基于双目立体视觉原理的柴油机气缸盖尺寸测量

谢夏琳谢正良周道林鲁　祯（1.广西大学机械工程学院，广西南宁　50004；2.玉柴工程研究院，广西南宁　50012；.天津大学，天津00072）

基于双目立体视觉原理的柴油机气缸盖尺寸测量

谢夏琳1谢正良2周道林2鲁祯3
（1.广西大学机械工程学院，广西南宁530004；2.玉柴工程研究院，广西南宁530012；3.天津大学，天津300072）

为了检测柴油机气缸盖毛坯气道是否合格，采用1种基于机器视觉及人工神经网络技术的识别系统，在气缸盖毛坯进行机加工前就可测取其气道位置和几何尺寸。通过重建三维坐标和拟合圆孔，计算气道圆孔的半径及圆心的相对位置。试验结果表明圆孔半径精度在0.25 mm，圆心三维坐标精度为0.4 mm时，能够满足气缸盖检测的精度要求。

双目立体视觉气缸盖检测三维重建

0　引言

目前在铸造、机加工等生产过程中很难做到精确定位的加工，例如在发动机气缸盖制造的砂型、铸造及机械加工等环节，可能会因为定位的误差造成气道尺寸或位置的偏差，而发动机气道的尺寸直接影响发动机气缸内气体的流动和燃烧状况。当前进行气道稳流试验都是在机加工完成后进行的，如果此时气道参数不能满足要求，将直接影响发动机性能，造成材料及加工成本的损失。如果能在气缸盖铸造成型且尚未进入机加工生产线时就能测量出气道的形状、位置和尺寸，并确定气道参数，及时发现并剔出不合格的气缸盖，这对于加工生产将起到非常重要的作用，可以节约机加工成本，避免不合格产品流入下一道工序，同时将缺陷信息反馈给铸造工艺，使其对模具及铸造做出相应调整，实现闭环控制。但是由于内燃机气缸盖尺寸大、移动难，利用传统测量手段及设备很难对其进行高效率的全尺寸检测［1］。综合考虑适用于工业生产诸多机器的视觉测量方法［2-6］，提出了基于双目立体视觉技术的气缸盖毛坯气道圆孔几何参数测量方案，通过计算气道圆孔的半径及圆心相对位置来鉴别气缸盖中气道的偏差是否满足要求。

1　测量原理

通过气缸盖端面的位置形状信息能推测出气道的尺寸及位置是否出现偏差，为了获取进气缸盖端面的位置形状信息，用2个电荷耦合器（CCD）摄像机并排连接构建双目测量系统。根据CCD摄像机所拍摄的2幅二维图像重建待测工件的三维几何形状，并实现对关键线面的精确测量，然后将测量数据与标准模型进行比对得出合格与否的结论。

如果将CCD摄像机所拍摄到的图像还原为空间中实际的物体，那么CCD摄像机拍摄的图像与空间中的物体之间，存在1种线性关系：

［像］=M［物］（1）式中，矩阵M可看成是CCD摄像机成像的几何模型。M中的参数就是CCD摄像机参数，也称内参数。通常这些参数是要通过试验与计算得到的。这个求解参数的过程被称为CCD摄像机标定。标定的目的是为了获取由三维空间点（世界坐标系）到二维平面点（图像坐标系）的投影变换关系，为此将涉及CCD摄像机模型的内、外参数。完成标定后以矩阵形式存储在系统中用作由两维数据来恢复三维立体图像过程中的转换标度。采取的技术方案是，先分别获得到2个CCD摄像机的内、外参数及畸变参数，再通过同一世界坐标中的1组定标点来建立2 个CCD摄像机之间的位置关系。具体方法是将标靶（具有标准平面圆孔图案阵列，也可以采用标准平面黑白方块整列）置于世界坐标系中的已知位置，然后根据靶标角点（标靶方块图案交接点）与其在图像投影之间的映射关系计算出描述CCD摄像机光学特性和空间位置的各种参数。

特征信息提取是对2个CCD摄像机所拍摄二维图像的数字处理，主要基于边缘检测和形态学图像处理技术。由于立体视觉系统是基于视差原理实现的三维重建，所以为了计算视差需要将三维空间中测量关注特征点，在不同图像中的映像点对应起来进行匹配。为了提高在线状态的匹配速度，需要在离线状态下对2个CCD摄像机的空间几何结构通过图像校正变换成标准的外极线几何结构。获取空间任意点（与2个图像中对应）的坐标和满足2个摄像机的参数矩阵，即可进行该点的三维重建。

根据双目立体视觉原理，用2个CCD摄像机模仿双眼，与被测物构成三角形，被测物在2个像面上呈立体像对，然后根据匹配的同名像点，依据立体视差原理获取被测物的三维轮廓数据信息。本发明依据2 个CCD摄像机的内外参数，通过2个成像平面上的极线约束关系，建立对应点之间的联系，并由此联立方程，计算出图像点在实际物理空间的世界坐标值。

在此基础上，测算出描述待测工件关键点线的离散数据，例如进气道入口端面内圆孔及出口底面的圆孔，然后采用3次样条插值的曲线拟合方法计算出相应的数学方程，用来与标准模型进行比对判定是否合格。

双目立体视觉测量系统如图1所示，包括2台位置相对固定的摄像机，由计算机同时控制并对被测物进行拍摄。主要步骤包括摄像机标定、特征信息提取、立体匹配和三维重建等。

1.1CCD摄像机标定

利用张正友的标定方法［7］进行单摄像机标定，得到摄像机内参数焦距f、镜头主点坐标Cx和Cy之后进行立体标定，求得左右摄像机之间的旋转矩阵R和平移向量T（图2）。利用Bouguet算法对2幅图像进行立体校正，通过求得的R和T来对2图进行旋转和平移，使其基本行对准以简化视差的计算，提高立体匹配的精度。将左摄像机坐标系设定为全局世界坐标系，以左摄像机投影中心为原点，坐标系的x轴和y轴正方向分别与图像的横向和纵向平行，z轴正方向沿光轴方向。

1.2特征信息提取

采用canny算法进行边缘检测，获取气缸盖毛坯图形的轮廓信息，然后采用均值滤波计算排除掉噪声点，识别出关键点和关键线，对经过边缘检测后的气缸盖毛坯图像再应用均值滤波计算，滤掉其中的杂点，得到有效的关键点和关键线。

1.3立体匹配

立体匹配的目的是为了现实中任意物点P，搜索其在2个不同摄像机中的像点，经由立体校正后，在2图行对准的情况下，只需得到列坐标xl和xr，P点的视差d=xl-xr。根据视差进行三维重建。

利用三角测量原理，P点在摄像机坐标系下的三维坐标可由式（1）计算而得：

式中，x、y为P点在立体校正后所在的横坐标和纵坐标。

1.4三维重建

由2个CCD摄像机拍摄分别获取2张图像，由视差计算出气缸盖毛坯进气端面轮廓特征图像点的世界坐标值，根据特征信息提取所得到的有效的关键点和关键线，用最小二乘法做曲线拟合，获取气缸盖毛坯进气端面特征轮廓的函数方程，将设计的气缸盖进气端面加工位置点带入该函数方程，与轮廓特征点进行对比，确定被测气缸盖毛坯加工位置及相应尺寸。

2　试验数据及分析

本文采用2台北京维视MV-1394接口高分辨率工业数字互补金属氧化物半导体（CMOS）摄像机，130万像素，焦距12 mm，采用日本computar公司镜头。

测试时以气缸盖的4个气道孔为1组，对应柴油机的1个气缸，气缸与气缸之间互不影响。因此以4个孔为例，拍摄并计算4个圆孔的半径及圆心的相对距离。拍摄图片如图3所示。

通过拟合平面圆孔方程，得出圆孔半径，如表1、表2所示，其中测量半径为游标卡尺多次测量求平均值而得。

表1　圆孔半径数据

表2　圆孔半径相对误差

由上述试验结果可知，利用本文所述方法，测得圆孔半径精度为0.25 mm，圆心三维坐标精度为0.40 mm。在立体标定之后，每次拍摄并计算的时间不超过3 s。

3　结论

本文利用双目立体视觉技术，在气缸盖气道加工之前，对其表面圆孔点云数据进行三维重建及圆孔拟合。试验结果表明，圆孔半径及圆心三维坐标精度较高，满足气缸盖检测中的精度要求，同时具有大尺寸、速度快等优点，适合工业现场测量。同时对于其他物体的三维测量，空间轮廓的拟合等都有着借鉴意义。

［1］张国雄.三坐标测量机［M］.天津：天津大学出版社，1999.

［2］张鹏飞，赵宏，周翔，等.采用立体视觉实现子孔径拼接测量的工件定位［J］.光学精密工程，2010，18（2）：503-511.

［3］邹定海，叶声华，王春和.用于在线测量的视觉检测系统［J］.仪器仪表学报，1995，16（4）：337-340.

［4］ZHANG G J，WEI Z Z.A novel calibration approach to structured light 3D vision inspection［J］.Optics&Laser Technology，2002，34 （5）：373-380.

［5］高春甫，唐可洪，胡庆玉，等.机械手姿态识别的立体视觉匹配［J］.光学精密工程，2010，18（2）：464-469.

［6］刘建伟，梁晋，梁新合，等.大尺寸工业视觉测量系统［J］.光学精密工程，2009，18（1）：126-134.

［7］ZHANG Z Y.A flexible new technique for camera calibration［J］. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence，2000，11（22）：1330-1334.