保晓璐 石亚茹

摘要：为了提高大型曲面模具的测量精度和检测效率，结合工业摄影测量系统的优点以及大型曲面模具的特点，利用工业摄影相机拍摄多幅图像，对大型曲面模具的面轮廓度进行非接触式测量。快速高效的采集被测目标点的三维空间坐标，与传统的检测方法和检测设备仪器相比，有效的提高了检测效率。

关键词：摄影测量;模具;面轮廓度;精密测量

1.引言

科技的发展和进步，带领制造业也走向数字化、智能化，机械加工的产品形状越来越复杂，对精度的要求也与日俱增。如汽车、飞机等行业大量使用外形精度要求很高的中大型曲面工件，而这些中大型曲面工件的外形尺寸需要依靠模具来保证，如何更高效、精确的测量这些高精度加工出来的模具的面轮廓度，也成了技术上的一大难点。传统的常规量具，比如游标卡尺、千分尺、卷尺、外形样板等，由于被测产品的复杂性及精度要求，已经难以满足现今的检测要求。同时，在数字化制造的大背景下，数字化测量设备也日益普及，广泛应用于制造领域的包括CMM三坐标测量机，三维激光扫描仪，激光跟踪仪，三维扫描仪等。本文所使用的工业摄影测量系统不会影响被测物体的自然状态，可以瞬间获取被测物体的几何外形信息，快速、准确的得到被测物体的三维空间点云模型，在大型工业产品和生产设施设备等外形几何尺寸的测量方面具有很大优势。

2.工业摄影测量系统的测量原理及优势

2.1工业摄影测量系统的测量原理

工业摄影测量系统的测量是建立在数字成像图像处理的基础上，本质上是摄影几何中的中心透视投影过程。满足中心投影的共线方程：

工业摄影测量所使用的单相机摄影测量系统，是基于目标点测量，在继承了传统摄影测量的理论基础原理和算法上，利用结构感光及计算机视觉等技术从多个不同的角度拍摄图像，应用V-STARS系统对照片进行自动拼接、匹配，使用相机成像参数不同姿态下的数据求解各个目标点的三维空间坐标X，Y，Z值，再利用V-STARS系统自动评差、优化，提高检测结果的精度。

2.2工业摄影测量系统的优势

工业摄影测量与传统的几何测量方法不同。传统的常规测量方法已形成规范的操作规程，而目前标准化、流程化的工业摄影测量规范并未形成，因此影响了其在大范围内的应用。目前应用范围最广的CMM三坐标测量机具有高精度，通用性好等特点，但CMM三坐标测量机对测量的环境温度要求高，而且设备固定，无法移动，对被测物体的尺寸与重量也有限制，对于本文所提到的大型曲面模具存在测量盲区。而工业摄影测量技术经过数余年的发展，随着传感器及相关技术的不断进步，在相机设备、软件系统等方面不断的完善和成熟，具有高精度、高效率、操作简便、便于移动、对测量环境要求低、测量范围广等优点。也可以与激光跟踪仪，三维扫描仪结合使用，提高检测精度。并且工业摄影测量技术避免了接触式的测量方法，使用数码相机采集被测产品表面特征点的空间位置，合成产品的三维点云模型，在数据处理及逆向建模功能的应用上也有优势。

3.测量实验过程

3.1测量准备

测量前需要对被测模具表面进行清理，避免模具表面污渍影响编码点的粘贴及后续的数据精度。

在工业摄影测量系统中，物体的三维空间坐标信息只能依靠拍摄的二维照片中的点位信息重建才能得到，而摄影测量的相机只能识别特定的反光标志，因此，需要在被测模具的表面人工布设带有唯一编码信息的编码点，在用相机拍摄的过程中，拍摄光线照射在反光标志上发生反射，在V-STARS系统内识别形成空间位置信息。并且所选用的编码点上的反光标志與被测模具的大小比例应尽量大于1/500，结合本次测量选用的长9米，宽1.3米的拉伸模具，选取反光标志直径为6mm的编码点和反光标志单点，在模具型面上间隔150mm至200mm粘贴一个反光标志单点，约500mm的间距粘贴一个编码点，并在重点测量区域增加编码点和反光标志单点的数量以保证测量精度。根据模具上基准孔大小选择靶标点，紧贴合型面不可有间隙。同时因为照相获得的三维点云模型尺寸与模具真实大小之间不是完全相同，而是等比例缩放关系，相差一个比例系数，需要通过增加基准尺来还原真实尺寸，基准尺的长度应尽量与被测模具的最大尺寸相当，在本次测量中，在模具长宽方向分别摆放两根测量基准尺，各个基准尺之间也可以进行互相校准，从而可以有效避免基准尺本身带来的误差，进一步提高测量精度。

3.2拍摄照片

本次测量选用的进口INCA3相机，标称精度为5μm+5μm/米，。在拍照时保证光线强度适中，不宜太亮也不宜太暗，并设置合适的曝光强度和相机快门时间，使相机保持与模具适当的距离，保证每张照片至少有4个编码点，12个反光标志单点，确保编码点集能够采集完整。同时为了提高测量的精度，采用分区域环形拍摄的方法，对每块区域进行多方位多角度的拍摄，并保证每块区域间有重合部分，重叠区域的编码点大于4个，便于后续照片进行拼接，以保证三维点云坐标结果的完整和准确度，在保证照相测量效率的前提下，客观、真实、精确的反应模具外形轮廓尺寸信息。

3.3数据处理

将拍摄的照片在V-STARS系统中进行自动拼接，优化评差，得到模具的三维点云模型，删除多余无效的杂点，得到拍摄的照片拼接形成的三维点云模型在V-STARS软件中显示为图1，可以看出人工布设的每个编码点及反光标志点形成被测量模具的型面位置，蓝色区域为相机拍摄的不同机位，两根黄色的线为放置的基准尺。

导出三维点云坐标数据，在SA软件中进行分析处理。通过模具上设置的靶标点建立坐标系，与数模中的原始坐标系进行转换，将实测数据与理论数据进行最佳拟合比对，判断被测特征点与数模理论值的偏离状态，分析数据得到图2的测量报告。可以看出，本次测量共采集模具型面上有效的测量点共243个，公差区间设置为-0.2mm到+0.1mm，可以得出，在公差要求范围内共199个测量点，占全部测量数据的81.9%，在公差范围外共44个测量点，占全部测量数据的18.1%，且最大正向误差为0.07mm，最大负向误差为-0.45mm。

4.结语

随着数字化和制造技术在不断发展，数字化检测技术是制造发展的技术基础和关键。工业摄影测量技术作为一种新型高精度的测量设备，对被测产品的外形尺寸检测起着重要的监控作用。在本次大型曲面模具的面轮廓度检测中，利用工业摄影测量系统进行目标点的测量，在保证了测量精度的同时，提高了检测效率，技术应用前景广阔。

参考文献：

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