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点云迭代最近邻点配准法_一种利用三维点云的零件加工精度自动检测方法与流程...

扫描后点云如何与实物比对

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本发明属于机械加工检测技术,具体涉及一种利用三维点云的零件加工精度自动检测方法。

背景技术:

三维激光扫描是一种近年来快速发展的三维空间成像技术,利用双轴伺服电机驱动激光测距器,对扫描场景的目标表面进行等间隔的连续采样,输出与三维场景几何形态完全一致的三维点云。这种技术正在被越来越广泛地应用于测绘、考古、机械加工制造、三维打印、机器人、无人驾驶等领域。

机械零件是制造业的基础,加工精度检测是保证精密零件产品质量的关键生产环节,也是长期制约我国高精尖产业发展的技术瓶颈。传统的机械零件质检方法主要使用卡尺、微分尺、三维坐标仪等接触式测量方法,依赖人工频繁选点,测量结果容易受到选点误差的影响。三维扫描技术作为一种可以快速获取高精度、高密度物体表面采样点的非接触测量技术可以有效解决这些问题。

近年来,研究人员开始尝试利用三维扫描技术进行零件精度检测,提出了各自的全表面非接触检测方案。然而这些方法在配准实物扫描点云和设计模型时,均未考虑零件表面加工误差部位会造成配准结果整体偏差问题。此外,公开报道的检测方案都是在配准基础上直接进行零件表面偏差计算,将结果简单地标记在点云上显示出来,需要质检人员依靠人眼区分点云测量随机误差与零件表面的加工误差。

技术实现要素:

发明目的:本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足,提供一种利用三维点云的零件加工精度自动检测方法,通过三维激光扫描技术采集零件点云,与设计模型精细化配准,再利用误差分布假设性检验和公差界限检验实现机械零件精度的自动化检测。

技术方案:本发明的一种利用三维点云的零件加工精度自动检测方法,通过以下具体步骤对一对给定零件以及零件设计模型进行自动检测

(1)针对零件实体,利用三维激光扫描技术对零件进行点云采样,采集零件三维点云P;

(2)通过主成分分析法对采样点云P与零件设计模型Q进行粗配准,根据采样点云P配准过程中点的残差值对点对D0赋权,通过选权迭代最近邻点的方法进行配准精细调整;

(3)配准完成后进行误差分布假设性检验以及公差界限检验自动生成零件加工精度的评价结果。

进一步的,所述步骤(2)的详细过程为:

(2.1)对于零件设计模型Q进行随机采样,获得点集Q0;

(2.2)对

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