大尺寸自由曲面部件组合测量现场全局标定优化方法与应用

为了解决全局测量与局部精度控制的矛盾,为大尺寸复杂尺寸测量提供科学依据,研究了集成激光跟踪仪与光学扫描仪的组合测量及其全局标定。在扫描仪固定机构上建立了基坐标系,为激光跟踪仪提供了位姿观测基准。通过变换标定系统各组件的相对位姿以获取冗余观测数据,采用测量平差优化技术完成了扫描仪基坐标系与自身测量坐标系间的坐标转换关系的标定。此过程在测量之前完成,降低了对测量过程的干扰。利用激光跟踪仪实现了光学扫描仪的实时位姿监测,结合基坐标系标定结果实现了局部视角测量数据的统一转换。基坐标系的标定在测量之前完成,全局标定无需中介标定装置的辅助,减少了坐标转换环节并提高了测量精度与效率。对比实验表明,提出的全局标定与测量技术可有效地控制整体测量误差,能够满足飞机装配质量的在线检测需求。     

面向飞机大部件对接的标定点选择方法

飞机大部件自动对接中普遍采用靶标点来拟合大部件位姿,因此为了满足靶标点测量精度,需要合理布局测量设备位置以及合理选择拟合坐标转换矩阵的标定点。通过矩阵计算,在分析测量误差传递函数基础上,得出了测量设备的有效测量距离,同时提出了基于标定点的坐标系转换矩阵求解方法和选择标定点原则,最后结合现场采集数据验证了该方法应用在飞机大部件对接中测量靶标点坐标的可行性。     

激光测量标定机器人坐标系位姿变换的正交化解算

针对大型装备智能制造中的机器人在线位姿激光跟踪测量与实时引导需求,提出了一种机器人坐标系与激光测量坐标系标定转换和解算方法。设计了基于距离原则的机器人末端光学工具中心点TCP(Tool Center Point)位置标定算法。通过运用空间点坐标重心化配置算法和基于罗德里格矩阵变换的最小二乘优化算法解算出了具有单位正交性的位姿变换旋转矩阵。进行了机器人坐标系位姿变换激光测量标定和优化对比实验,旋转矩阵初值和正交优化值进行点坐标转换后的综合RMSE分别为0.579 0mm和0.501 5mm。结果表明该方法能够有效改进姿态旋转矩阵正交性,并提高位姿变换解算精度。     

基于电压影响下圆偏振激光束的特性

采用狭缝光束分析仪和偏振仪测量了从铝薄膜表面反射的圆偏振光的光斑位置和偏振特性随外界直流电压变化情况,理论拟合激光从铝薄膜反射后的光斑位置与直流电流电压的关系。测量和多项式拟合结果表明,当外部电压值从0变化到2.5V时,圆偏振激光在x轴和y轴上的位置分别是从-45μm移动到-95μm,从35μm移动到75μm,而激光束的光学偏振度基本上不变化。     

基于电压影响下圆偏振激光束的特性（英文）

采用狭缝光束分析仪和偏振仪测量了从铝薄膜表面反射的圆偏振光的光斑位置和偏振特性随外界直流电压变化情况,理论拟合激光从铝薄膜反射后的光斑位置与直流电流电压的关系。测量和多项式拟合结果表明,当外部电压值从0变化到2.5V时,圆偏振激光在x轴和y轴上的位置分别是从-45μm移动到-95μm,从35μm移动到75μm,而激光束的光学偏振度基本上不变化。     

点激光测头激光束方向标定

为了使点激光测头能在任意方向上实现测量功能,提出一种逆向工程中标定激光束方向的方法,设计了一种标定面方向可调的标定块配合标定。标定过程中,让激光测头在标定面上分别沿X、Y、Z3个轴方向做等间距运动,根据进给步长与激光束长度变化量之间的关系确定激光束的方向。以三坐标测量机为平台,给出了以任意方向安置点激光测头时,测量值从传感器坐标系到基准坐标系的转换过程,并对标定算法及整个标定过程进行了详细描述。最后,通过与接触式测量进行对比实验,验证标定后点激光测头的测量效果。实验结果表明,用该方法标定的点激光测头在3σ范围内沿任意方向的测量误差为(0.0452±0.0168)mm,满足逆向工程的测量要求。     

通用机器人视觉检测系统的全局校准技术

介绍了基于通用机器人的车身在线柔性视觉检测系统的工作原理和在复杂现场环境下使用激光跟踪仪和测量臂进行全局校准的实用方法。基于测量姿态的全局校准方法利用机械约束将传感器坐标系和靶标坐标系统一起来,实现测量姿态时传感器坐标系与系统基准坐标系的坐标转换。基于机器人运动学模型的全局校准方法利用机器人末端关节位姿可通过正向运动学获知的特点,在现场构建机器人基坐标系,并通过坐标变换获得与机器人运动精度无关的手眼关系,实现了任意姿态时的全局校准。实际测量的结果表明,应用两种校准方法后系统的重复性精度都十分理想,测量装置重复测量标准差和系统重复测量标准差分别为0.07mm和0.13mm,能够满足在线监控白车身加工尺寸变化的精度要求;系统进行坐标测量时的误差分别为±0.2mm和±0.8mm。     

齿轮三维测量中线激光传感器位姿标定方法

在齿轮三维测量中,传感器位姿标定的结果直接影响测量结果的准确性。 本文提出了一种基于特征标准件的线激光传 感器位姿标定方法,并设计了一款具有一定几何特征的标准件。 该方法解耦了传感器与仪器之间的位姿关系,通过运动过程中 传感器与标准件的几何关系计算传感器的三个姿态角并调整至标定零位,然后通过多次偏置求等区域均值的方法依次计算传 感器 3 个位置量的偏置距离。 在齿轮测量中心上进行验证实验,多次标定后被测齿轮的齿廓偏差动态测量重复性为 3. 94 μm, 评价标准差小于 0. 3 μm,且评价结果与传统接触式测量结果的趋势一致。 结果表明,基于特征标准件的线激光传感器位姿标 定方法使得齿轮三维测量具有较好的测量重复性与准确性。     

基于视觉的挖掘机工作装置位姿测量

针对接触式传感器在恶劣环境中测量位姿不可靠这一问题,研究了通过非接触式的视觉摄像机来识别挖掘机工作装置位姿信息的方法。首先,采用摄像机拍摄挖掘机工作装置的2维图,将其经过图像处理得到二值化图像。然后,对图像进行轮廓提取,获得了工作装置关节点的像素坐标,并对比了不同算法的精确性。最后,通过理论计算推导出坐标系之间的转换矩阵,结合Open CV软件将像素坐标转换为世界坐标,并利用实验验证了其正确性。实验表明:该方法测量所得结果与全站仪测得结果的误差在30 mm内,两者吻合较好,可以应用于挖掘机位姿的实际测量中。     

双频激光干涉仪在机床坐标测量中光路的调整方法

本文介绍使用双频激光干涉仪测量机床定位坐标误差的三角调整方法,和用块规架代替磁力表架及采用五角棱镜等减小测量误差的方法。     

基于单目视觉的激光光束方向标定研究

在由激光位移传感器组成的测量系统中,激光光束的方向是一个关键参数.方位角和俯仰角对于一条激光光束是最为重要的两个参数.本文中提出一种基于单目视觉的激光光束方向测量方法.首先,将CCD相机放置于基础平面上方,保持相机光轴与基础平面接近于垂直状态,并利用误差为10μm的圆孔型标定板建立单目定位模型.然后将激光光束发生装置放置在基础平面上并保持位置固定,同时在基础平面上放置特制靶块,使激光光束可以投射到靶块斜面上并形成一个激光光斑.在基础平面上方放置的CCD相机可以清晰的采集到激光光斑、靶块斜面的图像,应用相关算法提取出光斑质心的二维图像坐标.沿激光光束方向以相等间距移动靶块,通过CCD相机采集每移动一次靶块在当前位置下的光斑、靶块图像.利用相关的转换公式,结合靶块本身固有参数,将光斑质心图像二维坐标转换为基础平面下的空间三维坐标.由于靶块的移动,会得到靶块不同位置下激光光斑质心的三维坐标,将这些三维坐标拟合成空间直线表征待测激光光束.拟合直线得俯仰角即为待测激光光束的俯仰角.实验中,应用高精度仪器对靶块参数进行测定,并使用高精度标定板标定相机内外参数建立相应的定位模型.测量精度主要通过单目视觉定位精度、光斑重心提取精度来保证.结果显示,待测光束的俯角最大误差达到0.02°,光束间夹角的最大误差为0.04°.     

基于单目视觉的激光光束方向标定研究（英文）

在由激光位移传感器组成的测量系统中,激光光束的方向是一个关键参数。方位角和俯仰角对于一条激光光束是最为重要的两个参数。本文中提出一种基于单目视觉的激光光束方向测量方法。首先,将CCD相机放置于基础平面上方,保持相机光轴与基础平面接近于垂直状态,并利用误差为10μm的圆孔型标定板建立单目定位模型。然后将激光光束发生装置放置在基础平面上并保持位置固定,同时在基础平面上放置特制靶块,使激光光束可以投射到靶块斜面上并形成一个激光光斑。在基础平面上方放置的CCD相机可以清晰的采集到激光光斑、靶块斜面的图像,应用相关算法提取出光斑质心的二维图像坐标。沿激光光束方向以相等间距移动靶块,通过CCD相机采集每移动一次靶块在当前位置下的光斑、靶块图像。利用相关的转换公式,结合靶块本身固有参数,将光斑质心图像二维坐标转换为基础平面下的空间三维坐标。由于靶块的移动,会得到靶块不同位置下激光光斑质心的三维坐标,将这些三维坐标拟合成空间直线表征待测激光光束。拟合直线得俯仰角即为待测激光光束的俯仰角。实验中,应用高精度仪器对靶块参数进行测定,并使用高精度标定板标定相机内外参数建立相应的定位模型。测量精度主要通过单目视觉定位精度、光斑重心提取精度来保证。结果显示,待测光束的俯角最大误差达到0.02°,光束间夹角的最大误差为0.04°。     

基于一维靶标的多视觉传感器全局校准

基于交比不变性原理和一维靶标点共线的特点,提出了一种多视觉传感器全局校准方法。以一个视觉传感器坐标系为基础,建立全局坐标系,称该视觉传感器为基础视觉传感器。将一维靶标在基础视觉传感器和待校准视觉传感器前合适位置摆放至少两次。对每个视觉传感器,根据拍摄得到的三个或三个以上靶标点图像坐标,由交比不变性原理,求解不在视场区域的靶标点图像坐标。结合靶标点之间的距离约束,求解待校准视觉传感器到基础视觉传感器的转换矩阵。根据一维靶标特征点共线的特点,通过捆绑调整方式得到转换矩阵的最优解。最后通过两两视觉传感器校准的方式完成多视觉传感器全局校准。该方法不需外部辅助设备、简单灵活,实用性强。试验证明全局校准精度可达0.041mm。     

一维靶标的多视觉传感器全局校准

基于交比不变性原理和一维靶标点共线的特点,提出了一种多视觉传感器全局校准方法.以一个视觉传感器坐标系为基础建立全局坐标系,称该视觉传感器为基础视觉传感器.将一维靶标在基础视觉传感器和待校准视觉传感器前合适位置摆放至少两次,根据拍摄得到的 3 个或 3 个以上的靶标点图像坐标,由交比不变性原理,对每个视觉传感器求解不在视场区域的靶标点图像坐标.结合靶标点之间的距离约束,求解待校准视觉传感器到基础视觉传感器的转换矩阵.根据一维靶标特征点共线的特点,通过捆绑调整方式得到转换矩阵的最优解.最后,通过两两视觉传感器校准的方式完成多视觉传感器全局校准.该方法不需外部辅助设备,简单灵活,实用性强,全局校准精度可达0.041 mm.     

多视点大空间三维坐标数据归一化方法

提出了一种在一个编码区内利用立体视觉传感器两次单元测量重叠区域内的公共光学编码点来完成多视点三维数据拼接的方法.通过奇异值分解法求取立体视觉传感器位姿变换的R和T矩阵,将后一次单元测量结果转换到前一次单元测量的坐标系下,完成坐标系的归一化.实验证明,该方法在使用12个编码点求解时,坐标归一化后在X、Y、Z方向上1.2 m×1 m×0.4 m范围内的平均误差分别为0.08 mm、-0.07 mm和-0.02 mm,达到了较高的拼接精度,同时该方法无需在被测目标上粘贴任何特征点,真正实现了非接触测量.     

线结构光与CMM集成测量系统一体化标定方法

线结构光三维视觉与三坐标测量机(CMM)测量系统的集成能够实现对复杂零件表面快速高精度的测量。系统的标定是实现集成测量的关键步骤,包括摄像机内外参数标定,光平面结构参数标定和两个测量系统测量坐标的全局统一。提出了线结构光与CMM集成测量系统一体化标定方法,首先采集多幅不同位姿下带有光条纹的2D靶标图像,然后利用CMM接触测头测量得到某一位姿2D靶标角点在CMM坐标系下的世界坐标,利用交比不变原理求取靶标上特征点的三维坐标,进而求取线结构光视觉传感器测量参数和线结构光传感器测量数据到CMM坐标系下的转换矩阵,实现一次数据采集完成集成系统所有测量参数的标定,标定方法简单且精度和效率较高。     

组合式大尺寸测量系统坐标转换方法的误差补偿

针对激光跟踪仪和柔性关节坐标测量臂组合测量系统坐标转换过程中临时基准点引入测量误差不可控的问题,提出了利用标准杆件几何约束取代临时公用基准点的方法控制测量误差。根据经典平差最小二乘法原理和坐标系近似转换方法推导坐标转换的七参数坐标误差公式,并对该方法进行理论描述和蒙特卡洛仿真验证。通过现场测量试验,将测量结果与传统方式测量的结果相对比,证明此约束方法能够提高组合测量系统坐标转换精度,达到误差补偿的目的。     

在机测量线激光传感器安装位姿的全局标定

针对三轴数控机床激光测头安装位姿误差造成测量误差且不易调整和校准的问题,提出了一种在机测量线激光传感器安装位姿标定方法。建立了线激光在机测量系统的数学模型,通过机床运动带动线激光测头对标定基准点的空间位置进行测量,基于手眼标定原理给出了关于测头安装位姿参数的线性求解算法,完成了对测头安装误差的全局标定。考虑了机床定位误差对于标定结果精度的影响,采用蒙特卡洛模拟进行了误差分析。采用半径为35 mm的圆孔进行测量验证,实验结果表明,标定后圆孔测量误差为0.051 6 mm,测量精度提高了约96%,实验结果验证了该标定方法的有效性和可行性。     

基于激光传感器的滚珠螺母型面测量

为了实现滚珠螺母型面的快速精确测量,提出了激光测量方法并设计测量装置。首先,基于经直角棱镜反射的点激光轴向扫描的测量原理设计了螺母滚道型面检测装置,并根据滚道的数学模型提出轴法向转换的数据处理方法。然后,对直角棱镜的平移和转角误差、激光偏移误差、激光倾斜误差建立模型进行分析。最后,设计工装对标准钢球和圆槽进行扫描,并对螺母滚道开展实际测量。结果显示,完成误差标定后,经棱镜反射的点激光扫描圆弧轮廓的测量误差在3.1μm以内,标准差在2.2μm以内。对螺母滚道的扫描图像完整有效,总体精度满足螺母滚道型面的测量要求。     

基于对偶四元数的机器人基坐标系标定方法研究

针对借助激光跟踪仪标定机器人所涉及的坐标系统一问题,对基于空间几何法拟合建立的基坐标系与机器人理论基坐标系的转换关系进行了研究,提出了一种基于对偶四元数法的机器人基坐标系标定方法。利用指数积公式推导了七自由度串联机器人正运动学,建立了基于对偶四元数表示法的机器人基坐标系标定模型,该模型将拟合建立的基坐标系与机器人理论基坐标系之间坐标转换的旋转与平移过程进行了统一描述。研究结果表明,该标定方法可一次性计算出标定方程的旋转部分和平移部分,避免了传统位姿分步计算过程中的误差传递,直接提高了标定精度。这些结论可对于类似机器人手眼标定、多机器人协作基坐标系标定问题提供参考。