[发明专利]一种基于图像处理的工件姿态快速测量方法

说明书

本发明涉及一种基于图像处理的工件姿态快速测量方法，属于图像测量技术领域，解决现有工件夹装过程中耗时、费力、效率低和难以达到高精度的技术问题，本发明采集一系列景深方向的图像，通过二维图像序列进行三维重建，在得到目标工件的三维重建轮廓后，通过计算加工坐标系中的前后向量得到旋转向量，进而得到旋转矩阵并求得欧拉角，由此可得知工件相对三坐标轴的旋转角度。本发明适合微小工件夹装时工件姿态的精准确定，安装拆卸方便，结构紧凑，效率高；采用非接触图像测量技术与计算机辅助分析获取待加工工件姿态信息，速度快精度高；适用于形态各异、复杂程度适中的各类工件，能在最大限度内重建工件的真实形态，并快速进行姿态识别。

技术领域

本发明属于图像测量技术领域，具体涉及一种基于图像处理的工件姿态快速测量方法。

背景技术

随着智能制造时代的到来，工业流水线逐渐向自动化、智能化的方向发展，我国积极应对国际形势，对机械制造技术领域提出了更高的要求。在数控加工过程乃至工厂作业生产线中，我们需要对处理工件进行初步装夹定位，从而能够继续完成车、钻等工作；定位的精准程度直接影响着加工生产过程的效率。

传统的装夹装置需要手动操作夹具，并且只能初步、粗略地将工件放置在大概位置，之后还需进行试切操作，而这一方法在微观领域应用时会造成原料的浪费，难以满足高效率、低能耗、自动化加工的要求。数控加工在加工工件装夹完成后，要确定工件的六自由度具体数值，实现数控加工程序和工件的对接。而在数控加工微小零件的微细加工技术中，加工的尺度在微米量级，工件的尺寸和夹具的尺寸都比较小；夹具装夹法进行正确加工位置确定时难以用肉眼观察出细微的差距，已不再适用，所以急需一种利用工件姿态识别的方法来准确确定加工位置。

在专利CN108555908A中，提出了一种堆叠工件姿态识别及拾取方法，其原理是采用RGBD相机，通过图像处理技术将RGB图像与训练好的2D模型进行匹配，获得工件轮廓信息及粗糙六自由度位置，基于以上结果，结合深度图精确计算待检测目标的六自由度位姿。这种方法需要提前对3D模型进行训练，在与RGB图像匹配中由于匹配算法的优劣，处理时间会大不相同，这难以满足数控加工中心高效率的要求。

在专利CN109101966A中，提出了一种基于深度学习的工件识别定位姿势估计系统及方法，它是基于YOLO深度学习网络进行工件识别和姿态估计网络设计，并增加了输出角度信息，针对不同姿势的工件图像进行获取并进行角度信息、分类信息以及位置信息的标记，调用工件识别定位和姿态估计模型，对工件物体图片和姿态进行识别定位。该方法需要先拿测试工件的一部分姿势进行训练和测试，并以类似的状态进行测试，训练完成后需要将变量加载到工件识别定位和姿势修改中，重复训练来达到更高的精度。该方法在适用性及效率方面都会受到工件复杂程度的影响。

综上所述，已知的解决方法价格昂贵，算法准确性不高，需要系统进行复杂的线下学习记忆过程，需进行复杂的光源标定操作以及满足采集图像时苛刻的光照条件。

发明内容

为了克服现有技术的不足，解决现有工件夹装过程中耗时、费力、效率低和难以达到高精度的技术问题，发明提供一种基于图像处理的工件姿态快速测量方法。

本发明的设计构思为：采集一系列景深方向的图像，通过二维图像序列进行三维重建，在得到目标工件的三维重建轮廓后，通过计算加工坐标系中的前后向量得到旋转向量，进而得到旋转矩阵并求得欧拉角，由此可得知工件相对三坐标轴的旋转角度。

本发明通过以下技术方案予以实现。

一种基于图像处理的工件姿态快速测量方法，包括如下步骤：

S1、将数控机床加工中心中CCD图像采集发送装置由自动换刀装置换装到加工中心主轴上，使CCD图像采集发送装置沿机床坐标系的z轴方向在工件高度范围内从上到下做小步长移动，每移动一个步长采集一幅工件的图像，组成工件表面在z轴方向上的序列图像；