关键词：
光学检测
表面疵病
工业机器人
姿态分析
轨迹规划方法
摘要：
在科技发展的今天,光学元件被使用在许多高精尖系统中,但其在生产加工过程中有可能导致疵病的产生,疵病的存在会直接影响到系统的运行,所以对于光学元件表面疵病检测工作是十分必要的。但目前对于大口径精光学元件表面疵病检测仍存在问题,如检测不同面形较为繁琐,疵病图像采集时间长、采集图片数量多且后期处理难度大等。与此同时,工业机器人由于其控制方便,精确性高,运动速度快的特点在各个行业被广泛应用。因此针对上述难题,本文运用机器人控制技术,将检测设备与机器人结合建模控制,借助改进式二步测量法对光学元件表面疵病展开检测研究。主要开展了以下工作:
1)针对不同面形下暗场检测疵病较为繁琐的问题,本文提出将机器人与检测装置结合建模,通过精确控制检测系统位姿来获取疵病信息。此方法基于暗场疵病成像检测原理,通过构建检测系统与被测元件模型,在被测面建立三角网格曲面,由曲面XY坐标确认其位置曲率与法向方向,以此确认检测系统对不同面形待测元件检测时的欧拉角,因此对各种面形的光学元件表面疵病都可进行检测,以此解决检测过程中的面形不匹配问题。
2)针对大口径光学元件待测面较大而疵病分布不均匀导致检测速度较慢的问题,本文将传统二步测量法进行改进。使得光学元件表面疵病检测分为两个步骤。首先使用大视场、低精度条件对待测表面进行整体检测获得被测面原始图像,之后对原始图像进行数字图像处理,以获取疵病点的精确位置信息。图像处理方法提取出疵病的精确位置信息,再使用聚类算法在相近疵病间构成疵病子孔径以减少扫描点位,最后利用元启发式算法对聚类得到的疵病子孔径检测顺序进行规划,并使用高精度小视场的镜头提取被测疵病的精确形貌信息。通过仿真验证,通过疵病聚类与检测路径规划,检测路径有效缩短,节省检测时间。
3)检测过程中需要保证检测的精度与确保系统稳定运行,本文通过对整个系统运行过程中各阶段的运行速度与工作空间进行规划。本文针对系统运行的不同阶段,在整体扫描阶段使用抛物线速度规划固定距离启停的状态,在精确扫描阶段使用五次多项式插值法规划非固定距离启停的状态,减少检测过程对系统的冲击,提高检测稳定性和精确性。同时,对于为了防止检测系统与环境和测物平台发生碰撞,本文采用包络法构建检测系统与障碍物的模型,研究其包络在空间上是否发生重叠,防止发生碰撞,完成全过程运动规划。
4)基于机器人控制对光学元件表面疵病进行检测实验。首先在整体检测阶段,以大视场、低精度条件规划其在整个被测面的检测路径,采集原始图像进行处理并拼接获取疵病位置。精确检测阶段通过聚类算法构建邻近疵病的子孔径,并对疵病子孔径之间路径进行规划,以小视场、高精度条件规划检测路径提取疵病具体形貌信息。实验结果表明,在对光学元件表面进行全孔径疵病检测时,其精确检测路径仅为传统检测方法的五分之一,消耗时间为六分之一。从而验证了本文利用机器人检测光学元件表面疵病方法的有效性。
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