一种蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备及其检测方法与流程

1.本发明涉及智能制造与精密加工技术领域，尤其涉及一种蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备及其检测方法。


背景技术：

2.蜂窝材料是人类研究自然蜂窝结构特点而创造性发明的结构材料，它的结构具有周期性，是由六边形的薄壁框架经过周期性的排列而成。与传统材料的形式和结构不同，蜂窝材料的表面是网格状的，材料体是镂空的、非连续的，这使得蜂窝材料具备了一些不同于传统材料的特点。
3.目前，超声切削是蜂窝材料加工的主要方式。超声切削主要分为直刃刀和圆盘刀两种方式，直刃刀比较适合粗加工和加工曲面，圆盘刀比较适合精加工。超声加工的原理是，超声电源经换能器、变幅杆，将超声振动传递至刀具，让刀具在原本的运动中附加一个高频的超声振动。当刀具接触材料的瞬间，刀具的高频振动会冲击材料，使材料形成微裂纹，从而降低了刀具切削过程中的切削力，改善了表面质量。
4.因为蜂窝材料主要是作为填充材料，需要和上下蒙皮结合，所以蜂窝的表面质量就非常关键和重要。如果蜂窝材料加工表面的表面质量不高，会导致蜂窝材料和上下蒙皮的结合不紧密，不仅会影响该块结构件的力学性能，还会导致该块结构件的服役时间大大的缩短。
5.由上可知，由于蜂窝材料自身的性质和特点，无论是在制造过程中，还是在加工过程中，难免会出现加工误差。其中，非常典型的一种缺陷是孔格因外力的撕扯而发生变形。目前，孔格的变形程度还依赖人工检测，只能通过经验判断，尚未提出有效的孔格变形的量化评价算法。因此，有必要搭建新的检测设备，提出新的方法，以实现蜂窝材料加工表面孔格变形的量化评价。


技术实现要素：

6.本发明的主要目的在于提供一种蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备及其检测方法，旨在实现蜂窝材料加工表面孔格变形的量化评价。
7.为实现上述目的，本发明提出一种蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法，所述检测方法包括以下步骤：
8.s10、调节图像采集部件的工作距离，获取当前视野中待检测蜂窝材料的rgbd信息，以进行对焦；
9.s20、移动所述图像采集部件至不同的目标检测位置，分别采集当前视野中所述待检测蜂窝材料的rgbd信息，并传输所述rgbd信息至控制终端，直至覆盖全部待检测区域；
10.s30、根据所述rgbd信息，确定蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值。
11.可选地，所述根据所述rgbd信息，确定蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值的步骤s30，具体包括：
12.s31、对采集到的其中一深度信息图像进行二值化处理，以获得二值化图像；
13.s32、将所述二值化图像进行骨架抽取，获取图片整体形态线图；
14.s33、进行模板匹配定位，将若干蜂窝孔格拆解成独立的六边形子图；
15.s34、对其中一张所述六边形子图，初始化包络标准正六边形；
16.s35、计算所述六边形子图上的每个点与初始化的所述正六边形的六条直线的距离，并将这个点归类为该条直线；
17.s36、对初始化的所述正六边形的六条边，用属于其直线的点计算梯度，小步长更新该条直线，以逐渐向着真实的像素点逼近；
18.s37、判断六条直线的更新度，不满足条件则重复s35、s36，满足条件则停止，以将初始化的所述正六边形不断迭代，使其整体形态逼近真实检测的孔格形态；
19.s38、计算所述正六边形的六个内角的方差，以及六条边长的方差，以作为所述蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值；
20.s39、输出所述蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值，以实现孔格变形的量化评价。
21.可选地，在所述将所述二值化图像进行骨架抽取，获取图片整体形态线图的步骤s32之前，还包括：
22.对所述二值化图像进行若干次膨胀与腐蚀算法滤波，以去除噪点。
23.可选地，在所述将所述二值化图像进行骨架抽取，获取图片整体形态线图的步骤s32之后，还包括：
24.对所述二值化图像进行骨架剪枝，并保留完整的六边形线图。
25.可选地，所述对初始化的所述正六边形的六条边，用属于其直线的点计算梯度，小步长更新该条直线，以逐渐向着真实的像素点逼近的步骤s36，具体包括：
26.按照目标函数的梯度方向，小步长更新这条线段的两个端点的坐标，同时更新所述正六边形的六条线段。
27.可选地，所述目标函数为像素点到用于逼近的这条直线的距离。
28.可选地，所述图像采集部件的工作距离为130mm；和/或
29.所述图像采集部件的单次采集时间为200ms；和/或
30.所述图像采集部件的视野为30mm
×
16mm；和/或
31.所述图像采集部件的rgb图片分辨率为2160
×
4096；和/或
32.所述图像采集部件的深度信息精度为1μm～5μm。
33.为实现上述目的，本发明还提出一种蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备，所述检测设备包括：
34.机架；
35.位移平台，设于所述机架上；
36.第一夹持工装，固定于所述机架上并用于放置待检测蜂窝材料；
37.第二夹持工装，固定于所述位移平台上并位于所述第一夹持工装的上方；
38.图像采集部件，固定于所述第二夹持工装上并用于获取当前位置中所述待检测蜂窝材料表面的rgbd信息；以及
39.控制终端，分别与所述位移平台和所述图像采集部件连接，所述控制终端用于控
制所述位移平台和所述图像采集部件采集所述rgbd信息并执行如上所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的测量方法。
40.本发明提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间相互通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如上所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的测量方法。
41.本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的测量方法。
42.在本发明的技术方案中，该蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法包括步骤：调节图像采集部件的工作距离，获取当前视野中待检测蜂窝材料的rgbd信息，以进行对焦；移动所述图像采集部件至不同的目标检测位置，分别采集当前视野中所述待检测蜂窝材料的rgbd信息，并传输所述rgbd信息至控制终端，直至覆盖全部待检测区域；根据所述rgbd信息，确定蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值。如此，有效解决了当前蜂窝材料加工表面孔格变形的无法量化评价问题，本发明提出了一种孔格变形的量化评价算法，实现了通过机器视觉的方式，对蜂窝材料加工表面孔格变形进行量化评价。
附图说明
43.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
44.图1为本发明蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备一实施例的结构示意图；
45.图2为本发明蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备一实施例另一角度的结构示意图；
46.图3为本发明蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备一实施例中第二夹持工装的结构示意图；
47.图4为本发明蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备一实施例中图像采集部件的结构示意图；
48.图5为本发明蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法一实施例的流程示意图；
49.图6为本发明蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法一实施例中步骤s30的细化流程示意图；
50.图7为本发明蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法一实施例的孔格形态拟合效果图；
51.图8为本发明蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法一实施例的不同孔格变形程度计算结果图。
52.附图标号说明：
53.10、机架；20、位移平台；30、第一夹持工装；40、第二夹持工装；50、图像采集部件；21、x向运动模组；22、y向运动模组；23、z向运动模组；101、待检测蜂窝材料；31、支架；32、底板；33、压块。
54.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
55.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
56.需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
57.另外，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，全文中出现的“和/或”的含义为，包括三个并列的方案，以“a和/或b”为例，包括a方案，或b方案，或a和b同时满足的方案。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
58.本发明提出一种蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备。
59.参照图1至图4，在本发明一实施例中，该测量设备包括机架10、位移平台20、第一夹持工装30、第二夹持工装40、图像采集部件50以及控制终端；位移平台20设于机架10上；第一夹持工装30固定于机架10上并用于固定待检测蜂窝材料101；第二夹持工装40可拆卸地设置于位移平台20上并位于第一夹持工装30的上方；图像采集部件50固定于第二夹持工装40上并用于获取当前位置中待检测蜂窝材料101表面的rgbd(red,green,blue and depth，红绿蓝三颜色通道及图像深度)信息，即灰度图信息和深度信息。控制终端分别与位移平台20和图像采集部件50连接，控制终端用于控制位移平台20和图像采集部件50采集rgbd信息。
60.其中，第一夹持工装30可包括支架31及设置在支架31上的底板32，支架31可通过压块33固定在载物台上，底板32可由吸光材料制作而成，以用于放置待检测蜂窝材料101，且吸光材料可以避免整个光学检测过程中各种随机的光学干扰，底板32上可以设置夹持待检测蜂窝材料101的夹块或压合块等结构，待检测蜂窝材料101也可直接放置在底板32上，此处不限。
61.在本实施例中，位移平台20可以是用于到达检测区域中各个位置的三坐标位移平台20，第一夹持工装30可以是用于放置待检测蜂窝材料101的蜂窝材料夹持工装，第二夹持工装40可以是用于连接三坐标位移平台20和图像采集部件50的相机夹持工装，以保持待检测蜂窝材料101与三坐标位移平台20的相对位置固定。其中，第二夹持工装40可安装在三坐标位移平台20的执行末端，图像采集部件50安装在第二夹持工装40上，第一夹持工装30可位于三坐标位移平台20下方。
62.需要说明，图像采集部件50和三坐标位移平台20可为独立供电，三坐标位移平台20可以实现高精度的移动，图像采集部件50可以获取当前位置蜂窝材料表面深度信息。图
像采集部件50可以以非接触的方式获得蜂窝材料表面的深度信息，单次采集输出的结果为当前相机位置处一定视野的图片的rgbd信息。
63.可以理解的是，本发明通过在位移平台20设于机架10上，第一夹持工装30固定于机架10上并用于固定待检测蜂窝材料101，第二夹持工装40可拆卸地设置于位移平台20上并位于第一夹持工装30的上方，图像采集部件50固定于第二夹持工装40上并用于获取当前位置中待检测蜂窝材料101表面的rgbd信息，有效解决了当前蜂窝材料加工表面孔格变形的无法量化评价问题，本发明提出了一种孔格变形的量化评价算法，实现了通过机器视觉的方式，对蜂窝材料加工表面孔格变形进行量化评价。
64.参照图1至图4，图像采集部件50可以为结构光相机、红外相机、ccd或cmos相机等，本实施例以结构光相机为例进行说明。图像采集部件50的工作距离可为130mm，图像采集部件50的单次采集时间可为200ms，图像采集部件50的视野可为30mm
×
16mm，图像采集部件50的rgb图片分辨率可为2160
×
4096，图像采集部件50的深度信息精度可为1μm～5μm。如此，可以有效保证获取当前位置中待检测蜂窝材料101表面的rgbd信息的准确性，以使测量结果更精确。
65.主要参照图1，在一实施例中，图像采集部件50的拍摄镜头所处平面与待检测蜂窝材料101的表面所处平面形成开口朝向检测区域的夹角，夹角的大小可为12
°±5°
，也即固定在相机夹持工装上的图像采集部件50倾斜12
°±5°
设置。通过采用上述结构，可以使得图像采集部件50倾斜12
°±5°
进行检测，特别是在12
°
时，这样的角度下图像采集部件50的检测效果最为理想。并且，通过此相机夹持工装对图像采集部件50进行固定，可以使图像采集部件50的重心处于合理位置，受力更稳定，力学性能良好。
66.为提升检测的效率及准确性，在一些实施例中，位移平台20为三坐标位移机构，三坐标位移平台20可以实现空间中x、y、z三个方向的独立运动，即执行末端可以到达工作空间中的任意一点。
67.主要参照图1及图2，在本实施例中，三坐标位移平台20具体可包括x向运动模组21、y向运动模组22和z向运动模组23，三个模组可以实现工作空间中x、y、z三个方向的独立运动，即执行末端可以达到工作空间中的任意一点，x向运动模组21设于两y向运动模组22上，z向运动模组23设于y向运动模组22上，第二夹持工装40可拆卸地设置于z向运动模组23上；其中，x向运动模组21、y向运动模组22和z向运动模组23的运动精度均可为10μm，运动速度均可为1mm/s～30mm/s，即最小运动速度可为1mm/s，最大运动速度可为30mm/s。
68.位移平台20的执行末端是指三坐标位移平台20上用于执行任务的末端工具或装置，它可以根据需要进行更换或调整以完成不同的任务。通常情况下，这些执行末端可以是机械手臂、夹具、传感器、摄像头等设备，其功能取决于平台的设计和用途。例如，在制造业中，执行末端可以是机器人手臂，用于自动化生产线上的组装、加工和包装任务。在本发明实施例中，执行末端为加工待检测蜂窝材料101的机床上的刀柄，在不需要进行检测时，三坐标位移平台20带动刀柄前进到蜂窝材料的各个位置对蜂窝材料进行加工，加工完成后，在刀柄上安装图像采集部件50，通过三坐标位移平台20带动图像采集部件50前进到蜂窝材料的各个位置采集各个区域的待检测图片。图像采集部件50安装在机床的刀柄上，具备了开发相应的在机检测的应用潜力，比传统的离位拍摄样品图像具有进一步的实用性。
69.此外，在检测过程中，需保持待检测蜂窝材料101和三坐标位移平台20的相对位置
固定，以保证测量的准确性。
70.本发明还提出一种蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法，基于上述的蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备，如图5所示，所述检测方法包括以下步骤：
71.s10、调节图像采集部件的工作距离，获取当前视野中待检测蜂窝材料的rgbd信息，以进行对焦；
72.s20、移动所述图像采集部件至不同的目标检测位置，分别采集当前视野中所述待检测蜂窝材料的rgbd信息，并传输所述rgbd信息至控制终端，直至覆盖全部待检测区域；
73.s30、根据所述rgbd信息，确定蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值。
74.本实施例中，计算机等控制终端还用于执行上述的蜂窝材料加工表面孔格变形的测量方法。
75.请参照图1至图5，在本实施例中，待检测蜂窝材料101的孔格边长约为2mm，孔壁厚约为0.05～0.1mm。优选地，图像采集部件50的工作距离约为130mm，曝光时间为40000微秒，增益度为12db。
76.在本实施例中，首先通过第一夹持工装30让待检测蜂窝材料101与三坐标位移平台20相对固定；再通过三坐标位移平台20的z向运动调节图像采集部件50工作距离；然后通过图像采集部件50采集当前视野的深度信息；再通过三坐标位移平台20的x、y向运动，搭载图像采集部件50移动；随后重复上述的深度信息采集及位移图像采集部件50的步骤，直至将待检测区域全覆盖；再根据编写孔格变形的量化评价算法，应用于采集到的图像；最后输出检测结果，从而实现对孔格变形的量化评价。
77.在检测之前，将待检测蜂窝材料101放置于底板32上，底板32具有良好的吸光特性，可以有效避免整个光学检测过程中各种随机的光学干扰。
78.在检测时，三坐标位移平台20的z向运动模组23搭载着图像采集部件50进行运动，z向运动模组23的结构可为精密研磨滚珠丝杠，通过控制z向运动模组23的电机正反转，可以实现图像采集部件50高度的调节，进而实现对焦。
79.在图像采集部件50对焦完成后，其视野(长和宽)大小已确定，再根据待检测蜂窝材料101的表面面积(长和宽)大小和其放置位置，可以计算得到图像采集部件50需要进行测量的次数以及图像采集部件50每次检测需要达到的位置坐标。
80.然后，需要控制图像采集部件50运动至某x、y坐标。三坐标位移平台20的两个y向运动模组22、三坐标位移平台20的x向运动模组21的结构也均可为精密研磨滚珠丝杠，通过控制两y向运动模组22的电机的正反转，可以实现图像采集部件50的y方向的运动，通过控制x向运动模组21电机的正反转，可以实现图像采集部件50的x方向的运动，各运动模组相互配合，从而实现了图像采集部件50到达某指定位置。
81.在调节图像采集部件50的工作距离之后，图像采集部件50进行一次检测，获取当前视野下的蜂窝材料加工表面的深度信息，再将测量的结果保存在计算机中。然后，控制图像采集部件50位移至下一待测位置，再采集当前视野下的蜂窝材料加工表面的深度信息，如此循环，直至完成所有待测位置的测量。
82.需要说明，本发明通过三坐标位移平台20搭载图像采集部件50，可以实现待检测蜂窝材料101表面深度信息的获取，并通过编写孔格变形的量化评价算法，应用于检测装备采集到的数据，实现蜂窝材料加工表面孔格变形程度的量化评价。
83.请参照图5至图8，在一实施例中，所述rgbd信息包括灰度信息图像和深度信息图像，所述根据所述rgbd信息，确定蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值的步骤s30，具体包括：
84.s31、对采集到的其中一深度信息图像进行二值化处理，以获得二值化图像；
85.s32、将所述二值化图像进行骨架抽取，获取图片整体形态线图；
86.s33、进行模板匹配定位，将若干蜂窝孔格拆解成独立的六边形子图；
87.s34、对其中一张所述六边形子图，初始化包络标准正六边形；
88.s35、计算所述六边形子图上的每个点与初始化的所述正六边形的六条直线的距离，并将这个点归类为该条直线；
89.s36、对初始化的所述正六边形的六条边，用属于其直线的点计算梯度，小步长更新该条直线，以逐渐向着真实的像素点逼近；
90.s37、判断六条直线的更新度，不满足条件则重复s35、s36，满足条件则停止，以将初始化的所述正六边形不断迭代，使其整体形态逼近真实检测的孔格形态；
91.s38、计算所述正六边形的六个内角的方差，以及六条边长的方差，以作为所述蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值；
92.s39、输出所述蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值，以实现孔格变形的量化评价。
93.在采集数据之后，再对采集到的某张深度信息图像，进行二值化处理；将二值化图像进行骨架抽取，获取图片整体形态线图；然后，进行模板匹配定位，将若干蜂窝孔格拆解成独立的六边形子图；再对某张六边形子图，初始化一个能完全包络它的标准正六边形；为六边形子图上的每个点计算距离初始六边形六条直线的距离，把这个点归类为该条直线；再对于初始化六边形的六条边，用属于该直线的点计算梯度，小步长更新该条直线，目的是希望逐渐向着真实的像素点逼近；然后，判断六条直线的更新度，不满足条件则重复蜂窝像素点归类及按类计算每条边的更新梯度的步骤，满足条件则停止；对初始的六边形随着不断地迭代，使其整体形态接近真实检测的孔格形态；再计算六个内角的方差，以及六条边长的方差，作为孔格变形程度的量化评价结果；最后将结果输出，从而实现孔格变形的量化评价。
94.进一步地，在所述将所述二值化图像进行骨架抽取，获取图片整体形态线图的步骤s32之前，还包括：
95.s319、对所述二值化图像进行若干次膨胀与腐蚀算法滤波，以去除噪点。
96.在本实施例中，在骨架抽取之前，可对二值图像先进行若干次膨胀-腐蚀算法滤波，去除噪点，从而进一步地提高孔格变形的量化评价的准确性。
97.在一实施例中，在所述将所述二值化图像进行骨架抽取，获取图片整体形态线图的步骤s32之后，还包括：
98.s321、对所述二值化图像进行骨架剪枝，并保留完整的六边形线图。
99.在本实施例中，在骨架抽取之后对二值图像再进行骨架剪枝，只保留完整的六边形线图，从而进一步地提高孔格变形的量化评价的准确性。
100.在一实施例中，所述对初始化的所述正六边形的六条边，用属于其直线的点计算梯度，小步长更新该条直线，以逐渐向着真实的像素点逼近的步骤s36，具体包括：
101.s361、按照目标函数的梯度方向，小步长更新这条线段的两个端点的坐标，同时更新所述正六边形的六条线段。
102.其中，所述目标函数为像素点到用于逼近的这条直线的距离。
103.在本实施例中，通过小步长更新六条边，逐渐向着真实的像素点逼近，使正六边形整体形态逼近真实检测的孔格形态，有利于输出更为准确的孔格变形的量化评价。
104.综上所述，本发明检测方法的操作简便，单次操作仅需将待检测蜂窝材料放置于底板上，余下操作由计算机完成。本发明检测方法的结果可信度高，设备精度高，算法智能化程度高，综合的检测效果可以达到比较理想的水平。此外，本发明检测方法的可拓展性好，图像采集部件50获取的数据不仅可以用于检测孔格变形，也可以编写其他算法实现各种各样指标的检测，非常方便扩展到不同的使用场景中。
105.本发明还提供一种计算机设备，该计算机设备包括：一个或多个处理器、存储器以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相通信连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在一些实施例中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个计算机设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。
106.处理器可以是中央处理器，网络处理器或其组合。其中，处理器还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路，可编程逻辑器件或其组合。上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件，现场可编程逻辑门阵列，通用阵列逻辑或其任意组合。
107.其中，存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器执行实现上述实施例示出的方法。
108.存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器可包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
109.存储器可以包括易失性存储器，例如，随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如，快闪存储器，硬盘或固态硬盘；存储器还可以包括上述种类的存储器的组合。
110.该计算机设备还包括输入装置和输出装置。处理器、存储器、输入装置和输出装置可以通过总线或者其他方式连接。
111.输入装置可接收输入的数字或字符信息，以及产生与该计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等。输出装置可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，led)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。上述显示设备包括但不限于液晶显示器，发光二极管，显示器和等离子体显示器。在一些的实施例中，显示设备可以是触摸屏。
112.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可记录在存储介质，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件的存储介质上的这样的软件处理。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体、随机存储记忆体、快闪存储器、硬盘或固态硬盘等；进一步地，存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现上述实施例示出的方法。
113.以上所述仅为本发明的可选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：s10、调节图像采集部件的工作距离，获取当前视野中待检测蜂窝材料的rgbd信息，以进行对焦；s20、移动所述图像采集部件至不同的目标检测位置，分别采集当前视野中所述待检测蜂窝材料的rgbd信息，并传输所述rgbd信息至控制终端，直至覆盖全部待检测区域；s30、根据所述rgbd信息，确定蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值。2.如权利要求1所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法，其特征在于，所述根据所述rgbd信息，确定蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值的步骤s30，具体包括：s31、对采集到的其中一深度信息图像进行二值化处理，以获得二值化图像；s32、将所述二值化图像进行骨架抽取，获取图片整体形态线图；s33、进行模板匹配定位，将若干蜂窝孔格拆解成独立的六边形子图；s34、对其中一张所述六边形子图，初始化包络标准正六边形；s35、计算所述六边形子图上的每个点与初始化的所述正六边形的六条直线的距离，并将这个点归类为该条直线；s36、对初始化的所述正六边形的六条边，用属于其直线的点计算梯度，小步长更新该条直线，以逐渐向着真实的像素点逼近；s37、判断六条直线的更新度，不满足条件则重复s35、s36，满足条件则停止，以将初始化的所述正六边形不断迭代，使其整体形态逼近真实检测的孔格形态；s38、计算所述正六边形的六个内角的方差，以及六条边长的方差，以作为所述蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值；s39、输出所述蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值，以实现孔格变形的量化评价。3.如权利要求2所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法，其特征在于，在所述将所述二值化图像进行骨架抽取，获取图片整体形态线图的步骤s32之前，还包括：对所述二值化图像进行若干次膨胀与腐蚀算法滤波，以去除噪点。4.如权利要求3所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法，其特征在于，在所述将所述二值化图像进行骨架抽取，获取图片整体形态线图的步骤s32之后，还包括：对所述二值化图像进行骨架剪枝，并保留完整的六边形线图。5.如权利要求2所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法，其特征在于，所述对初始化的所述正六边形的六条边，用属于其直线的点计算梯度，小步长更新该条直线，以逐渐向着真实的像素点逼近的步骤s36，具体包括：按照目标函数的梯度方向，小步长更新这条线段的两个端点的坐标，同时更新所述正六边形的六条线段。6.如权利要求5所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法，其特征在于，所述目标函数为像素点到用于逼近的这条直线的距离。7.如权利要求1所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的检测方法，其特征在于，所述图像采集部件的工作距离为130mm；和/或所述图像采集部件的单次采集时间为200ms；和/或所述图像采集部件的视野为30mm
×
16mm；和/或
所述图像采集部件的rgb图片分辨率为2160
×
4096；和/或所述图像采集部件的深度信息精度为1μm～5μm。8.一种蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备，其特征在于，所述检测设备包括：机架；位移平台，设于所述机架上；第一夹持工装，固定于所述机架上并用于放置待检测蜂窝材料；第二夹持工装，固定于所述位移平台上并位于所述第一夹持工装的上方；图像采集部件，固定于所述第二夹持工装上并用于获取当前位置中所述待检测蜂窝材料表面的rgbd信息；以及控制终端，分别与所述位移平台和所述图像采集部件连接，所述控制终端用于控制所述位移平台和所述图像采集部件采集所述rgbd信息并执行如权利要求1至7中任一项所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的测量方法。9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间相互通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1至7中任一项所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的测量方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的蜂窝材料加工表面孔格变形的测量方法。

技术总结
本发明公开了一种蜂窝材料加工表面孔格变形检测设备及其检测方法。该检测方法包括步骤：调节图像采集部件的工作距离，获取当前视野中待检测蜂窝材料的RGBD信息，以进行对焦；移动所述图像采集部件至不同的目标检测位置，分别采集当前视野中所述待检测蜂窝材料的RGBD信息，并传输所述RGBD信息至控制终端，直至覆盖全部待检测区域；根据所述RGBD信息，确定蜂窝材料加工表面孔格变形的量化值。本发明解决了当前蜂窝材料加工表面孔格变形的无法量化评价问题，搭建了一套蜂窝材料加工表面孔格变形的检测设备，并提出了一种孔格变形的量化评价算法，实现了通过机器视觉的方式，对蜂窝材料加工表面孔格变形进行量化评价。窝材料加工表面孔格变形进行量化评价。窝材料加工表面孔格变形进行量化评价。


技术研发人员：冯峰 刘金磊 赵学奇 姜恩来 杨培连 李友生 林亮亮 许超 马原 冯平法
受保护的技术使用者：厦门金鹭特种合金有限公司 深圳市青鼎装备有限公司
技术研发日：2023.06.16
技术公布日：2023/9/13