基于Meta-face Learning的工件定位算法

摘要

提出了一种包含自由曲面特征的工件定位的Meta-face Learning (MFL)算法.利用基于字典学习的图像稀疏表示方法,在交替迭代优化的基础上,通过逐次修正Euclidean变换矩阵的列向量更新测量点到名义工件模型的位姿变换,确定工件坐标系相对于测量坐标系的位姿.设计了两个自由曲面验证了本文算法,并通过与现有算法的比较说明了其具有较高的计算效率和定位精度.