罐盖压痕残余厚度测量

激光三角法测量原理可有效应用于三维曲面的非接触精密测量,测量数据的统计处理结果直接关系到测量精度的提高,同时也与测量系统结构、被测物体特性及环境条件等因素有关。从激光三角法的测量机理出发,针对易拉罐罐盖开启口压痕残余厚度测量中影响测量的关键问题进行分析和研究,包括激光光点尺寸、激光散斑、精细结构、被测物体表面的光泽、颜色等,其中前三个问题对测量精度的影响最为突出,通过理论分析和研究,初步给出了计算机仿真和实验结果,探讨了减小或消除测量误差的方法。     

基于线性激光三角法的圆柱对象定位测量研究

为了实现圆柱对象定位点在竖直高度与水平横向两方向位置坐标的一次性准确测量, 采用线性激光三角法建立了线性激光三角法定位测量模型, 并进行了理论分析, 同时依据此方法设计了一套定位测量实验系统。使用工业相机采集被圆柱对象曲面反射的线性激光光斑图像, 选用blob算法根据图像中激光光斑几何特性提取光斑顶点像素坐标, 结合系统标定参量计算了圆柱对象定位点位置坐标。结果表明, 该测量方法在竖直高度与水平横向两方向的最大相对测量误差分别为0.14%与0.89%。该研究成果可用于工业生产中机械手对不同尺寸圆柱对象的抓取定位测量。     

多传感三维运动坐标测量技术研究

提出了一种多传感器一体化的三维坐标测量系统,系统由带有激光三角测头、显微视觉测头和接触式测头的三坐标测量机组成。设计了视觉测头和激光三角测头的像素级融合技术得到被测物体的三维表面点云,然后经过相位相关匹配算法、边缘与区域相结合的分割方法、以直线为基元的表面识别方法等一系列步骤对表面点云进行处理,最终测出被测特征的几何参数。并提出了整个测量系统以及视觉测头的自标定技术。最后使用该测量系统对一个有高精度尺寸要求的光学仪器进行测量,重复性精度可达1．2μm。     

一种新型激光三维扫描测量仪的研制

研制了一种基于测量机器人的激光三维扫描仪,介绍了系统的测量原理,根据双三角法原理推导出物体空间三维点坐标,提出了具有一定泛化能力的神经网络系统整体标定方法,并对一茶杯盖进行了实际测量实验,测量误差小于0.1mm,实验结果验证了测量原理的有效性和系统的可靠性。     

激光三角位移传感器误差补偿的建模研究

为降低激光三角位移传感器非线性误差对其测量精度的影响,研究了激光三角位移传感器误差补偿的建模方法。深入了解激光三角位移传感器工作原理,在此基础上定量分析该传感器非线性误差。利用神经网络构建激光三角位移传感器误差补偿模型,使用多层神经网络获取线阵CCD与接收透镜之间的夹角。以及入射光线与接收透镜之间的夹角的映射关系。运用所得映射实现激光三角位移传感器误差补偿。实验结果表明：激光三角位移传感器的重复性优良,且测量时的光斑在线阵CCD上的成像质量较为优异。该方法补偿后的激光三角位移传感器残差大幅度下降,最大下降幅度约为46%。将待测物体表面粗糙度控制在5.6μm～9.6μm范围内,可获得更好的激光三角位移传感器误差补偿效果。     

基于球心拟合的多边激光跟踪系统自标定方法

随着大尺寸工件和设备的制造加工以及装配的精度要求提高,对工件加工装配过程进行测量的测量系统精度要求也有所提高。多边法激光跟踪三维坐标测量系统只利用距离测量数据解算空间点坐标,能够避免激光跟踪仪角度测量带来的误差。文中提出了一种通过在跟踪仪测头挂载夹具进行球心拟合来获取跟踪仪测量原点的方式进行系统自标定,并辅以移站的方式,可使用两台激光跟踪仪构建四站多边法激光跟踪三维坐标测量系统。另外,文中还尝试了三站系统的构建。实验证明,四站系统将对标称长度1000.943 mm位于约20 m处的标准尺长度测量误差由最大110 μm减小至28 μm,三站系统将对标称长度969.045 mm位于约7.5 m处的标准尺长度的测量误差由最大67 μm减小至21 μm,相较于单台跟踪仪提高了精度,相较于传统多边系统降低了测站数量和成本,能够在工业现场实现高精度三维坐标测量。     

采用三线位置敏感探测器定位模型分析光斑对定位精度的影响

在实际测量中,由于光斑具有一定尺寸和不对称性,在很大程度上影响了位置敏感探测器(PSD)的定位精度.根据激光光束高斯能连续分布的特征,建立了一种三线PSD定位模型,可以根据光斑的形状解算出该光斑特征状态下的定位误差.实验验证了该PSD定位模型的有效性.在激光三角测量法中采用该定位模型可以很好地补偿由于光斑自身不均匀性、传输过程中光斑尺寸变化以及激光与待测物体互作用产生的散斑所引入的定位误差,有效提高测量精度.实验中可以补偿的误差达到0.07 mm.     

姿态角随机测量误差对机载激光扫描成像的影响

研究了姿态角随机测量误差对机载激光雷达激光脚点定位精度和数字表面模型(DSM)精度的影响。分析了机载激光雷达的工作原理,推导了姿态角随机测量误差与激光脚点定位误差之间的传递关系。通过数值仿真,模拟了3种地形,研究了姿态角随机测量误差对点云及DSM的影响规律。通过半实物仿真实验,定量评价了姿态角随机测量误差对激光脚点定位精度和DSM精度的影响。仿真和实验结果表明,姿态角随机测量误差造成激光脚点定位精度和DSM精度降低。姿态角随机测量误差造成激光脚点平面坐标误差增加较大,是高程误差的4~5倍;当姿态角随机测量误差增大10倍时,激光点云三维坐标误差也增大约10倍,而DSM误差则增大40倍左右。     

基于条纹边缘解码的结构光三维测量技术

基于结构光的三维视觉测量关键问题之一就是如何准确地获取投射光的投射角.本文结合三角法公式提出了基于Gray码边缘编码解码的投射角求取方法.该方法采用等宽Gray码条纹进行编码,采用一种基于边缘导向的亚像素定位技术提取条纹边缘,用其上象素点进行解码,消除了Gray码固有的一位解码误差,同时将图像采样点定位准确度和图像采样点与物面采样点的对应准确度提高到亚像素级.此外,分析了等宽编码条纹对投射角划分不平均导致的测量误差,并加以修正.最后,利用3dsmax、Matlab软件仿真了测量系统,重构出被测表面.实验结果表明,测量误差约为0.05%.     

光带法激光三维数字化数据预处理研究

基于光带法激光三维数字化系统,采用分组筛选法对获取的原始点云数据进行杂散点删除,采用坐标平均法对多传感器的数据进行拼接.详细给出了这2种方法的依据和实现方案.采用2个三维传感器在不同位置对服装模型进行了测量,并对测量结果按上述方法进行了处理,所得结果数据分布均匀,表面光滑,能够真实反映被测物体的几何特性.     

激光三角法高精度测量模型

为提高检测准确性,提出激光三角法高精度测量模型,由变阈值亚像素灰度重心提取算法和CCD倾角误差补偿模型两部分组成;光斑中心定位算法对激光检测准确度起关键作用,针对已有激光中心定位算法的缺陷,提出了变阈值亚像素灰度重心提取算法,通过梯度函数和高斯拟合算法设定阈值去除光斑边缘噪声区域对中心定位的影响,并利用多项式插值提高灰度重心法精度;同时为提高实际工业生产环境中的测量准确性,建立CCD倾角误差补偿模型;应用激光三角法高精度测量模型,以STM32F407为硬件核心建立系统,以锥螺纹为被测物进行实验;实验结果表明:该测量模型实现了对锥螺纹信息的准确采集,且精度明显高于传统的灰度重心法,可以将锥螺纹检测的误差控制在10 m内。     

Mars-LiDAR系统误差分析及安置角误差飞行检校

机载激光雷达系统是集激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航系统等于一体的多传感器集成系统。机载激光雷达的检校和标定是保证激光点云定位精度的关键环节,其中扫描系统安置角误差是影响定位精度的主要因素之一。首先介绍了国产中远程机载激光雷达Mars-LiDAR系统,然后基于误差传播定律对系统误差进行了分析。研究了系统安置角误差的飞行检校方法,采用外场定标的方法将安置角进行动态分离,并通过飞行试验完成了系统安置角误差的动态检校,对Mars-LiDAR系统在3000 m、4000 m飞行高度获取的点云进行了定位精度分析和校正,验证了Mars-LiDAR系统安置角误差检校方法的实用性。     

基于红外编码结构光的深度测量方法

视觉深度测量是计算机视觉领域的重要问题。提出了一种基于红外编码结构光的深度测量方法。首先,设计一种新的网格图案并提出一种顺序编解码算法,准确计算参考图像与目标图像之间对应点的偏移;然后,提出一种成像系统参数线性拟合算法,建立目标深度与光斑像素偏移之间的线性关系,并修正镜头畸变;最后,基于线性关系实现深度测量,并基于Delaunay三角剖分算法实现三维重建。在实验过程中,通过多组数据进行误差评估与校正,提高测量精度,降低系统误差。多组实验数据表明,该深度测量方法准确性较高,并具有较好的实用性与鲁棒性。     

激光三角测量中图像传感器参量自适应控制

在激光三角位移测量中,为了减少由被测物体表面的反射特性以及测量环境的光干扰对测量的影响,提高测量精度,提出了一种新的图像传感器成像参量的自适应控制方法。推导了图像传感器的成像参量,详细地分析了这些参量对位移测量精度的影响,在理论分析的基础上提出了该方法,并通过实验的方法加以验证。结果表明,该方法能够根据外界环境变化自适应调整成像参量,有效地减小环境的干扰,提高位移测量的精度。     

基于圆盘积分的体积光学测量系统设计

在不规则物体的体积测量中,用量杯进行人工测量是常用的一种方法。以不规则四棱锥的体积测量为例,结合激光学原理和CCD传感器成像技术,提出一种快速的自动测量方法。该方法利用TMS320F28335高速数字信号处理芯片作为主控电路,采用激光三角法和微积分中的圆盘法,实现不规则四棱锥的体积测量。该方法综合考虑了CCD 传感器动态成像时云点坐标的自动采集误差,并通过补全和最小二乘法来提高自动检测的精度和稳定性。实验结果表明,该系统的相对测量精度达到94%以上。     

基于RBF神经网络的高精度在线激光测厚算法

为进一步提高单CCD双光路激光三角法动态在线测厚系统的测量精度,提出了一种基于RBF神经网络的CCD靶面上光斑位置与被测物厚度之间函数关系的拟合算法。通过理论分析之后,设计了基于RBF神经网络直接拟合CCD靶面上两光斑位置信息与被测物厚度之间关系和现有的最小二乘法拟合三次多项式模型方法进行实验对比,两种方法分别得到了一个网络和一个近似数学模型。通过使用十组标准厚度塞尺在不同位置进行验证实验,发现前者方法计算出的厚度值更加靠近塞尺的客观值。实验结果表明,用RBF神经网络拟合两个光斑坐标和被测物厚度之间的关系,成功地提高了现有系统精度,鲁棒性好,时间复杂度尚可。     

一种激光三角测量的标定方法及误差分析

为了解决激光三角测量法在标定时,不能直接准确地测量激光器端口与标定物的距离的问题,采用了一种基于距离差进行标定的方法。该方法利用标定物移动的距离作为标定输入,改进了测量系统的标定方法;采用高斯-牛顿迭代法计算测量系统的参量,分析了测量系统在标定时可能产生的激光像点提取误差和非垂直误差。结果表明,测量距离的精度可达到4.000mm。该方法能够准确标定激光三角测量系统的参量。     

ATP跟瞄系统中位置敏感探测器测量精度研究

为满足星－地量子通信中 ATP 跟瞄系统对二维位置敏感探测器（PSD）的精密性、实时性、可靠性的要求,基于 LabVIEW 设计了 PSD 精度测量与误差修正系统。首先,采用驱动平台带动激光光源,通过扫描 PSD 光敏面,获得电压值并计算出光斑位置,分析非线性成因,采用多项式拟合法建立实际值与测量值间的数学模型,得到非线性修正函数。然后,结合光学三角测量对被测物体进行微位移和角度测量,并对测量结果进行误差修正。实验结果表明,经过修正后 PSD 位置误差显著减小,满足系统对 PSD 的需求,通过 LabVIEW 软件编程提高了系统的测试效率。     

基于激光定位与扫描的钢包温场测量方法

钢包是连接炼钢与浇注环节的容器,即将承接炼钢炉的注入钢水的钢包容器内壁温度直接决定了炼钢炉的出钢温度,与企业节能降耗密切相关.钢包在装盛钢水前的热修工位由行车吊装放置,其放置后的绝对位置难以固定,从而导致温场分布无法确定.针对此现状,本文提出了一种激光定位与扫描的钢包温度场测量方法,先利用定位激光确定被测钢包所处的空间坐标,再由主测量平台执行机构带动扫描激光与红外测温传感器扫描钢包内壁面获取钢包内壁各被测点的测距与温度值,根据空间坐标关系,将被测点测距值映射为钢包坐标数值,从而得到钢包内壁各点坐标与温度值,即温场分布.现场实验表明：该方法可实现钢包温场的获取,坐标定位不确定度≤ 3.0mm;温度测量最大误差4.7℃,最小误差0.5℃,平均误差小于3.3℃,达到较高定位与测量精度,为基于温度信息的冶金工艺控制提供重要参数信息.