基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测方法以系统与流程

1.本发明涉及发动机燃烧室检测技术领域，具体地，涉及一种基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测方法以系统。


背景技术：

2.发动机气缸中，当活塞位于上止点时，活塞顶面以上、气缸盖底面以下所形成的空间称为燃烧室。在汽油机气缸盖底面通常铸有形状各异的凹坑形成燃烧室，燃烧室形状和深度是决定燃烧速度、防止不正常燃烧的主要因素。燃烧室深度指的气缸盖粗基准面到燃烧室测量点的高度，气缸盖粗基准面位于气缸盖底面内侧，高于气缸盖底面。深度尺寸检测是重要生产步骤之一。
3.目前发动机燃烧室的深度尺寸一般采用蓝光扫描、三坐标测量，对于速度、节拍以及设备状态无法监控和设置，而且检测的精度没保证，自动化测量的效率也低下，严重影响整体生产效率。
4.因此，提供一种在使用过程中利用视觉检测技术来测量所需要的燃烧室的深度尺寸，采用自动化测量方式能够极大的提升使用效率，提高检测精度以及减少人员操作水平要求的基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测方法以系统是本发明亟需解决的问题。


技术实现要素：

5.针对上述技术问题，本发明的目的是克服现有技术中的发动机燃烧室的深度尺寸一般采用蓝光扫描、三坐标测量，对于速度、节拍以及设备状态无法监控和设置，而且检测的精度没保证，自动化测量的效率也低下，严重影响整体生产效率的问题，从而提供一种在使用过程中利用视觉检测技术来测量所需要的燃烧室的深度尺寸，采用自动化测量方式能够极大的提升使用效率，提高检测精度以及减少人员操作水平要求的基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测方法以系统。
6.为了实现上述目的，本发明提供了一种基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测方法，所述检测方法包括：
7.将待检测的发动机以预设姿态传送至预设位置，并且从其侧面对其进行夹持固定；
8.利用3d线激光视觉检测设备扫描待检测发动机的整个表面轮廓的点云数据，并利用高斯滤波算法对获取的表面轮廓的点云数据进行滤波处理，以去除异常点云数据；
9.利用icp点云对齐算法分别对滤波处理后的整个表面轮廓的点云数据中预先标记的至少三个基准面以及多个燃烧室深度面上的点云离散点数据进行对齐处理；
10.根据对齐处理后的至少三个基准面上的点云数据，利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面；
11.根据对齐处理后的多个燃烧室深度面上的点云数据，分别计算多个燃烧室深度面与拟合获得的最佳基准平面之间的高度差，以分别获取多个燃烧室深度面的深度尺寸数
据。
12.优选地，所述根据对齐处理后的三个基准面上的点云数据，利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面包括以下步骤：
13.设定拟合平面方程为：ax by cz d＝0，其中，a、b、c、d为平面参数；
14.设定约束条件为：a2 b2 c2＝1；
15.计算获得满足以下条件方程下的拟合平面对应的特征向量为平面参数a、b、c、d，以获得最佳基准平面；
16.条件方程为：其中，
17.di为至少三个基准面上的点云数据中任一点pi(xi,yi,zi)到拟合平面的距离：di＝|axi byi czi d|。
18.优选地，在获取多个燃烧室深度面的深度尺寸数据之后，所述检测方法还包括：
19.分别将获取的多个燃烧室深度面的深度尺寸数据与预设的深度尺寸阈值数据进行比较以获取误差数据；
20.在所述误差数据小于预设的误差阈值的情况下，将该检测的发动机标记为合格；否则标记为不合格。
21.优选地，所述将待检测的发动机以预设姿态传送至预设位置包括以下步骤：
22.对待检测的发动机以预设姿态进行传送；
23.扫描获取待检测的发动机上的产品二维码，以获取该发动机对应的产品信息；
24.根据获取的产品信息判定其工件类型，将同一工件类型的发动机运送至同一预设位置。
25.本发明还提供了一种基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测系统，所述系统包括：
26.工件传送模块，用于将待检测的发动机以预设姿态传送至预设位置；
27.夹持固定机构，用于从其侧面对预设位置上的待检测的发动机进行夹持固定；
28.3d视觉扫描模块，用于扫描并且获取待检测发动机的整个表面轮廓的点云数据；
29.异常数据异常处理模块，用于利用高斯滤波算法对获取的表面轮廓的点云数据进行滤波处理，以去除异常点云数据；
30.数据对齐处理模块，用于利用icp点云对齐算法分别对滤波处理后的整个表面轮廓的点云数据中预先标记的至少三个基准面以及多个燃烧室深度面上的点云离散点数据进行对齐处理；
31.最佳基准平面拟合模块，用于根据对齐处理后的至少三个基准面上的点云数据，利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面；
32.深度尺寸数据计算模块，用于根据对齐处理后的多个燃烧室深度面上的点云数据，分别计算多个燃烧室深度面与拟合获得的最佳基准平面之间的高度差，以分别获取多个燃烧室深度面的深度尺寸数据。
33.优选地，所述最佳基准平面拟合模块包括：
34.平面方程拟合模块，用于设定拟合平面方程为：ax by cz d＝0，其中，a、b、c、d为平面参数；
35.约束条件设定模块，用于设定约束条件为：a2 b2 c2＝1；
36.平面参数计算模块，用于计算获得满足以下条件方程下的拟合平面对应的特征向量为平面参数a、b、c、d，以获得最佳基准平面；
37.条件方程为：其中，
38.di为至少三个基准面上的点云数据中任一点pi(xi,yi,zi)到拟合平面的距离：di＝|axi byi czi d|。
39.优选地，所述系统还包括：
40.误差计算模块，用于分别将获取的多个燃烧室深度面的深度尺寸数据与预设的深度尺寸阈值数据进行比较以获取误差数据；
41.标记显示模块，用于在所述误差数据小于预设的误差阈值的情况下，将该检测的发动机标记并显示为合格；否则标记并显示为不合格。
42.优选地，所述系统还包括：
43.产品信息获取模块，用于扫描获取待检测的发动机上的产品二维码，以获取该发动机对应的产品信息；其中，
44.所述工件传送模块根据获取的产品信息判定其工件类型，将同一工件类型的发动机运送至同一预设位置。
45.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测方法的步骤。
46.本发明还提供了一种电子设备，包括处理器，存储器，存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测方法的步骤。
47.根据上述技术方案，本发明提供的基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测方法以系统在使用时的有益效果为：首先规定好待检测的发动机的传送姿态，以该姿态运送至预设位置后进行固定，以方便进行视觉检测处理，在检测处理的过程中：首先是扫描待检测发动机的整个表面轮廓的点云数据，然后对除异常点云数据进行去除，以保证检测的精度，再将除异常点云数据，这样方便后续的尺寸检测，再利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面，从而进一步提高尺寸检测精度，最后计算多个燃烧室深度面与拟合获得的最佳基准平面之间的高度差，以分别获取多个燃烧室深度面的深度尺寸数据即可。该方法可以利用视觉检测技术来测量所需要的燃烧室的深度尺寸，采用自动化测量方式能够极大的提升使用效率，提高检测精度以及减少人员操作水平要求。
48.本发明的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明；而且本发明中未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。
附图说明
49.附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
50.图1是本发明的一种优选的实施方式中提供的基于视觉检测的发动机燃烧室深度
尺寸检测方法的流程图；
51.图2是本发明的一种优选的实施方式中提供的基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测方法的流程图；
52.图3是本发明的一种优选的实施方式中提供的基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测系统的结构框图；
53.图4是本发明的一种优选的实施方式中提供的最佳基准平面拟合模块的结构框图；
54.图5是本发明的一种优选的实施方式中提供的基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测系统的结构框图；
55.图6是本发明的一种优选的实施方式中提供的电子设备的结构框图；
56.图7是本发明的一种优选的实施方式中提供的待检测的发动机的结构示意图。
57.附图标记说明
58.1工件传送模块2夹持固定机构
59.33d视觉扫描模块4异常数据异常处理模块
60.5数据对齐处理模块6最佳基准平面拟合模块
61.7深度尺寸数据计算模块8误差计算模块
62.9标记显示模块10产品信息获取模块
63.601平面方程拟合模块602约束条件设定模块
64.603平面参数计算模块
具体实施方式
65.以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
66.如图1所示，本发明提供了一种基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测方法，所述检测方法包括：
67.步骤s101，将待检测的发动机以预设姿态传送至预设位置，并且从其侧面对其进行夹持固定；
68.步骤s102，利用3d线激光视觉检测设备扫描待检测发动机的整个表面轮廓的点云数据，并利用高斯滤波算法对获取的表面轮廓的点云数据进行滤波处理，以去除异常点云数据；
69.步骤s103，利用icp点云对齐算法分别对滤波处理后的整个表面轮廓的点云数据中预先标记的至少三个基准面以及多个燃烧室深度面上的点云离散点数据进行对齐处理；其中，
70.icp点云对齐算法在使用时，首先通过初始配准，两片点云大致重合但是误差精度还远远达不到实际应用中的精度要求，为了使用点云间的误差达到最小，还需要对其进行精确配准。icp算法是最常用的数据精确配准方法，算法在每次迭代的过程中，对数据点云的每一点，在模型点云中寻找欧氏距离最近点作为对应点，通过这组对应点使目标函数s2最小化：
[0071][0072]
来得到最优的四维转换矩阵(包含平移和旋转)，将四维变换矩阵作用到点云数据上，得到新的数据点云带入下次迭代过程，从而实现对点云离散点数据进行对齐处理。
[0073]
步骤s104，根据对齐处理后的至少三个基准面上的点云数据，利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面；
[0074]
步骤s105，根据对齐处理后的多个燃烧室深度面上的点云数据，分别计算多个燃烧室深度面与拟合获得的最佳基准平面之间的高度差，以分别获取多个燃烧室深度面的深度尺寸数据。
[0075]
根据上述方案，首先规定好待检测的发动机的传送姿态，以该姿态运送至预设位置后进行固定，以方便进行视觉检测处理，在检测处理的过程中：首先是扫描待检测发动机的整个表面轮廓的点云数据，然后对除异常点云数据进行去除，以保证检测的精度，再将除异常点云数据，这样方便后续的尺寸检测，再利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面，从而进一步提高尺寸检测精度，最后计算多个燃烧室深度面与拟合获得的最佳基准平面之间的高度差，以分别获取多个燃烧室深度面的深度尺寸数据即可。该方法可以利用视觉检测技术来测量所需要的燃烧室的深度尺寸，采用自动化测量方式能够极大的提升使用效率，提高检测精度以及减少人员操作水平要求。
[0076]
在本发明的一种优选的实施方式中，所述根据对齐处理后的三个基准面上的点云数据，利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面包括以下步骤：
[0077]
设定拟合平面方程为：ax by cz d＝0，其中，a、b、c、d为平面参数；
[0078]
设定约束条件为：a2 b2 c2＝1；
[0079]
计算获得满足以下条件方程下的拟合平面对应的特征向量为平面参数a、b、c、d，以获得最佳基准平面；
[0080]
条件方程为：其中，
[0081]di
为至少三个基准面上的点云数据中任一点pi(xi,yi,zi)到拟合平面的距离：di＝|axi byi czi d|。
[0082]
在上述方案中，利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面，以保证检测精度；其中，根据最小二乘法算法拟合最佳基准平面的具体步骤包括：
[0083]
先根据三个基准面上的点云数据分别计算每个基准面内所有点的平均坐标为则：
[0084][0085][0086]
假设矩阵:
[0087][0088]
列矩阵：
[0089][0090]
然后获得：ax＝0；
[0091]
理想情况下所有的点都在一个平面上，但是实际情况下部分点在平面外，拟合的目的为平面距离所有点的距离之和最小，所以目标函数为：
[0092]
min||ax||；
[0093]
约束条件为：||x||＝1；
[0094]
若a可做奇异值分解：a＝udv
t
；
[0095]
则||ax||＝||udv
t
x||＝||dv
t
x||；
[0096]
其中，v
t
x为列矩阵，并且|v
t
x||＝||x||＝1；
[0097]
因为d的对角元素为奇异值，假设最后一个对角元素为最小奇异值，则当且仅当：
[0098]
时；
[0099]
此时：
[0100]
目标函数在约束条件下的最优解为：
[0101]
x＝(a,b,c)＝(v
n,1
,v
n,2
,v
n,3
)；
[0102]
所以,e的最小值就是矩阵a的最小特征值，对应的特征向量为平面参数a,b,c利用质心可求得d，从而获得最佳基准平面的平面参数；通过上述方法获取的最佳基准平面的准确性更高，则后续计算获得的发动机燃烧室深度尺寸检测精度也更高。
[0103]
在本发明的一种优选的实施方式中，在本发明提供的所述检测方法包括以下步骤：
[0104]
步骤s201，将待检测的发动机以预设姿态传送至预设位置，并且从其侧面对其进行夹持固定；
[0105]
步骤s202，利用3d线激光视觉检测设备扫描待检测发动机的整个表面轮廓的点云数据，并利用高斯滤波算法对获取的表面轮廓的点云数据进行滤波处理，以去除异常点云数据；
[0106]
步骤s203，利用icp点云对齐算法分别对滤波处理后的整个表面轮廓的点云数据中预先标记的至少三个基准面以及多个燃烧室深度面上的点云离散点数据进行对齐处理；
[0107]
步骤s204，根据对齐处理后的至少三个基准面上的点云数据，利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面；
[0108]
步骤s205，根据对齐处理后的多个燃烧室深度面上的点云数据，分别计算多个燃烧室深度面与拟合获得的最佳基准平面之间的高度差，以分别获取多个燃烧室深度面的深度尺寸数据；
[0109]
步骤s206，分别将获取的多个燃烧室深度面的深度尺寸数据与预设的深度尺寸阈值数据进行比较以获取误差数据；
[0110]
步骤s207，在所述误差数据小于预设的误差阈值的情况下，将该检测的发动机标记为合格；否则标记为不合格。
[0111]
在上述方案中，再完成发动机的燃烧室深度尺寸检测后，还需要根据检测结果对其进行误差分析，然后根据检测结果直接对发动机进行标记，以客观明确地表现出检测结果，以便于工作人员对信息获取，当然可以根据检测结果对其进行自动分类，以将其运送至对应的收集区域。
[0112]
在本发明的一种优选的实施方式中，所述将待检测的发动机以预设姿态传送至预设位置包括以下步骤：
[0113]
对待检测的发动机以预设姿态进行传送；
[0114]
扫描获取待检测的发动机上的产品二维码，以获取该发动机对应的产品信息；
[0115]
根据获取的产品信息判定其工件类型，将同一工件类型的发动机运送至同一预设位置。
[0116]
在上述方案中，在视觉检测前先对待检测的发动机信息进行获取，以便于后期将标记的检测结果与产品信息结合在一起，方便工作人员的获取与查看。当然以方便将同一工件类型的发动机运送至同一预设位置，以便于后续的检测工作，提高检测效率。
[0117]
如图3-5所示，本发明还提供了对上述方法权利要求对应的系统权利要求：提供了一种基于视觉检测的发动机燃烧室深度尺寸检测系统，所述系统包括：
[0118]
工件传送模块1，用于将待检测的发动机以预设姿态传送至预设位置；
[0119]
夹持固定机构2，用于从其侧面对预设位置上的待检测的发动机进行夹持固定；
[0120]
3d视觉扫描模块3，用于扫描并且获取待检测发动机的整个表面轮廓的点云数据；
[0121]
异常数据异常处理模块4，用于利用高斯滤波算法对获取的表面轮廓的点云数据进行滤波处理，以去除异常点云数据；
[0122]
数据对齐处理模块5，用于利用icp点云对齐算法分别对滤波处理后的整个表面轮廓的点云数据中预先标记的至少三个基准面以及多个燃烧室深度面上的点云离散点数据进行对齐处理；
[0123]
最佳基准平面拟合模块6，用于根据对齐处理后的至少三个基准面上的点云数据，利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面；
[0124]
深度尺寸数据计算模块7，用于根据对齐处理后的多个燃烧室深度面上的点云数据，分别计算多个燃烧室深度面与拟合获得的最佳基准平面之间的高度差，以分别获取多个燃烧室深度面的深度尺寸数据。
[0125]
在上述方案中，首先规定好待检测的发动机的传送姿态，以该姿态运送至预设位置后进行固定，以方便进行视觉检测处理，在检测处理的过程中：首先是扫描待检测发动机的整个表面轮廓的点云数据，然后对除异常点云数据进行去除，以保证检测的精度，再将除异常点云数据，这样方便后续的尺寸检测，再利用最小二乘法算法将其拟合成一个最佳基准平面，从而进一步提高尺寸检测精度，最后计算多个燃烧室深度面与拟合获得的最佳基准平面之间的高度差，以分别获取多个燃烧室深度面的深度尺寸数据即可。该方法可以利用视觉检测技术来测量所需要的燃烧室的深度尺寸，采用自动化测量方式能够极大的提升使用效率，提高检测精度以及减少人员操作水平要求。
[0126]
在本发明的一种优选的实施方式中，所述最佳基准平面拟合模块包括：
[0127]
平面方程拟合模块601，用于设定拟合平面方程为：ax by cz d＝0，其中，a、b、c、d为平面参数；
[0128]
约束条件设定模块602，用于设定约束条件为：a2 b2 c2＝1；
[0129]
平面参数计算模块603，用于计算获得满足以下条件方程下的拟合平面对应的特征向量为平面参数a、b、c、d，以获得最佳基准平面；
[0130]
条件方程为：其中，
[0131]di
为至少三个基准面上的点云数据中任一点pi(xi,yi,zi)到拟合平面的距离：di＝|axi byi czi d|。
[0132]
在本发明的一种优选的实施方式中，所述系统还包括：
[0133]
误差计算模块，用于分别将获取的多个燃烧室深度面的深度尺寸数据与预设的深度尺寸阈值数据进行比较以获取误差数据；
[0134]
标记显示模块，用于在所述误差数据小于预设的误差阈值的情况下，将该检测的发动机标记并显示为合格；否则标记并显示为不合格。
[0135]
在本发明的一种优选的实施方式中，所述系统还包括：
[0136]
产品信息获取模块，用于扫描获取待检测的发动机上的产品二维码，以获取该发动机对应的产品信息；其中，
[0137]
所述工件传送模块根据获取的产品信息判定其工件类型，将同一工件类型的发动机运送至同一预设位置。
[0138]
如图6所示，本发明还提供一种电子设备，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述自动识别晃动视频方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0139]
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行本技术上述任一项权利要求1-6所述的自动识别晃动视频的方法。
[0140]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存
储芯片。
[0141]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0142]
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
[0143]
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
[0144]
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。
[0145]
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
[0146]
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
[0147]
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。