羅二娟

（山西省交通科學(xué)研究院，山西 太原 030006）

0 引言

近年來，基于機器視覺的無損檢測技術(shù)被廣泛應(yīng)用于表面缺陷檢測中[1-2]，可以大大提高生產(chǎn)效率和自動化程度，尤其是在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，往往需要采用機器視覺來代替人工視覺檢測。在視覺檢測領(lǐng)域，首先要保證圖像質(zhì)量好、特征明顯，獲得高質(zhì)量的可處理圖像是進(jìn)行智能處理與識別的關(guān)鍵[3-5]，因此必須要設(shè)計一個合適的圖像采集裝置。目前往往是將數(shù)字相機安裝在一個固定的位置，采集移動中的物體[6]，或是將數(shù)字相機安裝于一個移動式的載體上，通過載體快速移動實現(xiàn)對被測物圖像的采集和存儲[7]。

將該技術(shù)應(yīng)用于橋梁、隧道等大型交通基礎(chǔ)設(shè)施的表面缺陷檢測時，由于被測物體積龐大，一般需要多臺相機同時拍攝才能獲得完整的圖像[8-9]。更重要的是，被測物形狀較為復(fù)雜，以高速公路隧道為例，其斷面形狀為一個圓弧形曲面，而且不同隧道的斷面形狀及尺寸完全不同，這也限制了機器視覺在該領(lǐng)域中的推廣和應(yīng)用。機器人是近年來興起的一門學(xué)科，具有多軸聯(lián)動、運動精度高、承載能力強、結(jié)構(gòu)緊湊等優(yōu)點[10-12]，廣泛應(yīng)用于位姿調(diào)整、運動模擬、系統(tǒng)仿真等領(lǐng)域，通過各運動分支協(xié)調(diào)擺動帶動運動平臺實現(xiàn)空間多自由度運動及定位功能[13-15]。因此，將機器人技術(shù)引入基于視覺的無損檢測領(lǐng)域中，可以從根本上解決因拍攝參數(shù)不達(dá)標(biāo)造成的圖像采集質(zhì)量低、適應(yīng)性差等問題。

1 智能檢測機械手設(shè)計

1.1 工作原理

基于視覺的復(fù)雜表面檢測系統(tǒng)由數(shù)字相機、檢測分支、激光掃描儀、傳感器、編碼器、高精度光柵尺及驅(qū)動電機等組成，形成了一套完整大型交通基礎(chǔ)設(shè)施（橋梁、隧道等）表面缺陷檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)安裝于檢測車上，在檢測車輛行駛過程中通過相機實時拍攝大型交通基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜表面，采集復(fù)雜表面信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及特征識別，從而得到復(fù)雜表面缺陷信息。

檢測系統(tǒng)采用多分支、多相機共同采集復(fù)雜表面圖像，通過分支的移動和旋轉(zhuǎn)，使相機到達(dá)合適的空間位置和姿態(tài)，以獲得最佳的圖像質(zhì)量，實現(xiàn)大型交通基礎(chǔ)設(shè)施三維空間內(nèi)全方位檢測。本檢測系統(tǒng)采用3個分支、3臺相機進(jìn)行檢測，如圖1所示，檢測車行駛一次可實現(xiàn)復(fù)雜表面半幅檢測，通過兩次行駛即可實現(xiàn)對復(fù)雜表面的全部檢測。

圖1 工作臺及分支分布

為了保證較高的檢測精度，要求相機分辨率高、景深小，因此在檢測過程中要嚴(yán)格保證相機與復(fù)雜表面的檢測距離。但是檢測車高速行駛過程中受車流量、路面狀況及駕駛員主觀意識等影響不可避免地發(fā)生軌跡偏移，降低了檢測效果；同時由于復(fù)雜表面尺寸差別較大，每次檢測前需要對相機位置及焦距進(jìn)行調(diào)節(jié)，降低了系統(tǒng)的智能化程度。

因此，需要將相機安裝在一個空間位置和姿態(tài)可調(diào)的平臺上，可以根據(jù)復(fù)雜表面尺寸及車輛偏移實時調(diào)節(jié)相機及復(fù)雜表面的距離，保證最佳的圖像質(zhì)量，同時保證檢測圖像有重疊部分。綜上分析，本文提出一種用于大型交通基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜表面缺陷檢測的智能機械手，并對其進(jìn)行詳細(xì)機械結(jié)構(gòu)設(shè)計。

1.2 總體設(shè)計

智能機械手由基座、工作平臺、3個結(jié)構(gòu)相同的運動分支和數(shù)字相機等組成，如圖2所示。

圖2 檢測機械手裝置

工作平臺通過軸承、階梯軸等安裝于基座上，工作臺為圓柱形，可以繞其圓心連續(xù)轉(zhuǎn)動；每個運動分支由一個移動副（P）、兩個轉(zhuǎn)動副（R）及連桿構(gòu)成，其中移動副、轉(zhuǎn)動副軸線分別垂直于工作平臺安裝面及端面，在各運動副處均安裝有驅(qū)動電機及傳感器；用于采集圖像的數(shù)字相機安裝于分支末端處，相鄰運動分支的移動副夾角為45°?；习惭b激光掃描儀實時采集被測物三維輪廓數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)字相機物距、焦距等硬件參數(shù)生成機器人運動軌跡，在各驅(qū)動作用下數(shù)字相機調(diào)整其空間位置與姿態(tài)，以獲得最佳的圖像質(zhì)量。

1.3 基座

基座由一個水平布置的矩形平臺和兩組豎直布置的軸承座焊接而成。矩形平臺采用合金鋼結(jié)構(gòu)，尺寸為500×1000 mm、厚度為50 mm，四周布置有φ20的地腳安裝孔，通過地腳螺栓安裝于車輛底盤上。

軸承座厚度為85 mm，其中心與矩形平臺之間的距離為525mm，兩組軸承座之間的距離為200mm。

在基座矩形平臺上安裝有激光掃描儀，用于實時采集被測物三維輪廓數(shù)據(jù)。激光掃描儀角分辨率0.25°、檢測范圍0～270°，安裝于基座、矩形平臺表面處，軸線平行于工作平臺端面，中心點偏離工作平臺端面的距離為210 mm。

基座軸承座一端安裝有電機等驅(qū)動裝置、另一端安裝有編碼器等計數(shù)裝置，用于驅(qū)動工作平臺轉(zhuǎn)動，并記錄其轉(zhuǎn)角。

1.4 工作臺

工作臺采用航空鋁合金材料，外部形狀為圓形，直徑為1000 mm、厚度為80 mm，安裝于基座兩個軸承座的中心位置處，在中心位置處開有直徑為80 mm的圓孔，沿圓孔圓周方向上布置有鍵槽，鍵槽尺寸為22 mm×5.4 mm。工作平臺通過軸承、階梯軸、鍵與基座連接，所選軸承內(nèi)徑為60 mm，型號為UELP312帶座外球面球軸承，鍵尺寸為 22×14 mm；階梯軸直徑為 80 mm，階梯軸長度為320 mm，鍵槽截面尺寸為22 mm×9 mm，鍵槽長度為120 mm。工作臺可實現(xiàn)繞中心的旋轉(zhuǎn)運動，轉(zhuǎn)動范圍為-45°～45°，工作平臺端面上布置減重孔。

1.5 運動分支

運動分支由一個移動副（P）、兩個轉(zhuǎn)動副（R）及相應(yīng)連桿構(gòu)成，可實現(xiàn)空間三自由度運動。其中移動副軸線通過工作平臺中心且垂直于工作平臺安裝面，由伺服電動缸驅(qū)動，行程為±500 mm，電動缸固定端安裝于工作平臺上，其上裝有高精度光柵尺，定位精度為0.1 mm。轉(zhuǎn)動副垂直于安裝平臺端面，由階梯軸、軸承和端蓋組成，其上裝有絕對值編碼器，定位精度為0.01°。

3組運動分支安裝于工作平臺0～90°圓周上，相鄰運動分支中移動副軸線夾角為45°。運動分支末端裝數(shù)字相機，在各驅(qū)動裝置作用下數(shù)字相機在工作平面內(nèi)任意移動和轉(zhuǎn)動，實現(xiàn)精確定位和調(diào)姿。相機采用工業(yè)線陣數(shù)字相，所選控制器型號為西門子Simotion D445、伺服周期為4 ms。

2 位姿補償與運動學(xué)模型建立

2.1 位姿補償模型

由《公路隧道設(shè)計規(guī)范》，隧道斷面尺寸與路面設(shè)計時速有關(guān)，分別有 120 km/h、100 km/h、80 km/h、60 km/h四種級別。公路隧道斷面輪廓如圖3a所示，其中隧道高度為H、圓弧起拱線高度為r、圓弧起拱線半徑為R、行車道總寬度為w、兩側(cè)步行道寬度為m（n）。建立大地坐標(biāo)系{o}，原點位于路面中心線處，x軸沿隧道表面，y軸豎直向上。為了實現(xiàn)3組相機均勻采集隧道圖像，將半幅隧道表面等分為3份，其中pi(i=0……3)為各等分點，其坐標(biāo)滿足以下關(guān)系：

假設(shè)機械手中，3組運動分支相交點為k，且在大地坐標(biāo)系{o}中的安裝位置坐標(biāo)為k=[s d]T，此時各相機拍攝范圍以及與隧道表面的距離為：

式（2）中各相機拍攝范圍 θi(s，d)以及拍攝距離li(s,d)是關(guān)于安裝位置坐標(biāo)的k=[s d]T函數(shù)關(guān)系，在實際應(yīng)用過程中為了方便相機選型、安裝，各相機拍攝范圍和拍攝距離應(yīng)保持一致。因此，當(dāng)確定機械手在某一特定隧道采集圖像時，首先根據(jù)隧道斷面尺寸以及式（1）、式（2），通過搜索法計算機械手安裝位置坐標(biāo)k=[s d]T。其次是根據(jù)安裝位置坐標(biāo)計算各相機空間位置和姿態(tài)。

令機械手中3組相機空間布置圖如圖3b所示，其中ci為相機空間位置點，li為相機中心線，li1、li2為相機拍攝范圍的邊界點。假設(shè)相機中心點與機械手安裝位置之間的距離為ri，由此可建立相機中心線的位置矢量為li(ri)=ci-k。3組相機均勻布置于圖像采集區(qū)域內(nèi)，因此各相機中心線與大地坐標(biāo)系{o}的y軸夾角為：

在確定各相機的空間位姿時，應(yīng)滿足以下條件：a）為滿足圖像采集質(zhì)量，各相機與隧道表面的距離應(yīng)在景深范圍內(nèi)；b）為保證圖像拼接有特征點，相鄰兩個相機的拍攝范圍應(yīng)有重疊部分。由此通過數(shù)值搜索法可確定各組相機的空間安裝位姿(riai)。

圖3 視覺系統(tǒng)位姿補償示意圖

2.2 運動學(xué)模型

以分支1為例建立機械手連桿坐標(biāo)系如圖4所示，其連桿參數(shù)見表1。

表1 運動分支1的連桿參數(shù)表

圖4 分支坐標(biāo)系

在各運動副處建立坐標(biāo)系 {o0}、{o1}、{o2}、{o3}、{o4}，根據(jù)連桿參數(shù)計算各坐標(biāo)系之間的空間變換關(guān)系。

建立各連桿間坐標(biāo)變換矩陣為：

因此機械手末端相對于{o0}系的位姿變換矩陣為：

式中：cθi=cosθi；sθi=sinθi(i=1,3,4)。

設(shè)檢測時相機相對于工作臺中心需要到達(dá)的位姿為：

基于上式建立運動分支各主動輸入量的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

3 數(shù)值計算與工作原理

3.1 數(shù)值計算

選取設(shè)計時速為120 km/h的公路隧道為研究對象，由《公路隧道設(shè)計規(guī)范》，隧道斷面尺寸為H=8.12 m、h=2.0 m、R=6.12 m、w=7.5 m、m=0.75 m、n=1.25 m。選取數(shù)字相機的性能參數(shù)為：擴散角25°、景深1.5～2.0 m、行頻45 k、物距3.0 m。當(dāng)檢測隧道右半幅襯砌時，首先結(jié)合式（1）、式（2）計算機械手的安裝位置參數(shù)s=2.4 m、d=2.6 m，然后根據(jù)式（3）及相應(yīng)的參數(shù)優(yōu)化條件，計算各單相機的空間安裝姿態(tài)為（1.12 m，19.5°），（0.64 m，44.8°），（1.30 m，71.4°），最后根據(jù)機械手運動模型計算各運動副主動輸入量分別為：第 1分支（15.2°，1.22 m，3.7°，2.2°），第 2 分支（45.3°，0.73 m，2.7°，5.6°），第3分支（78.3°，1.30 m，7.8°，2.3°）。同理可計算檢測隧道左半幅襯砌時的各運動幅主動輸入量，為了獲得更為一般性的結(jié)論，分別以設(shè)計時速為60 km/h、80 km/h、100 km/h的公路隧道為例，結(jié)合本文建模分析方法，分別計算各種工況下機械手主動輸入量，如表2所示。

表2 不同工況下計算結(jié)果

3.2 工作原理

對于本文提出的智能檢測機械手裝置，在進(jìn)行隧道檢測時的工作原理如下：

a）車輛等載體行進(jìn)過程中，激光掃描儀實時測量被測物三維形狀尺寸，并生成基于傳感器坐標(biāo)系的被測物輪廓數(shù)學(xué)表達(dá)式。

b）根據(jù)被測物輪廓數(shù)學(xué)表達(dá)式計算機械手裝置空間安裝。

c）當(dāng)工作平臺運動至指定位置后，結(jié)合數(shù)字相機焦距、物距、光圈等參數(shù)規(guī)劃拍攝范圍，并使數(shù)字相機光軸垂直于被測曲面，以此為依據(jù)計算各相機到達(dá)最佳拍攝位姿時所需的運動補償量。

d）根據(jù)機械手布置形式和結(jié)構(gòu)參數(shù)，以數(shù)字相機位姿補償量、工作平臺轉(zhuǎn)動量、被測物輪廓參數(shù)為輸入量，實時解算運動分支各運動副處驅(qū)動位移、速度、加速度等值。

e）將上述計算值作為控制系統(tǒng)輸入，經(jīng)信號變換后控制驅(qū)動電機運動，在各運動副處驅(qū)動共同作用下機械手沿指定軌跡運動，在此同時各運動副處傳感器實時采集運動信號。

f）待各傳感器數(shù)值達(dá)到要求值時，即表明機械手到達(dá)指定位置，停止驅(qū)動系統(tǒng)，數(shù)字相機開始圖像采集與存儲，至此完成一個位置的檢測工作；當(dāng)車輛等載體運動至下個位置時，重復(fù)上述步驟。

4 結(jié)論

本文面向公路智能檢測裝備研發(fā)需求，提出了一種用于橋隧等復(fù)雜表面缺陷檢測的智能機械手設(shè)計與分析方法，獲得了如下結(jié)論：

a）基于應(yīng)用需求設(shè)計了一種智能檢測機械手，由數(shù)字相機、基座、工作平臺和3個結(jié)構(gòu)相同的運動分支構(gòu)成，可實時調(diào)整與被測物之間的位置和姿態(tài)，以達(dá)到高精度采集復(fù)雜表面圖像的目標(biāo)。

b）建立了智能機械手的位姿補償和運動學(xué)數(shù)學(xué)模型，可根據(jù)被測物的形狀、距離等參數(shù)實時計算各運動分支輸入量，使數(shù)字相機達(dá)到指定的位置，以滿足其高精度工作。

c）當(dāng)智能機械手在設(shè)計時速為 60 km/h、80 km/h、100 km/h、120 km/h 的公路隧道內(nèi)采集圖像時，通過數(shù)值方法給出了位姿補償量以及各運動分支主動輸入量，并簡要闡述了系統(tǒng)工作原理。