La mesure triangulaire au laser traditionnelle ne peut mesurer que la distance axiale, et la résolution transversale est influencée par la microstructure de la surface, la précision de mesure étant généralement de l'ordre du micromètre. Afin d'élargir son champ d'application dans le domaine de la mesure de haute précision industrielle, une méthode de mesure orthogonale bidimensionnelle de la vitesse transversale des objets en mouvement et de la distance axiale de la surface, ainsi qu'une méthode de mesure de la distance axiale sans influence du bruit de speckle ont été proposées. Dans cette étude, un modèle de relation de cartographie entre le mouvement transversal de l'objet, la rugosité axiale de la surface et les variations des caractéristiques de tache de lumière a été construit sur la base de la loi de Scheimpflug suivie par un capteur de mesure triangulaire laser de type direct. Au niveau algorithme, basé sur l'optique géométrique et l'effet de speckle, une technologie d'imagerie numérique liée au déplacement du motif interne de speckle a été introduite, et combinée avec l'algorithme de détection de bord de Canny et l'algorithme de détection de bord à sous-pixels Zernike en temps réel pour localiser dynamiquement les changements de bord lumineux, permettant une mesure synchrone de la vitesse transversale et de la position axiale de surface mobile. Les résultats expérimentaux ont montré que l'erreur relative de mesure et l'incertitude relative peuvent être réduites à 10-4, la capacité de résolution de mesure transversale basée sur la détection de bord peut être améliorée d'un ordre de grandeur et la précision de mesure peut atteindre le niveau submicronique. Cette méthode élargit le champ de mesure et d'application du capteur triangulaire au laser, et peut fournir un support technique pour la recherche sur le comportement dynamique à plusieurs degrés de liberté, la mécanique des fluides et d'autres comportements dynamiques.

laser triangulation;2D orthogonal measurement;speckle effect;digital image correlation;edge detection