空间三维几何量复合测量的关键技术研究

论文摘要

随着现代制造技术的迅猛发展,对高精度工件的校准检定显得异常重要,特别是军工产品的校准更是关系到国防安全。本课题来源于国防科工委国防军工计量“十一五”计划重点项目(项目编号:B20301118),该项目主要是为了研制一台将接触式测量技术、激光测量技术、影像测量技术融合为一体的复合式三坐标测量机,确保对各类型专用量规、专用检测设备的几何尺寸、形位误差、角度的高精度校准,提高测量工作效率,从而满足军品研究、开发、生产的需要。本文结合项目要求,对空间三维几何量复合测量的各个关键技术:复合三坐标机数学模型的建立、复合式测头标定、路径规划和形位误差评定等方面进行了深入的研究,在上述几个关键技术上提出了合适可行的解决方案,更好地提高了复合测量的精度和速度。首先分析了本领域的国内外发展现状和趋势,对三坐标测量机的总体结构进行了研究,重点对三坐标测量机多传感器测量的现状和趋势进行了归纳总结,确定了本文的主要研究内容。对复合式三坐标测量机的数学模型进行了研究,综合考虑了X,Y,Z三个运动方向的线位移误差和角位移误差,从而给出了各项几何误差的传递系数与合成方式;讨论了各种误差对三坐标测量机数学模型的影响;建立了分度转台的数学模型;基于复合测量特点,给出了非接触式测头与接触式测头的坐标转换关系,奠定了多传感器复合测量的基础。针对性地对接触式测头和非接触式测头的标定以及复合测头的统一标定进行了深入的研究。采用基于最小二乘法的标准球拟合方法对接触式测头进行了标定;借鉴了Tsai的两步法,基于一阶径向畸变模型提出了新的标定方法;研究了多测头统一标定,给出了各个测头的位置关系。根据复合测量方式的特点对测量路径元素进行了重新定义,设计了多传感器路径生成规则,建立了路径规划的基本数学模型。在工件装夹和选取采样点之后,使用改进的遗传算法进行路径生成,采用以一种简单的层次包围盒法进行碰撞检测,并对危险路径段重新生成以实现碰撞规避,最终采用基于OpenGL的仿真系统实现路径规划。针对形位误差中的空间直线度误差和球度误差进行了讨论,建立了最小包容区域法评定的直线度误差和球度误差的数学模型,设计了两种改进的蜂群算法——基于小生境技术改进的人工蜂群算法和具有快速收敛特性的人工蜂群算法,分别采用前者对空间直线度误差进行了优化评定,并采用后者对球度误差进行了优化评定,实验结果表明两种改进算法均达到了改进目的,评定效果显著。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 课题来源
• 1.2 三坐标测量机的研究现状
• 1.2.1 坐标测量原理
• 1.2.2 三坐标测量机的发展历程
• 1.2.3 三坐标测量机的发展方向
• 1.2.4 三坐标测量机多传感器测量的研究现状
• 1.3 课题的意义及主要工作
• 2 三维复合测量机的数学模型
• 2.1 三坐标测量机的数学模型
• 2.2 各种误差对数学模型的影响
• 2.2.1 力变形误差
• 2.2.2 热变形误差
• 2.2.3 探测误差
• 2.2.4 动态误差
• 2.3 分度转台的数学模型
• 2.4 复合测量的坐标转换
• 2.5 本章小结
• 3 复合式测头标定
• 3.1 复合测头结构
• 3.2 接触式测头的标定
• 3.3 非接触式测头标定
• 3.3.1 摄像机标定的方法
• 3.3.2 线性摄像机标定模型
• 3.3.3 非线性摄像机标定模型
• 3.3.4 Tsai 摄像机模型
• 3.3.5 本文的摄像机标定方法
• 3.3.6 误差分析
• 3.4 复合式测头的统一标定
• 3.5 本章小结
• 4 复合测量路径规划研究
• 4.1 复合测量路径规划的基本概念
• 4.1.1 测量方式
• 4.1.2 测量路径元素组成
• 4.1.3 多传感器测量路径生成规则
• 4.1.4 测量路径规划的数学模型
• 4.2 工件的装夹
• 4.3 采样点选取
• 4.4 测量路径生成
• 4.4.1 路径优化的目标函数
• 4.4.2 基于免疫遗传算法的路径优化
• 4.4.3 复合测量路径数据结构
• 4.5 碰撞检测及规避
• 4.5.1 碰撞检测
• 4.5.2 碰撞规避
• 4.6 复合测量路径仿真
• 4.7 本章小结
• 5 改进的蜂群算法评定形位误差
• 5.1 空间直线度误差的最小包容区域法评定模型
• 5.2 球度误差的最小包容区域法评定模型
• 5.3 基本人工蜂群算法
• 5.4 改进的蜂群算法评定空间直线度误差
• 5.4.1 基于小生镜技术改进的蜂群算法
• 5.4.2 NABC 算法的空间直线度误差评定实现
• 5.4.3 实验测试
• 5.5 改进的蜂群算法评定球度误差
• 5.5.1 具有快速收敛特性的改进蜂群算法
• 5.5.2 DABC 算法的球度误差评定实现
• 5.5.3 实验测试
• 5.6 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 后续工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录