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Métrologie assistée par ordinateur : apport des capteurs 3D sans contact

机译:计算机辅助计量:非接触式3D传感器的贡献

摘要

Ce travail de recherche concerne l'inspection automatique de pièces industrielles à partir du modèle CAO de la pièce et de son image 3D obtenue à l'aide d'un capteur laser de haute précision. Tout d'abord nous déterminons et modélisons les différents paramètres qui influencent la précision du capteur laser lors du processus de numérisation d'une pièce. Ce modèle est utilisé pour générer automatiquement une stratégie d'acquisition pour la numérisation complète et précise d'une surface ou d'une pièce complète. La stratégie d'acquisition consiste en la détermination d'un ensemble de points de vue qui définissent la position spatiale et l'orientation exacte du capteur par rapport à la pièce, ainsi que d'autres paramètres du capteur. Le but de la stratégie de numérisation est d'améliorer l'exactitude des mesures de profondeur afin de pouvoir utiliser ce nuage de points 3D dans des tâches de métrologie. Les contraintes imposées au système sont: la connaissance de la position et de l'orientation initiale de la pièce et de son modèle CAO en format IGES. Il n'y a pas de limitations quant à la géométrie de l'objet à inspecter, par conséquent il est possible de contrôler des pièces avec des surfaces simples ou complexes.ududLe nuage de points issu de la numérisation d'une pièce est recalé avec son modèle CAO et postérieurement segmenté. La segmentation est réalisée par le calcul de la distance minimale du point 3D aux surfaces du modèle CAO et par la comparaison de propriétés géométriques du point 3D avec son homologue appartenant à la surface. Les résultats de la segmentation sont utilisés pour contrôler les tolérances dimensionnelles et géométriques de la pièce. En utilisant le modèle du bruit, nous avons introduit une valeur de dispersion sur chacun des points 3D acquis par le capteur. Cette valeur de dispersion est présentée comme un facteur de pondération dans les résultats de l'inspection.
机译:这项研究工作涉及从零件的CAD模型及其使用高精度激光传感器获得的3D图像自动检查工业零件。首先,我们确定并建模影响零件扫描过程中激光传感器精度的不同参数。该模型用于自动生成用于表面或完整零件的完整和精确数字化的采集策略。采集策略包括确定一组视点,这些视点定义了传感器相对于零件的空间位置和确切方向,以及传感器的其他参数。数字化策略的目的是提高深度测量的准确性,以便能够在度量任务中使用此3D点云。对系统施加的约束是:了解零件的初始位置和方向及其IGES格式的CAD模型。对要检查的对象的几何形状没有限制,因此可以控制具有简单或复杂表面的零件 Ud ud由零件数字化产生的点云用其CAD模型重新调整,然后进行细分。通过计算从3D点到CAD模型表面的最小距离,并将3D点的几何特性与其对应的属于该表面的几何特性进行比较,来进行分割。分割的结果用于检查零件的尺寸和几何公差。使用噪声模型,我们在传感器获取的每个3D点上引入了色散值。该色散值在检查结果中作为加权因子表示。

著录项

  • 作者

    Prieto Flavio;

  • 作者单位
  • 年度 2000
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fr
  • 中图分类

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