可测量大陡峭度物体的傅立叶变换轮廓法(MFTP)

本文在简要地分析了傅立叶变换轮廓法(FTP)和改进型傅立叶变换轮廓法(IFTP)测量三维物体形状轮廓的可测陡峭度限制后,提出了一种可测量大陡峭度物体的傅立叶变换轮廓法(MFTP),给出了详细的测量方法和理论分析。利用FTP自身的特点,消除了IFTP引入的人为误差,提高了FTP的能测陡峭度。     

傅立叶变换轮廓法用于测量大型三维曲面

叙述了一种用傅立叶变换轮廓法(FTP)来实现的大型三维曲面形状测量系统,并讨论了FTP所能达到的最大测量范围及其在大型三维测量中的优势。     

基于二维连续小波变换的三维轮廓测量技术比较研究

为解决在物体高度梯度变化较大的情况下三维轮廓测量技术的测量精度问题,将连续小波变换应用到三维轮廓测量技术中.开展了基于2d-paul和2d-morlet连续小波变换轮廓术研究,进行了三维轮廓测量术比较分析,建立了小波“脊”相位与高度之间的关系,提出了在物体高度梯度变化较大的情况下基于2d-paul算法优于2d-morlet算法.在对比分析的基础上对两种连续小波变换轮廓测量技术的测量精度进行了评价,进行了Matlab和实测试验.研究结果表明：物体高度梯度变化较大的情况下适合采用2d-paul算法,其能更有效地提高三维轮廓测量技术的测量精度.     

面向机器人成形加工可视化系统的三维形貌检测技术

将傅立叶变换轮廓法用于机器人等离子熔射成形过程中零件的三维形貌检测，目的是在满足一定精度要求的前提下，对机器人成形加工过程中被加工体进行现场检测和实时控制，并对成形过程工艺参数进行反馈修正，提高成形精度。详细论述了该方法的测量原理，零件形状与所对应的相位之间的关系，建立了三维形状测量的系统构架，最后给出了测量结果并提出了误差来源和改进措施。     

面轮廓度误差的坐标测量方法和评定

面轮廓度误差的测量方法有仿形法、截面轮廓样板法、光学跟踪法和坐标法。前三种方法不仅需要制作精度较高的轮廓样板或多个测量截面的理想轮廓,而且样板轮廓的制造精度和测量截面理想轮廓的制作精度会影响测量精度。其中截面轮廓样板法和光学跟踪法都是用测量线轮廓度误差来评定面轮廓度误差,     

实现物体360°轮廓测量的新型轮廓拼接方法

提出一种新型轮廓拼接技术用来实现复杂物体的360°几何轮廓的测量。应用光栅投射三维轮廓技术使被测物绕旋转轴进行多次旋转,获得能覆盖整个物面的多个单视角的三维坐标,利用坐标变换将这些数据转换到统一的坐标系下,然后应用正负方向掩膜矩阵法拼接合成物体360°轮廓。实践表明,应用该方法物体只需在4个角度0°、90°、180°、270°进行旋转,就能快速得到物体360°轮廓,它不仅可以用于普通连续面形的测量, 又可以用于含有间断的面形即自由曲面的测量。     

面向等离子熔射快速制模可视化系统的三维形状检测技术

提高金属原型等离子熔积成形的精度是使该技术走向实用化的关键之一。本文将傅立叶变换轮廓法用于等离子熔积成形过程中零件的三维形状检测，来对模型的尺寸和成形过程工艺参数进行修正和补偿，提高成形精度。文章详细论述了该方法的测量原理、零件形状与所求得的相位之间的关系，建立了三雏形状测量的系统构架，最后给出了测量结果并提出了误差来源和改进措施。     

一种基于相移技术的物体表面三维轮廓测量方法

提出一种将阴影莫尔条纹法与相位测量技术相结合的物体表面三维轮廓测量方法 ,该方法利用电磁铁和精密机械部件对光栅进行定位控制以实现精确相移 ,并采用三步相移技术对CCD摄像机采集的物体表面形貌莫尔条纹进行相位解调 ,可有效实现物体表面三维轮廓的高速、高精度自动测量。     

航空发动机叶片型面叶展轮廓度CMM测量及评价技术

航空发动机叶片作为影响航空发动机性能的主要零部件，其加工质量和测量准确性决定了发动机的最终质量。在叶片加工中，叶展方向刚性最差，导致叶片在叶展方向容易产生加工变形。叶展轮廓度误差和叶展轮廓度变化率直接反映叶展方向误差。提出了三坐标测量机沿叶展方向截面对叶展轮廓测量路径的规划方法，研究了叶展轮廓度误差和叶展轮廓度变化率的计算方法。最后通过实例进行了验证，得到叶展轮廓度误差和叶展轮廓度变化率，实现叶片叶展方向形状符合程度的评价。     

基于图像的轮廓度测量与评定方法研究

复杂零件外形曲线的轮廓度测量和评定非常困难,已有的测量和评定方法或因效率、或因精度不够,难以满足零件轮廓度的高精度在线检测。本文针对微小型平面零件给出一种基于图像的轮廓度测量与评定方法。包括理论轮廓数据建模方法、对应理论点的扩展极角定界搜索方法以及最小极偏差轮廓度误差评定方法。通过实例将最小极偏差轮廓度评定方法（LDM）与传统的最小二乘轮廓度评定方法（LSM）进行了分析和比较。结果证明,最小极偏差评定方法较最小二乘评定方法能够更加快速、精确的收敛于最小值。     

基于调制度分割的物体轮廓有效测量区域自动识别方法

提出了采用调制度阈值分割技术进行物体轮廓有效测量区域自动识别的一种新方法,克服了投射条纹三维测量技术中由于阴影、条纹断裂、局部镜面反射、暗背景、采样不足以及外来的噪声等因素,使得被测物体表面存在无效测量区域(相位数据不可靠区域)的问题.采用了时域相位去包裹技术,保证了无效区域的相位数据不会影响到有效测量区域的相位数据.与有效测量区域相比,无效区域的调制度明显较低,对调制度直方图进行分析,借鉴图像分割的思想,采用了迭代算法自动求解最佳阈值,辨识物体轮廓测量的有效测量区域和无效测量区域,实现了单视角测量的自动化过程.车灯反射体测量实验证明了这种方法的优越性和可靠性.     

圆弧轮廓圆度的评定与误差分析

为了提高圆弧轮廓的测评精度和效率,本文提出圆弧的圆度误差评定方法,基于最小二乘圆法研究圆弧的轮廓误差,建立模型目标函数并得到被测圆弧曲线半径与圆心误差的不确定度。最后通过模拟实验验证此方法测量精度较高,更符合圆弧误差的分布情况。     

一种自由曲面面轮廓度误差评定方法

提出一种基于最小二乘法与复合形法的优化方法用于曲面面轮廓度误差评定的数据处理办法，该方法的优点在与在轮廓度误差评定过程中能自动地实现被测轮廓与理论轮廓的适应性调整，以此来分离并消除被测轮廓与理论轮廓之间的位置误差对轮廓度误差评定结果的影响。并以液力变矩器的叶片面轮廓度误差评定为例证实该方法的优越性。     

基于双目视觉的数控机床动态轮廓误差三维测量方法

轮廓误差是评估数控机床动态性能的重要指标。定期检测和标定数控机床动态轮廓误差对于稳定机床加工精度至关重要。针对采用现有单一测量手段所测的动态轮廓误差轮廓范围小、维数低、轨迹形式受限等问题,提出基于双目视觉的机床轮廓误差测量方法,实现数控机床任意轨迹轮廓误差三维高精度测量。具体包括设计基于高精度强化特征和高均匀光照的便携式合作靶标以准确表征机床运动位置信息,实现靶标与工作台的高精度安装以及强化特征的高质量成像;利用偏心补偿算法准确定位强化特征图像二维位置,解决圆型强化特征成像仿射畸变为椭圆问题,提高图像处理与机床位置的视觉定位精度;提出基于相机成像全局建模的测量基准位姿变换方法,准确完成数据转换并求解机床轮廓误差。以五轴数控机床平面插补的三叶玫瑰轨迹为研究对象,搭建轮廓误差视觉测量系统并开展测量试验。以平面光栅测量结果为标准验证视觉求解精度。结果表明,在1 500 mm/min进给速度下视觉轮廓误差求解误差为9.79μm,平均测量误差为3.36μm。     

余弦变换三维物体轮廓术的改进

利用余弦变换获取三维物体面形的技术已得到了应用。但该技术在测量高度梯度 (垂直光栅方向 )变化率较大的物体时会产生误差 ,高度梯度变化率大到某一值时 ,将不再合适。为此采用余弦光栅能较好地解决这一问题 ,它可将测量范围扩大到原来的 3倍。从理论上证明了将物体高度变化率大的一面朝光栅放置 ,可以进一步拓宽余弦变换法的测量范围 ,以文中的系统为例 ,其扩大倍数可达到原来的 5 7倍 ,远大于 3倍     

高精度三维物体轮廓测量系统

西安交通大学精密工程研究所研制成功的高精度三维物体轮廓测量系统 ,不久前通过了由陕西省科技厅组织并主持的科技成果鉴定。高精度三维物体轮廓测量系统是以三角测量原理为基础 ,通过出射点、投影点和成像点三者之间的几何成像关系来确定被测物体轮廓各点的高度信息。具体方法是将一线结构光源 (光刀 )投射到被测物体表面 ,由两个对称分布的 CCD摄像机从不同角度获取光刀图像 ,通过图像处理和数据处理的方法得到整个被测表面各点的三维坐标 ,最终将此数据信息形成标准的 CAD/CMA数据文件 ,为产品的进一步设计、开发及数控加工成快速成…     

自由曲线轮廓误差评定中的坐标系自适应调整

提出了自适应自由曲线轮廓度误差评定中，坐标系的自适应调整方法。该方法使用对应特征点法与DFP－一维搜索法，实现被测曲线与理论曲线之间的自适应性调整。从而，分离并消除位置误差对轮廓误差评定的影响，确保曲线轮廓度误差精度。     

凸轮轮廓度的仿形法测量及误差分析

本文介绍了用仿形法测量凸轮轮廓度的方法及其误差分析。     

复杂轮廓表面的线式扫描单目成像测量方法

采用单摄像机和线式激光源,通过使被测物体连续旋转,实现了对复杂轮廓表面的三维非接触测量,并详细说明了数据处理过程.该方法可使测量效率显著提高,测量精度主要取决于被测物体的旋转控制精度和摄像机的分辨率.     

离散点的线轮廓度评价算法

为了实现微型零件轮廓的高精度测量,根据其成像特点,提出了一种基于离散点的轮廓度评价算法--被测轮廓与理论轮廓离散点间最小距离法.首先,提取出被测轮廓的边缘点信息,然后,依据理论轮廓计算出一系列间距极小的坐标点并建立坐标系.将被测轮廓点与理论轮廓点对应,最后将计算得出的每个被测轮廓点到最近理论轮廓点的距离作为该点的轮廓度误差.实验结果证明,测量精度优于2 pixel,此方法町有效地提高线轮廓度的评价精度和效率.