一种激光在机找正和工序间测量装置的制作方法

本发明属于光学三维测量和数控加工领域，利用激光mems三维重建技术实现对工件的找正和工序间测量,可以代替传统的接触式测量方法，并且具有更快的速度。

背景技术：

在数控加工领域，五轴联动数控加工中心由于其高精度、高效率的特点在现代工业中占有重要地位。五轴联动数控加工在向高精度发展的同时，也向着高复合化方向发展，加工与测量结合为一体，加工测量有序交替，在监控环境下保证加工精度是现阶段生产制造的主流方向。

在数控加工过程中对于工件的测量主要有工件找正，工序间测量两大部分。工件找正主要是给工件定位以及建立工件坐标系，使其与加工程序中预设的坐标系一致，这是工件能精确加工的基础；工序间测量指的是在完成一道加工工序之后，对工件按照技术指标要求进行检测，检查是否合格来确认下一步加工计划。目前对于工件找正以及工序间测量主要有一下三种方法：

(1)手工找正及测量

手工法是使用千分尺、找正块、游标卡尺等常规测量工具对工件进行找正和检测。此种方法效率低下,而且受到人为因素的影响很大,检测过程既费时又费力,还无法保证精度,严重影响产品的生产和加工质量，此方法目前只在一些低端机床上采用，且有逐步淘汰的趋势。

(2)在线触发式测头找正和检测

数控加工中心的刀库里装上触发式测头,测头占据一个特殊的刀具号,它不需要主轴的旋转。当需要检测时,从刀库里更换测头后按着相应的检测程序进行检测,可用测头进行工件找正和工序间测量。该技术把加工过程与检测过程很好地结合起来,在加工具有复杂空间曲面的产品方面有着明显优势,它自由度大,避免了对工件多次装夹,缩短制造周期,降低生产成本,且能够对加工过程给予精确的指导,所以在压气机、涡轮燃机的叶片、整体叶轮以及螺旋桨等这类结构复杂且为空间曲面的零件加工上具有广泛的应用，是目前高端加工机床上主流的的在线检测手段。

3)离线测量

离线检测专指工序间测量。离线检测是指在机床加工的工序之间和加工完成之后,把物体从机床上取下,再利用其他检测设备如三坐标测量机对加工物体进行检测。这种检测装备体积庞大,价格昂贵,工作条件苛刻,检测过程繁琐费时费力,而且不能在加工现场使用,只能用于离线质量抽检,在加工现场仍然使用着传统落后的人工检测模式。对于一些大型复杂的长周期加工部件,在离线检测过程中一旦发现质量不符合标准必须进行返修,返修过程不仅复杂、繁琐、费时、费力而且会由于在返修的过程中由定位不准造成附加的误差。

上述所有方法本质上都属于接触式测量，而且除非配备触发式测头，否则无法实现在线测量。因此本发明提出了一种在线激光检测装置，通过激光三维重建技术的完成工件的找正和工序间测量，在满足加工精度要求的前提下，具有比接触式触发测头更快的速度。

技术实现要素：
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本发明提出一种激光在机快速找正和检测测头，能够实现数控加工机床上工件坐标系的快速建立和工序间测量，本方法属于非接触式测量，可以代替传统的接触式测头实现工件的找正，并且跟普通数控刀具一样，非工作状态将测头放置到刀具库，工作时取出安装在机床末端夹具上。具有速度快，精度高的特点。

本发明采取的技术方案为：一种激光快速找正装置，包括一个用于生成3d点云数据的智能相机，一个投射结构光的投影装置，wifi模块，补光灯，电源等。

所述的智能相机由普通工业相机和嵌入式系统组成，其中嵌入式系统由linux操作系统和arm芯片组成，系统内集成了图像处理算法和3d重建算法，能够对拍摄的图片在相机中进行计算，直接输出3d点云数据。

本发明提出的测头具有找正和工序间测量两种功能，这两种功能基本原理相同，都是基于激光三维重建原理重建出工件特征的三维数据，这些三维数据包含了工件所要检测特征的所有信息，因此对这些特征的三维数据进行计算，便可以实现工件测找正和测量。

具体步骤如下：

第一步：标定

找正测头工作之前，需要进行标定，即需要求出测头坐标系和机床坐标系之间的位姿关系。本方案采用基于标准球表面点云求解测头与机床坐标系转换矩阵m的方法。

第二步：对于工件特征的激光三维重建

对于找正和测量这两种功能，其重建的步骤不同，分别描述如下：

(1)找正功能的三维重建

在对工件的特征进行三维重建之前，先根据工件的特点确定建立工件坐标系所需要的元素，这些元素加起来必须要包含六个点，可以归纳为即一点(圆)，一线(两点)，一面(三点)。将测头移动到这些元素上方，拍摄图像，并提取出图像上的有效区域。这些有效区域指的是工件上的需要用来建立坐标系的特征元素，如点(圆)，线，面等。因此在3d重建时只需计算图像有效区域部分，可以减少不必要的计算量，而且二维图像特征较三维提取速度快。

提取出有效区域之后，测头开始进行重建，测头的mems振镜投影装置投射多帧线激光图片到被测工件上，智能相机同步拍摄每一帧投影装置所投射的图片。根据拍摄得到的带有线激光的工件图片以及标定好的单目相机系统，便可根据双目立体视觉的原理对工件图片中的有效区域进行三维重建，这里工件图片的有效区域跟重建之前获得的有效区域相同。重建算法已经植入到智能相机的嵌入式系统中，重建得到的三维数据全部wifi无线传输到上位机中，在上位机中进行找正计算。

(2)工序间测量功能的三维重建

工序间测量需要检测的特征多种多样，但是这些特征基本都是由点(圆)，线，面这三种元素组成。因此只需要对待检测的某个特征进行分解，将其分解成简单的点(圆)，线，面，然后分别对这些基本元素进行三维重建即可。重建方法跟找正时的重建方法相同，即只对有效区域进行提取并重建。重建算法已经植入到智能相机的嵌入式系统中，重建得到的三维数据全部wifi无线传输到上位机中，在上位机中进行找正计算。

第三步：进行工件的找正和工序间测量

(1)找正

本方案采用六点找正法，即通过一个点，一条线(两点)，一个平面(三点)建立工件坐标系。首先根据第一步标定得到的数据，在上位机中可将所有重建出来的三维数据转换到机床坐标系下。在机床坐标系下，将获得的圆(点)，线，面三维数据用最小二乘法进行拟合，分别获得圆(点)，线，面的数学表达式，其中点在平面上的投影表示为工件坐标系的原点，直线在平面上的投影表示工件坐标系y轴的方向，面的法向量表示工件坐标系z轴的方向，x轴方向根据右手法即可判断，这样即可完成工件的找正。

(2)工序间测量

在上位机中对这些三维数据进行处理。首先将所有的三维数据根据第一步标定得到的数据转换到机床坐标系下，之后利用最小二乘法对其进行数据拟合，包括内外圆、内外椭圆拟合，直线拟合，平面，曲面拟合。拟合完成后，将这些基本元素组合成完整特征的参数化方程。根据cad设计图纸要求的某个尺寸，获得特征上该尺寸的实际大小，并将实际尺寸大小与要求尺寸进行对比，根据对比结果可计算刀具补偿量。

有益效果

本发明采用激光mems三维重建技术，可以快速精确地重建出工件的三维特征，在保证精度前提下，相对于接触式测头，本发明方案能够更快速的实现对工件的找正和工序间测量，而且测头的路径规划更加简单。

附图说明

图1测头外壳

图2测头内部组成示意图

其中1为测头外壳；2为wifi模块；3为mems投影装置；4为锂电池；5为连接板；6为智能相机；7为支撑板；8为透明玻璃；9为led环形光源。

具体实施方案如下：

第一步:测头与机床坐标系之间关系的标定

测头与机床坐标系之间关系的标定是测头实现找正的基础。为了求得测头与机床坐标系之间的关系m，我们已知标准球的半径r是已知的，加工中心末端执行机构相对于机床坐标系的位姿可以根据机床控制柜获得，也是已知的，记为h。将标准球固定到机床工作台上，记此时标准球的圆心相对于机床坐标系的坐标为c＝(xc，yczc)^t，利用测头获取标准球表面某一个区域的点云数据，设点云数据集为

p{p1(x1，y1，z1),{p1(x2，y2，z2),{p1(x3，y3，z3)……{pn(xn，yn，zn)},

即可列出如下等式

di＝(hmpi-c)^t(hmpi-c)-r²,i＝1,2,3…..n

上式中h,m均为4x4矩阵。其中m,c均为未知量,利用迭代法求得使di取得最小方差时的m,c矩阵，即可求出测头相对于机床坐标系的转换关系。

第二步：对于工件特征的激光三维重建

1，在对工件进行三维重建之前，需要首先提取出工件的二维特征。具体方法如下：

1)边缘特征的提取

边缘的特征在于在边缘切向角度图像灰度阶跃幅度较小，而与边缘垂直角度的图像灰度阶跃幅度较大。利用图像边界处一阶微分或二阶微分的变化规律可以判断特征区域的边界。通常数字图像会有很多噪声，微分运算对噪声敏感致使误报很多边缘点，应对对图像做卷积来滤去噪声，再对卷积后的图像做微分来检测边缘点。根据卷积模板不同产生多种边缘提取算法：一阶微分算子有kirsch算子，canny算子。二阶微分算子有log算子(高斯-拉普拉斯算子)等。上述方法对图像进行了整像素边缘检测，在此基础上，由边缘点附近的图像信息通过基于插值的方法、基于矩的方法、拟合法等实现亚像素级的边缘检测。

2)圆(点)提取

通过上述边缘检测方法可检测出的边缘轮廓，根据圆孔边缘轮廓像素，通过重心法、圆拟合法、hough变换等方法得到圆孔圆心的像素坐标。

3)平面或曲面提取

图像上平面或者曲面的像素灰度值都比较均匀，因此可以采用阈值法对图像进行分割，提取出平面特征。

将上述算法植入到测头中智能相机的的嵌入式系统中，使智能相机能直接提取出图像中的点，线，面等特征，并使特征成为为图像的有效区域。

2，对图像中提取出的特征进行三维重建

根据已获得的图像的有效区域，便可根据双目立体视觉的原理对该区域进行三维重建，重建算法已经植入到智能相机的嵌入式系统中。原理如下：

对智能相机采集到的图像和投影装置投影的图像进行极线校正得到行对齐的两幅图像，采用光刀中心提取算法提取出采集图像有效区域的光刀中心，投影图像光刀中心已知。在由智能相机与微振镜激光投影仪组成的视觉系统中，将激光投影装置作为虚拟相机，通过逆相机标定技术标定出智能相机与投影仪的内外参数。根据内外参及两幅图像的光刀中心，利用双目立体视觉算法三维重建出光刀所覆盖的工件空间三维坐标，便获得了工件上的特征的点云数据。上述计算完全是在测头中智能相机的嵌入式系统中进行，计算结果无线传输到上位机中。

第三步：工件的找正和工序间测量

1，工件的找正

人工将毛坯装夹到工作平台上，根据六点找正法利用测头寻找建立工件坐标系需要的元素，即点，线，面，从而建立跟上位机上完全对应的工件坐标系。例如，一个毛坯上有一个平面以及平面上两个圆孔可作为建立工件坐标系的基准，非接触式测头可以利用三维重建技术准确提取出该平面a的点以及两个圆孔b,c的三维数据。上述这些数据是在测头坐标系下建立的，还需要将其转化到机床坐标系下。

将测头坐标系下的三维数据利用测头标定的结果m和加工中心末端执行器的位姿h转化到机床坐标系下pmachine，其坐标转换关系为

pmachine＝h·m

转换后的a,b,c现在都在统一的机床坐标系下了，对a,b,c分别进行平面拟合,圆拟合,得到它们的数学表达式。之后将圆b的圆心点垂直投影到平面a上获得一点o,令o点为工件坐标系原点。令该平面a的法向为工件坐标系z轴方向，两个圆孔圆心之间的连线投影到平面a得到坐标系的y轴,x轴则可以根据右手法则确定，即可完成找正。

2，工件的工序间测量

在上位机中对这些三维数据进行处理。首先将所有的三维数据根据第一步标定得到的数据转换到机床坐标系下，之后利用最小二乘法对其进行数据拟合，包括内外圆、内外椭圆拟合，直线拟合，平面、曲面拟合，拟合完成后，得到这些元素的数学模型，利用这些元素的数学模型可以得到工件上被测特征的数学模型。例如，工件上需要镗一个φ60的圆孔，在加工最后一刀之前，需要测量这个圆孔当前的直径以判断最后一刀的进刀量。因此，用测头重建出该圆孔的三维数据，对这些数据进行圆拟合，得到一个圆的数学表达式，并得到该圆的直径r，用这个r跟φ60比较,即可判断下一步的进刀量了。