坐标测量系统零件信息提取与位姿自动识别的研究

摘要

随着现代制造技术的迅速发展,特别是计算机集成制造系统日益备受重视并得以大规模实施,使得三坐标测量机正逐渐成为机械制造业特别是自动化生产中实现质量控制的主导检测设备,但传统三坐标测量机的自学习测量方式和人工编程测量方式已经制约了其功能的进一步发挥,使其不能够很好得融入到自动化生产环境中去.研究适合现代化生产的自动化、智能化三坐标测量机技术已经成为制造业发展的关键技术之一.在智能三坐标测量机的若干关键技术中,CAD与坐标测量机的接口技术(即CAD数据的识别与提取)和被测零件位姿的自动识别技术是整个三坐标测量机智能体系中的重中之重,也是三坐标测量机系统其它智能技术研究的前提和基础.前者根据零件的CAD设计数据文件自动完成对零件特征和检测项目等信息的识别与提取,从而确定被测零件所需的检测项目以及零件的特征尺寸、定位尺寸等内容；后者则是利用视觉系统通过对被测零件进行成像,确定零件在三坐标测量机工作台上的放置姿态、放置位置和放置方向,从而建立起零件坐标系,为后续检测路径的规划等工作奠定基础. 本论文隶属于

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第一章绪论

1.1课题的提出

1.2三坐标测量机的发展历程

1.3智能三坐标测量机的研究现状

1.4本论文的主要工作

本章小节

第二章智能三坐标测量机系统及其关键技术

2.1智能三坐标测量机系统的构成

2.2智能三坐标测量机系统中的关键技术

2.3研究工作的软、硬件支持

本章小节

第三章Pro/ENGINEER零件信息提取的研究

3.1 Pro/TOOLKIT简介

3.2 Pro/TOOLKIT应用程序开发简介

3.2.1 Pro/TOOLKIT应用程序的开发方法

3.2.2 Pro/TOOLKIT应用程序的工作模式

3.2.3 Pro/TOOLKIT应用程序的开发步骤

3.2.4 Pro/TOOLKIT应用程序开发环境的设置

3.3 Pro/E零件几何信息的提取

3.3.1拉伸特征信息的提取

3.3.2旋转特征信息的提取

3.3.3几何信息自动提取的实验验证

3.4 Pro/E零件公差信息的提取

3.4.1尺寸公差的提取

3.4.2形位公差的提取

3.4.3公差信息提取的实验验证

本章小节

第四章零件位姿自动识别系统的整体设计

4.1零件位姿自动识别系统的总体设计

4.1.1零件位姿自动识别系统的主要任务

4.1.2视觉系统的组成与安装

4.2零件位姿自动识别系统的原理

4.3零件位姿自动识别系统的数学模型

4.4视觉系统的标定

4.4.1实际摄像机模型的建立

4.4.2实际摄像机模型的求解

4.4.3标定实验

本章小节

第五章零件位姿自动识别系统中的图像处理

5.1图像的滤波

5.2图像二值化阈值的自动选取

5.2.1最大类间方差(Otsu)法

5.2.2基本遗传算法

5.2.3贪婪遗传算法

5.2.4贪婪遗传算法与简单遗传算法的实验比较

5.3图像轮廓的提取

5.4干扰图像信息的去除

本章小节

第六章图像匹配与识别技术的研究

6.1图像匹配算法的分类

6.1.1关系结构匹配法

6.1.2神经网络匹配法

6.1.3基于特征的匹配方法

6.1.4基于灰度的匹配方法

6.2图像的不变矩

6.2.1图像的几何矩

6.2.2图像几何矩的物理意义

6.2.3图像的不变矩理论

6.3基于神经网络的图像匹配

6.3.1人工神经网络模式识别

6.3.2 BP神经网络的训练

6.3.3基于BP神经网络的零件模式识别

6.4零件方向和位置的确定

本章小节

第七章零件位姿自动识别系统的实验研究

7.1实验系统的组成

7.2自动识别系统的搜索策略

7.3标准球球心位置自动识别实验

7.4零件位姿自动识别系统的稳定性实验

7.5零件位姿和方向自动识别实验

7.6被测零件的判别实验

7.7影响零件位姿自动识别系统精度的主要因素

本章小节

第八章全文总结与展望

8.1全文总结

8.2展望

参考文献

攻读博士学位期间完成的学术论文

致谢