【摘 要】
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汽车车灯轮廓的面差和间隙是汽车车灯在生产制造与装配过程中的重要三维参数,对汽车行驶安全和车灯使用寿命有较大的影响。但是大部分工厂目前仍然采用人工使用检具的方式进行测量,这种方式不仅效率低下,而且难以保障检测的精度。因此设计出一套快速、准确、自动化的汽车车灯轮廓三维测量系统符合智能工厂的发展趋势。本文针对工程实际情况,设计和开发出一套基于点云的汽车车灯轮廓在线三维测量系统,实现了对汽车车灯轮廓基准点
【基金项目】
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湖北省重点研发计划“基于线结构光的数控折弯成型参数在线测量装置”（项目编号:2020BAB035）；
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汽车车灯轮廓的面差和间隙是汽车车灯在生产制造与装配过程中的重要三维参数,对汽车行驶安全和车灯使用寿命有较大的影响。但是大部分工厂目前仍然采用人工使用检具的方式进行测量,这种方式不仅效率低下,而且难以保障检测的精度。因此设计出一套快速、准确、自动化的汽车车灯轮廓三维测量系统符合智能工厂的发展趋势。本文针对工程实际情况,设计和开发出一套基于点云的汽车车灯轮廓在线三维测量系统,实现了对汽车车灯轮廓基准点位置的面差和间隙参数实时测量和可视化。对汽车车灯轮廓三维测量对象的特征和测量系统的各项需求进行分析,并依据系统指标设计了测量系统的总体架构方案。提出了基于机器人的点云数据采集方案,针对汽车车灯的高透光高反光特性导致点云数据存在强干扰的问题,选取高精度和抗干扰能力强的3D激光传感器,并结合多自由度机器人实现汽车车灯轮廓的完整扫描。详细设计了基于点云的三维测量算法,首先对扫描点云进行滤波、下采样、离群点去除等一系列点云预处理算法,再将扫描点云和CAD模型进行配准,提出直接ICP配准、SAC-IA+ICP配准和NDT+ICP配准几种不同的点云配准方案并设计对比实验,然后结合工程实际情况选择了直接ICP配准作为本文的点云配准方案。对于汽车车灯模型中预设的基准点,基于KDTree搜索其在扫描点云中的近邻点并基于RANSAC拟合局部平面,最终计算出汽车车灯轮廓基准点处的面差和间隙值。基于QT完成了三维测量系统的软件设计,实现测量过程与结果的可视化。通过对三维测量算法进行实验验证本测量系统的精度、效率满足性能指标。
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