多層單道電弧增材表面3-D重構方法研究

馬 波，高向東，張南峰，張艷喜，游德勇

（廣東工業大學廣東省焊接工程技術研究中心，廣州510006）

引 言

電弧增材制造技術是以電弧為熱源將金屬焊絲熔化，逐層堆積形成3-D實體零件，屬于低成本金屬零件直接制造的重要研究方向［1-3］。由于目前電弧增材成形過程中工藝參量復雜，熔滴過渡方式難以控制以及層間溫度積累等因素的影響［4-5］，導致電弧增材難以達到理想的成形效果，因此，必須對電弧增材制造產品做成形檢測，為增材工藝試驗提供反饋信息，傳統檢測依賴人工測量，主觀判斷難以滿足工業需求。激光視覺傳感是基于三角測量原理的無損檢測技術［6］，根據激光條紋在增材制造表面的形變獲取3-D形態信息，采集增材制造表面輪廓圖像，獲得相應的表面成形信息。

利用視覺傳感技術可以檢測焊接缺陷以及焊縫成形［7-9］，其中激光視覺傳感技術通過采集激光條紋被動地獲取焊縫形態信息［10］，為保證接頭質量［11-12］、實現焊接自動化水平提供理論依據。激光條紋中心線的提取精度決定了焊縫3-D重建效果的好壞。對激光條紋圖像預處理后，有學者使用方向模板法提取條紋中心線，利用斜率分析和最小二乘法擬合，準確提取焊縫特征拐點［13］。或者利用密集采樣訓練核正則最小二乘區分圖像中的噪聲和激光條紋線，提出一種序列重心法提取條紋中心線，雙閾值遞推最小二乘法對條紋中心線進行擬合求交［14］；也有學者利用深度卷積神經網絡強大的特征表達能力和自學習功能，研究基于深度分層特征的條紋特征點提取方法，具有較強的抗干擾能力［15］；還有學者提出基于遺傳算法的平面焊縫特征提取方法，迭代提出噪聲，快速獲取激光條紋的準確位置和焊縫特征點坐標［16］。以上方法的目的在于解決激光條紋中心線的精確提取與焊縫特征點的快速定位，能夠用于傳統的焊縫3-D成形檢測工作當中。但是由于多層單道電弧增材制造表面堆積高度的問題，無法從單一角度采集完整的表面條紋圖像，并且傳統的激光條紋定位和提取方法無法準確定位表面特征曲線位置。

作者通過激光視覺傳感系統采集電弧增材焊件的上表面和側表面輪廓的激光條紋圖像，從條紋圖像出發，提出一種基于邊界約束的感興趣區域（region of interest，ROI）定位選取方法，通過坐標轉換生成沒有多余信息的電弧增材的焊縫表面輪廓，為多層單道電弧增材制造表面的3-D成形檢測提供一種新的試驗方案。

1 激光視覺傳感檢測系統

電弧增材表面3-D成形檢測方式如圖1所示。通過調整焊件的擺放位置如圖1a和圖1b所示，采集多層單道電弧增材的上表面和側表面輪廓特征信息。自主搭建的激光視覺傳感裝置主要由線激光發射器和相機組成，相機分辨率1024×768，采用8mm鏡頭，鏡頭外加625nm～665nm窄帶濾光片，線激光器發射波長為650nm，最小線寬0.8mm。將工件固定于運動平臺上，激光視覺傳感器固定于工件上方，相機垂直于待測工件表面，通過工控機控制運動平臺延焊件長度方向掃描，同時，激光視覺傳感器采集掃描過程中的激光條紋圖像傳遞給工控機，通過圖像處理算法獲得輪廓的圖像坐標，代入標定得到的坐標轉換公式獲得焊件表面的3-D數據點。

Fig.1 Schematic diagram of 3-D forming detection method for arc additive surfacea—top surface forming measurement b—side surface formingmeasurement

2 測量系統標定試驗

2.1 標定方法

為了對電弧增材表面3-D重建，必須對激光視覺傳感器進行標定，建立圖像坐標與世界坐標的轉換關系，即圖像像素偏差與實際空間位置偏差之間的關系。激光視覺傳感器在掃描過程中相機始終垂直于待測輪廓表面，保證標定精度符合3-D測量精度的前提下可以采用鋸齒靶標線性標定法［17］。如圖2所示，鋸齒間距為10mm，齒高為5mm，鋸齒靶標整體長為45mm，寬60mm。以O點為世界坐標系（xw，yw，zw）的原點。yw方向的進給當量與相機采集頻率f和掃描速度v有關，即 ρy=v/f，單位為 mm/（frame·s-1）。相機采集分辨率為w×h，寬度方向的實際采集范圍為l，若不考慮相機畸變，xw方向的進給當量ρx=l/w，單位為mm/pixel。由于畸變原因，實際上的ρx會隨著高度增加而變化。為了確定xw，zw方向單位像素當量 ρx，ρz，借助標準鋸齒靶標進行標定。

Fig.2 Schematic diagram of sawtooth target

將鋸齒靶標固定于運動平臺，x軸和y軸方向固定不動，逐步調整z軸的高度，特征點（A～G）的世界坐標已知，利用激光視覺傳感系統采集并提取特征點的圖像坐標。以特征起點A和終點G作為標定參考點，A點世界坐標Zw，A已知，兩點間的實際距離為d，采用圖像處理的方法計算出圖像坐標系下A的像素坐標（uA，vA）以及A，G兩個特征點像素距離 Δ，則ρx=d/Δ。則 Zw，A與 uA，ρx與 Zw，A滿足如下多項式擬合關系：

A點實際高度變化與圖像橫坐標呈二次相關，ρx與高度值呈負相關。假設激光視覺傳感器采集的圖像幀數序列為 n，世界坐標系（xw，yw，zw）與圖像坐標系（u，v）的轉換關系為：

2.2 誤差測量

為測試激光視覺傳感系統測量精度，對掃描后的標準鋸齒靶標進行3-D重建。從鋸齒靶標3-D坐標數據集中隨機抽取多組輪廓數據，計算鋸齒高和靶標寬度。鋸齒高 4.85mm，平均誤差 0.15mm。靶標寬59.92mm，平均誤差0.08mm。此時鋸齒靶標yw方向的進給當量 ρy=0.0307mm/（frame·s-1），共采集鋸齒靶標輪廓1460幀，鋸齒長0.0307×1460=44.82mm，誤差0.18mm。3-D重建的整體誤差在0.2mm以內，能夠滿足電弧增材表面3-D測量精度的要求。

3 激光條紋像素坐標提取

激光條紋的中心線像素坐標的提取精度和準確性會影響到最后3-D重建的結果。采用圖1所示的兩種采集方式獲得的原始激光條紋圖像如圖3所示。兩種原始條紋圖像都包含電弧增材表面特征曲線、基板以及運動平臺的圖像信息，其中采集的上表面條紋圖像還包含了側表面部分輪廓斷點。特征曲線反映了電弧增材表面的輪廓變化，為了得到電弧增材表面的3-D輪廓特征，必須找到合適的ROI，準確定位表面特征曲線位置，再通過相關圖像處理算法對ROI中的條紋圖像進行像素坐標提取。

Fig.3 Original laser stripe imagesa—top stripe image b—side stripe image

3.1 基于邊界約束的特征曲線ROI提取

對比圖3中上表面（見圖3a）與側表面（見圖3b）的條紋圖像，采集得到的原始條紋圖像都具有以下特征：激光條紋線附近的灰度值較大，其余部分（如底板、焊縫等）灰度值較小；特征曲線與底板均存在一定的高度差；特征曲線連續變化，未出現斷點現象。

利用上述特征可以提取條紋圖像中特征曲線的ROI，具體提取流程如圖4所示。以側表面條紋圖像為例。圖4a是原始圖像經過灰度化、中值濾波以及二值化等預處理操作得到。從上至下對圖4a逐行掃描，然后左右雙向遍歷尋找每一行中首次出現灰度值為255的像素點，記為左邊界點集和右邊界點集。然后根據特征曲線與底板存在的高度差這一特征，刪除左右邊界點集中首次出現縱坐標不連續的點，剩余點集即為所要的特征曲線邊界，如圖4b所示的紅色點集即為邊界點。然后求出左邊界點中橫坐標最小值umin和縱坐標最小值vmin以及右邊界點中橫坐標最大值umax和縱坐標最大值vmax，分別對應ROI矩形區域的左上角坐標（umin，vmin），右下角坐標（umax，vmax），最終得到的ROI矩形區域如圖4c所示。

Fig.4 Flow chart of feature curve ROIextractiona—binarization image b—boundary point c—ROIextraction

在對電弧增材表面3-D重建的過程中，ROI的選取將直接影響3-D重建后的效果，為驗證上述方法的可行性，從采集得到的電弧增材上表面和側表面圖像中隨機選取多幀進行ROI提取，運用該方法都準確識別到了特征曲線的ROI，能夠保證像素坐標提取工作的順利進行。

3.2 特征曲線像素坐標提取

首先對原始圖像進行灰度化、高斯濾波，然后在該圖像的ROI區域進行特征曲線像素坐標提取工作。由于3-D重建所需要提取的圖像數量較大，方向模板法雖然擁有較高的提取精度［18］，但是運算復雜，不宜在圖像數量龐大的提取工作中使用。基于極大值的灰度重心法采用指針遍歷像素坐標［19］，已知ROI區域更是縮小了提取范圍，提取速度較快，能夠滿足3-D重建的精度需求。具體實施方法見下。

對預處理后的ROI區域逐列掃描，尋找該列灰度值最大的像素點坐標設為（x，y），其灰度值為 p（x，y）。然后利用灰度重心法求得ROI中第x列的像素坐標（u，v）表示為：

最終的特征曲線像素坐標提取結果如圖5所示。圖5a提取了頂部，圖5b提取了側面。

Fig.5 Pixel coordinate extraction of feature curvea—pixel coordinate extraction of top stripe image b—pixel coordinate extraction of side stripe image

4 電弧增材表面3-D重建

采用熔化極氣體保護焊接得到多層單道電弧增材焊件，堆積層數為4層。使用激光視覺傳感延長度方向分別對焊件上表面和側表面掃描完成后，對每一幀圖像進行前面所述的ROI選取、特征曲線像素坐標提取等工作，得到的像素坐標代入（4）式所示的坐標，轉換得到相應的世界坐標。讀取世界坐標信息并繪制電弧增材表面的深度圖，如圖6所示。

Fig.6 Depth map of arc additive surfacea—depth map of top surface b—depth map of side surface

由于激光視覺傳感器延焊件長度方向逐條掃描以及提取的像素坐標也是由一連串的點集構成，所以經過坐標轉換得到的世界坐標也是由無數離散點構成，為了實現電弧增材表面的3-D重構，必須對這些離散的3-D點進行擬合形成實體表面。目前應用比較廣泛的是Delaunay三角剖分法［20］，該方法會選定3-D點集中的3個點構成原始三角形，由此向周圍循環擴展，由局部到整體形成一個完整的三角網格曲面。利用Delaunay三角剖分法對采集得到的電弧增材上表面和側表面數據點進行處理，得到如圖7所示的3-D實體表面。

Fig.7 3-D reconstructionmap of arc additive surfacea—3-D reconstruction map of top surface b—3-D reconstruction map of side surface

5 結 論

激光視覺傳感系統能夠通過采集多層單道電弧增材制造的不同焊縫表面對其進行3-D重構，通過標準鋸齒靶標建立激光條紋像素坐標與電弧增材表面輪廓的世界坐標的轉換關系，標定精度0.2mm以內，滿足3-D重構需要。基于邊界約束的ROI提取方法能夠直接獲取電弧增材表面輪廓的特征曲線區域，適用于不同焊縫表面激光條紋圖像，減少了像素坐標提取的圖像遍歷時間。通過轉換模型能直接獲得特征輪廓的3-D坐標，無須對3-D重構后的數據進行再處理工作。Delaunay三角剖分法能夠對3-D離散點擬合，得到更加平滑的實體表面。