计算机非接触视觉测量在地铁混凝土管片质量控制上的应用

地铁盾构混凝土管片属于较高精度预制混凝土构件，对尺寸精度要求较高。如果使用大尺寸游标卡尺测量管片宽度，使用钢卷尺测量弧长，存在操作不便及测量精度不够等问题。视觉测量是可用于混凝土构件尺寸测量的新方法，是评价空间形位误差的新技术。利用视觉测量技术检验管片尺寸精度，数据精确，简单易行。

视觉测量技术基本原理

视觉测量技术是精密测试技术领域内最具发展潜力的新技术，在现代制造业中有着重要的应用前景。它综合运用了图象处理、电子学、光电探测和计算机技术，将机器视觉引入到工业检测中，实现对物体三维尺寸的快速测量。视觉测量技术的优点是非接触、量程大，并且准确度较高，已广泛应用于产品的质量检测、人工智能机器、工业产品的设计、桥梁等的振动检测以及工业产品探伤等诸多领域[1]。

视觉测量可用于混凝土构件尺寸的精确测量。测量时，将所用摄像机安装在测量站的机械框架上，并将视觉测量理论和实际测量目标系统结合起来，再通过计算机控制视觉传感器以及各种电气、机械部分，形成一个管片智能视觉测量系统。在完成单个点或线的探测后，与一个参考基准进行比较，就完成了测量任务。

视觉测量系统包括 20个视觉测头(双目立体视觉测头)、 2个定位传感器、管片检测台、计算机图像采集和电气控制。（图1）

其基本工作原理是将管片送入检测台后，由定位传感器进行粗定位，由电气系统指导调节控制混凝土制件位置。然后，由分布在制件四周的视觉传感器进行无接触测量，每个传感器测量管片的一部分区域，最后通过系统的传感器网络， 测量出管片的尺寸。

图1 视觉测量系统的组成和工作原理

图2 用经纬仪测量的原理

视觉传感器网络坐标换算方法

由于测量过程是由单个传感器分别测量一部分， 再将每个传感器的测量结果和尺寸统一到一个坐标系中实现整合， 因此，坐标系的统一非常重要。

①标准坐标系

本系统中，需要先通过全局标定，以确定视觉传感器空间的位置，即建立起视觉传感器的空间坐标体系，这是对特定区域上的点、面和线进行测量的前提。同时，待测物体自身也有一个定位的坐标系，因此，需要将这些不同的坐标系统一到标准坐标系中。

测量所用仪器为两台卓林科技DT-02CL激光经纬仪，并以光学三坐标系统为标准坐标系。两台经纬仪组成一个空间点的三维坐标移动测量设备，其原理如图2所示[2]。卓林科技DT-02CL激光经纬仪是一种精密测角仪器，它可以在自身坐标系中测量特定空间点的垂直角和水平角，两台经纬仪的坐标系分别记为O X Y Z和0XYZ[3]。11112222空间的被测点P在O1X1Y1Z1中的坐标记为(X1，Yl，Z1)，在 02X2Y2Z2中的坐标记为 (X2，Y2，Z2)，用经纬仪测得P点水平角和垂直角分别记为α1β1、α2β2，由空间相关关系可知：

设定坐标系OIXIYIZI变换到坐标系O2X2Y2Z2之间的关系

分别为坐标系间平移矩阵和旋转矩阵(R为正交矩阵，满足正交约束条件)，在进行测量之前，要对经纬仪的测量设备R、T 进行严格标定[3]。在进行测量时，根据已知的测量设备R和T，并与式(1-1)、(1-2)和(1-3)联立，即可得出P点在O1XIYIZ1三维坐标系中的坐标。

②坐标系的统一

在进行测量时，要以标准坐标系为中介，确定被测点在盾构管片的定位坐标系(管片自身坐标系)中的坐标，并将被测点在摄像机所在坐标系(CCS)中的坐标依次转换到被测点在盾构管片定位坐标系中。因此，需要把定位坐标系、摄像机坐标系以及标准坐标系三者进行统一，该过程被称为中介坐标统一法。

(3)利用已知的传感器内部的结构参数，实现从传感器模块坐标系向总体测量坐标系的转化。此时摄像机坐标系作为中介使用[5]。

图像处理

边缘是三维场景物体空间度量的基础，广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间，以及基元与基元之间，是图像的最基本的特征。图像边缘是指物体周围像素灰度存在阶跃变化或者屋顶状变化的像素的集合，它存在于目标与目标、目标与背景、基元与基元、区域与区域之间[8]。边缘是图像的最基本特征，其在测量过程中同样如此，它是从二维图像信息中重构出三维空间信息并对其空间信息进行三维理解的基础。

表1 传感器稳定实验

表2 传感器精度实验

在二维图像信息中，它被表征为灰度分布的一种，该种灰度分布会受到诸多因素的影响，如光源照明方式、图像噪声、摄像机位置、物体表面散射特性等[9]。因此，在从灰度分布之中提取边缘特性时，其可靠性和提取精度也会受到它们的影响。在算法中，边缘如何提取是计算机视觉最基础的部分，边缘提取措施的可靠性、速度和精度是人们一直探索、研究的问题，至今也没得到圆满解决。

基于经典算法，亚像素级精度算法得以发展起来，但是它仍然需要经典算法的帮助。首先，利用其找出边缘像素级精度的位置，然后再以周围像素的灰度值作为用于判断的补充信息，进而可使边缘定位的位置更加精确。为了进行特征点图像重心计算，首先需要实现特征点与背景分离。在视觉传感器系统中特征点为高亮线，且背景灰度均匀，因此，以图像直方图为标准的双灰度值峰图，只需选取特征峰和背景峰之间的谷值为阀值，就可以将特征点从整幅图像中提取出来。

精度验证

该方法用于生产实践之前，笔者通过测量标准物体来评价测量系统精度。物体高度H为25.10毫米， 尺寸精度为5微米。测量不同位置的高度，从而得到传感器的稳定性和精度，如表1、表2所示：

从上表可以看出：该传感器系统的稳定性为0.05毫米，极限误差为0.10毫米，满足要求。

结论

利用视觉测量技术检验管片尺寸精度，极限误差为0.10毫米，能够满足测量精度要求。整个检测过程仅需3分钟，简单快捷。