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基于协作式光学轮廓仪的机器人测量系统：融合条纹投影与光度立体视觉技术实现高反射工件的高精度测量

一、作者与发表信息
本研究由上海交通大学机械工程学院的Xi Wang、Yijun Shen、Zhenxiong Jian、Daizhou Wen、Xinquan Zhang、Limin Zhu及通讯作者Mingjun Ren*合作完成，发表于期刊《Robotics and Computer–Integrated Manufacturing》2024年第88卷（2024年2月15日在线发表），论文标题为《Robotic measurement system based on cooperative optical profiler integrating fringe projection with photometric stereo for highly reflective workpiece》。

二、学术背景
研究领域为机器人测量与工业质量控制，聚焦于大型金属工件的高精度三维形貌测量。当前，机器人测量面临两大挑战：
1. 高反射均质金属表面（homogeneous high-reflective metal surface）的光学测量：传统基于朗伯体（Lambertian）反射假设的条纹投影轮廓术（Fringe Projection Profilometry, FPP）和立体视觉技术难以处理此类表面的镜面反射问题，导致数据缺失或噪声显著。
2. 局部无特征表面（featureless surfaces）的点云配准：大型工件局部曲率变化微弱，传统迭代最近点算法（Iterative Closest Point, ICP）易产生配准误差累积。

研究目标为开发一种协作式光学轮廓仪，结合FPP与近场光度立体视觉（Near-field Photometric Stereo, NPS），通过表面法向量（surface normal）与点云数据融合，实现高反射表面的完整测量，并设计融合法向量的几何描述符提升配准精度。

三、研究流程与方法
1. 协作式光学轮廓仪设计
- 硬件集成：在传统FPP系统中环绕相机与投影仪加装LED阵列，实现FPP与NPS的同步数据采集。
- FPP模块：采用多曝光策略（multi-exposure time strategy）解决高光区域过曝问题，通过高斯过程（Gaussian Process, GP）滤波降噪，生成初始点云。
- NPS模块：提出自监督近场光度立体算法，利用FPP提供的初始几何信息驱动NPS表面法向量估计，避免传统NPS因深度积分（normal integration）导致的形状失真。网络架构包含法向量分支与BRDF分支，通过联合损失函数（渲染损失与法向量一致性损失）优化细节纹理恢复。

1. 数据融合与优化

   • 点云与法向量融合：将FPP的低频形状信息与NPS的高频纹理结合，通过加权最小二乘法求解深度梯度误差（depth gradient error）和边界约束（boundary constraints），生成高精度完整点云。
     
   • 几何描述符设计：构建包含坐标（x, y, z）、法向量加权角度（φ）及邻域向量夹角（ξ）的五维描述符，提升特征less表面的ICP配准精度。
     

2. 机器人测量系统实现

   • 系统搭建：将轮廓仪集成于UR5协作机器人末端，通过手眼标定（hand-eye calibration）转换局部点云至机器人基坐标系。
     
   • 多视图配准：基于几何描述符改进ICP算法，结合包围盒（Orientation Bounding Box）提取重叠区域，最终通过体素网格滤波（box grid filter）融合全局点云。
     

四、主要结果
1. 局部测量精度验证
- 在6种小型工件（铝/不锈钢材质，含圆柱、球面、波纹结构）测试中，协作轮廓仪的RMSE较传统FPP提升5倍（如铝制波纹件RMSE从153μm降至59μm），接近三坐标测量机（CMM）精度（30μm）。
- 表面法向量成功恢复刀具痕迹等微米级纹理（图6），且噪声分布与CMM结果高度一致。

1. 点云配准性能
   
   • 在自由曲面工件（460×360×35mm）的4×4网格扫描中，所提几何描述符使配准平移误差（δt）较传统ICP降低50%（0.156mm vs. 0.897mm），旋转误差（δr）稳定在0.012°（表2-3）。
     
   • 全局测量RMSE为0.257mm，PV值1.938mm，显著优于NDT（Normal Distribution Transform）和NICP（Normal ICP）算法（表4）。
     

五、结论与价值
1. 科学价值
- 提出首个融合FPP与NPS的协作式光学轮廓仪，突破非朗伯体反射限制，为高反射表面测量提供新范式。
- 自监督NPS算法减少了对训练数据的依赖，提升了工业场景适用性。

1. 应用价值
   
   • 系统测量精度接近CMM，且具备柔性化、高效率优势，适用于飞机舱体、风电叶片等大型工件在线检测。
     
   • 几何描述符为弱特征表面配准提供了通用解决方案。
     

六、研究亮点
1. 方法创新：首次将NPS作为FPP的互补技术，通过自监督学习实现金属表面法向量与深度的协同优化。
2. 技术突破：设计的五维几何描述符解决了传统ICP在平面区域的失效问题。
3. 工程意义：系统在真实工业场景中验证了可行性，为机器人测量标准化提供参考。

七、其他贡献
- 公开了光源标定与BRDF建模的完整流程，支持后续非均质反射表面（如腐蚀钢材）的扩展研究。
- 提出通过法向量纹理辅助加工误差分析，拓展了测量数据的工艺优化潜力。

该研究通过跨模态数据融合与算法创新，为工业高精度测量提供了重要技术工具，其方法论与实验结果对相关领域具有广泛借鉴意义。