Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật Cơ khí: Nghiên cứu hệ thống đo 3D chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray và dịch đường

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

Thêm vào BST

Báo xấu

9
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích chính của luận án là nghiên cứu phương pháp đo hình học 3 chiều của các chi tiết cơ khí trên cơ sở bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp giữa mã Gray và dịch đường. Cơ sở lý thuyết về phương pháp đo, các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác đo và đề xuất phương án nâng cao độ chính xác. Thiết kế, chế tạo thiết bị đo hình học 3 chiều của chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp giữa mã Gray và dịch đường.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật Cơ khí: Nghiên cứu hệ thống đo 3D chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray và dịch đường

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ---------------------- NGUYỄN NGỌC TÚ NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP MÃ GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG Ngành: Kỹ thuật Cơ khí Mã số: 9520103 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT CƠ KHÍ NGƯỜI HƯỚẪN KHOA HỌC: 1. PGS.TS. VŨ TOÀN THẮNG Hà Nội – 2022
Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Tập thể hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Thị Phương Mai TS. Phạm Hồng Tuấn Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ……… Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam
1. DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 1. Tu Nguyen, Truong Tran, Mai Nguyen and Tuan Pham (2017), “A High Dynamic Range, High Precision Framework for Measuring Machinery Part using Structured Light”, Proc. IEEE International Conference on System Science and Engineering (ICSSE 2017), HUTE - HCM city. 2. Thang Duong Nhat, Binh Nguyen Duc, Phuong Le Khac, Ngoc Tu Nguyen, Mai Nguyen Thi Phuong (2019), “Deep regression for precise geometric dimension measurement”, J. Korean Soc. Precis. Eng., Vol.36, No.8 683-690. 3. Luu Thi Hong Nhung, Nguyen Ngoc Tu, Nguyen Nhat Trinh, Pham Minh Hieu, Nguyen Thi Le, Nguyen Thi Dieu Linh (2021), “Development of 3D Breast Measurement System Using Structured Light for Bra Design”. Intelligent Systems and Networks (ICISN 2021), held at Hanoi, Vietnam. 4. Nguyen Ngoc Tu, Nguyen Thi Phuong Mai, Nguyen Van Thuong, Doan Van Tuan (2021), “Improving 3d surface measurement of mechanical details by structured light using high dynamic range”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công Nghệ Quân Sự ISSN 1859- 1043, Số 74, trang 145-153.
GIỚI THIỆU LUẬN ÁN 1. Lý do lựa chọn đề tài luận án Trong nền sản xuất công nghiệp hiện nay, các hệ thống tự động đo lường, kiểm tra có vai trò hết sức quan trọng cho mục đích quản lý chất lượng sản phẩm. Trong vài thập kỷ qua nhiều nghiên cứu trên thế giới đã được tiến hành trong lĩnh vực đo lường dựa trên thông tin hình học 3D, do vậy độ chính xác của các chi tiết chế tạo đã được nâng cao đáng kể. Việc sử dụng các cảm biến Laser cho thu nhận thông tin 3D đã có những cải tiến trong quá trình thu thập dữ liệu cả về thời gian và hiệu năng tính toán. Tuy nhiên đối với quá trình kiểm soát chất lượng cho đến nay, vì thiếu các kỹ thuật thích hợp để xử lý và kiểm tra dữ liệu đám mây điểm quét 3D nên chưa đạt được độ chính xác cao. Do đó, việc quản lý chất lượng sản phẩm trong các ngành công nghiệp vẫn buộc phải sử dụng phương pháp truyền thống kết hợp với máy đo CMM mặc dù quá trình xử lý này mất rất nhiều thời gian. Cùng với sự phát triển lâu đời của phương pháp quét laser, phương pháp thu nhận hình ảnh 3D của chi tiết sử dụng ánh sáng cấu trúc có những bước đột phá về nghiên cứu trong nhiều năm trở lại đây giúp cho việc nâng cao độ chính xác của dữ liệu 3D thu được. So với phương pháp sử dụng laser, phương pháp sử dụng ánh sáng cấu trúc (là một trong những phương pháp sử dụng tam giác đạc) có những ưu điểm vượt trội về thời gian lấy mẫu, số lượng điểm ảnh, kết cấu nhỏ gọn, không tiếp xúc đến bề mặt vật thể đo. Với sự phát triển của ngành chế tạo máy và phụ trợ công nghiệp đáp ứng các nhu cầu đặt hàng không chỉ trong nước và các doanh nghiệp FDI, kiểm soát chất lượng sản phẩm là một trong những thách thức hiện nay. Việc áp dụng các kỹ thuật đo nhanh, độ chính xác cao trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu, nhất là với các chi tiết có hình dáng phức tạp (các chi tiết cơ khí trong ô tô, máy in, khuôn mẫu,…), nhiều kích thước cần đo với các chuẩn gốc kích thước ảo. Do vậy, việc nghiên cứu để nội địa hóa chế tạo và thương mại các thiết bị đo nhanh là một trong những mục tiêu mà nền khoa học của Việt Nam cần nghiên cứu để thực hiện. Luận án “NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP MÃ GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG” với mục tiêu nghiên cứu có tính cấp thiết cả về khía cạnh khoa học – công nghệ ứng dụng, đáp ứng nhu cầu cấp thiết hiện nay cho quá trình kiểm soát – số hóa chất lượng sản phẩm trong sản xuất cơ khí và theo kịp xu hướng phát triển của các hệ thống đo lường quang học hiện đại. 2. Mục đích, đối tượng, phương pháp và phạm vi nghiên cứu. - Mục đích nghiên cứu: + Mục đích chính của luận án là nghiên cứu phương pháp đo hình học 3 chiều của các chi tiết cơ khí trên cơ sở bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp giữa mã Gray và dịch đường. Cơ sở lý thuyết về phương pháp đo, các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác đo và đề xuất phương án nâng cao độ chính xác. Thiết kế, chế tạo thiết bị đo hình học 3 chiều của chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp giữa mã Gray và dịch đường. Luận án cần thực hiện các nội dung nghiên cứu sau: 1
• Nghiên cứu phương pháp ánh sáng cấu trúc khi sử dụng kết hợp giữa mã Gray và dịch đường. • Nghiên cứu xác định các thông số của các thành phần và của hệ thống đo. • Nghiên cứu lựa chọn, đánh giá mẫu vân Gray giảm nhiễu trong quá trình giải mã vân khi chiếu lên bề mặt vật. • Nghiên cứu tối ưu quá trình xác định các đỉnh vân chiếu dịch đường. • Nghiên cứu các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh 3D của bề mặt vật khi đo các chi tiết cơ khí có độ sáng, bóng. • Phân tích lựa chọn sơ đồ nguyên lý và các thành phần khi xây dựng mô hình thiết bị đo; thiết kế chế tạo thiết bị thực nghiệm và phương pháp hiệu chuẩn. • Thực nghiệm đo đạc, xử lý kết quả, so sánh và rút ra các kết luận cơ sở cho các phương hướng nghiên cứu tiếp theo, đồng thời phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến đặc tính và hoạt động của mô hình. - Đối tượng nghiên cứu: + Đối tượng nghiên cứu của luận án là phương pháp đo bề mặt 3D của chi tiết cơ khí sử dụng ánh sáng cấu trúc kết hợp giữa mã Gray và dịch đường. Trong đó luận án tập trung vào phương pháp kết hợp giữa mã Gray và dịch đường, các thành phần trong hệ thống, độ chính xác của thiết bị, các thuật toán tái tạo bề mặt 3D của chi tiết. Đối tượng đo mà luận án tập trung là bề mặt 3D của chi tiết sau khi gia công cơ khí. - Phương pháp nghiên cứu: Luận án kết hợp phương pháp nghiên cứu tính toán lý thuyết và thực nghiệm Các nội dung nghiên cứu tập trung vào: Mô hình toán học của phương pháp dựng điểm 3D của nguyên lý tam giác đạc từ ảnh độ sâu, phương pháp mã hóa vân chiếu và xử lý tập dữ liệu sau khi thu nhận. Phương pháp thực nghiệm tập trung vào: Xây dựng, hiệu chỉnh và đánh giá thực nghiệm đặc tính kỹ thuật của thiết bị, đồng bộ tín hiệu giữa các linh kiện quang cơ điện tử; khảo sát đo đạc một số mẫu chi tiết cơ khí từ đó so sánh với kết quả mô hình biết trước để xác định các thông số đặc tính của bề mặt vật liệu nhằm đưa ra các nghiên cứu nâng cao, cải tiến về mặt phương pháp và kỹ thuật. - Phạm vi nghiên cứu: Xây dựng mô hình thiết bị đo cấu trúc hình học 3D của bề mặt chi tiết cơ khí sử dụng công nghệ ánh sáng cấu trúc. Thiết bị dùng để đo cấu trúc hình học 3D của bề mặt chi tiết cơ khí yêu cầu độ chính xác kích thước  20m; phạm vi đo tối đa: 200x200x200 mm (Dàirộngcao), độ phân giải lớn nhất 140m. 3. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu a) Ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu: Nội dung nghiên cứu của luận án đã trình bày cơ sở phương pháp đo 3D chi tiết cơ khí sử dụng phương pháp mã Gray kết hợp dịch chuyển đường, giúp làm chủ lý thuyết và kỹ thuật đo của phương pháp này. Nghiên cứu một số yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của phương pháp đo đề xuất. 2
Đề xuất phương án sử dụng kỹ thuật ảnh động dải rộng để thu nhận bề mặt các chi tiết cơ khí có độ sáng bóng cao. Xây dựng thiết bị và phần mềm đo quét 3D chi tiết cơ khí sử dụng mã Gray và dịch đường. b) Ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu: Hiểu và làm chủ kỹ thuật đo, phương pháp đo 3D bằng phương pháp sử dụng mã Gray và dịch đường. 4. Những đóng góp mới - Nghiên cứu phương pháp mã hóa các điểm trên bề mặt vật sử dụng mã vân Gray bước lớn thay thế cho mã vân Gray đối xứng làm tăng độ phân giải hệ thống, tăng chiều sâu thu nhận và giảm lỗi trong quá trình giải mã. - Nghiên cứu và áp dụng thành công phương pháp xác định vùng chiếu vân nhằm giảm thời gian tính toán và đảm bảo độ chính xác, loại bỏ được các vùng không xác định tại biên của vùng chiếu vân. - Nghiên cứu và áp dụng thành công phương pháp xác định tâm của vạch sáng trên vân dịch chuyển đường khi xét đến độ mở của vạch và các điều kiện biên để tăng độ chính xác của đỉnh vạch sáng dưới đơn vị điểm ảnh. - Nghiên cứu và áp dụng thành công phương pháp tạo ảnh động dải rộng mới khi chụp mẫu vân chiếu với các giá trị thiết lập thời gian cửa sổ chập khác nhau đối với máy ảnh nhằm tăng khả năng thu nhận ảnh bề mặt 3D đối với các chi tiết có độ sáng, bóng cao hoặc các chi tiết có màu tối với thời gian xử lý và khối lượng tính toán thấp. - Đánh giá được các tham số của máy ảnh và máy chiếu tác động đến quá trình đo chi tiết cơ khí có đặc tính độ bóng cao, bề mặt sáng, từ đó chọn lựa được bộ thông số thiết lập phù hợp cho quá trình thu nhận với các chi tiết khác có cùng tính chất bề mặt tương tự. - Nghiên cứu sử dụng phương trình hình cầu và quả cầu chuẩn để xác định phương trình hiệu chuẩn cho các trục OX, OY, OZ. - Xây dựng thành công mô hình thu nhận ảnh 3D của các chi tiết cơ khí đạt được kết quả: + Độ phân giải điểm ảnh 140m. Thời gian quét ảnh 1,2ms, thời gian tính toán: 30s. + Số điểm ảnh 3D tối đa thu được: 1.039.680 điểm ảnh có dạng: tọa độ 3D: x, y, z và giá trị màu tương ứng: Đỏ, xanh lá cây, xanh da trời. - Đã ứng dụng hệ thống này để tái tạo bề mặt 3D và đo kích thước chi tiết cơ khí. 5. Bố cục của luận án Luận án được bố cục 4 chương, bao gồm: Chương 1: Tổng quan các phương pháp thu nhận bề mặt 3d của vật thể bằng ánh sáng cấu trúc Chương 2: Phương pháp đo 3d chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp gray và dịch đường Chương 3: Nâng cao độ chính xác đo 3d chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp gray và dịch đường Chương 4: Thực nghiệm trên thiết bị và phần mềm xây dựng Kết luận và kiến nghị 3
2. Chương 1: TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP THU NHẬN BỀ MẶT 3D CỦA VẬT THỂ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC 2.1. Các hệ thống đo quang học dựa trên phương pháp tam giác đạc Các hệ thống đo quang học dựa trên phương pháp tam giác đạc được chia thành hai loại: Thụ động (chỉ dùng ánh sáng xung quanh đối tượng khảo sát) và chủ động (dùng một nguồn năng lượng để chiếu sáng lên bề mặt đối tượng khảo sát). Các hệ thống đo khoảng cách sử dụng ánh sáng cấu trúc (hoặc ánh sáng được cấu trúc) là một trường hợp riêng của hệ thống đo tam giác đạc chủ động. Ánh sáng mẫu (có thể là một đường, một chùm điểm sáng, hoặc là một lưới ánh sáng) được chiếu lên bề mặt của vật trong khi máy ảnh quan sát ánh sáng mẫu từ một ví trí thuận lợi. Thông tin về khoảng cách có thể được xác định thông qua sự biến dạng do thay đổi độ sâu ảnh của chùm sáng chiếu lên bề mặt vật. phân loại các ứng dụng đã được công bố theo các đặc điểm sau: + Số lượng và kiểu cảm biến. + Kiểu quang học (thấu kính hình cầu hay lăng trụ, gương, nhiều ống kính). + Dạng ánh sáng (điểm, đường). + Số bậc tự do của cơ cấu quét (0, 1, hoặc 2). + Vị trí quét đã xác định hay chưa xác định. Kỹ thuật xử lý ảnh bề mặt sử dụng ánh sáng có cấu trúc được phân loại thành một khuôn hình (single shot) và nhiều khuôn hình (sequential -multiple shot). Nếu mục tiêu là các đối tượng 3 chiều tĩnh và các ứng dụng không yêu cầu về xử lý thời gian thực thì kỹ thuật nhiều khuôn hình được sử dụng vì độ tin cậy và kết quả chính xác hơn. Ngược lại, nếu mục tiêu ở trạng thái luôn chuyển động thì kỹ thuật một khuôn hình được sử dụng để có thể thu nhận được hình ảnh với thời gian thực. Trong đó, kỹ thuật một khuôn hình lại được chia làm 3 loại chính: Kỹ thuật sử dụng vân ánh sáng thay đổi liên tục, kỹ thuật sử dụng cơ chế mã hóa một chiều (strip indexing), kỹ thuật sử dụng cơ chế mã hóa 2 chiều (grip indexing). Mỗi kỹ thuật đều có ưu nhược, tùy từng ứng dụng cụ thể mà có thể sử dụng riêng lẻ hoặc kết hợp các kỹ thuật này với nhau để đạt được hiệu quả cao nhất. Mô hình hệ thống thu nhận 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc chia thành 2 mô hình hệ thống sử dụng 1 máy ảnh với 1 thiết bị chiếu hoặc 2 máy ảnh với 1 thiết bị chiếu. Để so sánh ưu và nhược điểm giữa các mô hình này chúng ta xét tới các yếu tố: + Độ chính xác phép đo + Thời gian - khối lượng tính toán + Trường nhìn + Độ sâu trường ảnh chiếu của hệ chiếu sáng (máy chiếu) Mô hình 2 máy ảnh và 01 máy chiếu sử dụng ảnh độ sâu trong hệ thống máy ảnh nổi cho nhiều lợi thế khi áp dụng hình học epipolar, khi đó hệ thống làm việc tương tự như mắt của con người. Ảnh độ sâu của hệ máy ảnh nổi được tổ chức theo dạng hàng và cột do đó dễ dàng xác định các điểm ảnh lân cận và có thể loại bỏ nhiễu đồng thời khi tạo lưới điểm bẳng cách đặt ngưỡi của độ dài của lưới. Đối với hệ máy ảnh nổi thụ động (sử dụng hoa văn trên bề mặt vật thể đo) gặp nhiều khó khăn khi tìm các cặp điểm ảnh tương đồng giữa các cặp ảnh trái- 4
phải thu được, do vậy việc sử dụng ánh sáng cấu trúc để mã hóa các điểm ảnh trên bề mặt vật thể đo nhằm giải quyết vấn đề này Để đánh giá hiệu năng hệ thống thu nhận ảnh bề mặt 3 chiều sử dụng phương pháp ánh sáng cấu trúc, có rất nhiều yếu tố kỹ thuật đặc trưng cho hiệu suất của một hệ thống thu nhận ảnh 3D. Ba yếu tố thường được sử dụng như là các chỉ số hiệu suất chính để đánh giá các hệ thống hình ảnh 3D gồm: + Độ chính xác. + Độ phân giải. + Tốc độ. Phương pháp sử dụng mã Gray kết hợp dịch đường do Jens Gühring giới thiệu năm 2001, nằm trong phương pháp lai, đây là sự kết hợp của phương pháp Gray và xử lý dịch chuyển đường (line shift processing). So với phương pháp sử dụng vân Gray kết hợp với dịch pha đạt được độ phân giải giá trị nguyên của đơn vị điểm ảnh thì phương pháp do Jens Gühring đưa ra có độ phân giải cao hơn do đạt được độ phân giải dưới đơn vị điểm ảnh. Đối với các phương pháp đo quang học nói chung và ánh sáng cấu trúc nói riêng gặp nhiều khó khăn đối với vật thể có bề mặt ít phản xạ (bề mặt Lambertian) vì tín hiệu quang thu về sẽ không đầy đủ. Do đó, hầu hết các phương pháp đo quang đều yêu cầu bề mặt vật thể đo là một bề mặt Lambertian, có khả năng khuếch tán cao, độ nhiễu phản xạ từ điểm tới điểm thấp. Do đó, rất khó khăn trong việc đề xuất bất kỳ phương pháp đo quang nào để đo các vật có bề mặt bóng hoặc vật thể có độ nhiễu phản xạ trên bề mặt. Để khắc phục điều này, một số kỹ thuật được sử dụng trong nhiếp ảnh cũng được áp dụng đối với quá trình thu nhận ảnh chụp trong ánh sáng cấu trúc, kỹ thuật HDR là một trong số đó và là đối tượng nghiên cứu của các nhóm nghiên cứu trên thế giới trong hơn 10 năm qua. Theo đó, kỹ thuật đo hình dạng 3 chiều sử dụng HDR có thể được phân ra làm 6 loại chính: + Sử dụng đa phơi sáng + Điều chỉnh cường độ chiếu vân mẫu + Sử dụng bộ lọc phân cực + Sử dụng màu bất biến + Kỹ thuật đo sáng lập thể + Sử dụng kết hợp nhiều phương pháp Đối với các hệ thông đo sử dụng phương pháp ánh sáng cấu trúc, bàn máy (turntable) được lắp đặt phía trước hệ thống đo là một công cụ để mở rộng phạm vi đo lường về không gian và góc nhìn tới vật cần đo, bên cạnh đó giúp cho quá trình ghép nối dữ liệu quét với các góc quét khác nhau. 2.2. Mục tiêu, khó khăn và những nghiên cứu chính của luận án Mục tiêu: Xây dựng hệ thống đo chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc sử dụng mã Gray và dịch đường, theo đó những bài toán cần giải quyết: (1) Đảm bảo quá trình giải mã vân từ hình ảnh thu nhận được khi chiếu lên bề mặt các chi tiết cơ khí có tính chất bề mặt sáng, bóng; (2) Tái tạo ảnh 3D hoàn chỉnh của chi tiết để có thể đo kích thước tương quan giữa các bề mặt. Khó khăn dự kiến: 5
Yêu cầu của một hệ thống đo khi sử dụng 2 máy ảnh và máy chiếu cần đồng bộ về thời gian cũng như tối ưu các giá trị thiết lập phơi sáng cho cả hai thiết bị, do vậy cần lựa chọn thiết bị đáp ứng các yêu cầu về đồng bộ tín hiệu từ bộ điều khiển trung tâm và máy tính. Các thông số nội và ngoại của máy ảnh của hệ thống theo phương án thị giác nổi cũng cần được xác định; trong mô hình này máy chiếu chỉ có vai trò chiếu ánh sáng cấu trúc nên không cần xác định thông số. Phương pháp sử dụng mã vân là mã hóa mức xám (Gray) kết hợp với vân dịch đường, việc sử dụng vân chiếu mã Gray đem lại nhiều lợi thế trong quá trình mã hóa và giải mã theo quy luật xử lý bit, tuy nhiên mã Gray là các vân đối xứng và chiều rộng của vạch bit ON-OFF giảm dần khi mã hóa tại các bit cao, do vậy gây khó khăn khi phân biệt các vạch chiếu sáng. Việc phân biệt các bit sáng tối cho quá trình giải mã ảnh hưởng đến độ chính xác cũng như tối ưu hóa về thời gian tính toán cho hệ thống. Vạch chiếu sáng của vân chiếu dịch đường nhỏ hơn nhiều khi sử dụng nguồn chiếu sáng LED thay vì nguồn chiếu sáng Laser như mô hình của Jens Gühring [33] đưa ra, do đó việc xác định đỉnh của vạch chiếu khó khăn hơn. Khi thực hiện đo-quét các chi tiết cơ khí có tính chất bề mặt sáng, bóng của kim loại ảnh hưởng rất nhiều đến ảnh vân thu được, các nghiên cứu sử dụng kỹ thuật HDR cần được xây dựng để phù hợp với mã vân Gray và dịch đường. Bàn máy tự động được chế tạo để thay đổi các góc quét của đầu đo tới vật thể đo. Bàn máy càng nhiều bậc tự do thì hỗ trợ cho hệ thống đo được nhiều vị trí quét và thuận tiện cho việc tái tạo vật thể hoàn chỉnh. Do đó cần nghiên cứu để thiết lập mô hình xác định thông số chuyển vị của bàn máy với đầu đo. Cuối cùng, đối với một hệ thống đo nhất là hệ thống đo 3D việc xác định độ không đảm bảo đo là cần thiết, tuy nhiên sai số quá trình đo phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố cấu thành lên hệ thống bao gồm: Phương pháp đo, phương pháp hiệu chuẩn, quá trình hiệu chuẩn, sai số của hệ cơ khí (linh kiện quang, cảm biến, vị trí gá đặt giữa các máy ảnh),… vì vậy cần nghiên cứu phương pháp để xác định và hiệu chỉnh tham số đo trên cả 3 trục của hệ tọa độ OX, OY, OZ. Từ các nghiên cứu của các tác giả khác, NCS nhận thấy còn những vấn đề sau cần nghiên cứu sâu sắc hơn như: - Nghiên cứu tính toán và lựa chọn các linh kiện hệ thống đo theo phương pháp SLS. - Nghiên cứu sử dụng ánh sáng cấu trúc để mã hóa các điểm ảnh chiếu lên bề mặt chi tiết không tiếp xúc với vật thể đo. - Nghiên cứu tái tạo thông tin vân chiếu thu máy ảnh khi thực hiện đo-quét các chi tiết cơ khí có đặc tính bề mặt sáng – bóng. - Nghiên cứu nâng cao độ phân giải của hệ thống từ đó nâng cao độ chính xác của dữ liệu khi đo các kích thước trong không gian 3D bằng cách xây dựng các kỹ thuật xử lý ảnh khi chụp. - Nghiên cứu phương pháp hiệu chuẩn hệ thống đo theo kích thước của các chiều trong không gian 3D. - Nghiên cứu phương pháp tự động hóa quá trình đăng ký các tập hợp đám mây điểm để tái tạo chi tiết đo 3D hoàn chỉnh. 6
3. Chương 2: PHƯƠNG PHÁP ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG 3.1. Phương pháp mã hóa vân cho ánh sáng cấu trúc 3.1.1. Mã hóa vân Gray code Tạo ảnh Gray Code nhằm đưa ra các ảnh vân theo mẫu và thứ tự tuân theo mã gray code. Giả sử cần chiếu ảnh vân có kích thước WxH và vân chiếu được tạo cho hàng và cột. Trước tiên cần tính số bit N cần để mã hóa các pixel điểm ảnh trên mỗi hàng-cột. Giá trị N được tính theo công thức: 𝑁 ≥ log 2(𝑊) (2-1) 3.1.2. Mã Large-Gap Graycode Mã Large-Gap Graycode được giới thiệu với mong muốn xây dựng mã Gray đặc biệt với các bước dài 0 và 1 dọc theo từng bit khác với mã Gray nhị phân. Thuật ngữ 𝑚𝑖𝑛 − 𝑔𝑎𝑝 ( 𝐶 ) = 𝑔𝑚𝑖𝑛ợc xác định cho mã Gray C, trong đó 𝑔𝑚𝑖𝑛 là độ dài tối thiểu của tất cả các bit chạy trong mã. Tương tự thuật ngữ 𝑚𝑎𝑥 − 𝑔𝑎𝑝 ( 𝐶 ) = 𝑔𝑚𝑎𝑥 được sử dụng, trong đó 𝑔𝑚𝑎𝑥 là độ dài tối đa của tất cả các bit chạy trong mã. Đối với mã nhị phân 10 bit được phản ánh Mã màu xám (BRGC10), các giá trị là 𝑚𝑖𝑛 − 𝑔𝑎𝑝 ( 𝐵𝑅𝐺𝐶10) = 2 𝑚𝑎𝑥 − 𝑔𝑎𝑝 ( 𝐵𝑅𝐺𝐶10) = 512ã màu xám n-bit Cn có thể được mô tả bằng chuỗi chuyển tiếp 𝑇𝑛 = ( 𝑡0, 𝑡1, 𝑡2, . . , 𝑇𝑁 1), trong đó 𝑁 = 2𝑛 và ti chỉ số bit thay đổi từ giá trị i thành 𝑖 + 1. 3.1.3. Vân dịch đường Vân dịch chuyển đường do Guhring đưa ra là các đường mã 1 dịch chuyển lần lượt theo chiều dọc và chiều ngang của ảnh. Mục đích của các đường này là đưa ra vị trí chính xác cho từng điểm ảnh tương ứng với các điểm trên máy chiếu, và các điểm này có độ chính xác dưới đơn vị điểm ảnh. 3.2. Định nghĩa vùng chiếu vân Vùng chiếu vân được định nghĩa là vùng chứa toàn bộ vân chiếu từ máy chiếu tới bề mặt của các vật thể phía trước. Như vậy, để giải mã vân gray chính xác ta cần loại bỏ vùng không làm việc bằng một “mặt nạ” có kích thước bằng với kích thước ảnh thu được có dạng vùng làm việc giá trị 1, vùng không làm việc có giá trị 0. Do sự không rõ ràng trong quá trình phân biệt giữa mức xám các bits, đặc biệt là các ảnh hưởng từ nguồn sáng xung quanh, thông số phản xạ bề mặt và mà sắc vật thể mà không thể sử dụng một ngưỡng cố định các ảnh thu nhận. Một giải pháp đưa ra là chiếu ảnh phủ định của từng ảnh gray code lên bề mặt vật thể, giải pháp này cho phép xác định vùng tối và vùng được chiếu dựa trên 2 mức chiếu sáng khác nhau (bật, tắt) trên cùng một điểm ảnh khi đem so sánh giá trị 2 của cùng một bit trên một pixel. 3.3. Giải mã vân Graycode và dịch đường 3.3.1. Giải mã vân Gray 7
Khi chiếu vân mã hóa Gray lên vật lấy mẫu, khi đó mỗi điểm ảnh sẽ được mã hóa là một số thập phân, tương đương như khi chiếu vân lên một bề mặt phẳng, tuy nhiên nếu vật có độ cao h nhất định sẽ làm cho số thập phân này dịch đi, sau khi giải mã Gray của từng điểm ảnh trong ảnh vân thu được ta sẽ dễ dàng có được độ dịch này. 3.3.2. Bộ dò đỉnh vạch chiếu Để xác định tâm của vạch sáng với độ chính xác nhỏ hơn độ phân giải của điểm ảnh. Xác định đỉnh của vạch sáng dựa trên độ mở rộng của vạch và ngưỡng giá trị nhỏ nhất 𝐼 𝑚𝑖𝑛 dựa trên phương pháp động do Otsu đưa ra cho từng ảnh vạch thu được. 3.4. Cơ sở toán học và và hệ mô hình thu ảnh của hệ máy ảnh 3.4.1. Cơ sở toán học tam giác đạc trong ánh sáng cấu trúc Chệ thống đo quang học sử dụng phương pháp tam giác đạc để xác định được độ dài của các cạnh còn lại cũng như độ lớn của góc thứ ba nếu biết trước độ dài của một cạnh và hai góc của một tam giác. Hình 2-15 Đo khoảng cách bằng phương pháp tam giác đạc. Giả sử trong hình trong không gian hình học phẳng 2 chiều Ơ-clít, điểm P1 và điểm P2 biết trước và cùng nằm trên một đường thẳng có chiều dài L, P3 là điểm thứ 3 của hình tam giác với cạnh biết trước và 2 góc biết trước  và . d là chiều cao của hình tam giác từ điểm P3 được được xác định. 3.4.2. Mô hình lỗ nhỏ của hệ thu ảnh Đối với một hệ thống đo sử dụng phương pháp ánh sáng cấu trúc, hệ thu ảnh có vai trò thu nhận hình ảnh các tia sáng phản xạ trên bề mặt vật từ hệ chiếu sáng. Để thể hiện quá trình tạo ảnh vật thể của một hệ thu ảnh người ta sử dụng mô hình lỗ nhỏ, mô hình này bao gồm một mặt phẳng ảnh I và một tâm điểm Oc. Tuy nhiên, với mô hình này, ảnh của vật bị đảo ngược, do đó, người ta chuyển sang một mô hình tương đương để dễ dàng hơn trong quá trình tính toán. Trên hình 2-23, đổi vị trí giữa mặt phẳng ảnh và mặt phẳng lỗ nhỏ. 8
Hình 2-23 Mô hình hệ thu ảnh lỗ nhỏ chuyển đổi Xét mô hình lỗ nhỏ (hình 2-23) với hệ tọa độ máy ảnh gồm tâm của phép chiếu q và hệ trực chuẩn cơ sở { 𝜐1 , 𝜐2 , 𝜐3 } và mặt phẳng ảnh tạo bởi 2 véc tơ cơ bản tại tiêu cự f =1. Với bất kỳ điểm p trong không gian 3 chiều của hệ tọa độ thực có tọa độ ( 𝑝1 , 𝑝2 , 𝑝3 ) đều có mối liên hệ với tọa độ của máy ảnh. 𝑝1 𝑢1 2 ( 𝑝 ) = 𝜆 ( 𝑢2 ) (2-69) 3 1 𝑝 Với mỗi hệ thu ảnh được gắn với một hệ tọa độ ảnh, một điểm p trong hệ tọa độ thực được biểu diễn dưới dạng véc tơ 𝑝 𝑤 = ( 𝑝1𝑤 , 𝑝2𝑤 , 𝑝3𝑤 ) 𝑡 , trong hệ tọa độ ảnh cũng có dạng véc tơ 𝑝 𝑐 = ( 𝑝1 , 𝑝2 , 𝑝3 ) 𝑡 , mối quan hệ giữa 2 véc tơ 𝑝 𝑤 và 𝑝 𝑐 được biến đổi bằng một ma trận dịch chuyển 𝑐 𝑐 𝑐 𝑇 ∈ ℝ3 và một ma trận quay 𝑅 ∈ ℝ3𝑥3 : 𝑝 𝑐 = 𝑅𝑝 𝑤 + 𝑇 (2-71) Xét trong hệ tọa độ của máy ảnh, mối quan hệ giữa tọa độ điểm trong không gian 3 chiều và tọa độ ảnh 2 chiều của phép chiếu bằng mô hình lỗ nhỏ với công thức (2-69) với 𝜆𝑢 = 𝑝 𝑐 , mối liên hệ với tọa độ thực với tọa độ ảnh được thể hiện bằng công thức: 𝜆𝑢 = 𝑅𝑝 𝑤 + 𝑇 (2-72) Như vậy, các tham số (R, T) được gọi là các tham số ngoại của máy ảnh biểu diễn vị trí và hướng của máy ảnh so với hệ tọa độ thực. Để thể hiện sự không đồng nhất giữa mô hình lý tưởng và mô hình thực tế, người ta sử dụng một ma trận 𝐾 ∈ ℝ3𝑥3 trong phương trình chiếu để mô tả các thông số nội tại của một hệ máy ảnh: 𝜆𝑢 = 𝐾(𝑅𝑝 𝑤 + 𝑇) (2-73) Ma trận K có dạng: 𝑓 𝑠1 𝑓 𝑠 𝜃 𝑜1 𝐾= ( 0 𝑓 𝑠2 𝑜 2 ) (2-74) 0 0 1 3.4.3. Mô hình khử méo ảnh cho hệ thu ảnh Trong thực tế, không có thấu kính nào là tuyệt đối hoàn hảo. Điều này là do hạn chế không thể tránh khỏi trong quá trình sản xuất các linh kiện quang học. Ngoài ra, cũng rất khó để lắp đặt các thấu kính thẳng hàng một cách chính xác tuyệt đối. Do đó, chúng ta mô tả hai méo ảnh chính đó là méo xuyên tâm và méo tiếp tuyến. 9
Méo xuyên tâm: Sử dụng 2 hệ số đầu tiên k1, k2. Với một số loại camera có biến dạng lớn, ta có thể sử dụng đến hệ sô thứ 3 k3. Méo tiếp tuyến, được gây ra do lỗi quá trình sản xuất làm cho lens không định vị song song hoàn toàn so với mặt phẳng ảnh. Như vậy để giải quyết triệt để méo ảnh do hệ quang gây ra, có tổng cộng 5 hệ số để mô tả và cần được tính toán (k1, k2, p1, p2, k3). 3.4.4. Hiệu chuẩn máy ảnh Thực hiện quá trình hiệu chuẩn máy ảnh thực chất là tìm các thông số của máy ảnh gồm 4 thông số nội (𝑓𝑥 , 𝑐 𝑥 , 𝑓𝑦 , 𝑐 𝑦 ), 3 thông số ma trận xoay, 3 thông số của véc tơ tịnh tiến (𝑇 𝑥 , 𝑇 𝑦 , 𝑇 𝑧 ), và 5 hệ số méo ảnh ( 𝑘1 , 𝑘2 , 𝑝1 , 𝑝2 , 𝑘3 ). Quá trình hiệu chuẩn thực chất là đi tìm các thông số này khi ta có các điểm Q1 , Q2 ,..., Qn đã biết vị trí trong hệ tọa độ vật, và ảnh q1 , q2 ,..., qn của chúng trên mặt phẳng ảnh. Thông thường, để tạo các điểm này ta thường hay sử dụng bảng ô bàn cờ hoặc dạng ma trận các điểm 2D. 3.5. Cơ sở toán học trong hệ mô hình máy ảnh nổi 3.5.1. Tam giác đạc trong hệ máy ảnh nổi Hệ máy ảnh nổi sử dụng 2 máy ảnh, chúng ta phải tính toán, tìm các phép chiếu, các méo ảnh để có thể chỉnh sửa– “nắn thẳng”– các ảnh trái, phải sao cho chúng đạt được song song chính diện do trong thực tế sai số trong quá trình gia công và lắp ráp. Do đó, khi thiết lập hệ thống camera, yêu cầu đặt ra là phải làm cho các camera này càng đồng phẳng, càng thẳng hàng càng tốt. Điều này giúp cho việc tính toán trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn. Ngoài ra, từ công thức tính khoảng cách Z, ta có thể rút ra kết luận như sau: fT fT Z l  x x r d 2 Z Z d fT (2-91) Công thức trên cho phép ta xác định khoảng cách T, lựa chọn máy ảnh để thu được độ chính xác của phép đo khoảng cách như mong muốn. 3.5.2. Hình học epipolar Hình 2-29 Mặt phẳng Epipolar tạo bởi điểm và hai tâm chiếu của hai máy ảnh; hai điểm epipole là các giao điểm của đường thẳng nối hai tâm chiếu 𝑂 𝑙 , 𝑂 𝑟 với hai mặt phẳng 10
Theo hình 2-29 Có 2 tâm phép chiếu là 𝑂 𝑙 , 𝑂 𝑟 và hai mặt phẳng chiếu tương ứng là 𝛱 𝑙 , 𝛱 𝑟 . Điểm thực P có ảnh trên hai mặt phẳng chiếu là 𝑝 𝑙 , 𝑝 𝑟 . Điểm epipole 𝑒 𝑙 (hay 𝑒 𝑟 ) trên mặt phẳng 𝛱 𝑙 (hay 𝛱 𝑟 ) được định nghĩa là ảnh của tâm chiếu của camera phải 𝑂 𝑙 (hay của camera trái 𝑂 𝑟 ). Mặt phẳng tạo bởi điểm thực P và hai điểm epipole 𝑒 𝑙 , 𝑒 𝑟 (hoặc hai điểm tâm phép chiếu 𝑂 𝑙 , 𝑂 𝑟 ) được gọi là mặt phẳng epipolar. Các đường thẳng 𝑝 𝑙 𝑒 𝑙 , 𝑝 𝑟 𝑒 𝑟 (từ ảnh của vật đến điểm epipole) được gọi là đường epipolar. 3.5.3. Hiệu chuẩn hệ máy ảnh nổi và căn ảnh Mục tiêu của bước này là tìm được các thông số của mỗi máy ảnh và các ma trận xoay, dịch chuyển- thể hiện mối tương quan giữa hai máy ảnh hoặc giữa máy ảnh với máy chiếu (là một ngược của máy ảnh). Hiệu chuẩn hệ thu ảnh nổi là quá trình tính toán mối quan hệ giữa hai máy ảnh trong không gian thực. Các mối quan hệ này được biểu diễn thông qua các ma trận cần thiết E và ma trận cơ sở F. Ma trận E chứa thông tin về dịch chuyển và quay giữa hai máy ảnh trong không gian thực. Ma trận F chứa thông tin tương tự như ma trận nhưng có bao gồm cả các thông số nội của hai máy ảnh liên quan trong hệ tọa độ điểm ảnh. 3.6. Cơ sở tính toán thông số của hệ thống Yêu cầu đối với hệ thống máy ảnh nổi bao gồm: 1 máy chiếu , 2 máy ảnh. Khác với các phương pháp sử dụng vân chiếu dịch pha, vân chiếu mã Gray kết hợp dịch đường độ có số điểm ảnh 3D tối đa nhận được căn cứ dựa trên độ phân giải của máy chiếu. Do đó, dựa trên yêu cầu kích thước thực tế và khoảng cách đến vật thể đo để tính toán độ phân giải của máy chiếu cũng như hệ đo, bên cạnh đó xác định khoảng cách đường cơ bản giữa 2 máy ảnh và lựa chọn thông số độ phân giải máy ảnh và chiều dài tiêu cự của hệ quang máy ảnh. 3.7. Kết luận Trong chương này đã trình bày các bước thực hiện trong phương pháp kết hợp giữa Mã Gray và dịch chuyển đường, đề xuất xử dụng vân chiếu Large-Gap Graycode thay cho Mã Gray cơ bản để tăng chiều sâu thu ảnh 3D. Một số phương pháp xác định vùng chiếu và vạch chiếu được đưa ra nhằm giúp cho quá trình giải mã vân chiếu một cách chính xác mô hình toán trong phương pháp tam giác đạc được áp dụng đối với một hệ đo quang học sử dụng giao điểm của 2 đường thẳng trong không gian. Mô hình lỗ nhỏ của một hệ thu ảnh cơ bản cũng được đưa ra để biểu diễn quá trình tạo điểm trên mặt phẳng ảnh của một điểm có tọa độ trong không gian thực, mục tiêu của cơ sở toán học trong phần này là từ một hệ thu ảnh (2 máy ảnh) và một máy chiếu tạo ảnh độ sâu. Mỗi một hệ thu ảnh và một máy chiếu đều có các tham số nội và các tham số ngoại riêng, đặc trưng cho cấu trúc cơ-lý khi chế tạo và cần được xác định thông qua phương pháp hiệu chuẩn với mẫu dạng bàn cờ. Mô hình tính toán tam giá đạc cho một hệ thu ảnh nổi được đưa ra dựa trên hình học epipolar, trong đó cần xác định ma trận chuyển vị giữa các hệ thu ảnh. Bên cạnh đó là phương pháp tính toán lựa chọn các thiết bị và linh kiện khi xây dựng hệ thu ảnh 3D sử dụng ảnh độ sâu bằng ánh sáng cấu trúc. Các thông số quan trọng như độ phân giải độ sâu, độ chênh lệch điểm ảnh có liên quan mật thiết với độ phân giải của các thiết bị thu – phát, đường cơ sở và chiều dài tiêu cự của ống kính. 11
4. Chương 3: NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG 4.1. Nghiên cứu nâng cao độ chính xác khi đo 3D các chi tiết cơ khí 4.1.1. Nghiên cứu kỹ thuật ảnh động dải rộng cho ánh sáng cấu trúc Việc đo hình dạng 3D của các bề mặt sáng bóng luôn là một thách thức lớn đối với các phương pháp ánh sáng cấu trúc. Trong thực tế, người ta thường sử dụng máy đo tọa độ tiếp xúc (CMM) là một hệ thống đo lường hình dạng 3D điển hình cho các bề mặt phản xạ cao, vì nó không bị ảnh hưởng với các đặc tính quang học của bề mặt chi tiết. Tuy nhiên, tốc độ đo CMM thấp là một vấn đề lớn đối với ứng dụng của nó trong phép đo bề mặt sáng bóng. Ngược lại, phương pháp đo hình dạng 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc không tiếp xúc dựa trên hình ảnh có thể đo rất nhanh, nhưng độ chính xác của phép đo được có chịu ảnh hưởng bởi đặc tính quang học của bề mặt chi tiết. Độ chính xác của phép đo chỉ đảm bảo khi đo các vật thể có bề mặt Lambertian mà từ đó ánh sáng phản xạ khuếch tán theo bán cầu theo mọi hướng. Khi đo các bề mặt sáng bóng với phạm vi thay đổi hệ số phản xạ lớn, các phương pháp quang học nói chung và phương pháp ánh sáng cấu trúc nói riêng thể hoạt động như bình thường. Trong phần này, NCS đề xuất một phương pháp tối ưu hơn cho quá trình tổng hợp ảnh độ sâu và cho chất lượng ảnh 3D thu được tốt hơn đối với các chi tiết có độ bóng cao. 4.1.2. Kỹ thuật HDR đối với mã Gray và dịch đường Giả sử với mỗi pixel ảnh vân thu được từ camera khởi tạo ban đầu có giá trị mức xám là I0(x,y), trong đó x, y là tọa độ của của vị trí thứ hàng và cột của một pixel. Khi tăng giá trị phơi sáng của camera thì mức xám tại các vùng bề mặt có độ bóng cao sẽ nhanh chóng đạt được trạng thái bão hòa (giá trị lớn nhất của điểm ảnh là 255), do vậy, nếu tiếp tục tăng giá trị phơi sáng thì các miền có độ bóng thấp hoặc góc tới lớn sẽ đồng thời được tăng lên và dần tới giá trị bão hòa. Như vậy, ta có thể thiết lập hàm tổng hợp như sau: 𝑓𝑜𝑟 𝑥 = 0, 𝑥 < 𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ, 𝑥 + + 𝑓𝑜𝑟 𝑦 = 0, 𝑦 < ℎ𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡, 𝑦 + + 𝑛 𝑡0 𝐼ℎ𝑑𝑟−𝑖−(𝑥,𝑦) = ∑ 𝑖=0 𝐼 𝑡1 𝑖(𝑥,𝑦) 𝑣ớ𝑖 𝐼 𝑖(𝑥,𝑦) < 0.99 𝑣à 𝐼 𝑖 ∈ [0 … 1] Trong đó, các giá trị của ảnh được đưa từ 0~255 thành 0~1 để tăng biên độ của dải giá trị. 4.1.3. Phương pháp hiệu chuẩn cho hệ thống đo Việc xác định biên dạng hình cầu với dữ liệu đo có thể được sử dụng cho 2 mục đích chính. Thứ nhất, xác định phương trình hiệu chuẩn cho 3 trục tọa độ riêng rẽ OX, OY, OZ. Thứ hai, là đánh giá sai số của hệ thống đo liên quan đến tổng hợp của các thành phần: Nhiễu, lỗi kỹ thuật số, méo ảnh đối với máy ảnh, thông số nội của hệ quang học và lỗi của phương pháp đo-toán học… Trong phần này, sẽ trình bày phương pháp hiệu chuẩn giá trị tọa độ theo phương án sử dụng bình phương nhỏ nhất cho biên dạng hình cầu từ tập dữ liệu các điểm đã đo được từ quả 12
cầu chuẩn. Kết quả của phương pháp này là phương trình hiệu chuẩn tọa độ 3D của tập đám mây điểm khi quét để nâng cao độ chính xác của phép đo. 4.1.4. Xác định ma trận chuyển vị của bàn máy với đầu đo Trong thực tế, các hệ thống quét 3D thường sử dụng thêm một bàn xoay mang vật thể đo hoặc đầu đo nhằm giảm thời gian, tăng tính tự động, ổn định hệ thống đo cũng như thực hiện ghép nối các đám mây điểm với nhau. Yêu cầu của các hệ bàn xoay này là phải được hiệu chuẩn thông số động học với đầu đo để liên kết tọa độ giữa các vị trí góc quét trong không gian 3D. Việc hiệu chuẩn bàn máy giúp cho quá trình ghép nối dữ liệu chính xác hơn không phụ thuộc vào số vị trí quét từ đó cũng nâng cao được độ chính xác của hệ thống đo 3D. Trong nội dung này, NCS sẽ trình bày phương án xây dựng phương pháp hiệu chuẩn cho hệ thống đồ gá sử dụng phương pháp ánh sáng cấu trúc mà không bị ảnh hưởng bởi độ đảo và lệch trục của các trục, đáp ứng độ lặp lại và ổn định của hệ thống. 4.2. Tính toán lựa chọn cấu hình hệ thống Dựa theo các công thức tính trong nội dung chương 2, tiến hành tính chọn và khảo sát các thống số hệ thống bao gồm: Độ phân giải máy chiếu, độ phân giải máy ảnh, khoảng cách đường cơ bản, tiêu cự ống kính góc giữa hai máy ảnh. Cấu hình hệ thống: - Máy chiếu: Light crafter 4500 độ phân giải: 912x1140 điểm ảnh - Máy ảnh: 248x1536 điểm ảnh. - Ống kính: f-8mm - Khoảng cách đường cơ bản: 100mm - Chiều sâu thu nhận Z từ 150~250mm. Độ phân giải từ 0,02~0,04mm với góc 𝛼 = 18 𝑜 . 4.3. Kết luận Trong nội dung chương 3 đã trình bày một số phương pháp nâng cao độ chính xác của một hệ thống do 3D bằng ánh sáng cấu trúc bao gồm: Đề xuất phương pháp sử dụng kỹ thuật HDR cho thu nhận các chi tiết có độ bóng cao bằng cách thay đổi thông số liên quan đến quá trình thu nhận của máy ảnh, mô hình lý thuyết có thể được áp dụng có các thông số mở rộng khác như: Cường độ chiếu vân, thời gian chiếu vân, khuyếch đại số và tốc độ của trập của máy ảnh. Bên cạnh đó là phương pháp hiệu chuẩn để xác định phương trình hiệu chuẩn cho các giá trị điểm đo 3D theo các trục tọa độ. Một phương án hiệu chỉnh cho bàn máy mang chi tiết đo được đưa ra bằng cách sử dụng ô bàn cờ và tính toán các tập ma trận quay, tịnh tiến giữa các vị trí giữa chúng. Phương pháp này có lợi thế là không bị phụ thuộc và mô hình động học của các cơ cấu cơ khí mà chỉ quan tâm đến sai số ổn định lặp lại giữa các vị trí khi dịch chuyển. Cuối cùng là trình bày phương án tính toán, lựa chọn thông số của hệ thống đo sử dụng ảnh độ sâu bằng ánh sáng cấu trúc bao gồm: Khoảng cách đường cơ bản, độ phân giải máy ảnh và máy chiếu, từ đó xác độ phân giải độ sâu và độ chênh lệch của hệ thống. 13
5. Chương 4: THỰC NGHIỆM TRÊN THIẾT BỊ VÀ PHẦN MỀM XÂY DỰNG 5.1. Xây dựng thiết bị quét 3D 5.1.1. Thông số thiết bị quét 3D Thống số thiết kế hệ thống quét 3D thể hiện trong hình 4-1: Hình 4-1 Sơ đồ thiết kế hệ thống đo 3D Cấu tạo thiết bị theo hình 4-2 và 4-3: - Máy ảnh: 02 Camera FLIR Grasshopper GS3-U3-32S4C-C thông số kỹ thuật theo PHỤ LỤC.1 bảng 1 - Máy chiếu : 01 Lightcrafter 4500 thông số kỹ thuật theo PHỤ LỤC.1 bảng 2 - Ông kính: 2 ống kính Tamron M118FM08 thông số kỹ thuật theo PHỤ LỤC.1 bảng 3 Hình 4-2 Cấu tạo bên trong của thiết bị quét 3D Hệ thống đồ gá có vai trò tự động dịch chuyển chi tiết cần đo và thiết bị đo, phục vụ cho việc thu nhận hình ảnh 3D nhằm hạn chế các tác động bên ngoài lên chi tiết. Bên cạnh đó giúp cho quá trình ghép nối các dữ liệu 3D từ các góc nhìn khác nhau thành vật thể 3D hoàn chỉnh (hình 4-4). 14
Hình 4-3 Thiết kế 3D và thiết bị sau khi chế tạo Yêu cầu của hệ thống cần đạt được như sau: - Đường kính đĩa gá vật đo tối đa: 300mm x 300mm - Tịnh tiến theo trục Z: 200mm - Trục W (quay quanh trục Z): 00 ~3600 - Trục U quay quanh trục Y: 00 – 900 - Trọng lượng của chi tiết quét 3D tối đa: 3kg Hình 4-5 Sơ đồ cấu tạo và điều khiển thiết bị quét 3D Sơ đồ hệ thống (hình 4-5): 15
- Máy tính với phần mềm điều khiển hệ thống thông qua cổng giao tiếp USB: + Gửi lệnh G-code tới bộ vi điều khiển để điều khiển các trục. + Điều khiển các tham số của máy ảnh: Độ phân giải, kiểu kích khởi, giá trị khuếch đại số, giá trị phơi sáng, kich khởi (trigger), thu thập ảnh chụp 2D. + Điều khiển các tham số của máy chiếu: Kịch bản vân sáng (thứ tự các vân sáng), thời gian phơi sáng, cường độ chiếu sáng, kiểu kích khởi. 5.1.2. Đồng bộ tín hiệu giữa máy ảnh và máy chiếu Đồng bộ tín hiệu giữa máy ảnh và máy chiếu: Đồng bộ tín hiệu giữa các phần tử bao gồm máy ảnh và máy chiếu nhằm đảm bảo số thứ tự lần lượt của tập ảnh thu được từ 2 máy ảnh tương ứng với thứ tự các vân chiếu đã được thiết lập trước đó. Để thực hiện thay đổi nhiều giá trị phơi sáng khác nhau của máy ảnh, ta có sơ đồ điều khiển và đồng bộ chung giữa các phần tử thông qua máy tính như sau: Hình 4-10 Sơ đồ đồng bộ tín hiệu của 2 máy ảnh và máy chiếu theo thời gian 5.2. Xác định thông số của hệ thống Sử dụng bàn cờ làm mẫu chuẩn có 118 điểm giao giữa các ô màu đen và trắng, kích thước của các ô: Rộng cao: 6,65x6,65mm. Bảng 5.1.2-1 Thông số hiệu chuẩn máy ảnh và hệ máy ảnh nổi STT Thống số Máy ảnh trái Máy ảnh phải 1 Thông số nội 𝐾 𝑐 2338,7 0 1024 2343,2 0 1024 [ 0 2338,7 768 ] [ 0 2343,2 768 ] 0 0 1 0 0 1 2 Thông số ngoại 𝐾 [−0,241 0,267 0 0 0] [−0,229 0,185 0 0 0] 3 Sai số 0,4497 0,4500 Hệ máy ảnh nổi 4 Ma trận quay R 0,92 −0,36 0,39 [ 0,65 0,99 −0,0061] −0,39 0,0081 0,92 5 Ma trận dịch [−94,5 −0,26 18,65] 𝑡 chuyển 𝑇 6 Sai số (pixel) 0,4977 16
5.3. Thực nghiệm xác định ma trận chuyển vị các vị trí của bàn máy Để tìm các ma trận quay-tịnh tiến R|T từ các vị trí của bàn máy so với vị trí gốc 0 bằng mẫu ô bàn cờ có số ô đen trắng 118 ô, kích thước của một ô: 6,656,65 mm. Gá mẫu ô bàn cờ cố định lên bàn máy, sau đó đặt hệ thống tự động thay đổi lần lượt các vị trí theo các trục: Xoay trục W, xoay U, tịnh tiến theo trục Z và chụp ảnh tương ứng hình 4-18 và sơ đồ khối hình 4-19. Sau khi có tập dữ liệu điểm 3D, thực hiện tính toán các ma trận quay R, tịnh tiến T đối với từng vị trí sao với tọa độ gốc bàn máy hình 4-17. Tịnh tiến trục Z Camera 1 Camera 0 Trục quay U Bàn xoayW Hình 4-17 Sơ đồ các khâu khớp của hệ đồ gá tự động 5.4. Thực nghiệm thu ảnh 3D của chi tiết cơ khí 5.4.1. Chiếu và thu nhận ảnh vân Hình 4-28 Sơ đồ thuật toán và quá trình chụp ảnh vân chiếu lên chi tiết đo 17