球坐标测量系统几何误差辨识及补偿方法

几何误差是影响球坐标测量系统精度的重要因素,误差补偿技术是提高其测量精度的有效方法。本文针对球坐标测量系统几何误差辨识及补偿问题,提出一种基于高精度球面靶标标定的误差辨识方法。首先,基于Denavit-Hartenberg方法建立球坐标测量系统误差模型;其次,分析基于高精度球面靶标标定的误差辨识原理;最后,运用该标定方法进行几何误差辨识仿真试验,并具体分析影响误差辨识精度的因素。仿真结果表明,基于高精度球面靶标的标定方法可以辨识出7项几何误差,经过误差辨识和补偿能够提高球坐标测量系统的球面面形测量精度。     

基于旋量理论的被动式跟踪测量系统误差分析与补偿

被动式跟踪测量系统由一个二维旋转平台和一个径向伸缩机构组成,用于测量目标的空间坐标。伸缩机构的末端固定有一个标准球,该标准球被目标磁吸,其径向位移由直线光栅尺测量。二维转盘的旋转角度由两个各自的圆形光栅测量。分析了被动式跟踪测量系统的主要误差来源,基于旋量理论建立了误差模型。最后,利用三坐标测量检测误差模型的补偿效果。经过误差补偿后,被动式跟踪测量系统在450×450×200mm空间的最大测量误差降低到132.2μm。     

齿轮测量中心误差补偿研究

齿轮测量中心机械结构存在制造和安装误差,在测量时产生的运动误差影响齿轮测量精度。针对自主开发的HY 300型齿轮测量中心,为减小齿轮测量中心的几何结构误差对测量精度的影响,应用多体系统拓扑分析方法,分析并指出了测量中心的27项几何误差参数,对齿轮测量中心的各个部件进行运动学描述,建立了系统的拓扑结构和几何运动误差模型,推导出包含27项几何误差的精密测量方程式和不含误差的理想测量方程式,为后续测量中心齿轮测量结果的误差补偿和仿真分析提供理论基础。     

数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法

为研究面向不同测量对象且具有普适性的数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法，选择球作为测量对象，分析了在机测量系统的工作原理及误差来源，利用BAS-BP神经网络建立了单项几何误差白化模型，同时建立了测量系统综合误差模型和球测量误差模型。研究了用于确定最佳测量区搜索寻优的差分优化布谷鸟（DE-CS）算法，进行了不同算法搜索性能对比，确定了算法最优性能参数。搭建了确定球最佳测量区的实验装置，进行了相应实验，对比了利用算法确定和实际测量得到的最佳测量位置的一致性。实验结果表明，利用上述方法搜索计算确定的面向球最佳测量区位置与实验测量确定的最佳测量区位置一致，最佳测量区为：430.783mm≤X≤439.783mm,-145.133mm≤Y≤-136.133mm和-268mm≤Z≤-258mm，实测最大误差最小值为3.1μm，算法求解的误差也为整个测量空间的最小值0.710 7μm，且可用于面向点、面等其他测量对象的最佳测量区确定，具有普适性，可用于确定在机测量系统的最佳测量区。     

平行双关节坐标测量机的测量模型及误差分析

介绍了平行双关节坐标测量机的测量原理及结构,根据Denavit-Hartenberg方法建立了测量机的理想测量模型,并通过几何作图法对该模型进行了验证。在该测量模型的基础上,运用微分方法建立了测头中心坐标与各参数之间的误差模型,并通过计算机仿真验证了该误差模型的正确性。分析结果为进一步进行误差分离、补偿、标定奠定了基础。     

CATIA环境下的坐标测量信息识别与获取

测量信息识别与获取是进行工件误差评定和测量规划的基础和前提,是智能坐标测量的关键技术之一。坐标测量信息包括公差信息和与公差关联的几何信息,结合新一代产品几何技术规范(GPS)和坐标测量原理给出了零件坐标测量信息的详细构成。给出CATIA环境下的坐标测量信息识别与获取流程,通过对CATIA进行二次开发建立了公差信息及相关几何信息获取工具,并以实例验证该工具的可行性。     

机器人柔性视觉测量系统标定方法的改进

提出一种改进的柔性视觉测量系统标定方法。建立了包含手眼关系误差与机器人运动学参数误差的系统误差模型。在机器人末端安装结构光传感器构建了机器人柔性视觉测量系统,并在机器人工作空间中固定一个标准球作为标定参考物。标定时,机器人被控制在不同位姿下测量球心坐标。首先,应用机器人的理论模型初步标定手眼关系;然后,基于球心约束,通过迭代算法同时得到准确的手眼关系和实际的机器人运动学参数。基于ABB IRB2400工业机器人进行了系统标定实验,并利用激光跟踪仪进行精度验证。结果表明:标定前后机器人柔性视觉测量系统的距离测量标准差由0.566mm降低到0.173mm,充分验证了改进方法的有效性和实用性。该方法提高了手眼关系的精度;不需要采用任何昂贵的外部设备,适合工业现场使用。     

FMCW激光雷达几何结构精度模型与误差修正

为实现调频连续波（Frequency-modulated Continuous-wave,FMCW）激光雷达的高精度测量,针对激光雷达机械加工及装配过程中引入的几何结构误差,提出了基于激光雷达坐标测量误差的系统误差模型及误差修正方法。建立了激光雷达坐标系组,分析了空间坐标测量误差的来源。通过坐标系间的变换矩阵,实现了测量坐标的几何误差传递。然后,归并各坐标系的几何误差,建立了显式的激光雷达几何空间坐标误差表达式。并以此为基础,建立最小二乘优化目标,解算各项误差因子和修正后坐标。求得的误差因子可以用作后续坐标测量结果的修正。最后,基于该方法设计了一套以激光跟踪仪为高精度测量仪器、以靶球球心位置为标准点的标定场,使用激光跟踪仪与激光雷达测量相同位置的靶球完成系统误差修正。实验结果表明,经修正激光雷达空间距离测量的平均误差由0.044 8%下降到0.003 8%,误差极大值由4.17 mm下降到0.30 mm,验证了激光雷达几何结构误差标定和误差修正方法的有效性。     

激光跟踪运动物体空间坐标测量系统研究

基于激光跟踪干涉测量法建立的柔性三坐标测量系统能够有效地解决运动物体 (如机器人手臂、数控机床刀具 )空间位置测量 ,并且有望获得高的精度。讨论了球坐标法激光跟踪干涉动态测量 ,给出了测量原理和系统构成 ,建立了数学模型和实验。     

基于空间网格的三维激光球杆仪系统误差标定

三维激光球杆仪是一种空间坐标测量设备,由二维转台和径向伸缩机构组成。伸缩机构的末端固定有一个由测量目标磁吸并带动设备运动的标准球。伸缩机构的位移由光栅尺测量,二维转台的旋转角度由圆光栅测量,测量系统测得的坐标经坐标转换后可以得出被测目标的坐标。分析了系统的主要误差来源,采用多体系统误差建模方法建立了误差模型。最后基于几何误差模型非线性优化对设备的单项误差进行标定。经过误差补偿后,设备在测量范围内测量空间点的位置误差可以达到0.06 mm以内。     

五轴数控机床工作台的几何误差测量

针对回转轴误差的定义,最终确立以基于最小二乘圆法,对回转工作台几何误差的测量方案.并以HS664RT五轴联动立式加工中心作为研究实例,完成数控回转工作台的几何误差测量实验.用Matlab建立了求解标准球安装误差的算法,并对回转工作台几何误差进行了辨识建模.     

基于球杆仪单轴运动测量的旋转轴几何误差辨识

为避免非辨识轴几何误差、伺服控制误差等干扰源对测量结果的负面影响,降低辨识模型复杂度,提出了一种基于球杆仪单轴运动测量的旋转轴几何误差辨识方法。以单轴运动模式代替传统的多轴联动测量模式,首先基于齐次坐标变换理论建立了旋转工作台在位置相关几何误差影响下的杆长变化量(ΔL)的数学模型;然后通过分析球杆仪的安装参数,基于列满秩辨识矩阵构建误差辨识模型,并据此设计了一种包含9次独立测量试验的辨识方案。该方案通过提高测量试验次数,减少了单次试验中较大测量误差可能造成的系统辨识精度损失,具有较高的方法鲁棒性。在辨识实验中,通过迭代调整的方式对刀具球进行精确安装,并排除了工件球安装误差和工作台位置无关几何误差的影响。最后,进行了ΔL的预测分析和误差补偿实验,补偿后工作台一圈内ΔL的最大绝对值由0.010 3 mm减少至0.002 0 mm,验证了该辨识方法的有效性。     

转台-摆头式五轴机床几何误差测量及辨识

为降低转动轴几何误差对转台-摆头式五轴机床精度的影响,提出了基于球杆仪的位置无关几何误差测量和辨识方法。基于多体系统理论及齐次坐标变换方法建立了转台-摆头式五轴机床位置无关几何误差模型,依据旋转轴不同运动状态下的几何误差影响因素建立基于圆轨迹的四种测量模式,并实现10项位置无关几何误差的辨识。利用所建立的几何误差模型进行数值模拟,确定转动轴的10项位置无关几何误差对测量轨迹的影响。最后,采用误差补偿的形式实验验证所提出的测量及辨识方法的有效性,将位置无关几何误差补偿前后的测量轨迹进行比较。误差补偿后10项位置无关几何误差的平均补偿率为70.4%,最大补偿率达到88.4%,实验结果表明所提出的建模和辨识方法可用于转台-摆头式五轴机床转动轴精度检测,同时可为机床精度评价及几何精度提升提供依据。     

轨道交通制动气控集成板平面度非接触式测量研究

基于影像测量仪的非接触式图像测量原理,测量了轨道交通车辆制动系统关键子部件——气控集成板的表面点坐标。基于最小二乘法原理,建立了以测量点坐标为输入参数的平面度计算模型。对点坐标测量结果的统计分析发现,坐标偏差符合正态分布。利用蒙特卡洛方法对影像测量仪测量平面度进行了不确定度评定,该方法具有通用性,可推广到其他几何误差的不确定度评定。     

基于实体造型的直齿锥齿轮测量理论齿面数据提取

针对目前基于齿轮测量中心的直齿锥齿轮齿面误差测量结果包含修形误差和加工误差的现状,提出一种基于直齿锥齿轮实体造型数据来获取齿面误差测量所必需理论数据的方法。根据齿轮结构设计,依据安装距确定实体造型坐标系原点位置,建立基准面,根据计算得到的平面网格节点,建立旋转投影线模型,将一系列点变换到齿面上,结合UG Open编程技术,在齿面上对点进行分析,可提取到齿面测量点的坐标和单位法矢量,从而为基于齿轮测量中心的直齿锥齿轮齿面误差测量提供了新的途径。     

基于单拉线编码器测量系统的几何标定及精度分析

提出一种基于单拉线编码器测量系统的几何误差标定方法,通过在测量系统引入被测点位姿参数建立位姿求解模型,基于闭环矢量链建立测量系统误差辨识模型,采用最小二乘法对几何误差参数进行辨识。验证实例表明,标定后测量系统中几何参数最大绝对误差只有1×10^-8 μm,从而证明标定算法的有效性与高精度。进一步分析测量系统中动滑轮圆周度和转轴角度误差,拉线弹性变形,拉线编码器误差对测量系统精度的影响。分析结果表明,当拉线编码器的测量误差为0.0046 mm,动滑轮的转轴误差为0.1°时,最优标定点数目为35个,测量系统的测量误差最大为0.037 mm。     

大尺寸球形件的光笔式视觉测量系统设计

为实现大尺寸球形零件的三维形貌、球径和球度误差等参数的测量,设计了光笔式视觉测量系统,系统主要由高分辨率摄像机、光笔和配套的图像处理软件组成。首先介绍了系统的测量原理,然后依次研究了其中的关键技术：光笔的结构设计和基于近景摄影测量的光笔标定方法,利用单应性矩阵建立光笔坐标系和摄像机坐标系之间转换关系的方法。基于光栅尺的精度评价实验表明,在2 000 mm×1 500 mm视场范围内,相对测量精度优于0.05 mm/m。选取大尺寸金属球为实验对象,提取了球面若干点的三维坐标,生成拟合球并计算出球度误差为2.068 mm。     

螺旋锥齿轮大轮齿形误差的在机测量

为了在国产数控螺旋锥齿轮磨齿机上实现大轮齿形误差的在机测量,对大轮齿形误差的在机测量方法进行了研究。基于齿轮坐标系与机床坐标系之间的关系,建立了将齿面离散点坐标及法矢从齿轮坐标系转换到机床坐标系的方法。根据大轮的齿面几何特征,建立了大轮齿形误差的在机测量方法以及测量流程。根据在机测量得到的测球球心空间坐标,运用曲面拟合技术和最优化算法,计算了实际齿面相对于理论齿面沿各离散点法矢方向的齿形误差值。通过对比在机测量和齿轮测量中心的齿形误差测量结果,验证了螺旋锥齿轮大轮齿形误差在机测量方法的正确性。     

基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法

针对机器人存在的几何参数误差影响绝对定位精度的问题,提出一种基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法。采用修正的DH(MDH)模型建立了带几何误差的机器人运动学模型,根据工具中心点(TCP)实测点与误差补偿后的理论点应重合的原理,推导出误差辨识模型。为构建约束方程,利用平面和空间圆拟合,实现了测量坐标系到基坐标系的转换。通过仿真确定了可辨识的误差,初步验证了误差检测方法的有效性。搭建了误差检测实验装置,使用Handyprobe光笔测量仪进行了误差检测实验。误差补偿后,检验点组绝对定位误差均值减小81.02%,证明了基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法的有效性和可行性。     

光学非球面坐标测量中位姿误差的分离与优化

在开发了一种专用非球面坐标测量机的基础上,分析了测量系统与工件在空间6个自由度上的相对位姿误差的关系,建立了位姿误差的数学模型。利用模型参数估计的方法,建立了测量数据与名义面形之间基于最小二乘法的优化模型,得到了上述位姿误差的最小二乘估计,并据此对工件面形误差测量结果进行校正,消除了位姿误差的影响,提高了测量结果的可信度与精度,最终使测量系统精度达到0.5 μm,重复精度优于0.3 μm。