【摘 要】
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使用二维CT图像与设计模型通过比对进行工件制造误差检测时,必须知道CT图像在设计模型中的位置,该位置的确定往往需要在工件上找到一个和设计模型相匹配的基准位置,为获得高精度检测结果通常需要对工件的基准进行精加工处理,而如果之后检测出工件不合格,所有精加工将前功尽弃,浪费加工时间和成本。针对该问题,本文提出一种无须确定工件基准位置,通过2D-3D配准,自动搜索与CT图像相匹配的设计模型来完成工件制造误
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使用二维CT图像与设计模型通过比对进行工件制造误差检测时,必须知道CT图像在设计模型中的位置,该位置的确定往往需要在工件上找到一个和设计模型相匹配的基准位置,为获得高精度检测结果通常需要对工件的基准进行精加工处理,而如果之后检测出工件不合格,所有精加工将前功尽弃,浪费加工时间和成本。针对该问题,本文提出一种无须确定工件基准位置,通过2D-3D配准,自动搜索与CT图像相匹配的设计模型来完成工件制造误差检测的方法。该方法的实现主要包括如下内容:（1）预处理阶段。包括工件CT图像的滤波增强、边缘提取、点云分层切片等。首先对CT图像进行双边滤波和线性变换增强,然后采用Canny/Devernay亚像素边缘提取算法来提取边缘点,得到CT图像精确的边缘信息;点云模型则是由Solid Works设计模型转换而来,并实现等距切片。（2）CT图像匹配阶段。提出了融合图像轮廓个数和Hu矩的匹配方法,对提取边缘后的CT图像和所有的点云切片进行相似度匹配,选取相似度最高的切片,作为与CT图像相匹配的初始设计模型。（3）CT图像配准阶段。为提高与CT图像相匹配的设计模型的精度,在第（2）阶段得到的切片位置附近进行更为精密的切片（减小切片厚度）;之后把这些切片与CT图像边缘点集进行配准,选取配准后均方误差最小的切片,作为最终的、精确的设计模型。为加快迭代最近点（ICP）算法配准速度,结合奇异值分解（SVD）算法进行运算,并采用k-d树搜索最邻近点。（4）误差分析阶段。根据CT图像与最终确定的设计模型的配准结果,对工件的制造误差进行展示和分析,通过CT图像的彩色误差云状图来直接显示误差所在,并对误差进行量化分析。为验证该方法的可行性与准确性,采用已知尺寸的标准工件进行检测,结果表明,检测误差集中分布在0-0.35个像素,具有较高的检测精度;为验证该方法的适用性,对两个实际工件进行检测,并对均方误差变化,误差点分布做详细的阐述和分析。结果表明,本文方法可以对实际工件进行制造误差检测,实用价值很高。
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