Automatické generování pozic optického skeneru pro digitalizaci plechových dílů.

Transkript

1 Automatické generování pozic optického skeneru pro digitalizaci plechových dílů. Tomáš Koutecký Prezentace k obhajobě doktorské dizertační práce Ústav konstruování Odbor reverzního inženýrství a aditivních technologií Fakulta strojního inženýrství Vysoké učení technické v Brně

2 Obsah Úvod Shrnutí současného stavu poznání Cíl Materiál a metody Výsledky Diskuze Závěr Přehled publikací 1/21

3 Úvod Automatické generování pozic optického skeneru pro digitalizaci plechových dílů Cílem je získání dat pro inspekci Měření dílů v průběhu sériové výroby Oblast použití především v automobilním průmyslu 2/21

4 Úvod Automatické generování pozic optického skeneru pro digitalizaci plechových dílů Stále častější použití optických skenerů na principu proužkové projekce Rychlé získání velkého množství bodů Přesnost v hodnotách 5-50 μm Problematické měření lesklých povrchů (případ plechových dílů) 3/21

5 Úvod Automatické generování pozic optického skeneru pro digitalizaci plechových dílů Ruční příprava pozic operátorem: Časová náročnost Zbytečné množství pozic Překryv záběrů Cílem automatizace je dosáhnout: Redukce pozic Kvalitnějších pozic Zkrácení času 4/21

6 Současný stav poznání Automatizace skenování pomocí skenerů s proužkovou projekcí GERMANI et al. 2009, 2010, 2012 Systém pro určení pozic skenování s 6 DOF robotem Problematika odlesků uvedena, ale neřešena Časové úspory % SHENG et al. 2000, 2002, 2003, 2006, 2007 Systém pro generování pozic skenování Stíny a odlesky řešeny zpětnovazebným členem 5/21

7 Současný stav poznání Redukce vlivu odlesků při skenování GUPTA Mohit et al Redukce odlesků pomocí změny promítaného vzoru JIANG Hongzhi et al Redukce odlesků pomocí snímků s vysokým dynamickým rozsahem 6/21

8 Současný stav poznání Využití osvětlovacích modelů WECKENMANN, A. et al Cook-Torrancův osvětlovací model Korekce skenovacích pozic ELLENRIEDER, M. M. et al Nayarův osvětlovací model Stanovení parametrů kamery a osvětlení 7/21

9 Vymezení cílů práce Cíl práce Cílem práce je návrh a ověření metodiky automatizace procesu 3D digitalizace plechových dílů ve fázi generování měřicích pozic skeneru s využitím průmyslového robota. Generování pozic na základě CAD modelu Softwarové řešení včetně implementace osvětlovacího modelu Experimentální ověření metodiky Vědecká otázka Je možné navrhnout metodiku automatizace generování měřicích pozic s aplikací osvětlovacího modelu tak, aby došlo ke zkrácení času přípravy pozic a redukci jejich počtu v porovnání s ruční přípravou pozic? Pracovní hypotéza Navržená metodika přinese zkrácení času přípravy pozic měření a redukci počtu pozic. 8/21

10 Metody Algoritmus řešení Segmentace Segmentace Návrh a výběr pozic měření Dělení dílu pro generování pozic Segmentace dle měřicího objemu a normál polygonů Dostupnost robota Simulace pozic Výpočet doplňkových pozic Návrh a výběr pozic měření Metoda map viditelnosti Návrh pozic projektoru a 1. a 2. kamery 2. kamera Projektor 1. kamera Průměrná normála segmentu Nejkratší cesta robota Hodnocení pozic dle navržené metriky θ φ 9/21

11 Metody Algoritmus řešení Segmentace Návrh a výběr pozic měření Dostupnost robota Simulace pozic Výpočet doplňkových pozic Nejkratší cesta robota Dostupnost robota Kontrola kolizí Řešeno pomocí KUKA prc Simulace pozic Kontrola inkluze polygonů ve frustu Kontrola okluze/zastínění polygonů Kontrola viditelnosti polygonů pomocí osvětlovacího modelu G pol k m1 m2 1 tavg (cos i 1 cos r 2 cos r ) d 2 pol 10/21

12 Metody Algoritmus řešení Segmentace Návrh a výběr pozic měření Dostupnost robota Simulace pozic Výpočet doplňkových pozic Nejkratší cesta robota Výpočet doplňkových pozic Iterační proces algoritmu řešení Výpočet pro dosud nezaznamenané polygony Nejkratší cesta robota Řešeno jako TSP problém Využit python modul tsp-solver od Dmitry Shintyakova Algoritmus upraven pro zohlednění přetáčení skeneru dist dist angle angle e z x 11/21

13 Metody Aplikace osvětlovacího modelu Nayarův model Difuzní odraz, lesklý lalok, lesklý hrot Experimentální stanovení limitních hodnot šedi (v obrazu) pro naskenování povrchu dílu Experimentální stanovení koeficientů difuzního a lesklého odrazu 4 ms 8 ms 16 ms 32 ms 64 ms 128 ms 256 ms 512 ms 12/21

14 Materiál Plech1 Plechové díly (Plech1, Plech2) Měřený díl a původ dat Počet polygonů Identifikace modelu Plech1 CAD model 9477 P1_CAD_10000 CAD model P1_CAD_30000 Skenovaný díl P1_SKEN_10000 Skenovaný díl P1_SKEN_30000 Plech2 Skenovaný díl 8800 P2_SKEN_10000 Skenovaný díl P2_SKEN_30000 Plech2 P1_CAD_ /21

15 Materiál Testovací měření Provedeno pomocí robota KUKA KR 60HA a 3D skeneru ATOS III Triple Scan 14/21

16 Výsledky Ruční a automatizovaná příprava pozic Kompletnost naskenovaných dat u automatizované přípravy (nenaskenováno do 1%) Čas přípravy pozic: ruční 75 min, automatizované min Počet pozic: ruční 30, automatizované Závěr: Snížení času přípravy pozic o 50-85% Počet pozic nepatrně vyšší, nutná optimalizace (Set Cover Problem) /21

17 Výsledky Shoda snímků Ověření shody hardwarové konfigurace s poč. modelem Medián odchylek poloh i velikostí snímků do 2% Předpokládané vlivy: Přesnost ustavení modelu Přesnost parametrů použité optiky Závěr: Zjištěné odchylky shody snímků nemají zásadní vliv na výslednou přesnost simulace 16/21

18 Výsledky Shoda naskenované plochy Porovnání v jednotlivých záběrech Medián odchylek do 17% u dílu Plech1, do 26% u dílu Plech2 Závěry: Model získaný skenováním má kladný efekt na přesnost simulace Vliv hustoty použitého modelu na přesnost simulace není pozorovatelný Osvětlovací model dobře simuluje přímé odlesky 17/21

19 Výsledky Posouzení metody segmentace Posouzení plochy segmentu naskenované v jednom záběru Medián odchylek naskenované plochy: 8,8 15,8 % Závěry: Způsobeno vícenásobnými odlesky Dále optimalizovat pomocí dělení na menší segmenty 18/21

20 Diskuse Omezení osvětlovacího modelu Žádný osvětlovací model nemůže simulovat vícenásobné odlesky, které nastávají u konvexních povrchů (viz obrázek vpravo) řešení pomocí metody posílání paprsku (Ray tracing) Nejasné odchylky v zaznamenané ploše mezi simulací a měřením (viz obrázek vlevo) přesnější stanovení limitních hodnot šedi 19/21

21 Závěr Zhodnocení Navržená metodika přináší časovou úsporu v přípravě pozic měření v hodnotách 50-85% Simulace se s měřením shoduje s mediánem odchylek do 17%, respektive 26% Naskenování plochy dílu bylo ve všech případech s odchylkami do 1% Počet vygenerovaných pozic je o 6,5-33% větší než u ruční přípravy pozic Byly provedeny detailní simulace a jejich porovnání se skutečným měřením v předchozích pracích chybělo V systému pro plánování snímání byl poprvé použit osvětlovací model pro návrh a simulaci pozic Aplikace osvětlovacího modelu prokázala přínos, ale i jistá omezení Pracovní hypotéza je falzifikována: čas přípravy pozic se navrženou metodou zkrátí, ale počet pozic zůstává v porovnání s ruční přípravou vyšší. 20/21

22 Publikace Impaktované publikace KOUTECKÝ, Tomáš, David PALOUŠEK a Jan BRANDEJS Method of photogrammetric measurement automation using TRITOP system and industrial robot. Optik - International Journal for Light and Electron Optics. 124(18): DOI: /j.ijleo ISSN Dostupné také z: PALOUŠEK, David, Milan OMASTA, Daniel KOUTNÝ, Josef BEDNÁŘ, Tomáš KOUTECKÝ a Filip DOKOUPIL Effect of matte coating on 3D optical measurement accuracy. Optical Materials.40: 1-9. DOI: /j.optmat /21

23 Ústav konstruování Odbor reverzního inženýrství a aditivních technologií Fakulta strojního inženýrství Vysoké učení technické v Brně Děkuji za pozornost T. Koutecký