何文韜 熊剛 董西松

摘 ?要： 金屬件廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，螺紋是金屬件之間最常見的連接形式，外螺紋測量是金屬件接頭加工完成后質(zhì)量檢測的重要內(nèi)容。目前，大部分外螺紋參數(shù)測量方法對于檢測設(shè)備及檢測環(huán)境的要求較高，無法在常規(guī)環(huán)境下進行螺紋測量。本文描述了一種基于單目視覺的三維重建方法，利用標(biāo)定件對智能手機進行標(biāo)定后，在常規(guī)環(huán)境下隨時隨地就可測量任何物品，提高了測量的便捷性。本文選擇螺絲作為測量對象，用智能手機對螺紋外徑、螺距、螺紋長度三個參數(shù)進行測量實驗，螺紋外徑測量精度為0.02 mm，螺距測量精度為0.01 mm，螺紋長度測量精度為0.02 mm。

關(guān)鍵詞： 測量;機器視覺;三維重建;單目視覺;螺紋

中圖分類號： TP3 ? ?文獻標(biāo)識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.08.002

本文著錄格式：何文韜，熊剛，董西松，等. 基于智能手機單目視覺三維重建的小型金屬件測量方法[J]. 軟件，2020，41（08）：0509+20

【Abstract】： Metal parts are widely used in many fields， and the thread is their typical connection type. The threads parameters measurement including external diameter is the important part of the quality inspection after the metal thread joint is produced. Most current measurement methods for the threads parameters require very professional equipment and strict environment. For the threads parameters， there are few measurement methods with normal tool and in nature environment. This paper describes a 3D reconstruction method based on monocular vision of smart phones. After being calibrated with the standard calibrator， the smart phone can measure any product anytime anywhere， which improves the convenience of the measurement. In the experiment， the smart phone is used to measure thread parameters including external diameter， thread pitch and thread length. The measurement accuracy of the external diameter is 0.02mm. The measurement accuracy of the pitch is 0.01 mm. The measurement accuracy of the length of the thread is 0.02 mm.

【Key words】： Measurement; Machine vision; 3D Reconstruction; Monocular vision; Thread

0 ?引言

測量是以確定量值為目的的一組操作，也就是為確定被測對象的量值而進行的實驗過程。工業(yè)測量是在工業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)中，為工件的設(shè)計、生產(chǎn)、質(zhì)量檢測等環(huán)節(jié)提供測量技術(shù)支撐的一門學(xué)科，為工業(yè)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

在工業(yè)應(yīng)用中，螺絲是制造業(yè)中最常見的連接形式之一，外螺紋的檢測更是螺絲接口加工的一道重要環(huán)節(jié)。中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn)--螺紋術(shù)語[S]中定義了螺紋的基本參數(shù)[1]（圖1）。目前在工廠普遍使用的直接接觸式螺紋檢測法，存在人工效率較低，可測參數(shù)受限，會磨損被測工件，通用性較差等不足。而為了克服這些不足，非接觸式測量法，特別是光學(xué)法應(yīng)運而生。光學(xué)法通過激光掃描儀、工具顯微鏡等設(shè)備可以達到更高的測量精度，但是這類方法存在檢測速度較慢，自動化程度低等弊端，無法滿足現(xiàn)代工業(yè)快速高效的檢測需求。于是，國內(nèi)外越來越多的學(xué)者們基于如何在保持測量精度的情況下提高測量的效率和自動化程度進行了相關(guān)研究。近年來隨著計算機理論的發(fā)展，基于機器視覺的螺紋幾何參數(shù)測量方法被提出[2]，它相對于傳統(tǒng)的光學(xué)測量法，可進一步提高檢測速度。但是，這些方法往往對環(huán)境和設(shè)備有較高的要求，缺少一種在常規(guī)環(huán)境下使用手機等便捷設(shè)備就能實現(xiàn)測量的方法。

本文基于智能手機的單目視覺三維重建，構(gòu)建了一個便捷、可以隨時隨地進行測量的系統(tǒng)。

1 ?相關(guān)研究

國內(nèi)外對于如何實現(xiàn)非接觸式螺絲參數(shù)測量的研究一直在進行。2000年，余愚等提出了一種利用平行光投影—線陣CCD成像的外螺紋自動檢測法實現(xiàn)了非接觸測量[3]，但這個方法對光源平行度要求較高。2011年，卜晨等提出了一種可以快速分選螺紋的方法，但是儀器精度還不夠高[4]。2014年，姜籍翔等基于機器視覺提出了針對螺紋圖像進行輪廓提取，然后測量的方法，精度較高，但是實驗結(jié)果會受到機械安裝誤差、光學(xué)系統(tǒng)的誤差的影響，需要專業(yè)的精密設(shè)備支持[2]。2014年，龔立雄提出了基于二維小波亞像素圖像處理的螺紋尺寸測量方法[5]，在精密的進口工業(yè)相機和工業(yè)鏡頭的幫助下，實現(xiàn)了精度為0.01 mm的測量。2016年，E.S. Gadelmawla等設(shè)計出一種結(jié)合機器視覺的螺紋測量系統(tǒng)[6]，在輔助支架設(shè)備和配套的軟件下，螺紋參數(shù)測量精度可達到5.4 mm，同時還可減少測量成本，提高測量效率。2018年，吳智峰等人設(shè)計出了一個硬件部分由光源、鏡頭、工業(yè)計算機、伺服電機、工裝治具等組成，結(jié)合軟件實現(xiàn)螺紋參數(shù)實時測量的系統(tǒng)[7]。2018年，Min等提出了一種使用67.5°和112.5°改進的Sobel模板來提取螺紋圖像邊緣的新測量方法，依靠專業(yè)的工業(yè)顯微鏡和光源系統(tǒng)，測量精度可達到10 mm[8]。2019年，王喜華使用PTOP-200型三維掃描儀收集螺紋的三維點云，利用點云實現(xiàn)測量[9]。

受新型冠狀病毒等意外事件的影響，許多工廠關(guān)廠停工，螺紋等物品的測量工作無法在工廠里進行。受這類非正常情況影響，亟需研發(fā)基于智能手機等隨身設(shè)備，隨時隨地可對物品進行檢測的手段。目前，基于機器視覺的非接觸式螺紋測量方法，大多需要依靠專業(yè)輔助設(shè)備，對測量設(shè)備和環(huán)境要求較高。為了進一步減少螺紋等產(chǎn)品測量對硬件和環(huán)境的要求，本文研究基于運動結(jié)構(gòu)（SFM： Structure From Motion）的單目視覺三維重建測量方法，并使用常用智能手機、小型標(biāo)定件以及普通電腦建立起這一新型測量系統(tǒng)。在本文中，我們選取具有代表性的螺紋外徑、螺距、螺紋長度等測量參數(shù)做實驗驗證。

本文方法核心是三維重建。1963年，Roberts首先提出了使用計算機視覺的方法從二維圖像獲取物體三維信息的可能性[10]。自此以后，基于視覺的三維重建快速發(fā)展，涌現(xiàn)出了許多新方法。1995年，Kiyasu[11]等利用物體反射的 M-array coded光源影像對物體表面進行三維重建。微軟研究院在ISMAR 2015會議上公布了Mobile Fusion項目[12]，這個項目使用智能手機作為一臺3D掃描儀，可以拍攝出各種3D場景圖像。如今，基于視覺的三維重建具有速度快、實時性好等優(yōu)點，已廣泛應(yīng)用于人工智能、即時定位與地圖構(gòu)建（SLAM： Simultaneous Localization and Mapping）、虛擬現(xiàn)實、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域，本文從三維重建應(yīng)用到螺紋測量的角度來展開研究，挖掘三維重建在工業(yè)測量中的潛力[13-17]。

三維重建主要步驟包括：1）圖像預(yù)處理。相機獲取的圖像不能夠直接使用，需要對圖像進行預(yù)處理。圖像預(yù)處理方法很多，常見圖像濾波有中值濾波、自適應(yīng)加權(quán)濾波、雙邊濾波等[18];2）特征點檢測與匹配。在對圖片進行預(yù)處理后，再對圖片提取特征點。主要的特征點檢測算法有基于Harris算子的特征提取，有光照存在時，該算子比較穩(wěn)定，抵抗環(huán)境變化能力也較強[19]。尺度不變特征變換SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算子的特征提取算法，已被廣泛應(yīng)用，它通過尋找圖像空間尺度中的極值點來確定特征點[20]?；诩铀俜€(wěn)健特征SURF（Speeded-Up Robust Features）算子的特征提取算法[21]。主要特征點匹配算法有：歸一化互相關(guān)圖像匹配（NCC： Normalized Cross Correlation），SIFT特征匹配，SURF特征匹配;3）相機標(biāo)定。相機圖像多會產(chǎn)生畸變，因此需要對相機進行標(biāo)定，標(biāo)定主要目的就是求出相機內(nèi)部參數(shù)，最終得到內(nèi)參數(shù)矩陣;4）計算本質(zhì)矩陣與基礎(chǔ)矩陣，基礎(chǔ)矩陣F用來描述圖像中點的幾何約束關(guān)系，本質(zhì)矩陣E則用來確定點的具體位置;5）稠密點云的網(wǎng)格化，三維重建所得到的點云是離散的，為了形象地表示模型，可以用到三角剖分技術(shù)進行點云的網(wǎng)格化。

2 ?基于單目視覺三維重建測量螺絲部分參數(shù)

三維重建方式有很多種，大致可以分為接觸式與非接觸式。在非接觸式中又可以分為主動視覺法和被動視覺法。被動視覺法，按照相機數(shù)目可以分為單目視覺法、雙目視覺法和多目視覺法。被動視覺法，按照應(yīng)用方法又可以分為機器學(xué)習(xí)法、運動結(jié)構(gòu)法等。我們選用基于單目視覺的SFM為基礎(chǔ)來實現(xiàn)三維重建。大體過程如圖2所示：使用單目相機，例如智能手機攝像頭來獲取有重疊的多角度的關(guān)于螺絲的照片。我們在實驗中采用IPHONE7 PLUS相機拍了80張照片;根據(jù)相機標(biāo)定的相關(guān)知識對圖像進行處理，求出相機的相機參數(shù);使用SFM對螺絲圖像進行特征點的提取，重建出稀疏的點云;使用多視圖立體視覺的聚類視圖CMVS（Clustering Views for Multi-View Stereo）對得到的點云模型經(jīng)過進一步處理，導(dǎo)入MeshLab后進行測量。

實驗所用的設(shè)備以及環(huán)境要求：所用電腦為DELL Inspiron 13，手機為IPHONE 7 PLUS，光照設(shè)備為家庭所用的普通吊燈，被測對象是未知尺寸的螺絲。選取螺紋外徑、螺距、螺紋長度這些常用參數(shù)作為待測參數(shù)。為了便于研究，本文也測量了螺絲底部直徑。

2.1 ?用智能手機拍取多角度的圖像

通過智能手機作為相機，來對目標(biāo)物體螺絲來進行多角度的拍攝，拍攝條件如圖3所示。

所使用的智能手機相機的分辨率為4032?3024。對于相機與螺絲之間的距離和相機放大倍數(shù)，不做具體的數(shù)值要求，同時也不要求物體與相機之間的距離保持固定，但是希望待測物體在照片中是清晰可見的。也不需要專用的輔助設(shè)備來支撐相機，這意味著實驗結(jié)果對抖動并不太敏感，在拍攝過程中的微小抖動是可以容忍的。實驗也不需要專業(yè)的光源，普通的照明燈即可，這意味著實驗方法具有較好的環(huán)境適應(yīng)性。實驗并不關(guān)注螺絲底部的花紋，所以使用俯視的拍攝角度。為了使重建后的結(jié)果盡量能夠體現(xiàn)螺絲實際的幾何特征，需要對螺絲的各個方向進行拍攝，并且在拍攝圖片時，需要保證按照順序先后拍攝的兩張圖片中螺絲的重復(fù)信息多一些，即重疊部分多一點。在本實驗中手機距離螺絲距離約為15 cm，圖像放大倍數(shù)為3倍，在實驗中使用的拍攝方式是以螺絲為中心，使用手機對螺絲件圍繞一圈大致每隔4～5度拍攝一張照片，共拍攝了80張照片。同時也可以選擇對螺絲進行視頻的拍攝，使用Adobe Premiere將視頻轉(zhuǎn)換成序列圖來使用。這里需要注意的是，由于使用的螺絲在幾何上是非常對稱的，需要保證拍攝背景的不對稱，這對特征點提取有利。如果使用白紙作為背景板，將會使各個角度得到的拍攝圖片類似，大概率導(dǎo)致特征點提取和匹配的失敗。實驗照片在圖4中可見。

2.2 ?相機模型

對于相機模型，需要通過相機標(biāo)定來知道它的內(nèi)部參數(shù)矩陣K。在簡化版的參數(shù)矩陣下，有如下關(guān)系：

其中x是圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，X是世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，K是相機內(nèi)部參數(shù)矩陣，R是左右相機間的旋轉(zhuǎn)參數(shù)，t是左右相機間的平移參數(shù)。[R|t]代表相機外部參數(shù)矩陣。P是K與[R|t]的乘積。相機標(biāo)定即需要在已知x和X的情況下求得K，R，t。

2.3 ?運動結(jié)構(gòu)（SFM）

基于對極幾何（Epipolar Geometry）的知識，可以知道圖5中的x1和x2點遵循以下的限制關(guān)系：

其中F是基本矩陣，體現(xiàn)了x1和x2之間的約束關(guān)系。已知對應(yīng)兩視圖中的八組對應(yīng)點，可以通過求出系數(shù)矩陣SVD分解后最小的奇異值對應(yīng)的奇異向量，即八點法[22]求得F。當(dāng)K1、K2通過相機標(biāo)定而已知時，E=R[t]x被稱為本質(zhì)矩陣，可以通過五點法[23]求得?？梢酝ㄟ^將E本質(zhì)矩陣進行SVD分解得到R和t。在獲得K、R、t后，通過三角化計算空間點X。然后可以得到螺絲的稀疏點云。

關(guān)于SFM，先利用SIFT算子進行每對圖片之間的特征點提取，然后計算兩張圖片特征點之間的歐式距離，篩選特征點匹配個數(shù)符合要求的配對圖像。對于每一組配對的圖像，求得F矩陣。通過隨機抽樣一致RANSAC（Random Sample Consensus）[24]算法去除無效的數(shù)據(jù)點。然后把得到的特征點在匹配對中鏈?zhǔn)絺鬟f下去，最終形成Track。

然后，初始化選擇兩幅圖片，并對它們進行第一次光束平差法BA（Bundle Adjustment）優(yōu)化，目的是最小化重投影誤差。循環(huán)添加新的圖片進行新的優(yōu)化，最后直到?jīng)]有可以繼續(xù)添加的合適的圖片，優(yōu)化結(jié)束，得到了螺絲的稀疏3D點云，圖6是所得結(jié)果。

2.4 ?CMVS密集重建

使用CMVS來實現(xiàn)稠密點云重建。CMVS的算法流程大致如下：第一步，進行SFM過濾，獲得部分SFM特征點構(gòu)成的點集;第二步，進行圖像選取，刪去不符合覆蓋約束的一部分圖像;第三步，進行聚簇，增強其大小約束;第四步，添加更多照片，增強覆蓋范圍的約束;反復(fù)進行第三、四步，直到結(jié)果滿足約束大小。最后得到了螺絲的稠密點云（圖7）。

2.5 ?基于稠密點云的測量

把重建后的稠密點云導(dǎo)入到MeshLab中，在經(jīng)過初步的去噪后，采取手動的方式對其進行測量。MeshLab提供了測量工具，以網(wǎng)格為單位返回所測量的尺寸。通過利用輔助面，對模型進行邊框提取，求得了工件的主要尺寸大小。魏占玉等人采取選擇地面顯著控制點（GCP： Ground Control Point），利用實際尺寸將所得到的點云模型的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成世界坐標(biāo)[25]。本文也采取類似方法，把螺絲和某個已知尺寸的標(biāo)定件一起建模，通過標(biāo)定物的實際尺寸和3D模型中標(biāo)定物的尺寸之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系求得3D坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

我們用的標(biāo)定件（圖8）是生活中常見的矩形便簽紙（已知寬12.30 mm），矩形便簽紙在三維模型中寬度為0.288545網(wǎng)格。由此得到我們的模型在MeshLab中1網(wǎng)格的長度相當(dāng)于世界坐標(biāo)系中的42.6277 mm。

在MeshLab中利用輔助線和輔助面求得螺絲三維模型的外徑、螺紋長度、螺距和底部直徑，如圖9、圖10所示。然后利用標(biāo)定信息，把在MeshLab內(nèi)測得的以網(wǎng)格為單位的參數(shù)轉(zhuǎn)換成現(xiàn)實世界中以毫米為單位的參數(shù)。再利用千分尺測量螺紋的所需參數(shù)作為標(biāo)定值，將3D模型中的轉(zhuǎn)換值和標(biāo)稱值進行比較，得到測量誤差。

3 ?實驗結(jié)果

本文得到了在3D坐標(biāo)系以網(wǎng)格為單位的螺絲尺寸參數(shù)：螺紋長度0.140192，螺絲底部直徑0.129505，螺紋外徑0.070937，螺紋螺距0.0139227。先前通過標(biāo)定得到了3D坐標(biāo)系中長度為1的網(wǎng)格在世界坐標(biāo)系中長度為42.6277 mm，然后可以將3D相似模型的尺寸轉(zhuǎn)換成為實際尺寸。使用千分尺測得所需參數(shù)作為標(biāo)稱值。最后得到：3D模型中的螺絲底部直徑為5.52 mm，標(biāo)稱值為5.50 mm，誤差為0.02 mm;螺絲螺紋直徑為3.02 mm，標(biāo)稱值為3.00 mm，誤差為0.02 mm;螺距為0.59 mm，標(biāo)稱值為0.60 mm，誤差為0.01 mm;螺紋長度為5.98 mm，標(biāo)稱值為6.00 mm，誤差為0.02 mm。由此可以看出，我們的實驗精度較高。

本方法還可以用于測量非金屬不規(guī)則物體的參數(shù)。以生活中常見的耳機套為例，采用本方法得到耳機套的密集點云（圖11），根據(jù)需要還可以在耳機套點云的基礎(chǔ)上進一步完成參數(shù)測量。

4 ?結(jié)束語

本文采用智能手機來對螺絲進行多角度拍攝，通過三維重建獲得了螺絲的3D模型，然后經(jīng)過測量得到了螺絲的螺紋外徑、螺絲長度和螺距等參數(shù)。通過把所測得參數(shù)值和標(biāo)稱值進行比較，發(fā)現(xiàn)螺絲螺距的測量誤差為0.01 mm，螺紋外徑的測量誤差為0.02 mm，螺紋長度的測量誤差為0.02 mm，由此可以看出本實驗方法的測量精度較高。與傳統(tǒng)的直接接觸式方法相比，本文方法不會對工件造成接觸損害。與傳統(tǒng)光學(xué)測量法、基于機器視覺的現(xiàn)有方法相比，本方法不需要專用輔助設(shè)備或者專用相機。這種便捷的非直接接觸測量方法，可以作為現(xiàn)有檢測方法的有益補充，用于在野外等較為艱苦的環(huán)境中測量所需的金屬件的參數(shù)。本文還可以用于不規(guī)則非金屬測量參數(shù)的測量。

后續(xù)，我們將繼續(xù)改進稠密點云的測量方式，進一步提高測量精度。再將軟件集成到手機APP后，可以實現(xiàn)只用手機就能進行測量，便捷程度還將進一步提高。我們將不同測量方式進行了對比分析（表2），可以看出：本方法實現(xiàn)簡便、對設(shè)備和環(huán)境要求較低，有較大的研究價值和應(yīng)用前景。

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