Luận văn: Thu nhận bề mặt 3D chi tiết cơ khí bằng Gray Coding & Line Shift

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu thu nhận bề mặt 3D chi tiết cơ khí bằng công nghệ ánh sáng cấu trúc, kết hợp phương pháp Gray Coding và Line Shift.

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Tú
• Người hướng dẫn: PGS. TS Nguyễn Thị Phương Mai
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Khí
• Đề tài: Thu Nhận Bề Mặt 3D Chi Tiết Cơ Khí Bằng Ánh Sáng Cấu Trúc Sử Dụng Phương Pháp Kết Hợp (Gray Coding + Line Shift)
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng quan về công nghệ ánh sáng cấu trúc trong thu nhận bề mặt 3D

Ánh sáng cấu trúc là một phương pháp tiên tiến trong lĩnh vực thu nhận hình ảnh 3D chi tiết cơ khí. Công nghệ này sử dụng các mẫu ánh sáng có cấu trúc được chiếu lên bề mặt vật thể để xác định hình dạng và kích thước chính xác. Hệ thống thu nhận bề mặt 3D dựa trên nguyên lý tam giác học, cho phép thu thập dữ liệu hình học với độ chính xác cao. Phương pháp này được ứng dụng rộng rãi trong kiểm tra chất lượng sản phẩm, thiết kế công nghiệp và sản xuất chính xác. Các hệ thống thu nhận 3D hiện đại có thể xử lý các bề mặt phức tạp với chi tiết nhỏ, đáp ứng yêu cầu khắt khe của ngành cơ khí hiện đại.

1.1. Nguyên lý hoạt động của hệ thống thu nhận 3D

Hệ thống thu nhận bề mặt 3D bằng ánh sáng cấu trúc hoạt động dựa trên nguyên lý chiếu các mẫu sáng lên vật thể và phân tích phản xạ. Camera ghi lại hình ảnh phản xạ để xác định vị trí không gian. Phương pháp này cho phép xác định chiều sâu cho từng điểm trên bề mặt. Độ chính xác phụ thuộc vào chất lượng camera, độ sáng của máy chiếu và điều kiện môi trường quanh vật thể.

1.2. Ứng dụng trong kiểm tra chi tiết cơ khí

Trong ngành cơ khí chính xác, công nghệ thu nhận 3D được sử dụng để kiểm tra hình dạng, kích thước và độ hoàn thiện bề mặt chi tiết cơ khí. Phương pháp này cho phép phát hiện sớm các khuyết tật, biến dạng và độ lệch kích thước. Hệ thống tự động hóa quá trình xác định bề mặt 3D, giảm thời gian kiểm tra và tăng độ tin cậy kết quả so với phương pháp thủ công.

II. Phương pháp kết hợp Gray Code và Line Shift

Phương pháp Gray Code kết hợp Line Shift là một trong những kỹ thuật tiên tiến nhất trong thu nhận hình ảnh 3D chi tiết cơ khí. Gray Code là một hệ thống mã hóa nhị phân cho phép mã hóa tuần tự các vân chiếu sáng lên vật thể. Line Shift là kỹ thuật dịch chuyển đường để nâng cao độ chính xác trong xác định vị trí pixel. Sự kết hợp hai phương pháp này tạo ra hệ thống thu nhận 3D có độ phân giải cao và tốc độ xử lý nhanh. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong xác định bề mặt những chi tiết cơ khí với hình dạng phức tạp, có nhiều lõm lồi.

2.1. Cấu trúc và nguyên lý hoạt động Gray Code

Gray Code sử dụng chuỗi các mẫu nhị phân được chiếu tuần tự lên vật thể. Mỗi mã Gray đại diện cho một tập hợp pixel nhất định. Giải mã Gray Code cho phép xác định vị trí tương đối của mỗi điểm trên vật thể. Phương pháp này yêu cầu chiếu ít nhất 10 bit để đạt độ chính xác cao. Ưu điểm của Gray Code là khả năng chống lại nhiễu và cho phép xác định chiều sâu với độ phân giải tốt.

2.2. Kỹ thuật Line Shift trong xử lý dữ liệu

Line Shift là phương pháp dịch chuyển đường để nâng cao độ phân giải của hệ thống thu nhận 3D. Kỹ thuật này giúp xác định vị trí pixel chính xác đến phần trăm pixel, vượt quá giới hạn của xử lý hình ảnh thông thường. Xử lý Line Shift kết hợp với Gray Code tạo ra khả năng phân biệt chi tiết nhỏ trên bề mặt vật thể, đặc biệt quan trọng trong kiểm tra chi tiết cơ khí có công sai chặt chẽ.

III. Cơ sở toán học và mô hình thực hiện

Mô hình toán học của hệ thống thu nhận bề mặt 3D dựa trên mô hình hình nón của camera và nguyên lý tam giác học stereo. Hệ thống sử dụng ma trận hiệu chuẩn để xác định các thông số nội tại và ngoại tại của camera. Quá trình xác định chiều sâu thực hiện thông qua phục hồi thông tin 3D từ các ảnh giải mã. Mô hình xây dựng đám mây điểm 3D từ các tọa độ pixel được xác định. Phương pháp nội suy tuyến tính được áp dụng để tăng độ chính xác vị trí điểm. Hệ thống có thể xác định bề mặt với độ chính xác đạt tới độ phân giải sub-pixel.

3.1. Mô hình camera và xác định thông số hệ thống

Mô hình hình nón camera mô tả quá trình chiếu hình ảnh từ không gian 3D lên mặt phẳng 2D. Xác định tham số camera bao gồm tiêu cự, tâm chiếu và độ méo ống kính. Quá trình hiệu chuẩn camera sử dụng mẫu chuẩn để xác định các thông số này. Mô hình stereo camera cho phép xác định chiều sâu bằng cách so sánh vị trí các điểm trong hai ảnh camera khác nhau.

3.2. Phương pháp đạc tam giác và phục hồi 3D

Phương pháp đạc tam giác xác định vị trí không gian 3D bằng cách tìm giao điểm của các tia sáng từ projector và camera. Quá trình phục hồi thông tin 3D yêu cầu giải hệ phương trình tuyến tính để tìm tọa độ không gian. Xây dựng đám mây điểm 3D là kết quả cuối cùng của quá trình thu nhận bề mặt 3D, đại diện đầy đủ hình dạng chi tiết cơ khí được khảo sát.

IV. Phần mềm thu nhận và xử lý dữ liệu 3D

Phần mềm tính toán 3D được phát triển để tự động hóa toàn bộ quá trình thu nhận bề mặt 3D chi tiết cơ khí. Giao diện người dùng cho phép thiết lập thông số camera và các tham số xử lý. Phần mềm có khả năng hiển thị 2D của ảnh giải mã và hiển thị 3D của dữ liệu điểm thu nhận. Hệ thống module điều khiển camera tích hợp cho phép điều khiển trực tiếp từ ứng dụng. Quá trình hiệu chuẩn hệ thống được thực hiện qua giao diện đồ họa, giúp người dùng dễ dàng cấu hình. Phần mềm hỗ trợ xuất dữ liệu 3D ở nhiều định dạng khác nhau để phục vụ các ứng dụng tiếp theo.

4.1. Giao diện và các chức năng cơ bản

Giao diện chính của phần mềm bao gồm các module điều khiển camera, thiết lập thông số tính toán và hiển thị kết quả. Người dùng có thể thiết lập thông số cho quá trình giải mã Gray Code như ngưỡng phân loại pixel. Chức năng hiển thị 2D cho phép xem lại các ảnh giải mã từng bước. Hiển thị 3D cho phép quan sát đám mây điểm 3D từ nhiều góc độ khác nhau.

4.2. Hiệu chuẩn và xác định độ chính xác hệ thống

Quá trình hiệu chuẩn hệ thống sử dụng đường chuẩn được xác định chính xác trước. So sánh giữa dữ liệu 3D thu được và đường chuẩn cho phép xác định độ chính xác hệ thống. Các mặt phẳng tham chiếu được sử dụng để xác định bề mặt và đánh giá độ lệch. Phần mềm cung cấp báo cáo chi tiết về độ chính xác cho từng vùng trên chi tiết cơ khí.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỎNG QUAN PHƯƠNG PHÁP KẾT HOP GRAY CODE VA LINE SUIFT CHO TITU NIIAN BE MAT 3D. Tống quan các hệ thông thu nhận ảnh ba chiêu. Phương pháp gray code kết hợp xử lý địch chuyên đường, 13 Chương 2: CƠ SỞ TOÁN HỌC VÀ MÔ HỈNH THỰC HIỆN TRONG PHƯƠNG PHÁP GRAY CODE KẾT HỢP LINH SHIE 17 2. Méhinh thu anh cita camera.

- - 17 Mô hình xác định chiều sâu diễm trong hệ stereo 19 2.3, Cấu hìmh hệ thống. Sơ đỗ các bước thực hiện - 21 2. Tao ma Gray-code.6, Xéc dinh ving chiéu sang tir projector. Giải mã Gray code - - - - 35 2.

Xác định thông số hệ thống. Phục hồi thông tm cho điểm ảnh. Tạo văn dịch chuyển đường, - 30 211. Bộ dò đỉnh vạch chiểu.

Xây dựng đám mây điểm 3D. 54 Chương 3: XÂY DỰNG PHÄN MŨM THU NHẬN ÂNH 3D. Giới thiệu chung cho phần mêm thụ nhận - - 38 3. Xây dựng giao diệu clrang cho phẩn mềm.

Thiết lập thông số cho uve-camera 6l 3. Thiết lập thông số cho tính toán nội suy - - 62 35. Cáp chức năng khác. 63 DANH MUC Hil Hình 1-1 Phản loại các kỹ thuật sử dụng ánh sáng cỏ cầu trúc.

linh 1-2: Mô hình hệ thông thu nhận ánh 3l. Hình 1-3 Vân nhị phân và mã hóa mức xám cho hình ảnh 3D Hình 3-1 Mô hình hỏa quá trình thu ảnh tử vật của caniera. Tinh 2-2 Xác định tham số bên trong của camera Hình2-3 Mê hình xác định chiếu sâu trong hé stereo camera. Hình 3-4 Sơ đỏ nguyêu lý hệ thông, và mô hình thực nghiệm thu nhận 3-D.

Tinh 2-5 So dé xi ly Line Shift Hinh 2-6 Chuỗi ảnh Gray code chiếu trên đối Lượng Hinh 2-7 Minh hoa van chiéu Gray code 10 bit. Hình3-8 Các ảnh của vân chiếu của mã Gray code với 10 bịt Tình 2-9 Ảnh mã Gray sau khí phân loại pixel Hình 2-10. Hinh ảnh vân chiếu lên hoạt cảnh lấy mẫu. Hình 2-11 Phương pháp ngưỡng đơn.

Tình 2-12 Tuất phân loại điểm ảnh. Hình 2-13 Minh họa kết quá của quả trình phân loại pixel giản tiếp. Tinh 2-14 Minh họa nguyên lý hiệu chuẩn hệ thông, Hình 3-15 Mẫu vân Gray codc (phía trên) và line shift (phía đưới) với n—: Linh 2-16 a) Vi trí sub pixels qua nội suy tuyến tính, b) Khoảng biên của độ rộng dịch chuyển đường với gray code - 3 Hình 3-17 Biểu dỗ biểu diễn các định vạch sảng, TĨinh 3-18 Minh họa hình học của phương pháp đạc tam giác. Hình 2-19 Phương pháp xắp xỉ cho hai đường thắng cắt nhau Tình 2-20 Ảnh chủ tiết cơ khi 1 THình 2-21 Ảnh chỉ tiết cơ khí 2 Tình 3-1 Giao điện chính của phản mềm tính Loan 3D Hình 3-2 Phản hiển thị 2D cho ảnh giải mã 1Iinh 3-3 Liiễn thị ánh 3D sau khi tỉnh toán 3 DANH MUC Hil Hình 1-1 Phản loại các kỹ thuật sử dụng ánh sáng cỏ cầu trúc.

linh 1-2: Mô hình hệ thông thu nhận ánh 3l. Hình 1-3 Vân nhị phân và mã hóa mức xám cho hình ảnh 3D Hình 3-1 Mô hình hỏa quá trình thu ảnh tử vật của caniera. Tinh 2-2 Xác định tham số bên trong của camera Hình2-3 Mê hình xác định chiếu sâu trong hé stereo camera. Hình 3-4 Sơ đỏ nguyêu lý hệ thông, và mô hình thực nghiệm thu nhận 3-D.

Tinh 2-5 So dé xi ly Line Shift Hinh 2-6 Chuỗi ảnh Gray code chiếu trên đối Lượng Hinh 2-7 Minh hoa van chiéu Gray code 10 bit. Hình3-8 Các ảnh của vân chiếu của mã Gray code với 10 bịt Tình 2-9 Ảnh mã Gray sau khí phân loại pixel Hình 2-10. Hinh ảnh vân chiếu lên hoạt cảnh lấy mẫu. Hình 2-11 Phương pháp ngưỡng đơn.

Tình 2-12 Tuất phân loại điểm ảnh. Hình 2-13 Minh họa kết quá của quả trình phân loại pixel giản tiếp. Tinh 2-14 Minh họa nguyên lý hiệu chuẩn hệ thông, Hình 3-15 Mẫu vân Gray codc (phía trên) và line shift (phía đưới) với n—: Linh 2-16 a) Vi trí sub pixels qua nội suy tuyến tính, b) Khoảng biên của độ rộng dịch chuyển đường với gray code - 3 Hình 3-17 Biểu dỗ biểu diễn các định vạch sảng, TĨinh 3-18 Minh họa hình học của phương pháp đạc tam giác. Hình 2-19 Phương pháp xắp xỉ cho hai đường thắng cắt nhau Tình 2-20 Ảnh chủ tiết cơ khi 1 THình 2-21 Ảnh chỉ tiết cơ khí 2 Tình 3-1 Giao điện chính của phản mềm tính Loan 3D Hình 3-2 Phản hiển thị 2D cho ảnh giải mã 1Iinh 3-3 Liiễn thị ánh 3D sau khi tỉnh toán 3 Hin 3-4 Module digu khién camera.

ese sssiisseseusstiansstncsceeseeenese OL Ulinb 3-5 Thiét lap théng 6 tinh toa. ssscsceseesssseeesseeeeee sesticeetiierenn nO Tình 3-6 Sơ đỗ hiệu chuẩn hệ thẳng. - - 63 Hình 3-7 Sơ đỏ tình toán 3D. „64 TRình 4-1 Dưỡng chuẩn để xác định độ chính xác hệ thống và đũ liệu 3D thu được66 Tình 4-2 Mắt phẳng P1 và mặt phẳng P2 thú được sau khi áp đựng phương pháp RANSAC loc mt phing.

66 Tĩinh 4-3 Mê hìnhhệ thông xác định khoảng làm việc - - 67 Hình 4-4 Mô hình xác định khoảng cách và phân đoạn đảm mây điểm 68 linh 4-5 Mô hình hệ thông xac dinh 49 chinh X80. eee 3 Hinh 4-6 Mô hinh sắp xếp cáo cần mẫu chuẩn. 6ạ Tình 4-7 Đám mây điểm 3D thu được. - - - 69 Tĩinh 4-8 Tạo lưới điểm 269 Hình 4-9 Độ lệch trơng đôi khi tạo mặt phẳng từ đám mây điểm trên các bậc 70 Tình 4-10 Các mặt phẳng theo phương pháp tuyển - 70 Hình 4-11 Đo khoảng cách giữa các mặt phẳng bộc.

70) Tình 4-13 Biểu để độ biến thiên của giá trị đo các bậc 7 Hình 4-13 8ơ dò do xác dịnh ảnh hưởng của góc quay. linh 4-14 Các tham số đo sử dụng phần mềm Œom inspeetL. s72 Tình 4-15 Biểu để độ lệch phép đo so với giá Irị thực - 73 Hình 4-16 Đảm mây điểm 3D. 7, Tinh 4-17 Bẻ mặt tạo lưới trên CA TIA.

Hình 4-18 Đám mây điểm chỉ tiết vẻ van khí 74 Hình 4-19 Đo thử chỉ tiết L. sssessseesseeeesseisseesnsstiansstnsrsanssteensseenn PS Tlinh 4-20 Do tht chi tiết 2. - 75 DANH MUC Hil Hình 1-1 Phản loại các kỹ thuật sử dụng ánh sáng cỏ cầu trúc. linh 1-2: Mô hình hệ thông thu nhận ánh 3l.

Hình 1-3 Vân nhị phân và mã hóa mức xám cho hình ảnh 3D Hình 3-1 Mô hình hỏa quá trình thu ảnh tử vật của caniera. Tinh 2-2 Xác định tham số bên trong của camera Hình2-3 Mê hình xác định chiếu sâu trong hé stereo camera. Hình 3-4 Sơ đỏ nguyêu lý hệ thông, và mô hình thực nghiệm thu nhận 3-D. Tinh 2-5 So dé xi ly Line Shift Hinh 2-6 Chuỗi ảnh Gray code chiếu trên đối Lượng Hinh 2-7 Minh hoa van chiéu Gray code 10 bit.

Hình3-8 Các ảnh của vân chiếu của mã Gray code với 10 bịt Tình 2-9 Ảnh mã Gray sau khí phân loại pixel Hình 2-10. Hinh ảnh vân chiếu lên hoạt cảnh lấy mẫu. Hình 2-11 Phương pháp ngưỡng đơn. Tình 2-12 Tuất phân loại điểm ảnh.

Hình 2-13 Minh họa kết quá của quả trình phân loại pixel giản tiếp. Tinh 2-14 Minh họa nguyên lý hiệu chuẩn hệ thông, Hình 3-15 Mẫu vân Gray codc (phía trên) và line shift (phía đưới) với n—: Linh 2-16 a) Vi trí sub pixels qua nội suy tuyến tính, b) Khoảng biên của độ rộng dịch chuyển đường với gray code - 3 Hình 3-17 Biểu dỗ biểu diễn các định vạch sảng, TĨinh 3-18 Minh họa hình học của phương pháp đạc tam giác. Hình 2-19 Phương pháp xắp xỉ cho hai đường thắng cắt nhau Tình 2-20 Ảnh chủ tiết cơ khi 1 THình 2-21 Ảnh chỉ tiết cơ khí 2 Tình 3-1 Giao điện chính của phản mềm tính Loan 3D Hình 3-2 Phản hiển thị 2D cho ảnh giải mã 1Iinh 3-3 Liiễn thị ánh 3D sau khi tỉnh toán 3 - Xay dung phan mém thu nhan ảnh ba chiều cho các chỉ tiết cơ khí - Chế tạo và lắp dặt hệ thiết bị thí nghiệm đồng bộ với phần mềm xử lý - Thu nhận một sẻ mẫu ba chiêu của chỉ tiết và đánh giả chất lượng hệ Đôi Lượng và nhạm ví nghiên cứu Đôi tượng nghiên cứu: Xác đmủt thông tin điển ảnh truyền từ projeelor và thú lại từ camera với độ chính xác sub-pixel. Pham vi nghiên cửu: Xây dựng hệ thi nghiệm cho thủ nhận, do đạc thông số hình học 3D của chỉ tiết cơ khí và đánh giá thông số hé thang Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với nghiên cứu thực nghiệm.

Nghiên cứu lý thuyết để tìm hiểu mối quan hệ giữa các yếu tỏ tác động đến quá trình thu nhận thông In điểm ảnh của camera và projeclor Thực nghiệm quét thử và so sánh trên căn mẫu chuẩn dé đánh giá hệ thông ` nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của luận văn. ` nghĩa khoa học: - Bằng phương pháp nghiên cứu cơ sở lý thuyết kel hop với thạc nghiệm, luận van da đưa ra dược hệ thống quét thu nhận thông tin 3D bể mặt từ eơ sở toán học. Kết quả nghiên cứu làm sáng tỏ các nghiên củu lý thuyết về quá trinh thu nhận 3D trong công nghệ anh sang cau tric. Y nghĩa thực tiễn: - Kết quả nghiên cửu nhằm chứng ruính phương pháp ea nhận có độ chỉnh xác cao, có ý nghữa thực tiễn trong nghiên cứu khoa học cũng như trong sản xuất, - Lam cơ sở cho việc nghiền cứu các van để khác của phương pháp do không tiếp xúc bê DANH MUC BANG Bang 2-1 Bang ma Gray code .ˆ Bảng 2-2 láng mã Gray code được mã hỏa ảnh sảng.

2d Bảng 2-3 Mẫu ảnh van Gray code và hình chụp vân từ vật. 28 Bang 2-4 Anh van trên các vật thể khác nhau. 5 —- Bang 2-5 Thực nghiệm xác định ngưỡng chènh lệch. - A Bang 2-6 Thực nghiệm hiệu chuẩn với máy chiêu Mitsumi - 46 Bang 2-7 So sanh gid wi toa dé thye Line Shift va toa dé khéng sit dung Line Shift 54 Bang 4-1 Gia ini trung bith va sai Ich.

- G7 Bang 4-2 Kết quả do và giá trị dộ lệch. oooeoinirrnererreereesro7T Bang 4-3 Bảng thêng số đo với các góo quay khác nhau - 73 Tảng 4-4 Bang kết quả đo thử mẫu cơ khí - - 16 Bang 4-5 Bang théng sé thye nghiém ctia hé théng thu nbn 3D. sects een TO MO PAU Tinh cấp thiết của đề tài Trong nén san xuất hiện dại, các hệ thống tự động kiểm tra do lường có vai trỏ hết sức quan trọng cho mục địch tăng năng suất lao động, nâng cao chất lượng sản phẩm, giảm chỉ phí sản xuất, làm việc trong điều kiện môi trường khắc nghiệt. Thông tin đầu vào của các hệ thống tự động hỏa phần nhiều là thông tin hình ảnh, cáo thông tin sau khi được thu nhận và xử lý để đưa ra các đữ liệu cần.

thiết phục vụ cho trục đích như.