本發(fā)明屬于鍛造技術(shù)，具體涉及工件鍛造過程中的三維建模和數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)，尤其是一種鍛件成型過程中的實時檢測與三維重構(gòu)方法。

背景技術(shù)：

1、自由鍛造涉及高溫、高沖擊等極端條件，工藝過程復雜多變，難以通過簡單的、標準的自動化手段實現(xiàn)全面控制。需要對鍛件成型過程中的形狀、尺寸、熱場等因素進行實時監(jiān)控，以保證在鍛造過程的準確性，從而實現(xiàn)高度靈活和精確的操作?，F(xiàn)有在自由鍛造領(lǐng)域針對鑄鍛件成型過程中的形狀、尺寸檢測通常是通過鍛壓機一側(cè)的標尺進行預估，這對操作人員的經(jīng)驗與注意力提出了很高的要求，在完成指定工藝工序后還需利用卡尺進行尺寸復核，此種生產(chǎn)流程的缺點在于成型過程中的尺寸監(jiān)測主要依賴與人工，具有不穩(wěn)定性，出現(xiàn)誤差時大時小的情況，另一方面，工藝完成后的尺寸復核雖然數(shù)據(jù)精確，但是不能及時反映成型過程，更不能指導生產(chǎn)過程，出現(xiàn)問題只能增加工序修正，降低了生產(chǎn)效率。

2、隨著視覺檢測和三維模型重建技術(shù)的發(fā)展，將其應用在鍛造過程中，主要存在如下問題需要考慮：

3、準確性：雖然基于視覺的尺寸檢測與形狀檢測算法已相對成熟，但是主要針對的是電子相關(guān)產(chǎn)品、汽車生產(chǎn)等具備高度自動化的生產(chǎn)領(lǐng)域，同時在流程生產(chǎn)過程中具有良好的檢測環(huán)境，大大提高了檢測精度。而在自由鍛造領(lǐng)域，受到部署方式、光照紋理及高溫、熱輻射等環(huán)境因素的影響，使得傳統(tǒng)的尺寸測量與三維重建技術(shù)受到很大的限制。

4、實時性：針對三維結(jié)構(gòu)重建在不考慮實時性的前提下，通過結(jié)構(gòu)光、傾斜攝影等技術(shù)可進行精度較高的三維場景復原，在熱鍛件成型過程中，由于對實時性的要求較高，使用現(xiàn)有技術(shù)無法很好的解決此類問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：本發(fā)明針對工件鍛造過程的成型參數(shù)實時監(jiān)測問題，提供一種鍛件成型過程中的實時檢測系統(tǒng)及其三維重構(gòu)方法。

2、技術(shù)方案：一種鍛件成型過程中的實時檢測與三維重構(gòu)方法，步驟包括：

3、s1、構(gòu)建檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過雙目相機標定實現(xiàn)實時監(jiān)測鍛件成型過程的尺寸，通過熱成像設(shè)備檢測空間內(nèi)溫度場變化，利用鍛件的鍛造高溫特性，通過溫度信息提取鍛件的目標輪廓；

4、s2、基于目標特征對齊算法將步驟s1中通過雙目相機提取的輪廓和通過熱成像提取的輪廓進行數(shù)據(jù)融合和擬合操作，實現(xiàn)鍛件成型過程中鍛件尺寸的計算；

5、s3、鍛件的三維結(jié)構(gòu)復原，具體是以鍛件主體的方向為x方向，橫截面所在的方向為y方向，從x方向視角的輪廓依據(jù)梯度變化進行鍛件模型切片，在y方向視角的輪廓進行橫截面形狀復原，將鍛件模型切片通過橫截面信息進行三維結(jié)構(gòu)重構(gòu)，并將切片重組構(gòu)建鍛件整體三維結(jié)構(gòu)。

6、進一步地，步驟s1對于雙目相機標定的步驟包括：

7、s11、通過雙目相機標定建立相機成像幾何模型，獲取相機內(nèi)參和外參以建立單目相機的畸變模型，其中還包括畸變系數(shù)的獲取以及立體校正；

8、s12：利用所述相機內(nèi)參和外參，通過bouguet極線校正算法進行立體校正進行立體校正以消除物理畸變，提高測量和定位的精度；

9、s13：對校正后的圖像進行算法預處理，包括采用對比度增強、邊緣銳化、圖像濾波和/或限制對比度自適應直方圖均衡化在內(nèi)的算法來降低后續(xù)提取目標區(qū)域的難度；

10、s14：從預處理后的圖像中提取鍛件輪廓，并分離出包括夾具在內(nèi)的非目標區(qū)域。

11、步驟s1對于熱成像設(shè)備檢測到的空間內(nèi)溫度場數(shù)據(jù)進行如下處理：

12、基于fsrcnn算法對熱成像的溫場圖像進行超分辨率處理，提高圖像的感知質(zhì)量；

13、通過如下公式度量重建圖像和真實高分辨率圖像之間的像素差異：

14、

15、其中，mse表示均方誤差，n表示圖像中的像素總數(shù)，hr表示真實高分辨率圖像，sr表示超分辨重建算法輸出的圖像；

16、根據(jù)鍛件的鑄造溫度設(shè)定對用溫度閾值，通過閾值分割提取鍛件的溫度輪廓。

17、進一步地，步驟s2通過surf算子進行鍛件輪廓的特征提取，然后對融合后的輪廓進行邊緣擬合，去除異常點，提高輪廓的平滑性和準確性，隨后，根據(jù)輪廓計算鍛件成型過程中的鍛壓尺寸。

18、進一步地，步驟s3包括：

19、設(shè)定檢測步長，計算梯度變化結(jié)合采樣點斜率，進行模型切片，梯度計算公式包括：

20、水平方向梯度變化：

21、gx＝|f(x2,y)-f(x1,y)|

22、垂直方向梯度變化：

23、gy＝|f(x,y2)-f(x,y1)|

24、梯度向量模：

25、

26、將x方向的模型切片與y方向的橫截面信息進行匹配和融合，構(gòu)建鍛件的整體三維結(jié)構(gòu)，然后對三維結(jié)構(gòu)進行后處理，包括平滑處理、孔洞填充以優(yōu)化最終的三維模型。

27、本發(fā)明還提供一種鍛件成型過程中的實時檢測系統(tǒng)以實現(xiàn)上述方法中的測量和數(shù)據(jù)采集，包括：

28、雙目相機，用于鍛件進行成型過程的尺寸測量；

29、熱成像設(shè)備，用于監(jiān)測鍛件及周圍環(huán)境的溫度場變化；

30、激光測距傳感器，用于鍛件所處空間位置校準和測量；

31、標定板，用于雙目相機的標定，確保測量精度；

32、計算機，用于執(zhí)行上述的一種鍛件成型過程中的實時檢測與三維重構(gòu)方法。

33、進一步地，所述的雙目相機和熱成像設(shè)備對準、且視覺角度包含鍛件區(qū)間，激光測距傳感器用于對雙目相機和熱成像設(shè)備進行輔助校準和采集數(shù)據(jù)的驗證。

34、有益效果：本發(fā)明所提供的一種鍛件成型過程中的實時檢測與三維重構(gòu)方法，通過在鍛件加工過程的兩個水平方向，設(shè)立檢測點，采用雙目相機+熱成像+激光測距傳感器的檢測方案對過程進行實時檢測，能夠通過計算機視覺技術(shù)對鑄鍛件在成型過程中的尺寸形狀，進行實時檢測，同時在三維引擎中動態(tài)重構(gòu)鍛件模型。有效的避免了傳統(tǒng)生產(chǎn)流程中的尺寸測量的滯后性，同時通過三維重建技術(shù)對成型過程進行完整復原，指導操作人員進行相關(guān)工藝操作，也為后續(xù)的無人鍛造系統(tǒng)提供實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

技術(shù)特征：

1.一種鍛件成型過程中的實時檢測與三維重構(gòu)方法，其特征在于，步驟包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鍛件成型過程中的實時檢測與三維重構(gòu)方法，其特征在于，步驟s1對于雙目相機標定的步驟包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鍛件成型過程中的實時檢測與三維重構(gòu)方法，其特征在于，步驟s1對于熱成像設(shè)備檢測到的空間內(nèi)溫度場數(shù)據(jù)進行如下處理：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鍛件成型過程中的實時檢測與三維重構(gòu)方法，其特征在于，步驟s3通過surf算子進行鍛件輪廓的特征提取，然后對融合后的輪廓進行邊緣擬合，去除異常點，提高輪廓的平滑性和準確性，隨后，根據(jù)輪廓計算鍛件成型過程中的鍛壓尺寸。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鍛件成型過程中的實時檢測與三維重構(gòu)方法，其特征在于，步驟s4包括：

6.一種鍛件成型過程中的實時檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的鍛件成型過程中的實時檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述的雙目相機和熱成像設(shè)備對準、且視覺角度包含鍛件區(qū)間，激光測距傳感器用于對雙目相機和熱成像設(shè)備進行輔助校準和采集數(shù)據(jù)的驗證。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種鍛件成型過程中的實時檢測系統(tǒng)及其三維重構(gòu)方法，該方法通過通過雙目相機標定實現(xiàn)實時監(jiān)測鍛件成型過程的尺寸，通過熱成像設(shè)備檢測空間內(nèi)溫度場變化，利用鍛件的高溫特性，通過溫度信息提取鍛件的目標輪廓；然后基于目標特征對齊算法將通過雙目相機提取的輪廓和通過熱成像提取的輪廓進行數(shù)據(jù)融合和擬合操作，實現(xiàn)鍛件成型過程中鍛件尺寸的計算，進而是基于多角度輪廓數(shù)據(jù)，運用切片重構(gòu)算法，在三維可視化引擎中即時模擬并展示鍛件的成型演變過程。本發(fā)明相對于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)，及光或點云信息的三維重構(gòu)流程，顯著提升了檢測效率，完全符合自由鍛造領(lǐng)域?qū)Ω邔崟r性、高準確性檢測技術(shù)的迫切需求。

技術(shù)研發(fā)人員：段曉磊,鄧烜堃,謝云,馮靖宇,高浚譯,李自奇
受保護的技術(shù)使用者：蘭州蘭石愛特互聯(lián)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9