一种棒材的三维数据模型重构方法与流程

1.本发明涉及物料的外形尺寸自动检测领域，尤其涉及一种棒材的三维数据模型重构方法，该方法为利用激光和双目结合进行三维数据模型重构的方法。


背景技术：

2.随着工业自动化程度的不断深入，以及工业精细化管理和质量要求的不断提高，工厂对物料加工过程和物料质量细节数据生成过程的数据保存、分析、回调功能提出了越来越多的需求。通过该过程可以实现在线实时检测物料的尺寸数据，以方便进一步提高物料质量，为物料的下一步工艺步骤提供数据依据。同时，该过程也可以实现后期的工艺性能分析和工艺改进过程中的性能分析，以指导工艺的进一步完善和水平提高。
3.原有的物料加工过程不具备在线的外形尺寸采集和分析功能，需物料加工完成后，通过认为或者离线的方式进行尺寸形变等分析，利用分析结果再计划下一步的工艺流程，该过程时间周期长，步骤繁琐，需要多次的人力配合，效率低且产品质量不高。


技术实现要素：

4.本发明提供一种棒材的三维数据模型重构方法，解决现有离线分析方法时间周期长，步骤繁琐等问题。
5.为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：
6.一种棒材的三维数据模型重构方法，共设不少于三个激光和双目结合的检测设备，均匀分布在被测物料圆周一圈，检测设备分别获取各自可视范围内的被测物料深度信息，再利用返回的数据进行二维数据圆周模型重构，最后利用多次获取的数据进行三维数据圆周模型重构。
7.进一步的,所述检测设备设置三个。
8.进一步的,具体包括如下步骤：
9.步骤1：利用均匀分布在被测物料圆周一圈的三个检测设备同时获取数据信息，利用速度编码器和机械结构的传输比，计算每秒钟被测物料水平方向运动的距离；
10.步骤2：利用三个检测设备获取的xy坐标数据拟合计算各自的圆心位置坐标和半径；再将获取的xy坐标数据和拟合数据求差，获取经过圆心归零计算的三组新的xy坐标数据；
11.步骤3：利用获取的三个半径，求平均半径，计算三个半径与平均半径的比值；
12.步骤4：将三个检测设备各自经过圆心归零的xy坐标数据，用三角形式表示，将每个检测设备三角形式表示的半径乘以步骤3各个设备所计算得到的比值，组成新的代表半径的数组；
13.步骤5：选择下部安装的一个检测设备为基点，将利用步骤4获取的新的以三角形式表示的半径和角度的数列表示为代数形式，即xy坐标下的形式；
14.步骤6：根据机械安装位置，从基点开始逆时针方向，下个安装的检测设备作为第
二个设备，对该设备在步骤4获取的三角形式表示的角度数据进行整体右旋转120度，将新的角度数组和步骤4获取的半径数组表示为代数形式；
15.步骤7：根据机械安装位置，从第二个设备开始逆时针方向，下个安装的检测设备作为第三个设备，对该设备在步骤4获取的三角形式表示的角度数据进行整体右旋转240度，将新的角度数组和步骤4获取的半径数组表示为代数形式；
16.步骤8：将步骤5、步骤6和步骤7获取的三个设备的xy坐标数据分别进行x轴数组串联和y轴数组串联，组成新的二维数组；
17.步骤9：将步骤8获取的二维代数形式表示的数据表示为三角形式，将角度信息进行从小到大的排序，同时相应的半径信息也随之改变位置，从而形成以角度为顺序而排列的一组新的二维数组，该二维数据以三角形式表示；
18.步骤10：对步骤9三角形式表示的二维数据中的代表半径的数据进行线性拟合，拟合后的结果形成新的半径数组，该数组与步骤9得到的角度数组共同作用，组成新的三角形式表示的复数数组；
19.步骤11：将步骤10计算得到以三角形式表示的复数转化为代数形式；
20.步骤12：将步骤11所获取的二维数组进行保存；
21.步骤13：不断重复步骤1到步骤12的数据获取、加工和保存过程，直到被测物料检测完成或者人为结束；
22.步骤14：利用步骤1获取的水平方向上物料的运动速度和预设置的每秒钟获取数据的频率，计算步骤12所获得的数据每两帧数据的位置距离，统计二维数据数量，该数量减1，该值为帧数数量信息，从0到该值形成一组z轴信息，将两帧的距离乘以该z轴数据，形成一组代表每帧实际距离的z轴数据；
23.步骤15：调用保存的该次采集的全部二维数据，与步骤14获得的z轴数据，形成三维点云数据，将该数据连接，形成三维物料外形尺寸图。
24.与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
25.本发明所提出的三维数据模型重构方法替换了原有的物料粗犷加工和管理方式，使得加工过程、加工效果可进行实时的分析和后期的分析，为棒材后期追溯原因提供了良好的途径。
附图说明
26.图1为本发明实施例二维数据模型重构流程；
27.图2是本发明实施例三维数据模型重构流程。
具体实施方式
28.为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施方式。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本发明的公开内容理解的更加透彻全面。
29.本发明对冷的或者热的圆形或其他形状棒材外形尺寸，进行三维数据模型重构，以方便计算变形尺寸和表面光滑度等。
30.本发明实施例利用三个或者三个以上的激光和双目结合的检测设备，均匀分布在被测物体圆周一圈，分别获取各自可视范围内的物料深度信息，先对其进行坐标原点归零，再根据不同检测设备的空间位置，进行数据的复平面空间点位置转换，将不同设备转换后的空间复平面数据进行二维数据xy坐标下的圆周模型重构，图1为本发明二维数据模型重构流程。然后利用多次获取的数据进行三维数据xyz坐标下的圆周模型重构。该过程根据采集速度和物料的运行速度，利用z轴长度轴和时间轴的映射关系，自动计算三维模型重构时的z轴数据。图2为三维数据模型重构流程。
31.下面以圆形的棒材为实施例进行模型重构的具体过程描述。
32.本实施例检测及分析过程主要包含以下具体步骤：
33.步骤1：利用均匀分布在被测物料圆周一圈的三个检测设备同时获取数据信息；需要说明的是，分布的检测设备数量也可为三个以上，该数量可以根据物料的形状进行调整。利用速度编码器和机械结构的传输比，计算每秒钟被测物料水平方向运动的距离，单位为mm，本实施例以三个检测设备为例进行详细介绍；
34.步骤2：在圆心位置放入圆形物料，利用三个检测设备获取的xy坐标数据拟合计算各自的圆心位置坐标和半径；再将获取的xy坐标数据和拟合数据求差，获取经过圆心归零计算的三组新的xy坐标数据；
35.步骤3：利用获取的三个半径，求平均半径，计算三个半径与平均半径的比值；
36.步骤4：将三个检测设备各自经过圆心归零的xy坐标数据，用三角形式表示，将每个检测设备三角形式表示的半径乘以步骤3各个设备所计算得到的比值，组成新的代表半径的数组；
37.步骤5：选择下部安装的一个检测设备为基点，将利用步骤4获取的新的以三角形式表示的半径和角度的数列表示为代数形式，即xy坐标下的形式；
38.步骤6：根据机械安装位置，从基点开始逆时针方向，下个安装的检测设备作为第二个设备，对该设备在步骤4获取的三角形式表示的角度数据进行整体右旋转120度，即加上2π/3，将新的角度数组和步骤4获取的半径数组表示为代数形式；
39.步骤7：根据机械安装位置，从第二个设备开始逆时针方向，下个安装的检测设备作为第三个设备，对该设备在步骤4获取的三角形式表示的角度数据进行整体右旋转240度，即加上4π/3，将新的角度数组和步骤4获取的半径数组表示为代数形式；
40.步骤8：将步骤5、步骤6和步骤7获取的三个设备的xy坐标数据分别进行x轴数组串联和y轴数组串联，组成新的二维数组；
41.步骤9：由于步骤8的数组串联过程并未考虑3个数据的起点角度位置，所以连接过程存在角度位置跳变的情况。需将串联后的数据重新利用角度信息排序，即将步骤8获取的二维代数形式表示的数据表示为三角形式，将角度信息进行从小到大的排序，同时相应的半径信息也随之改变位置，从而形成以角度为顺序而排列的一组新的二维数组，该二维数据以三角形式表示；
42.步骤10：步骤9考虑了三个设备数据串联过程中的角度跳变问题，但在串联过程中，为了实现圆周一圈的数据不丢失，三台设备采集的数据会有重叠现象，即同样的角度，会出现不同的数据，需要进行数据的拟合，从而平滑该数据交接过程，以减小边缘不准确度对测量数据的影响。通过对步骤9三角形式表示的二维数据中的代表半径的数据进行线性
拟合，拟合后的结果形成新的半径数组，该数组与步骤9得到的角度数组共同作用，组成新的三角形式表示的复数数组；
43.步骤11：将步骤10计算得到以三角形式表示的复数转化为代数形式；该代数形式所组成的xy坐标下的数据构成了平面上的一个完整接近圆形图形。
44.步骤12：将步骤11所获取的二维数组进行保存；
45.步骤13：不断重复步骤1到步骤12的数据获取、加工和保存过程，直到被测物料检测完成或者人为结束；
46.步骤14：利用步骤1获取的水平方向上物料的运动速度和预设置的每秒钟获取数据的频率，计算步骤12所获得的数据每两帧数据的位置距离，统计二维数据数量，该数量减1，该值为帧数数量信息，从0到该值形成一组z轴信息，将两帧的距离乘以该z轴数据，形成一组代表每帧实际距离的z轴数据；
47.步骤15：调用保存的该次采集的全部二维数据，与步骤14获得的z轴数据，形成三维点云数据，将该数据连接，形成三维物料外形尺寸图。
48.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。