向移动，移动过程中主控计算机获得移动框架位置并同步触发相机拍摄；在所获得的十字激光图片中，采用逐列扫描方法提取水平激光线中心，通过高斯拟合确定每条扫描线上的亚像素激光中心；对于图像竖直方向的激光线，仅选择被测工件两端的图像进行处理，通过二维图像处理确定竖直激光的端点，即为被测工件在y方向的边缘；当框架移出检测区域后，主控计算机停止触发相机，并在完成所有图片处理后进行数据整合，根据所设定的网格输出三维坐标，当二类标记点比例高于设定时启动补充扫描，扫描结束后对工件长度方向的边缘进行修正，以提高测量精度。
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方案和具体操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本实施例中的被测工件7为长方形聚氨酯零件，尺寸为1186mm×1003mm×202mm。检测平台6的尺寸为1200mm×3500mm，采用了5个测量模块，包括测量模块1、测量模块2、测量模块3、测量模块4和测量模块5。测量模块1包括相机101和十字激光102，测量模块2包括相机201和十字激光202，测量模块3包括相机301和十字激光302，测量模块4包括相机401和十字激光402，测量模块5包括相机501和十字激光502。
5个测量模块固定在一个可调节夹具上，夹具固定在可移动龙门架上。每个测量模块由1个200万像素的ccd相机、1个12mm低畸变镜头和1个500mw的十字形红色结构激光组成。移动框架的移动速度为150mm/s，拍摄帧频为60fps。
以2#相机为例，roi区域设置为1100pixel×600pixel，标定结果如下表所示：
所得到的十字激光图片如图2所示，其中(a)为工件起始端图像，(b)为中间部分图像，(c)为工件末端图像。
将彩色图片转换为灰度图像后，在图片中进行逐列扫描，并通过高斯拟合确定水平激光中心点的亚像素位置，如图3所示。
选取工件始末端图像进行处理，首先在整幅图中进行亮颗粒搜索，再对所得到的颗粒进行形态学筛选，最终确定竖直激光端点，如下图4所示。
检测区域设定为1100mm×1250mm，以1mm×2.5mm为网格宽度划分长方形网格，共计550,000个网格。根据工件尺寸计算所得的理论网格数目为475823，考虑扫描间隔的影响，将二类网格比例阈值设定为1％，即二类网格比例超过1％则启动补充扫描。
完成所有图像处理后，数据整合结果显示，一类网格比例小于0.01％，二类网格比例为0.16％，小于设定阈值，未启动补充扫描。网格匹配结束后，通过竖直激光端点对工件长度进行修订，得到的结果如图5所示。
检测结果显示，高度方向的检测误差小于0.1％，长度和宽度方向的误差小于1％，说明该方法对大尺寸表面检测具有较好的适应能力和精度。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。