CN106289146A - 复杂曲面零件形貌测量实验方法 - Google Patents
复杂曲面零件形貌测量实验方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106289146A CN106289146A CN201610978837.2A CN201610978837A CN106289146A CN 106289146 A CN106289146 A CN 106289146A CN 201610978837 A CN201610978837 A CN 201610978837A CN 106289146 A CN106289146 A CN 106289146A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- measurement
- complex
- curved surface
- surface parts
- igps
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
- G01B21/20—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring contours or curvatures, e.g. determining profile
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明复杂曲面零件形貌测量实验方法,属于形貌测量技术领域,解决了现有技术中存在的机器人在变换姿态扫描或者扫描区域相距较远时,测量精度降低技术问题;本方法包括以下步骤:步骤一:标定形貌传感器;步骤二:基于IGPS获取机器人位姿;步骤三:对复杂曲面零件的三维形貌进行测量;步骤四:获取复杂曲面测量数据点云数据;步骤五:对获取的点云数据进行简化、提取、平滑处理;步骤六:基于IGPS的复杂曲面点云数据拼接;步骤七:分析评价形貌测量***的测量精度;本发明利用基于IGPS的全局点云拼接技术来完成点云数据的拼接,能够有效地减少机器人运动引入的测量误差,提高了测量精度。
Description
技术领域
本发明属于形貌测量技术领域,具体涉及复杂曲面零件形貌测量实验方法。
背景技术
工业机器人有着很高的重复定位精度,但是绝对定位精度较低,但是绝对定位精度较低,虽然经过运动学参数的校正能提高机器人的绝对定位精度,但还是会存在一定的误差。机器人在变换姿态扫描或者扫描区域相距较远时,测量的数据无法很好的拼合在一起,不同区域的点云之间出现平移或者旋转错位,但是相邻姿态扫描的点云数据都有重叠区域,导致测量误差,降低了测量精度。
发明内容
本发明的目的是提供复杂曲面零件形貌测量实验的方法,解决现有技术中存在的机器人在变换姿态扫描或者扫描区域相距较远时,测量精度降低技术问题。
本发明复杂曲面零件形貌测量实验方法包括以下步骤:
步骤一:标定形貌传感器;
步骤二:基于IGPS获取机器人位姿;
步骤三:对复杂曲面零件的三维形貌进行测量;
步骤四:获取复杂曲面测量数据点云数据;
步骤五:对获取的点云数据进行简化、提取、平滑处理;
步骤六:基于IGPS的复杂曲面点云数据拼接;
步骤七:分析评价形貌测量***的测量精度。
本发明的有益技术效果:本发明利用基于IGPS的全局点云拼接技术来完成点云数据的拼接,能够有效地减少机器人运动引入的测量误差,提高了测量精度。
附图说明
图1为本发明复杂曲面零件形貌测量方法的总体流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步阐述。
参见附图1,本发明本发明复杂曲面零件形貌测量实验方法包括以下步骤:
步骤一:标定形貌传感器;
步骤二:基于IGPS获取机器人位姿;
步骤三:对复杂曲面零件的三维形貌进行测量;
步骤四:获取复杂曲面测量数据点云数据;
步骤五:对获取的点云数据进行简化、提取、平滑处理;
步骤六:基于IGPS的复杂曲面点云数据拼接;
步骤七:分析评价形貌测量***的测量精度。
Claims (1)
1.复杂曲面零件形貌测量实验方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:标定形貌传感器;
步骤二:基于IGPS获取机器人位姿;
步骤三:对复杂曲面零件的三维形貌进行测量;
步骤四:获取复杂曲面测量数据点云数据;
步骤五:对获取的点云数据进行简化、提取、平滑处理;
步骤六:基于IGPS的复杂曲面点云数据拼接;
步骤七:分析评价形貌测量***的测量精度。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610978837.2A CN106289146A (zh) | 2016-11-08 | 2016-11-08 | 复杂曲面零件形貌测量实验方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610978837.2A CN106289146A (zh) | 2016-11-08 | 2016-11-08 | 复杂曲面零件形貌测量实验方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106289146A true CN106289146A (zh) | 2017-01-04 |
Family
ID=57721515
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610978837.2A Pending CN106289146A (zh) | 2016-11-08 | 2016-11-08 | 复杂曲面零件形貌测量实验方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106289146A (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101363716A (zh) * | 2008-09-26 | 2009-02-11 | 华中科技大学 | 一种组合式空间精密测量*** |
WO2009127526A1 (en) * | 2008-04-18 | 2009-10-22 | 3D Scanners Ltd | Method and computer program for improving the dimensional acquisition of an object |
CN101672637A (zh) * | 2009-09-24 | 2010-03-17 | 华东理工大学 | 一种复杂曲面的数字化检测方法 |
CN102313522A (zh) * | 2011-07-05 | 2012-01-11 | 长春理工大学 | 高精度飞机全机数字化三维水平测量*** |
CN102937426A (zh) * | 2012-11-14 | 2013-02-20 | 湘潭大学 | 一种基于机器人视觉伺服的大型复杂零件测量方法 |
CN104484508A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-04-01 | 华中科技大学 | 复杂曲面零件非接触式三维匹配检测优化方法 |
-
2016
- 2016-11-08 CN CN201610978837.2A patent/CN106289146A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009127526A1 (en) * | 2008-04-18 | 2009-10-22 | 3D Scanners Ltd | Method and computer program for improving the dimensional acquisition of an object |
CN101363716A (zh) * | 2008-09-26 | 2009-02-11 | 华中科技大学 | 一种组合式空间精密测量*** |
CN101672637A (zh) * | 2009-09-24 | 2010-03-17 | 华东理工大学 | 一种复杂曲面的数字化检测方法 |
CN102313522A (zh) * | 2011-07-05 | 2012-01-11 | 长春理工大学 | 高精度飞机全机数字化三维水平测量*** |
CN102937426A (zh) * | 2012-11-14 | 2013-02-20 | 湘潭大学 | 一种基于机器人视觉伺服的大型复杂零件测量方法 |
CN104484508A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-04-01 | 华中科技大学 | 复杂曲面零件非接触式三维匹配检测优化方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
钟凯 等: "《组合式大尺寸三维测量***中的结构参数标定算法》", 《天津大学学报》 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107127755B (zh) | 一种三维点云的实时采集装置及机器人打磨轨迹规划方法 | |
KR100883520B1 (ko) | 실내 환경지도 작성 시스템 및 방법 | |
WO2019161517A1 (zh) | 基于云端的轨迹地图生成方法、装置、设备及应用程序 | |
EP2772815A3 (en) | Mobile Robot and Method of Localization and Mapping of the Same | |
CN103862330A (zh) | 基于机器视觉的弯管磁研磨自动导航方法 | |
CN114055255B (zh) | 一种基于实时点云的大型复杂构件表面打磨路径规划方法 | |
Jakovljevic et al. | Recognition of planar segments in point cloud based on wavelet transform | |
Lee et al. | Accurate continuous sweeping framework in indoor spaces with backpack sensor system for applications to 3-D mapping | |
CN104501829A (zh) | 一种惯性导航***的误差校正方法 | |
Silveira | On intensity-based nonmetric visual servoing | |
Park et al. | Vision-based SLAM system for small UAVs in GPS-denied environments | |
CN109856640A (zh) | 一种基于反光柱或反光板的单线激光雷达二维定位方法 | |
CN106097390A (zh) | 一种基于卡尔曼滤波的机器人运动学参数标定方法 | |
JP2015007639A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム | |
CN106289146A (zh) | 复杂曲面零件形貌测量实验方法 | |
CN104112277A (zh) | 一种基于双路径Radon变换的测试曲线的拐点间距计算方法 | |
Zheng et al. | A method to detect stairs with three-dimensional scanning for hexapod robot stair climbing | |
Sabatta et al. | Vision-based path following using the 1D trifocal tensor | |
CN204790503U (zh) | 基于机器人的ccd自动对位组装*** | |
Jung et al. | Robust Global Localization based on Environment map through Sensor Fusion | |
CN109084752B (zh) | 一种基于全连通约束的地磁导航定位方法 | |
Tahirovic et al. | A planner for all terrain vehicles on unknown rough terrains based on the MPC paradigm and D*-like algorithm | |
CN107152933A (zh) | 一种基于机器视觉的移动机器人导航偏转角的计算方法 | |
Kurniawan et al. | Accumulator-free Hough Transform for Sequence Collinear Points | |
Mezei et al. | Active perception for object manipulation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170104 |