基于视觉超声检测的动态跟踪及三维可视化研究

来源 :长春理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:znaddh
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超声检测技术作为当前热门的无损检测方式被广泛地应用到碳纤维复合材料的质量检测中,随着对碳纤维复合材料检测标准的提高,对于超声检测结果三维可视化的需求愈加强烈。目前使用的超声成像方法虽然能够对检测对象的内部缺陷进行二维成像,但无法获得整个被测物体缺陷的空间位置信息。为能够更为准确地获取缺陷的超声检测信息与空间位置信息,解决目前超声检测设备跟踪难及三维可视化程度低的问题。本文将超声检测技术与双目视觉技术结合,搭建了视觉超声无损检测系统,实现对超声检测设备的动态跟踪。本文完成的工作如下:(1)根据相控阵超声检测原理及双目视觉测量原理,完成基于视觉的超声检测动态跟踪系统的搭建,系统主要包括超声检测模块、相机跟踪模块及数据处理模块。(2)提出基于多种位姿不变的超声检测动态跟踪方法。利用张正友平面标定法对双目相机内外参数进行标定。通过最小二乘法将超声运动直线拟合为超声运动平面,与基于工件特征的超声探头标定方法相比,拟合后超声运动平面与理想运动平面的角度误差减小2.029o,最大的深度误差减小2.3636mm。该方法有效地减小了跟踪过程中超声检测设备的位置偏差,实现对超声检测设备的实时跟踪。(3)提出基于时序超声数据同步技术。将超声检测数据与双目检测数据进行时序同步,减小了同一时刻下异源数据的错误匹配。根据能量特征成像图中缺陷面积与预制缺陷面积的比值和计算缺陷圆度两种方式对时序同步精度进行验证,经过同步准则处理的数据缺陷吻合度达96.66%,缺陷的圆度值达到0.9935,解决了在同步过程中,数据因错误匹配造成检测结果发生形状畸变及错位的问题。(4)提出基于超声强度的ICP拼接优化算法。根据K-D tree点云搜索技术完成超声点云数据的提取,通过对多站位得到的点云数据进行粗拼接,利用优化算法对点云数据进行精拼接,通过超声强度值与曲率对重叠区域的点云进行约束。计算拼接前后超声点云重叠区域拼接误差的平均值(μ)、标准差(σ)和表面互相贯通测量值(SIM),与ICP算法相比,本文算法的μ、σ减少了0.0192与0.0154,SIM提高了22.05%;与ICPIF算法相比,本文算法的μ、σ减少了0.0118与0.0069,SIM提高了10.82%。通过本文算法实现了大尺寸碳纤维筒体结构的超声点云数据三维可视化。本文开展的基于视觉超声检测的动态跟踪及三维可视化研究,可以有效地降低缺陷定位误差,解决了超声检测设备难以跟踪及三维可视化程度低的问题。对未来实现工业级超声无损检测三维可视化具有重要意义。
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