激光三角测量法在工业视觉检测上的应用

点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标”

干货第一时间送达

激光三角测量法,是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述,包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。

1.原理及演示

将一条单线细激光光线投射到物体表面,由于物体表面高度发生变化,使得激光线发生了弯曲,根据这个线的变形,可以计算出精确的物体表面三维轮廓。如下图所示,基本组成结构有:1) 2D/3D相机 2)线激光 3)镜头 4)固定架和安装方法

2.特点

 1)可以同时获得X,Z向坐标

 2)相机与被测物之间必须有相对运行

 3)主要用于在线3D测量

 4)适合近距离、高精度、高速测量     

3.关键参数

3.1相机的选择

相机可以选择普通面阵相机或3D相机,均可以得到3D图像或者点云数据。使用普通面阵相机,需要自己提取轮廓线,并通过标定来重建深度图像,Halcon里面有现成的例程进行实现。如果对行频要求不高、Z向精度要求不高的场合,完全可以使用高速面阵相机来实现。

我近期所做项目,对行频和精度要求偏高,所以还是选取的3D相机的方案。德国的SICK、AT相机是工业检测应用中用的比较多的两款3D相机了,最高行频都可以做到几十KHZ,以AT相机为例,具体参数如下:

行频的大小除了和行数有关,也跟设置的ROI的宽度(像素点数)、曝光时间均有直接的关系。

3.2线激光的选择

线激光的评价参数有很多,如均匀性、点稳定性、准直度、瞄准线、功率稳定性。激光器自身的参数有:扇角、功率、景深等。实际项目选型中,最常用的参数有:

  • 扇角:扇角越大,同样工作距离对应的激光线越长。

  • 功率:功率越高,激光的强度越大(肉眼看越亮)。对于黑色不反光材质,要选择功率大一点的激光。功率的稳定性也会影响测量的灵敏性,较差的功率稳定性,将不能使用固定的阈值方法,对于较低对比度的物体测量变得困难

  • 均匀性:不好的均匀性会降低分辨率和精度

经过对多个不同品牌激光的测试,德国的ZLaser激光是性价比较高的一款激光,多种型号可以满足不同场合的应用。

3.3搭接方式的选择

1)标准安装:激光垂直材料平面,相机与激光呈α角度

适应场合:大多数场合均适用

优点:轮廓上的点都有相同的Y坐标,标定简单

缺点:存在盲区 

 2)反向安装:相机垂直材料平面,激光与相机呈α角度

适用场合:平面物体

优点:可增加高度分辨率

缺点:轮廓上的点的Y坐标不相同,标定复杂

3)发射式安装或明场安装方式

 适用场合:适用于返光不强的平面物体。由于直接反射,可增加物体的返光亮度(对于某些材质,可能是缺点)。

 优点:大大增加高度分辨率

 缺点:标定复杂

  4)暗场安装方式

 适用场合:返光较强的平面物体。

优点:可减少直接光的反射

缺点:会降低高度分辨率,标定复杂

3.4测量角的选择

较大的测量角,可以带来更高的Z方向分辨率,同时也会导致更大的盲区。所以需要根据实际项目情况进行权衡。

例如:5mm高物体,,盲区为4.2mm

4.实际应用

4.1应用举例

需要已知如下信息:

  • 物体大小(长、宽、高)

  • X,Y,Z方向精度要求

  • 扫描速度

  • 应用类型

  • 材质

举个例子,需要测量的物体大小为80*50*5(长*宽*高),X向精度0.3mm,Y向精度0.3mm,扫描速度为2m/s,那么需要的X向分辨率不高于0.1mm/pixel,Y向分辨率不高于0.1mm/pixel。

  • 相机选择

需要选择的像素点数不低于80/0.1=800;对应的行频不低于2000/0.1=20KHZ。

相机能达到的最大行频,取决于ROI有效区域的大小、曝光时间和轮廓提取算法等。而ROI有效区域的大小又取决于材料的厚度范围,曝光时间一部分取决于材料的材质(有的材料比如橡胶轮胎为黑色吸光的材质,在同等光源亮度情况下,需要的曝光时间要高一些)

2)镜头选择

这个跟2D一致。主要取决于现场安装的工作距离,焦距越大工作距离越远

3)搭接方式

如上所述,各有利弊,可以从标定的难易程度、检测精度、平面物体的材质等多个因素考虑选择哪种方式

4.2 采图

当相机和激光角度固定时,相机安装方向的不同会导致灰度极性的不同(即高度越高的物体,对应的灰度值越亮还是越暗)。简单总结:相机自身安装是有方向的,若激光在相机的正方向的上面,则高度越高的物体,对应的灰度值越低;否则对应的灰度值越高。

基于此,如果想改变灰度极性,在不更改相机安装方向的情况下,可以通过设置ReverseY参数来更改。

4.3标定

标定的目的:获得相机内外参数、以及激光光平面的方向。进而可以计算出物体X和Z向的物理单位大小。3D相机一般集成了现成的标定模块,所以标定起来比较容易,经常用的标定方法为:锯齿形标定板

通过在运动方向上移动标定块,调用相机自身的标定算法,来实现对3D相机的标定。

本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。下载1在「计算机视觉工坊」公众号后台回复:深度学习,即可下载深度学习算法、3D深度学习、深度学习框架、目标检测、GAN等相关内容近30本pdf书籍。
下载2在「计算机视觉工坊」公众号后台回复:计算机视觉,即可下载计算机视觉相关17本pdf书籍,包含计算机视觉算法、Python视觉实战、Opencv3.0学习等。
下载3在「计算机视觉工坊」公众号后台回复:SLAM,即可下载独家SLAM相关视频课程,包含视觉SLAM、激光SLAM精品课程。

重磅!计算机视觉工坊-学习交流群已成立

扫码添加小助手微信,可申请加入3D视觉工坊-学术论文写作与投稿 微信交流群,旨在交流顶会、顶刊、SCI、EI等写作与投稿事宜。

 

同时也可申请加入我们的细分方向交流群,目前主要有3D视觉CV&深度学习SLAM三维重建点云后处理自动驾驶、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别、目标跟踪、视觉产品落地、视觉竞赛、车牌识别、硬件选型、学术交流、求职交流等微信群,请扫描下面微信号加群,备注:”研究方向+学校/公司+昵称“,例如:”3D视觉 + 上海交大 + 静静“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进去相关微信群。原创投稿也请联系。

▲长按加微信群或投稿

▲长按关注公众号

觉得有用,麻烦给个赞和在看~  

posted @ 2020-11-01 20:12  3D视觉工坊  阅读(699)  评论(0编辑  收藏  举报