专利名称：一种激光平整度测量误差补偿方法
技术领域：
本发明涉及平面检测与表面形貌评价领域，尤其是涉及一种激光平整度测量误差补偿实现方法。
背景技术：
随着科技的持续发展，现代工业竞争日趋激烈，产品更新换代加快，精度要求不断提高。各类新技术、材料、工艺的不断出现，给现代工业装备的设计、加工、检测、控制带来较大冲击。平面度作为最基本的设备制造与检测技术指标之一，其技术要求也不断提高，尤其是在冶金、采矿、电力、航天、航空、船舶和大型模具等特种装备领域。平面度又称为平整度，是指被测目标件具有的宏观凹凸高度相对理想平面的偏差。平面度属于形位误差中的形状误差，其公差带是两个平行平面之间的区域。如前所述，随着现代工业技术的发展，大尺度平面的精密测量需求日益突出。所谓的大尺度平面，一般是指横纵两维尺寸均大于IOOOmm的构件平面，如大型桥梁支撑钢构、大型风力发电机叶片、大型轧机工作平面、大型机床导轨。上述大尺度平面的共同特点为:几何尺寸较大，且对平面度误差要求较高。例如，大型轧机的工作面的平面度大于100: 0.025(100厘米凹凸幅度<= 0.025厘米)时，其次品率将升高30%。因此，大尺度平面工件的平面度检测与表面形貌水平评价在重大装备制造与检测所涉及的多个工业领域具有非常重要的实际意义与应用前景。近年来，国内外高校、科研机构基于测量位置固定的激光发射装置和移动的高精度线阵光电耦合器件接收靶之间的高程差原理，开展大尺度平面检测与表面形貌评价技术研究，并在交通与土木工程领域得到应用。2006年,悅富健等人对logistic回归、多元回归、时间序列这3种建模方法分别进行分析，根据公路平整度实测数据，建立了几个有不同数量滞后值的时间序列路面平整度预测模型。根据与实测值的比较，找出最优的时间序列路面平整度预测模型[东南大·学学报(自然科学版)，2006]。2008年，马荣贵等人提出了一种双传感器纵断面检测原理，给出了计算机仿真结果，并设计了基于嵌入式IP-2022的激光平整度检测系统。该系统可计算出被测路面的纵断面曲线，由此计算平整度指数[武汉理工大学学报(交通科学与工程版)，2008]。2011年，P.B.Tang等人提出了一种基于激光扫描的平面度测量方法。该方法是在对比三种平面度数据处理算法的基础上，对测量系统实施方案进行优选，进而使测量精度获得保证[Journal of Computing in CivilEngineering,2011]。目前高精度的平整度检测系统基本都是基于测量位置固定的激光发射装置和移动的高精度线阵光电耦合器件接收靶之间的高程差原理。该方法虽然可以精确的测得被测平面每个测点的平整度，但在测量时无法获得光电耦合接收靶的位置信息。每次需要人工记录高程差和接收靶对应安放的位置，不利于对大平面批量多点测量。上述方法在测量过程中尚未涉及激光散射、光斑异变、基准倾斜等问题，而使得测量精度得不到保证。针对上述问题，本发明提出了一种激光平整度测量误差补偿实现方法。
发明内容
为了克服传统大尺度表面平整度检测系统带来的诸多技术问题，本发明提供激光平整度测量误差补偿实现方法。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种激光平整度测量误差补偿方法，其特征在于，由亚像素图像散射补偿、基准倾角补偿、光斑异变对中补偿三部分组成，有效地提高激光平面度测量系统的测量精度。所述的亚像素图像散射补偿是利用像素边缘识别方法解决激光束由于长距离传输而产生的散射问题，可使得平面测量的垂直精度得到保证。所述的基准倾角补偿利用倾角变换高度方法解决激光标靶放置的基准偏差问题，可使得激光标靶的高度基准得到保证。所述的光斑异变对中补偿利用往复微动方法解决激光的光斑大小随着目标距离的变化而异变问题，提高激光点的投射精度。进一步，所述的亚像素图像散射补偿方法，其特征在于，按照激光光斑像素级边缘识别方法，像素(η)的灰度fn与像素(n+1)的灰度fn+1差值(fn+1-fn)大于阀值并且灰度的绝对值也大于阀值，因此可得边缘为像素(η)与像素(n+1)的中间位置，进而可得激光标靶上的线阵CCD感应激光的中心点在高感光段的中点位置。亚像素图像散射补偿方法的具体实现步骤为:对于某一像素的灰度值输出可以表示为:
权利要求
1.一种激光平整度测量误差补偿方法，其特征在于，由亚像素图像散射补偿、基准倾角补偿、光斑异变对中补偿三部分组成，有效地提高激光平面度测量系统的测量精度。
所述的亚像素图像散射补偿是利用像素边缘识别方法解决激光束由于长距离传输而产生的散射问题，可使得平面测量的垂直精度得到保证。
所述的基准倾角补偿利用倾角变换高度方法解决激光标靶放置的基准偏差问题，可使得激光标靶的高度基准得到保证。
所述的光斑异变对中补偿利用往复微动方法解决激光的光斑大小随着目标距离的变化而异变问题，提高激光点的投射精度。
2.根据权利要求1所述的亚像素图像散射补偿方法，其特征在于，按照激光光斑像素级边缘识别方法，像素(η)的灰度fn与像素(n+1)的灰度fn+1差值(fn+1_fn)大于阀值并且灰度的绝对值也大于阀值，因此可得边缘为像素(η)与像素(n+1)的中间位置，进而可得激光标靶上的线阵CCD感应激光的中心点在高感光段的中点位置。
亚像素图像散射补偿方法的具体实现步骤为:对于某一像素的灰度值输出可以表示为:
3.根据权利要求1所述的基准倾角补偿方法，其特征在于，利用双轴高精度倾角传感器得到当前激光标靶的倾斜角度，利用三角函数关系得到实际的激光标靶高度。
4.根据权利要求1所述的多目标无线激光标靶，其特征在于，采用激光反复巡扫的光斑对中方法可以有效的解决激光光斑的边缘变异问题，其处理过程如下:首先，当激光标靶上的线阵CCD感知到激光后，通过无线网络发送信息，通知激光发射器启动激光反复巡扫操作。激光发射器在收到激光 标靶的通知后，将其激光扫描头在当前位置反复以最小角度进行来回微动扫描。在此基础上，控制芯片对比分析每次采集所得的激光光斑的直径，其中最大的值所对应的光斑即为激光的中心与CCD的中心重合的采样帧。
全文摘要
一种激光平整度测量误差补偿方法，其特征在于，由亚像素图像散射补偿、基准倾角补偿、光斑异变对中补偿三部分组成，有效地提高激光平面度测量系统的测量精度。所述的亚像素图像散射补偿是利用像素边缘识别方法解决激光束由于长距离传输而产生的散射问题，可使得平面测量的垂直精度得到保证。所述的基准倾角补偿利用倾角变换高度方法解决激光标靶放置的基准偏差问题，可使得激光标靶的高度基准得到保证。所述的光斑异变对中补偿利用往复微动方法解决激光的光斑大小随着目标距离的变化而异变问题，提高激光点的投射精度。
文档编号G01B11/30GK103245309SQ20131019484
公开日2013年8月14日 申请日期2013年5月21日 优先权日2013年5月21日
发明者陈尚俭, 郑俊, 谭大鹏 申请人:杭州鼎热科技有限公司